IBS, 기존 예측 모델 한계 극복한 새 방법론 제시
적은 정보로도 감염재생산지수 더 정확히 추정
[파이낸셜뉴스] 기초과학연구원(IBS) 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 김재경 연구책임자(CI)팀은 국가수리과학연구소 최선화 선임연구원, 고려대 최보승 교수, 경북대 이효정 교수팀과 함께 전염병 확산 예측 모델의 정확도를 높이는 방법을 새롭게 만들었다고 17일 밝혔다.최보승 교수는 "기존 전염병 확산 모델은 수학적 추정과 모델링이 복잡한 마르코프 시스템을 가정하고 추정을 진행해왔다"며, "즉, 실제 감염병 확산 양상을 정확하게 반영하지는 못했다"고 설명했다.
IBS가 이끄는 공동 연구팀은 현재와 과거를 모두 고려하는 새로운 감염병 확산 모델을 개발했다. 미래의 변화를 현재의 상태만으로 설명하는 공식 대신, 미래의 변화를 현재와 과거의 상태를 모두 이용해 설명하는 공식을 도입해 기존 모델의 한계를 극복했다.
연구진은 2020년 1월 20일부터 11월 25일까지 서울의 누적 코로나19 확진자 정보를 활용해 새로 제시한 모델의 정확도를 평가했다. 2020년 1월 20일부터 3월 3일까지 초기 바이러스의 전파로 확진자가 급증했던 시기의 감염재생산지수를 기존 모델은 4.9, 새 모델은 2.7로 추정했다.
연구진이 확진자 전염 경로를 추적해 얻은 실제 값은 2.7이었다. 즉, 기존 모델이 감염재생산지수를 2배 가까이 과대 추정하는 상황이 생길 수 있고, 이에 따라 코로나19 감염력을 과대 예측할 수 있다는 것을 보여준다.
최선화 선임연구원은 "과대 예측 문제를 해결하기 위해 기존 모델은 감염자가 다른 사람에게 전염을 일으킬 수 있는 기간인 감염기 등 추가 역학 정보를 사용해 값을 보정해 사용해왔다"며, "새로운 모델은 추가 역학 정보 없이도 감염재생산지수를 정확히 추정할 수 있다는 장점이 있다"고 설명했다.
김재경 CI는 "우리 연구진은 새로운 모델을 바탕으로 'IONISE'라는 프로그램을 개발해, 분야 연구자들이 활용할 수 있도록 무료로 공개했다"며, "향후 공중보건 전문가들이 전염병 확산 양상을 보다 깊이 이해하고, 효과적인 방역 전략을 수립하도록 도울 것으로 기대한다"고 말했다.
한편, 연구 결과는 지난 9일 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 실렸다.
monarch@fnnews.com 김만기 기자
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