김찬수 한국과학기술연구원 박사팀은 개인 기반 감염병 전파 양상을 확인할 수 있는 ‘KIST 툴킷’을 개발하고, 연구원이 보유한 슈퍼컴퓨터 ‘아비니트(abinit)’를 통해 코로나19 확산 추이를 분석한 결과, 사회적 거리두기 정책이 효과가 있다는 사실을 확인했다.
김찬수 박사팀이 활용한 ‘KIST 툴킷’은 지난 2013년부터 개발해온 연구도구로 신종인플루엔자, 조류독감과 같은 바이러스에 따른 전파 양상을 확인할 수 있다. ‘KIST 툴킷’은 시뮬레이션상에서 인구를 하나의 덩어리로 표현해 미분방정식 모형이 갖는 감염 역학적 의미를 확인할 수 있다는 장점이 있다.
김 박사팀은 우선 국민 5000만 명의 데이터를 기초로 ‘시뮬레이션 개인’을 생성했다. 개인별로 성별, 나이, 직장 등 빅데이터 정보를 입력했고, 국내에서만 이동하도록 했다. 다만 해외로부터 확진자는 없도록 한정했다. ‘시뮬레이션 개인’들은 2달 동안 시뮬레이션상에서 시간을 보내도록 구성하면서 각각 자신들에게 부과된 사회적 거리두기, 손 씻기와 마스크 착용, 공간 방역 조치 등을 실행토록 하고, 이 행동들로 나타나는 사회 변화를 추적했다. 분석 결과, 사회적 거리두기로 인해 최대 4000명의 확진자를 줄일 수 있는 것으로 나타났다.
또 학교를 비롯한 여러 생활공간에서 마스크를 제대로 착용하는 일뿐 아니라 ‘손 씻기’를 생활화할 경우, 괄목할 만한 정도의 사회적 방역과 감염완화 효과를 기대할 수 있다는 결과가 도출됐다.
연구팀은 이번 시뮬레이션 결과를 통해 개인의 행동에서 비롯되는 사회적 현상을 분석하고 개인에게 부과할 수 있는 다양한 정책의 실효성을 평가할 수 있었다고 의미를 뒀다.
김찬수 박사는 “강력한 사회적 거리두기를 실천할 경우, 매우 긍정적인 효과가 있다는 것을 관찰했다”며 “학교를 비롯한 여러 생활공간에서 마스크를 착용하고 ‘손 씻기’를 생활화할 경우, 사회적 방역과 감염 완화 효과를 기대할 수 있다”고 밝혔다. 김 박사는 이어 “툴킷은 개인에게 부과할 수 있는 다양한 정책들을 실험하고 평가해 볼 수 있는 좋은 테스트베드로 활용가치가 있다”며 “답을 맞춰야만하는 것이 아니라 정책과 같은 외부 요인의 유입이 ‘어떠한 변화’를 만들어내는 것을 탐구하는 것이 바로 시뮬레이션의 의미”라고 했다.
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