[김어준의뉴스공장] 수리 모델로 예측한 오미크론 대유행 정점은?

[인터뷰 제5공장]

수리 모델로 예측한 오미크론 대유행 정점은?

- 심은하 교수 (숭실대 수학과)

 

▶ 김어준 : 코로나 일일 확진자 수 10만 명이 넘어섰습니다. 많은 분들이 정점이 언제 올까, 그 수치는 어느 정도가 될까, 언제 끝날까 궁금해하시는데 관련해서 데이터를 가지고 시뮬레이션을 하시는 분들이 있죠. 전문가 한 분 모셨습니다. 숭실대 수학과 심은하 교수님 나오셨습니다. 안녕하십니까.

 

▷ 심은하 : 예, 안녕하세요. 

 

▶ 김어준 : 자, 수리생물학을 전공하셨어요. 

 

▷ 심은하 : 네, 맞습니다. 

 

▶ 김어준 : 이게 무슨 학문입니까? 

 

▷ 심은하 : 이건 수리생물학이라는 건 여러 가지 생물의 현상을 수학을 이용해서 예측하고 또 현실에 일어나는 상황을 갖다가 수식적으로 표현하는 학문인데요. 코로나에도 많이 이용되고 있습니다. 

 

▶ 김어준 : 수학과 생물을 합친 거죠. 결합시킨 거죠. 

 

▷ 심은하 : 네, 맞습니다. 

 

▶ 김어준 : 그런데 지금 딱 궁금한 게 그거거든요. 도대체 바이러스가 수학적 모델링에 의해서 어떻게 될 것인가. 자, 원래 이 분야를 연구하셨었어요? 

 

▷ 심은하 : 예, 저는 20년 동안 감염병 확산 계속 연구하고 있고요. 이게 계속 저 석사 때서부터 전공이었습니다. 

 

▶ 김어준 : 어떻게 그 재미없는 분야를. 

 

▷ 심은하 : 저는 재미있었어요.

 

▶ 김어준 : 코로나 오기 전에. 어떤 계기가 있습니까?

 

▷ 심은하 : 네, 우연히 세미나를 들어갔는데 어떤 나이 많으신 교수님께서 이쪽 주제를 가지고 발표를 해 주신 걸 제가 우연히 들었어요.

 

▶ 김어준 : 그게 처음으로 이 분야를 접하신 거예요?

 

▷ 심은하 : 네, 이런 분야가 있다는 걸 그때 처음 알았고 그래서 그분한테 부탁드려서 제 석사 지도교수님이 되어 주셨습니다. 

 

▶ 김어준 : 그렇군요. 그러니까 학생 때부터 이 분야에 관심을 가지셨고. 

 

▷ 심은하 : 네.

 

▶ 김어준 : 그러면 여기에 아주 슈퍼컴퓨터 같은 것도 동원되고 그러는 거죠? 

 

▷ 심은하 : 예, 그럼요. 

 

▶ 김어준 : 워낙 복잡한 거니까. 그러면 본론으로 들어가서, 최근 확산세 관련해서 모델링을 해 오고 계시잖아요. 

 

▷ 심은하 : 네. 

 

▶ 김어준 : 이게 과거에 쭉 해오셨을 것 같은데 지난 2년간은 교수님의 모델이 일단 잘 맞았습니까? 

 

▷ 심은하 : 예, 모델링이라는 건 오차가 있을 수밖에 없는데요. 저희는 정성적 예측도 하고 정량적 예측도 합니다. 

 

▶ 김어준 : 정량적은 이해가 가는데 정성적인 예측은 어떻게 하는 거죠?

 

▷ 심은하 : 정성적인 예측은 이제 방역 정책이 여러 가지가 있거든요. 마스크 사용, 사회적 거리 두기, 백신 등등이 있는데 예를 들어서 백신이 우리가 처음에 물량이 좀 달렸어요. 그런 경우에 누구에게 먼저 접종을 해야 확진자 수를 가장 많이 줄일 수 있는지 이런 정책적인 시뮬레이션을 통해서 정성적인 효과도 낼 수 있습니다. 

 

▶ 김어준 : 단순히 확진자 숫자가 얼마냐, 재생산지수가 얼마냐뿐만 아니라 이게 정책 요소군요, 여기서 정성적 요소는. 저는 감정이나 이런 건 줄 알았는데 그게 아니라. 그런 것도 포함해서 들어가는, 그러니까 어떤 정책을 어떤 시점에 하느냐에 따라서 숫자가 확확 바뀌니까. 

 

▷ 심은하 : 많이 달라져요. 

 

▶ 김어준 : 실제로. 다른 나라 사례들도 보고 분석도 하시겠네요. 

 

▷ 심은하 : 네, 해외 사례 항상 보고 있고요. 오미크론의 확산이 우리나라는 해외에 비해서 조금 늦게 들어왔고.

 

▶ 김어준 : 늦었죠. 한 한 달 늦었죠.

 

▷ 심은하 : 확산세도 좀 낮은 편이에요. 다른 나라에 비해서는. 

 

▶ 김어준 : 오히려?

 

▷ 심은하 : 예, 오히려 낮은 편입니다. 그래서 그런 것도 같이 분석을. 일단 우리 국민들이 좀 많이 협조를 해 주시는 편이에요. 마스크 사용 특히 잘해 주시고, 그래도 방역 정책이 비교적 해외에 비해서는 효과가 좋은 편이었다고 생각하시면 됩니다. 

 

▶ 김어준 : 이 수치 모델을 다른 나라 수치 모델과 돌려보고 우리하고 비교해 보면? 

 

▷ 심은하 : 네, 그렇습니다. 

 

▶ 김어준 : 저도 이제 해외 수치를 매번 보니까, 저는 이제 시뮬레이션을 해 볼 능력은 안 되니까 저는 정성적, 느낌적으로 보면 말씀하신 대로 우리 숫자가 인구 대비해서 적은 데다가 치명률이나 또는 중증화가 낮다. 그건 아마도 다른 나라 오미크론 도달했을 그 시점에 비해서 우리는 3차 접종, 2차도 높지만 3차도 상당히 높은 상황에서 오미크론을 맞이해서 방역 관리 차원에서 보자면 오미크론 도달을 최대한 늦추고 그리고 3차 접종률을 높여서 중증화나 치명률은 낮게 관리하는. 잘 보이지 않지만 그 정책의 성공 아니었나, 이렇게 생각했거든요.

 

▷ 심은하 : 저도 동의합니다. 그런 정책이 어느 정도 성공을 했고, 오미크론이 처음 나타나서 이게 우세종이 될 때까지 걸린 시간을 비교해 보면 미국 같은 경우에는 3주 걸리고 영국도 비슷하게 3주, 일본은 4주 걸렸는데요. 우리나라는 7주가 걸렸습니다. 

 

▶ 김어준 : 아, 지연시킬 수 있었던 거네요.

 

▷ 심은하 : 네, 한 2배 가량 걸렸는데 더 걸렸는데 그만큼 효과적으로 지연을 시켰다는 뜻이죠. 

 

▶ 김어준 : 자, 그래서 그런 것도 감안하는 거죠?

 

▷ 심은하 : 감안하죠. 

 

▶ 김어준 : 접종률도 감안하고, 3차도 감안하고, 정책도 감안하고.

 

▷ 심은하 : 네. 

 

▶ 김어준 : 정점의 시기는 교수님 시뮬레이션으로는 언제로 보십니까?

 

▷ 심은하 : 이건 좀 말씀드리기 조심스럽긴 하지만,

 

▶ 김어준 : 그렇겠죠.

 

▷ 심은하 : 시뮬레이션 결과 저희가 보면 일단 3월쯤으로 나오고 있고요. 3월 중순으로 저희가 그렇게 예측하고 있습니다. 

 

▶ 김어준 : 가장 높은 수치에 도달하는 게 3월 중순쯤 될 것이다? 

 

▷ 심은하 : 예, 그렇습니다. 

 

▶ 김어준 : 수치 시뮬레이션에 따라서 10만 명대에서 피크일 것이다, 20만 명대에서 피크일 것이다, 30만 명, 

 

▷ 심은하 : 여러 가지 이야기가 나오죠. 

 

▶ 김어준 : 30만 명도 나오고 50만 명도 나오고 아주 여러 가지던데 교수님 모델은 어때요? 

 

▷ 심은하 : 저희 모델을 기반으로 해서 말씀을 드리면 피크에서, 정점에서의 일일 확진자는 27만 명 정도로 저희가 예측하고 있고. 일단 이번 달 말까지 하루 17만에서 20만까지도 나올 수 있다, 이렇게 예측하고 있는데요. 

 

▶ 김어준 : 2월달 말까지는 17만에서 20만 정도. 피크 시기는 3월에 올 텐데 한 27만까지. 

 

▷ 심은하 : 네, 그런데 여기는 복잡한 요소가 여러 가지가 있는데.

 

▶ 김어준 : 많겠죠.

 

▷ 심은하 : 제가 또 조금 강조하고 싶은 부분은 감염이 됐다고 다 확진이 되는 게 아니거든요. 감염이 됐는데 확진이 안 된 사람이 꽤 많고요.

 

▶ 김어준 : 숨어 있는. 

 

▷ 심은하 : 그리고 또 하나는, 

 

▶ 김어준 : 본인이 무증상이면 아예 알 수도 없죠.

 

▷ 심은하 : 몰라요. 그리고 저희가 연구 결과를 보면 지금 현재 국내에서 나오고 있는 전체 확진자의 절반 이상이 잠복기라서 증상이 아직 나타나지 않은 사람들한테 걸린 경우예요. 그게 절반이 넘습니다. 그렇다 보니까 이렇게 이게 잡기가 힘든 거예요, 오미크론이. 

 

▶ 김어준 : 그러니까 당사자도 걸린 줄 모르는 상황인데 그때는 바이러스가 많이 나와서, 오히려. 상기도 감염이라고 하니까 상대도 걸린 줄 모르니까.

 

▷ 심은하 : 서로 몰라요. 

 

▶ 김어준 : 서로 모르는 거네요. 

 

▷ 심은하 : 네, 세대 주기를 좀 볼 수도 있는데 오미크론의 세대 주기라는 건 사실 첫 번째 감염자가 증상이 나타난 시점에서부터 이 사람이 감염시킨 사람, 두 번째 감염자가 증상이 드디어 나타난 그 시점, 이 사이를 재는데요. 이게 오미크론 같은 경우는 3.3일로 저희가 측정이 돼요, 한국에서.

 

▶ 김어준 : 짧네요.

 

▷ 심은하 : 이게 짧으면 짧을수록 안 좋은 거거든요.

 

▶ 김어준 : 아, 그래요?

 

▷ 심은하 : 빨리빨리 확산이 되는 거니까. 그런데 잠복기가 오미크론의 경우에는 4일 정도 됩니다. 즉, 잠복이 끝나기도 전에 그다음 사람을 감염시키고 있는 일이 빈번하게 일어나고 있는 거예요. 

 

▶ 김어준 : 이게 정말 잡기 어렵네요. 증상이 있으면 본인이라도 조심할 텐데 본인은 아무 증상이 없으니까 열심히 사회생활을 하고 있는데 그때 다 전파된다는 거죠? 

 

▷ 심은하 : 네, 맞습니다. 

 

▶ 김어준 : 그러다 보니 전파력이 지난 100년간 가장 강하다는 것 아니에요? 

 

▷ 심은하 : 이건 저의 기준으로 보자면 저희가 전파력이 10이 넘으면, 재생산지수라는 게 지금 재는 것과 또 아무런 중재 정책이 없을 때 기초재생산지수가 따로 있거든요. 그런데 지금 1.3이라는 재생산지수는 저희가 마스크도 쓰고 여러 가지 모든 노력을 해서 1.3인 거고 아무것도 안 하면 오미크론은 아마 10이 넘을 거예요. 그런데 저희끼리는 그 기준이 이 정도면 거의 바이오 테러 에이전트의 기준에 해당하는. 왜냐하면 치명률이 낮아서 그렇지 확산력 자체만 놓고 보면 그렇습니다.

 

▶ 김어준 : 역대 최강이에요? 

 

▷ 심은하 : 네, 역대 최강이에요. 

 

▶ 김어준 : 그러니까요. 내가 걸린지 모르니까. 그런데 그사이에 제일 많이 감염시키니까. 서로서로 막 감염시키는 거네요. 

 

▷ 심은하 : 네, 그런 쪽으로 이게 바이러스가 진화가 됐고요. 대부분 이렇게 팬데믹이 일어나면 바이러스가 진화가 돼서 그다음 변이종이 나오고 할 때 보통 이런 쪽으로 방향이 이루어져요. 확산력을 높여요, 이렇게. 

 

▶ 김어준 : 그런데 지금 그 분야를 연구하시는 분으로는 이건 테러 수준이다. 

 

▷ 심은하 : 그렇죠. 그래서 이렇게 전 세계가 이렇게 노력을 많이 하는데도 2년째 우리가 고생하고 있잖아요. 

 

▶ 김어준 : 그러니까 오미크론을 근본적으로 차단하는 방법은 존재하지 않는 거군요.

 

▷ 심은하 : 이건,

 

▶ 김어준 : 집에서 가만히 있고 아무것도 안 하면 모르겠지만.

 

▷ 심은하 : 백신 그리고 사회적 거리 두기가 2개가 다 합쳐지지 않으면 사실 어려워요. 백신만으로 어려워요. 

 

▶ 김어준 : 그러니까 그 2개가 합쳐져서 그나마 우리는 1점대의 재생산,

 

▷ 심은하 : 알제로라고 하는데요. 재생산지수가 1.3으로 현재 측정되고 있어요.

 

▶ 김어준 : 이 1.3이라는 게 아까 우리나라가 오히려 다른 나라에 비해서는 적다고 하셨잖아요. 

 

▷ 심은하 : 네, 오히려 낮은 편입니다.

 

▶ 김어준 : 그러니까 그게 백신 효과와 사회적 거리 두기, 마스크 효과, 우리나라의 문화, 2년간 익숙해진 패턴들. 그래서 이 정도로 20만,

 

▷ 심은하 : 그나마. 

 

▶ 김어준 : 27만 정도에서 그칠 것이다 생각하는 거고. 그럼 미국이 100만 간 건 검사하지 않은 것까지 합쳤으면 하루에 한 200만씩 나왔겠네요, 실제로는? 

 

▷ 심은하 : 실제로는 우리가 증상이 경미해서 모르거나 아니면 나와도 확진이 안 된 경우까지 다 보면 이런 말씀 좀 조심스럽지만 사실 실제 감염되어 있는 사람을 따로 측정을 하거든요. 모델링을 하기 위해서. 그건 한 1.5배에서 2배까지도 때에 따라서 나오기도 합니다. 그리고 또 하나는 확진이 오늘 됐다고 해서 이 사람이 오늘 감염된 게 아니에요. 며칠 전에 됐거든요. 

 

▶ 김어준 : 3~4일 전에 됐겠죠.

 

▷ 심은하 : 그러면 즉 오늘 감염된 사람은 오늘 확진자에 잡히지가 않고요. 확진자 커브가 올라가는 추세에서는 항상 오늘 나온 확진자가 현재 감염되어 있는 실제 숫자보다는 그래도 낮은 거예요. 실제 감염자가 더 많은 거죠. 

 

▶ 김어준 : 자, 한 번 더 모셔야 되겠는데요. 궁금한 게 점점 많아지고 있는데. 그러면 하강 곡선있잖아요. 예를 들어서 영국 또는 미국 각각 주요한 국가들 하강 곡선들이 있어요, 보면. 호주는 굉장히 빨리 내려오는 편이고 제가 본 바로는 이스라엘은 굉장히 천천히 내려오더라고요. 왜 그런지 모르겠는데. 우리 하강 곡선은 어떻게 전망하십니까? 

 

▷ 심은하 : 하강 곡선은 지금 조금 말하기 너무 이르기는 합니다. 보통 한 달 넘는 예측은 하지는 않는데요. 대략적인 패턴을 말씀을 드리자면 천천히 올라가면 천천히 내려올 수 있는 확률이 좀 있어요. 

 

▶ 김어준 : 우리는 천천히 올라갔으니까. 

 

▷ 심은하 : 네. 

 

▶ 김어준 : 그게 아까 말씀하신 백신 효과, 사회적 거리 두기 효과 등등으로 천천히 올라가고 천천히 내려가는 패턴을 만든 거군요, 우리는.

 

▷ 심은하 : 왜냐하면 밀려 있는 환자들이 뒤에 있잖아요. 이게 사실 파이프 안에 물이 흐르는 것, 수학적으로 보면 그래요. 거의 그런 식인데, 이게 흘러가는 속도가 있기 때문에 올라가는 확산세가 좀 완만하게 올라갔기 때문에 내려올 때도 흐름이 그렇습니다.

 

▶ 김어준 : 안정적으로 관리라는 게 그런 의미인 것 같은데. 교수님, 오늘 여기까지 하고 또 모실게요. 궁금한 게 더 늘어났습니다. 

 

▷ 심은하 : 예, 알겠습니다. 

 

▶ 김어준 : 내일 뵙겠습니다. 안녕.