유튜브 보다가 괜찮은 영상이 있어서 들고왔습니다.

전염병의 Epidemic -> Endemic -> Eradication 세단계를 가지고

R0(기초감염재생산수) / 전염기간 / 인구수 / 새로운인구유입 / 백신개발 등을 가지고 간단한 형태로 시뮬레이션하여

공동체내 확산 양산을 보여주는 내용입니다.

당연히 Real-life case에는 훨씬 더 많은 변수들이 많기 때문에 완벽한건 아니지만

감염병의 대확산이 어떤 식으로 이루어 지는지 패턴을 이해하기 쉽게 도식화 한 시뮬레이션이라

흥미로워서 소개합니다.

 

참고로 COVID-19의 R0값은 3~5 라고 합니다.

(https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B8%B0%EC%B4%88%EA%B0%90%EC%97%BC%EC%9E%AC%EC%83%9D%EC%82%B0%EC%88%98 )

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기본적으로 이런 감염병의 초기단계 예측법은 감염자수통계의 신뢰성에 크게 좌우됩니다.

하지만 우리나라 같은 경우 COVID-19 초기부터 확진자수에 대해 투명성 있는 추적을 계속 해왔고

더 나아가 "비식별화"된 동선 데이터도 굉장히 세세하게 수집되어 있는 상태입니다.

이거야 말로 데이터사이언스의 노다지 그 자체죠...

꼭 이번 코로나가 종식되고 나서 이런 축적된 데이터를가지고

한국형 전염병 확산 예측 모델이 완성되어 앞으로 또 언제 올지 모르는 펜데믹에 대비 할 수 있는

데이터 모델이 만들어졌으면 좋겠습니다.

이건 비단 우리나라뿐만 아니라 전세계적으로도 굉장히 값어치 있는 데이터 입니다.

이정도까지의 확진자수 신뢰성과 동선데이터의 구체성까지 모두 축적되어있는 나라가 얼마나 될지...

추후 세계적으로 발생할 수 있는 펜데믹상황에서 우리나라가 국제연구기관의 리드권을 쥘수 있는

엄청난 포텐셜이 있는 데이터라고 생각해요.