공중보건위기상황에 대비한

감염병 위기분석 및

예측모형 연구

2022. 11.

질병관리청

하 진

목  차

< 국외훈련 개요 >	1

< 훈련기관 개요 >	2

I. 도입	4

II. 감염병 위기분석	6

1. 감염병 감시	6

2. 덴마크의 감염병 감시제도 운영 현황	7

3. 국가간 감염병감시시스템의 협업	17

4. 덴마크의 감염병 대응	18

III. 코로나19 위기분석 및 대응체계	20

1. 발생 감시	20

2. 코로나 대응	25

IV. 감염병 예측모형	46

1. 후향적 연구 사례	46

2. 분야별 예측모형	61

V. 논의	91

1. 정부와 민간(연구자)의 협업	91

2. 데이터 축적과 공유	94

3. 중장기적 관점의 정책 추진	98

< 참고 문헌 >	107

<국외훈련 개요>

1. 훈련국 : 덴마크

2. 훈련기관명 : 코펜하겐대학교 (UCPH)
(University of Copenhagen)

3. 훈련분야 : 보건의료분야

4. 훈련기간 : ’21. 12. 31. ~ ’22. 12. 30.

<훈련기관 개요>

□ 기관개요

○ 훈련기관명: 코펜하겐대학교 (University of Copenhagen, UCPH)

○ 인터넷 웹주소: www.ku.dk

○ 주소: Nǿrregade 10, 1165 Kǿbenhavn K, Denmark

□ 기관소개

○ 연혁: 1479년 덴마크 국왕 크리스티안 1세가 설립한 왕립 대학교

- 스칸디나비아에서는 스웨덴의 웁살라대학에 이어 두 번째로 오래된 대학교

- 1500년대 개신교 확산 방지를 위해 폐쇄되었다가 루터교 개혁 이후 신학대학으로 재개교

- 나폴레옹 전쟁기간 중 학교 대부분의 건물이 폭격으로 파괴되어 1836년 재건하면서 도서관, 각종 박물관, 식물원 건립

- 학교 재건 이후 의과대학, 법학대학, 정치대학, 철학대학 등 확장, 1877년부터 여학생 입학 허용

- 1960~1980년 사이 폭풍 성장하면서 학생수 2만명대 등으로 대폭 증가, 남부 캠퍼스 등 신설

- 1999년 현재 규모의 학생수 도달, 2000년대에는 왕립 수의과대학 및 덴마크 의약과학대학과 합병, 단과대학 규모 확대

○ 소속대학에 대한 계략적 설명:

- (조직) 6개 단과대학, 36개 학부, 122개의 연구소로 구성된 연구중심 대학교

- (위치) 코펜하겐 시내에 4개 캠퍼스로 구성. 각 캠퍼스 간 거리가 크게 멀지 않아 대중교통이나 자전거로도 이동 가능

<코펜하겐대학교 캠퍼스 현황>

▷ City Campus: 사회과학학부, 보건학부 등 7천명(학생회관, 행정지원부서 등 위치)

▷ North Campus: 수학, 화학, 물리학, 생물학 등 이학부 12천명

▷ Frederiksberg Campus: 수의학, 농경제학, 조경건축학 등 4천명

▷ South Campus: 인문학부, 법학부, 신학부 등 15천명

- (학생수) ’21년 7월 현재 재학생 37천명(학사 21천명, 석사 16천명), 직원 9,000명(박사 등 연구원 5,000명)

- (주변환경) 우리나라와 같은 대형 캠퍼스 형태는 아니며, 각 캠퍼스는 각각의 특징적 형태(고전적 또는 현대적)의 몇몇 건물들로 구성됨

- (구조조정) 코펜하겐대학교는 2020년 하반기, 학교운영 및 예산의 사용 관련 장기계획을 수립하여 2030년까지 목표달성을 위해 구조조정 작업을 진행 중

* 연구비, 기부금 등 수입 대비 운영비 등 지출이 증가하는 문제 해결을 위해 학과별 교원, 학생수, 운영비 등 축소방향 조정 단행

** 건물 유지비용 절감을 위하여 현행 건물들의 임대계약 해지 및 캠퍼스간 학과 위치 이동, 공용 공간 활용 확대 등 계획 수립

I. 도입

1. 배경

코로나19는 전세계 각국의 질병․의료 문제 뿐만 아니라 2년 가까이 또는 그 이상 경제사회적 부담까지 초래한 역사적으로 매우 중대한 감염병이다. 세계보건기구(WHO)는 ’20년 3월 11일 코로나19 대유행을  공중보건위기로 선포하였지만, 중국에서는 이미 ’19년말에 신종감염병 바이러스가 유행하기 시작했고, 우리나라에서도 ’20년 1월 20일 중국으로부터 입국한 첫번째 환자가 발생한 이래로 연인원 2천5백만명 이상의 코로나19 환자가 발생하였다.

감염병대응 업무의 주관기관인 질병관리청에서는 ’15년 메르스 확산의 뼈아픈 경험을 바탕으로 감염병 유행 대비를 위한 모의훈련을 실시해왔고, ’19년 감염병 대응 모의훈련 주제로 신종감염병 중 코로나계열 바이러스를 대상으로 준비했던 것이 이번 코로나19 대응에 주효하게 작용하여 전세계 어느나라보다 적절한 진단검사법을 빨리 개발하고 대응할 수 있었다.

진단검사법(Testing)의 조기구축과 함께 우리나라 감염병관리정책의 대표전략인 추적․격리(Tracing), 치료(Treatment)를 포함하는 3T전략을 통해 신종감염병의 피해 최소화에 최선을 다했고, 봉쇄없이 전세계적으로 코로나19의 대유행을 성공적으로 방어한 감염병관리 우수국가가 되었다.

그러한 성과는 국민들의 자발적인 감염병관리정책에의 참여와 당국의 보건의료정책에의 협조가 없이는 불가능한 것이었던 만큼 우리 국민의식의 성숙도 또한 감염병 관리에 매우 중요한 척도가 될 수 있다.

감염병으로 인한 공중보건위기는 코로나19의 사례와 같이 예상할 수 있는 영역에서 발생할 수도 있으나, 그렇지 않은 곳에서부터 시작될 수도 있다. 즉, 기존의 알려진 감염병 중에서 새로운 유행이 확산될 수도 있고, 알려지지 않은 신종감염병으로부터 위기가 시작될 수도 있다는 의미이다.

특히, 발생․감염력․중증도 등을 알 수 없는 신종감염병으로부터의 사회적 위기에 대비하는 체계가 갖추어지지 않으면 감염병의 유행에 따른 국민의 생명과 안전을 담보하기 어려우며, 사회적 파장이 매우 크기 때문에 각국에서는 감염병의 위기대비대응에 역량을 갖추고 있으며 국가간 공조 또한 결속을 강화하고 있다.

전세계 동시다발적인 코로나19의 확산으로 일반 시민들은 일상생활의 제약이 불가피했고, 장기간 지속되면서 피로감은 어느나라도 크게 다르지 않았다.

세계적인 대유행 감염병은 백신의 개발과 치료제의 안정화가 있기 전까지 많은 피해를 초래하게 된다. 앞으로 많은 연구가 수행되어야 하겠지만, 코로나19와 같은 감염병의 대유행은 단순히 일상생활의 제약만으로 그치는 것이 아니라, 실질적으로 사람들에게 신체적․정신적으로 부정적인 영향을 미친다.

봉쇄 또는 사회적 거리두기 정책에 의해 성인들의 피트니스 등 실내운동은 물론이거니와 특히 성장발달에 직결되고 평생동안의 운동습관을 길러야 하는 청소년들에게 신체활동의 감소가 두드러졌으며, 그러한 문제가 장기적 관점에서 어떠한 결과로 나타날지 지켜볼 필요가 있을 것이다. 덴마크에서 설문조사를 통해 분석한 정신건강의 경우도 봉쇄기간동안 현저하게 나빠지고 향후 장기적인 영향을 미칠 수 있을 정도의 수준으로 건강했던 사람들을 우울하게 만들고 있다고 평가했다.

코로나19의 경우 예상외로 빠른 시간 내에 개발된 백신의 적용으로 다행히도 전세계는 대유행의 파도에서 벗어나기 시작했으며, 국가별로 대응의 수위를 조절하고 있다. 우리나라의 경우 아직 방역대책본부를 비롯하여 코로나19 대응의 강도를 유지하고 있으나, 덴마크는 전세계적으로도 감염병의 제약으로부터 일상생활 회복을 일찍 수행한 나라에 해당한다.

덴마크는 북유럽 복지선진국 4개국 중 하나로, 코로나19 대응에 있어서도 사회경제적 피해를 최소화하며 자국민 보호에 정책적 우수성을 나타낸 국가로 평가받고 있다.

특히, 감염병으로부터의 피해기간을 줄여 일상생활로의 복귀를 일찍 선언하고 그 이후 안정적인 관리체계를 가져감으로써 보건의료시스템의 선진화를 확인시켜주고 있다.

덴마크의 감염병 진단분야는 전세계적으로 매우 잘 알려진 탁월한 전문성을 갖추고 있으며, 이를 기반으로 하는 감염병 감시시스템의 확립과 전산화된 보고체계 등 우리보다 앞선 감염병관리체계는 많은 배울점을 시사하고 있다.

이에 신종감염병의 감시, 위기분석, 관리체계와 분야별 예측모형에 대한 연구를 통해 선도적인 덴마크의 감염병관리정책을 조명해 보고자 한다.

Ⅱ. 감염병 위기분석

1. 감염병 감시

감염병은 전파방식이나 감염력에 있어서 종류가 매우 다양하고, 질병의 자연사가 알려지지 않은 새롭게 발견되는 신종감염병도 많기 때문에 감시체계를 적절히 갖추어 다중에 전파되는 것을 예방하거나 조기에 관리할 필요가 있으며, 이를 위하여 각국 정부에서는 감시체계를 갖추어 대비 및 대응하고 있다. 감시체계는 환자의 발견, 공중보건학적 중재(감염관리, 방역), 질병의 영향 분석, 질병의 자연사 파악, 질병의 확산 및 파급 결정, 가설 유도 및 연구 진작, 예방 및 관리방안의 평가, 그리고 사업기획을 용이하게 하는 기능을 가지고 있다.

우리나라의 경우 「감염병관리법」에 따른 법정 감시체계를 갖추고 있으며, 발생 시 보건당국에 보고하도록 하는 수동감시체계 형태를 취하고 있다. 이러한 수동감시체계는 국가 단위의 규모 및 경향 파악을 하는데 있어 능동감시 대비 비용효과적인 측면이 있다. 그러나 이번 코로나19와 같이 공중보건에 막대한 영향을 미쳐 즉시 대응이 필요한 감염병의 관리를 위해서는 수동감시보다는 능동감시의 체계를 통한 적극적인 환자 발굴 및 접촉자 관리가 적극적으로 시행되어야 한다.

2. 덴마크의 감염병 감시제도 운영 현황

덴마크는 감염병 연구 및 실무분야의 전문성이 뛰어난 국가이며, 특히 역학적 특성분석 및 병원체 연구분야는 세계적 권위를 가지고 있다. 코펜하겐대학교 등 학계와 국립혈청연구소(Statens Serum Institut, SSI)가 중심이 되어 연구를 이끌어 가고 있으며, 지방자치단체도 참여하여 중장기 연구과제 발굴, 국가 보유 공공자료의 공유, 긴급상황 시 연동 등 상시 협력관계가 잘 형성되어 있다.

우리나라의 질병관리청․국립보건연구원과 유사한 기능을 하는 SSI에서는 상당한 수준의 견고한 상시 감염병 감시체계를 구축하고 있다.

덴마크의 신종감염병 위기분석체계를 논하는데 있어 가장 기본이 되는 일반적인 감염병, 병원체, 예방접종 범위에 관한 상시 감시체계를 먼저 살펴볼 필요가 있다.

2.1. 감시시스템의 목적

- 질병 발생 감지 시간 경과에 따른 추세 및 발전 추정

- 특정 질병의 특별한 위험이 있는 인구그룹의 식별(예: 인종구분, 연령, 성별, 지역 및 개인 특성에 따른 발병률)

- 홍보, 예방캠페인, 예방접종 프로그램 등 예방 가능한 조치의 사회적 영향 추정

- 항생제 또는 특정 병원성세균에 대한 내성발생, 박테리아․바이러스 등 병원체의 변화 감지 및 이를 통해 예방 및 통제 우선순위 설정

- 감염병 연구문제 및 가설 규명 및 해결

덴마크 감시 담당부서의 역량은 매우 높으며 수집된 자료는 연구 프로젝트와 관련하여 자주 사용된다. 감시에는 지속적인 등록 및 가능한 문제 분석, 질병, 발병, 새로운 미생물 및 내성 패턴 또는 이미 잘 알려진 바이러스의 더 치명적인 유형의 발생 변화 등이 포함되며, 현대적인 감시시스템은 질병 데이터의 수집 및 등록뿐만 아니라 치료, 예방 및 통제를 담당하는 보건당국에 시기 적절하고 지속적인 지식 전달로 구성된다.

국가감시체계는 심각한 성격의 질병, 특히 전염성이 강한 질병, 대부분의 백신으로 예방 가능한 질병으로 구성되어 있다.

2.2. 신고감염병

가. 개별감시체계

덴마크의 발생신고에 대한 국가 감시 규제는 의사의 감염병 통지에 따른 국립 보건국 법정 명령에 해당한다.

<감염병 신고 관련 법령>

◇ 의사의 전염병 통지에 관한 법령 No 277 (2000.4.14 발령)

◇ 중증급성호흡기증후군(SARS) 의사의 통지에 관한 법령 No 616  (2003. 6.27 발령)

◇ 메티실린 내성 황색 포도구균(MRSA) No 1002에 대한 의사의 통지에 관한 법정 명령 (2006.10.6 발령)

법정 명령에는 일반 신고감염병 외 많은 질병이 전문의와 일반의에 대해 개별적(별도양식)으로 신고되어야 한다고 명시되어 있다. 통지는 "임상 통지"라고도 하며, 환자에 대한 관련 정보를 포함하며, 각각 보건부(Ministry of Health) 및 국립혈청연구소(Statens Serum Institut, SSI)에 서면으로 통지한다.

임질 및 매독, HIV 감염 및 메티실린 내성 황색 포도구균(MRSA)에 대해서는 특수 서식이 마련되어 있다.

∙즉시 신고 감염병

<즉시 신고 감염병의 종류>

탄저병, 보툴리눔, 디프테리아, 출혈열(에볼라, 라싸, 마버그), 콜레라, 뇌수막염,

폴리오, 광견병, 화농성 수막염

<신고 방법>

– 신고 시기 : 진단 즉시

– 신고 방법 : 서면 또는 전화

– 신고 내용 : 담당의사명, 실험실 담당자명, 증상이 경미하거나 질병상태가 호전된 경우에도 신고 필수

∙서면 검토 필요 감염병

<서면 검토 필요 감염병의 종류>

AIDS, 크로이츠펠트-제이콥병 및 관련 해면상 뇌병증, 급성 A형간염, 급성 및 만성 B형간염, 급성 및 만성 C형간염, 한센병, 용혈성 요독증(HUS), 레지오넬라 페렴, 렙토스피라증, 음식매개질병(식중독), 홍역, 파라티푸스, 전염성 HPV, 임신 중 풍진 및 선천성 풍진, 세균성 이질, 파상풍, 결핵, 장티푸스, 수인성 감염병, 임질, 매독, 베로톡신 생성 박테리아(E.coli o157 포함), HIV항체 양성

나. 실험실감시체계

임상-미생물학 실험실은 특정 미생물의 발견과 환자에 대한 정보를 보고할 의무가 있으며, 최근 구축된 전산보고시스템인 병원체 데이터베이스(MiBa)를 통해 실험실 기반 보고체계가 운영되고 있다.

<실험실 검사 보고 대상 감염병의 종류>

생식기 클라미디아, 임질, 장내 병원성 박테리아 감염, 리스테리아증, 말라리아.

HIV

<실험실감시 대상 감염병 보고>

– 일반적으로 분기별 1회 이상 보고하며, 장내 병원성 박테리아의 경우는 주 1회 이상 보고, HIV 양성자는 월 1회 이상 보고

2.3. 국가감염병 모니터링시스템

HAIBA(Healthcare-Associated Infections Database)는 병원감염 모니터링을 위해 ’15년에 구축된 자동화 시스템으로, MiBa 데이터를 기반으로 구축된 최초의 완전 자동화 감염병 감시시스템이며, 이보다 더욱 자동화되고 매우 상세한 시스템은 ’20년부터 구축하여 ’21년에 개발된 코로나 감시시스템이다.

데이터 처리의 일부가 자동화되는 MiBa 데이터를 기반으로 하는 감시시스템에는 호흡기 감염(인플루엔자, 백일해, 마이코플라스마 폐렴 및 RSV)의 감시, 클라미디아 등 성매개감염병 대한 감시가 포함된다. 앞으로의 감염병 감시는 코로나19 감시와 같은 방식으로 완전히 자동화될 것으로 예상된다.

2.4. 병원체 데이터베이스(MiBa)

MiBa는 덴마크 보건의료 인프라에 통합된 감염병 관련 디지털 감시 시스템 개발의 중요한 이정표로 전국적으로 자동 업데이트되는 미생물 실험실 검사결과 데이터베이스이다.

가. 목적

의료 전문가가 치료 중인 환자의 관리를 위해 덴마크 전역의 병원체 검사 결과에 접속이 가능하도록 하는 것이 이 시스템구축의 목적이다.

이 정보시스템의 구축으로 감염성 질환 및 병원체에 대한 유연하고 시기적절하며 완전한 국가 감시의 기반을 제공할 수 있게 되었으며, 연구수행을 위한 자료공유 기능도 갖추게 되었다.

또한 MiBa에 등록되어 있는 데이터가 덴마크 보건의료체계 내 다른 데이터베이스(예: 항생제내성관리시스템, 병원감염시스템 등)로의 연계․전송을 보장해야 한다.

나. 현황

MiBa는 임상 미생물학 부서, 실험실 정보시스템 제공기관 및 SSI의 공동 노력의 결과로 ’10년에 출시되었다.

매월 150,000명 이상의 고유한 환자의 미생물학 보고서에 지역 의료정보시스템의 다양한 직접 액세스 솔루션을 통해 연계접근 가능하도록 설계되어 있다. 우리나라에서는 전혀 고려해 본 적이 없는 특별한 지점은 환자 자신이 본인 자료 관련 등록데이터에 직접 접속하여 확인할 수 있다는 것이다. 또한 MiBa는 병원 획득 감염에 대한 디지털 감시시스템(HAIBA)의 주요 데이터 소스 중 하나로도 구축되어 있다.

’22년 현재 MiBa 기반 감염병 및 미생물 감시시스템의 고도화 작업 진행 중으로, 내용과 기술적 측면에서 진료 및 실험분야 전문가들과 유관기관 간의 협업을 포함하는 복잡한 과정으로 분류된다.

고도화 과제에는 데이터 표준화, 끊임없이 변화하는 감염병별 정의와 시스템 운영관리 목표의 명확화, 법률 개정, 기술 및 예산의 사용 문제까지 포함되어 있으며, 고도화의 주요 목표는 데이터가 환자의 이익, 효율적인 의료시스템 및 건강과학 내에서 새로운 통찰력의 달성을 위해 가능한 한 많은 목적으로 유익하게 사용되어야 한다는 것이다.

다. 관련 조직 및 거버넌스

덴마크는 중앙정부가 운영하는 정보시스템에 대한 통합조정제도가 있으며, MiBa 또한 이를 관장하는 국가IT위원회에서 조정하는 공동 공중보건 IT시스템 총괄프로그램의 일부로 다루어졌다. 공통 공공시스템의 운영관리를 위한 프레임워크는 보건의료 IT의 공동 공공시스템 관리운영위원회(FSI)를 통해 운영되고 있다.
MiBa의 시스템 소유권 및 관리는 예산 및 운영 총책임이 있는 국립혈청연구소(SSI)가 담당하고 있다.
MiBa 및 모니터링 시스템의 운영․개발을 위하여 많은 기관들이 협업하고 있다. 임상 미생물학 전문가단체, 지자체 IT 부서, 보건의료등록시스템 관리 기관, 공중보건포털(Sundhed.dk), 지역 및 국가 보건기관, 국가표준프로토콜개발기관(MedCom), 덴마크 보건데이터 당국(SDS), 보건부 및 SSI 및 MiBa의 운영 및 응용 프로그램 제공 업체 등 다양한 기관들이 참여하고 있다.

보건의료 공동 공공시스템관리위원회(FSI)는 MiBa와 관련된 운영 및 개발 활동이 통상적인 예산 및 운영 관점에서 구현될 수 있도록 우선 순위를 지정하며, 운영과 모니터링을 위한 담당부서를 설치하여 관리하고 있다.
사업운영, 전문 콘텐츠, 현지 임상 운영 정착, 개발 및 품질 보증 관리 등 실무영역은 MiBa 이사회 및 사무국에서 운영하는 다학제 포럼을 통해 처리되며, 코딩 및 데이터 사용에 대한 결정은 이사회에서  하고 있다.

MiBa의 구축은 코로나19 대유행을 계기로 기존 시스템의 획기적인 발전을 가져오며 국가단위 감염병관리의 중추적인 역할을 했으며, 일반국민과 정부 및 관련분야 전문가들 간의 신뢰확보에 큰 역할을 한 것으로 평가되고 있다.

2.5. 데이터베이스의 활용

가. 검색 기능

MiBa에 등록된 병원체 관련 정보와 개별 환자의 상담, 진단 및 치료에 관여하는 의료 전문가만이 MiBa 검색을 수행할 수 있다.

데이터베이스를 활용할 수 있도록 하기 위하여 관련 위원회에서 목표한 바는 지역 보건의료정보시스템에서 MiBa 접속을 위하여 추가 로그인 요구 없이 직접 접속할 수 있도록 하는 것으로, 환자를 직접 진료하지 않는 일반의의 경우 MiBa에 직접 액세스할 수 없도록 되어 있지만 MiBa 데이터를 사용하는 국가건강정보포털(Sundhed.dk)에서 포함하는 실험실 포털을 통해 미생물 검사 결과를 찾을 수 있다.

< 개발 초기 MiBa 등록 확대 추이 >

공인인증서를 사용하여 모든 의사는 실험실 포털에 접속할 수 있고, 일반의는 요청시스템 WebReq를 통해 실험실 포털에 대한 액세스 속도를 높일 수 있으며, 환자 개인도 국가건강정보포털(Sundhed.dk)의 실험실 포털을 통해서도 자신의 MiBa 데이터에 액세스하여 본인의 병원체정보를 직접 확인할 수 있다.

현재 진행 중인 고도화 작업을 통해 일상적 의료행위 입력 시 활용할 수 있도록 시스템을 정비하고 의료인의 자료입력 편의를 강화하고 있다.

나. 데이터 모델

MiBa의 원칙은 검사기관에서 실험결과 보고서를 보낼 때마다 전자 사본이 데이터베이스로 제출되는 것으로 시작한다.

표준 전송 프로토콜(MedCom XRPT05) 및 로컬 코드에서 공유로의 자동 "번역"을 통해 코드(매핑)를 사용하면 상당한 지역별 편차에도 불구하고 비교적 균일한 구조로 MiBa에서 데이터 수집이 가능하게 된다.

< MiBa 데이터 모델 >

다. MiBa를 활용한 감염병 감시

오늘날 감염병은 적시 감시 및 통제와 표적 예방이 필요한 것으로 전제하고, 감염에 대응하기 위한 덴마크 국가 대비 조치 현대화의 초기 단계를 구성하기 위하여 MiBa를 구축하였다고 SSI는 밝히고 있다.

SSI의 감시는 이전까지 개별 임상사례의 모니터링(양식 1515와 같은 종이 양식을 통해)과 건강상 문제상황에 대한 미생물 또는 기타 마커를 감지한 실험실의 통지를 기반으로 수동보고 방식으로 이루어지고 있었다. 따라서 이러한 데이터의 통지, 제출 및 보고는 상당한 작업량을 요구할 수 밖에 없으며, 경험에 따르면 여러 감염이 제대로 보고되지 않고 보고시간이 늦는 경우가 많았다.

•감염병 감시에 있어서 MiBa 사용의 이점

감염병 보고의 전산화는 임상시험 결과와 상세데이터가 서버에 동시에 전송되어 지체없이 데이터 분석이 가능하도록 해준다. 따라서 질병 발생을 조기에 감지할 수 있으며, 질병 유행의 추이와 새로운 감염병의 출범이나 기존에 알려진 병원체의 변이를 필요에 따라 모니터링할 수 있다.

또한, 검사 건수 대비 질병발생 건수를 분석할 수 있다. 현장에서 실시되는 검사 실적인 분모의 보다 정확한 수치와 이에 따른 양성률에 대한 정보는 데이터 해석에 있어서의 풍부한 분석 기회를 제공하고, 이것이 특히 중요한 질병의 실험실 검사 활동을 모니터링할 수 있도록 체계화한다.

이전 감시체계 하에서의 데이터를 MiBa의 데이터와 비교할 때 백일해와 침습성 수막구균 및 폐렴구균 질환에 대해서는 일치율이 꽤 높았던 반면, 성매개 감염병 등에 대한 수치 확인을 통해 이전 시스템에서의 과소 보고가 확인되고 있다. 즉, 감염병 감시체계에서 전산화인 MiBa 기반 감시로의 전환은 점진적으로 실험실감시의 활성화를 가져오게 되었으나, 아직 기존의 수기방식 최종 폐지는 결정하지 않고 병행 운영 중이다.

•감시 목적 MiBa의 개선점

하위 유형(아형) 및 미생물 특성(예: 독소 생산 및 독성 인자)에 대한 정보를 전달하기 위한 덴마크 국가 표준이 아직 마련되어 있지 않다.

이러한 정보 항목이 현재 균일하게 구조화되어 있지 않기 때문에 다양한 현장 검사기관 및 SSI에서 발생하는 병원체 검사결과에 대해 데이터 구조의 표준화가 어렵다.

덴마크 임상 미생물학 학회(DCCM)에서 이러한 문제를 해결하기 위한 국가 협력 프로젝트가 수립되었으며, 새로운 국가 데이터 전송 프로토콜이 개발되어 현재 시범운영 중이다.

또다른 문제는 미생물 진단(임상 생화학 및 면역학) 실험을 수행하고도 MiBa에 보고하지 않는 실험실이 존재한다는 것이다. 즉, 소수의 심각한 바이러스 감염의 경우 현재 등록된 MiBa 데이터를 완전히 신뢰하는 것에 무리가 따를 수 밖에 없다. 이러한 실험실 결과를 전제로 하는 결과통보 분석 솔루션을 고도화 작업에 포함하고 있다.

•법적 근거

MiBa를 포함한 모든 감시는 후속 개정을 포함하여 전염병 통지에 관한 법령(행정명령번호 277)에 따라 실시하고 있다.

지역 실험기관(DCM)과 SSI(DANRES, DCCM 워킹 그룹)의 협력을 통해 특정 내성 병원체를 모니터링하고 있다.

덴마크 보건당국(Danish Health Authority)은 SSI 및 기타 관련 이해 관계자와 협력하여 관련법령을 개정하고 MiBa 데이터를 기반으로 광범위하게 활용하여 보다 유연한 감시에 적용하고 있다.

•MiBa 데이터의 추출

MiBa 데이터는 연구․감시 및 품질 보증 프로젝트에 사용될 수 있고 신청은 누구나 할 수 있지만, 이를 위해서는 공식 허가 외에도 데이터를 관리하고 있는 DCM의 실무적 승인이 필요하다.

MiBa 데이터 사용 권한을 신청하는 방법을 설명하는 지침은 덴마크 데이터 보호기구, MiBa 웹사이트(덴마크어)에서 확인 가능하다.

3. 국가간 감염병 감시시스템의 협업

덴마크는 인구규모가 작고 밀도가 낮은 국가이지만, 대부분의 유럽국가들이 그러하듯이 우리나라의 국내 이동 못지않게 유럽내 국가간 이동이 활발해 감염병 발생 시 국가간 전파가 매우 용이하다.

각국 공중보건시스템의 중요성 뿐만 아니라 국가간 공조가 중요하다는 인식으로 ’05년 설립된 유럽질병예방통제센터(European Centre fo Disease Prevention and Control, ECDC)는 EU 국가간 감염병 예방과 관리를 강화하고 문제발생시 공동대응에 기여하고자 다양한 활동을 펼치고 있다.

덴마크 역시 EU 소속 국가로 국가간 공조를 위하여 ECDC와 공통분모가 되는 자료를 공유하고 있으며, ECDC의 지침개발 적용과 연구 등에 적극 참여하고 있다.

ECDC는 공동대응이 필요한 감염병의 종류를 정의하고, 각국의 발생현황을 투명하게 공개하며 이를 정보화하여 데이터를 공유하고, 공동대응 및 연구 등에 활용한다.

평시에도 감염병의 현재상황 평가, 경고 수치를 초과하는 감염병 확산에 대응, 근거 기반 대응을 수행하기 위해 시간의 흐름에 따라 회원국 전체에 걸쳐 감염병의 추세를 감시한다.

적절한 공중보건 조치의 근거 제공을 위해 출처․시간․인구․장소와 관련한 다국적 감염병 발생을 감지하고 평가하며, 국가단위 뿐만아니라 유럽 수준에서 이러한 프로그램을 강화하고 개선할 수 있도록 권고사항과 근거를 제공한다.

덴마크는 ECDC와 함께 감염병 취약군이나 표적예방 조치가 필요한 인구집단을 식별하는 것, 질병 유병률, 합병증, 입원 및 사망률과 같은 기초 데이터를 생산하고 감염병 부담 평가를 실시하고 있다.

또한 신종감염병의 발생, 감염의 양태 및 초고도 위험군 등에 대한 가설을 설정하여 연구를 실시할 뿐만 아니라 직접 파일럿 프로젝트에도 참여한다.

< ECDC 국가별 감염병 감시시스템 (덴마크 지정) >

4. 덴마크의 감염병 대응

PCR진단법 및 유전자 시퀀싱 등의 기술발달로 감염병 감시 역량은 개선되어 감염원을 보다 빠르고 상세하게 식별할 수 있게 되었다.

4.1. 발생 관리

현대의 감염병 발생 관리에는 의심되는 감염병의 확인, 사례 정의의 정교화, 진단 검증, 확산 및 가능한 지역 또는 전파위험에 처한 인구를 포함한 감염병의 기술적 역학 설명, 감염원 및 위험 요인에 대한 가설 개발, 미생물학적 검사 및 분석적 역학을 통한 이 가설의 검증, 예후의 확인, 그리고 사후적으로 대응책의 효과 평가 등이 포함된다.

4.2. 진단검사 방법

병원체의 유형을 정의하는 방법은 미생물이 얼마나 밀접한 관련이 있는지 분석하여 공통 감염원에서 유래했는지 여부를 결정하는 것으로 시작할 수 있다. 이를 통해 감염원을 보다 빠르게 목표 지향적으로 식별하고, 궁극적으로 감염확산을 방지할 수 있다.

많은 경우에 새로운 진단 및 역학적 방법과 결합된 감시는 중요한 접촉 추적 및 감염확산의 차단 뿐만 아니라 발병제한에도 효과적인 것으로 인식되고 있다.

적절한 진단검사법의 개발은 식중독을 유발하는 감염된 식품을 식별하고 해당식품을 제거하는데 활용하기도 한다.

4.3. 항생제 내성 및 의료감염

항생제 내성 세균 및 병원 내 감염에 관한 문제가 최근 주요 관심사로 부각되면서 SSI는 데이터를 분석하고 병원 감염관리에 대한 품질 기준 제정에 참여했으며, 이를 적절하게 준수하면 병원 내 감염 건수를 더욱 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

’15년에는 새로운 병원 획득 감염 감시 정보시스템(HAIBA)을 출시했다. SSI는 현재 의료감염 감소를 위한 실행 계획을 고도화하고 있으며, 덴마크가 병원감염으로 인한 입원환자 치료 문제를 예방할 수 있도록 항생제 내성 세균 발생의 최소화를 위해 목표 지향적인 노력을 계획하고 있다.

4.4. 검사역량의 개선

기본적으로 감염병 관련 보고서의 유효성 및 확산규모와 밀접한 관련이 있는 검사체계 개선에 지속적인 노력을 기울이고 있다.

데이터 처리를 위한 분석방법 및 도구의 연구․개발 외에도 SSI는 새로운 진단법이 더욱 더 광범위하고 개선된 커뮤니케이션 미디어를 통해 더 쉽고 빠르고 정밀하게 조정된 보고․분석 및 디지털 데이터․ 건강서비스 시스템 등에 활용될 수 있도록 보고체계를 개선하고 있다.

4.5. 의료인 및 감염관리 전문가와의 의사소통

주로 의사들에게 필요한 감염병 발생 현황 및 역학적 특성에 대한 뉴스레터를 약 2주에 1회 발간하여 이메일로 발송하면서 우리나라와 비슷하게 신속한 감염병 현장대응의 독려 및 소통을 강화하고 있다.

Ⅲ. 코로나19 위기분석 및 대응체계

1. 발생 감시

덴마크는 코로나19 발생에 관한 감시를 디지털 감염 대비로 명명하고 있으며, 이는 자동 데이터 입력 및 처리를 활용하여 사람에게서 발생하는 감염병 및 항생제 내성 문제를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 감시시스템을 포함하고, 앞서 설명된 덴마크 병원체데이터베이스 (MiBa)가 주요 데이터 소스가 된다.

모니터링시스템은 전자 데이터 전송, 자동 필터링 및 알고리즘을 사용한 데이터의 결합 및 분석을 기반으로 하며, 데이터 알고리즘 및 정의는 미생물학자, 역학자 및 데이터 관리자 간의 협력으로 개발되어 감시에 포함될 감염병 사례를 식별하고 정의하는데 사용한다.

모니터링시스템은 모든 병원체 검사 결과의 사본을 포함하는 MiBa의 데이터를 기반으로 하며, 테스트결과 정보는 자동 모니터링 시스템을 통해 광범위한 국가 등록 데이터와 결합된다. 여기에는 주소, 예방접종 이력, 직업, 입원일, 이전 병원 진단 및 사망에 대한 정보가 포함되어 있어 MiBa의 이러한 구조적 연계를 통해 COVID-19 뿐만 아니라 장내 감염, 항생제 내성 및 기타 호흡기 감염 등까지 모니터링할 수 있도록 구축되었다.

< 덴마크 병원체데이터베이스(Miba) 개념도 >

1.1. MiBa를 활용한 감시

SSI는 감염병 발생에 대한 보고를 보다 명확히 하기 위하여 국가 또는 지자체의 공중보건기관 이외 민간시설이나 기관에서도 발생신고를 할 수 있고, 국민들에게는 감염여부를 신속히 알릴 수 있도록 연계된 시스템을 구축하였다.

<코로나19 검사기관 조건>

◇ CE 인증된 검사 기기를 사용

* CE마크가 없는 검사기기는 의약품청이 체외진단 의료기기에 대한 행정명령에 따라 특정학교 및 교육기관에서 지정된 자가검사에 대해서만 예외적으로 사용 허가함

◇ CE 인증된 검사방법으로 실시

◇ SOR(Register of Health Care Organization)에 등록

◇ 검사 현장에 공인 의료전문가가 상시 근무하여야 하며, 검사 활동의 모든 영역을 책임져야 함(예 : 수행 직원의 필요한 공간 및 시스템, 교육 기회 보장). 덴마크 환자 안전 당국(STPS) 검사시설 등록부에 검사장소로 등록되어야 함

개별검사 관련 사항은 검사기관으로부터 Miba에 등록되고, 이를 통해 감염원 추적, 국가운영 감염관리 스마트폰 앱, 연락처 공유, 코로나패스 등 다양한 시스템에 연동되어 활용하며 개인들에게는 국가건강정보포털(sundhed.dk) 사이트를 통해 검사결과가 실시간 공유되고 있다.

코로나19 검사결과를 SSI에 보고하려면 수행기관이 위 <표>의 필요조건을 충족해야 하며, 자가검사와 전문적인 용도로 승인된 모든 코로나19 검사(항원검사, PCR검사 및 항체검사를 포함한 모든 유형의 검사 포함)에 적용한다.

1.2. 검사결과 보고시스템

항원검사, PCR검사, 항체검사를 포함하는 모든검사는 SSI 보고시스템을 통해 보고하도록 별도의 정보시스템을 구축하였다.

검사기관의 검사결과 보고는 국가건강정보포털(sundhed.dk)에 전송되어 덴마크 시민등록증(CPR)을 가진 시민들은 검사기관 등록 15분 후에 본인이 직접 검사 결과를 확인할 수 있다.

검사결과는 또한 코로나패스 문서로도 유효하나, 항체검사 결과는 공식 검사결과로 인정하지 않았다.

1.3. 집단검사 정책

신종감염병인 코로나19 대유행 초기 전문가들 사이에서는 주기적 집단검사를 통한 감염자를 찾아 격리하는 수단이 제안되었다. 주1회씩 모든 국민을 대상으로 진단검사를 실시하면 몇 달안에 유행을 멈출 수 있을 것이라고 가정했다. 이러한 집단검사론에 반대하는 입장에서는 양성률이 높지 않은 것에 대비되는 위양성 발생에 대한 우려, 높은 검사 비용, 자가격리 대상자의 격리수준 등에 대하여 우려가 있었다.

덴마크에서는 집단적 진단검사를 실시하여 감염자를 찾아 조기격리하는 정책적 수단을 강구하였다. 덴마크의 경우 첫번째 환자 발생(’20.2.27) 이후 1개월부터 전국민 대상 검사가 가능할 정도로 진단검사체계가 일찌감치 정착하였고, 5월부터 모든 국민이 의학적 판단없이 무료검사를 받을 수 있도록 함으로써 ’20년 12월 하루평균 10만명당 2,900건, ’21년 5월에는 10만명당 12,167건까지 실시될 정도로 집단검사정책을 적극적으로 펼쳤다.

슬로바키아와 같은 강제조치적 검사를 시행하지는 않았으나, ’21년 3월부터는 사회활동의 재개를 위하여 교육, 스포츠, 식당 등 여러분야에서 자발적 참여를 기반으로 주기적 진단검사를 시행해 왔다. 그러나 권고성으로 수행했기 때문에 검사시행은 체계적이지 못했고, 국민 개인의 측면에서 볼 때 편차가 컸다. ’21년 7월까지 1인당 평균 검사건수는 11건이었지만, 인구의 10% 이상을 차지하는 90만명은 검사를 한번도 받지 않은 결과가 있었다. 덴마크의 집단검사는 체계적인 주기적 검사나 슬로바키아의 의무검사와는 또다른 형태의 비체계적 집단검사로 볼 수 있다.

< 코로나19 검사건수(파란색) 및 입원건수(검정색) >

이론에 따르면 진단검사를 받은 사람은 그렇지 않은 사람에 비해 타인에 대한 접촉 횟수나 일수가 줄어들기 때문에 입원할 가능성이 낮아진다. 따라서 체계적인 집단검사가 증가하면 일정기간 내(11~28일)에 연쇄적으로 발생할 수 있는 입원건수를 감소시키는 결과를 가져와야 하지만, 덴마크의 연구에 따르면 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 즉, 집단검사가 증가해도 입원건수가 유의미하게 줄어드는 결과로 연결되지는 않았다는 것이다.

슬로바키아의 체계적인 집단검사는 코로나19 초기 발병률을 58~70% 감소시켰다는 연구결과가 있으나, 덴마크에서는 검사를 받은 개인이 검사를 받지않은 사람과 접촉하는 것을 통제하지 않았고, 주요 유행시기에 확진된 사람들 중 50%가 엄격한 격리를 이행하지 않았다고 조사되고 있어 집단검사의 효과가 발병율을 낮추는데 성공적이지 못했다고 인정하고 있다. RT-PCR검사의 경우 증상발현 1주차의 민감도는 78%, 2주차의 민감도는 51%로 감소한다. 검사를 늦게 받는 경우 양성으로 확인될 확률이 떨어지는 것은 물론이고 접촉의 양이 증가하여 감염예방에 도움이 되지 않는다는 것이다. 집단검사전략은 정부에서의 일방적인 권고나 노력으로만 성공할 수 있는 것이 아니라 검사를 받고자 하는 사람들의 인식과 동기가 있어야 적정시점에 검사시행이 가능하고, 입원 감소에 영향을 미칠 가능성을 높일 수 있다.

< 코로나19로 인한 입원(검정색) 및 누적 예방접종 횟수(빨간색) >

그러나 분명한 것은 예방접종이 입원에 미치는 영향은 뚜렷하게 확인되고 있다. 덴마크에서의 예방접종은 ’20년 12월부터 시작되었고, 집중 접종기간인 ’21년 6월까지 예방접종횟수가 증가함에 따라 입원횟수는 유의미하게 감소하는 것을 볼 수 있다. 특히 3차 대유행 기간인 ’21년 4월~6월 기간에는 두 변수간의 상관관계가 매우 뚜렷하게 확인되고 있다.

2. 코로나19 대응

덴마크는 인구 580만명의 스칸디나비아반도 최남단에 위치한 작은 나라로, 정부 및 공공기관이 사회 영역에서 상당한 규제 통제를 행사하여 모든 시민에게 포괄적인 서비스와 혜택을 제공하는 선진국이다. 국제 기준에 따르면 덴마크는 가장 높은 생활 수준 중 한 자리를 차지하고 있으며, 빈부격차가 비교적 적은 나라로 꼽힌다.

덴마크는 노르웨이, 스웨덴 등과 함께 2000년대 초반에 WHO가 감염병 발생 및 확산대비 강화와 관련하여 국가단위 감염병 대비 계획을 작성했다. 계획은 특히 인플루엔자 바이러스 H1N1 대유행의 결과로 많은 변화를 겪었으며, 초기에 북유럽 국가 전체의 건강 위기관리 취약점이 드러났다. 코로나19 대유행으로 국가단위 대응을 위한 대비정책의 정치․행정․조직의 중요성이 더욱 가시화되었다.

관계부처와 의회에서 수립한 국가비상계획을 통해 설명한 과학적 근거와 권고사항은 주로 코로나19 이전의 WHO 권고사항을 기반으로 하며, 주로 생물학․바이러스학 및 역학적 접근 방식과 관점을 토대로 한다. 덴마크 코로나19 대응의 주요 목표는 감염병으로 인한 건강 및 사회적 비용을 최소화하는 것이다.

코로나19 대유행과 관련하여 덴마크의 주요 공중보건 전략은 대유행 기간 동안 코로나바이러스의 전파를 지연시키기 위한 비의료공중보건 조치로 질병으로 인한 사망률을 줄여 많은 사람들이 동시에 치료를 받아야 하는 상황을 사전에 예방하고, 의료시스템이 용량을 초과하지 않도록 하는 것이었다.

대부분의 다른 유럽 국가들은 코로나19 위기로 인한 봉쇄기간이 상당히 길었지만, 덴마크는 짧은 봉쇄기간을 넘어서 사회와 산업을 조기에 재개할 수 있었다. 유사 문화를 가진 스웨덴, 노르웨이, 핀란드와 같은 스칸디나비아 국가들 중에서도 성공적으로 감염병의 위기를 넘길 수 있었던 대응의 분야별 단계를 짚어볼 필요가 있다.

2.1. 덴마크의 코로나19 유행 단계

가. 2020년 2월 27일 첫번째 확진자 발생

< 덴마크의 코로나19 발생 추이 그래프 >

나. 0단계(2020년 3월 1일 ~ 2020년 5월 26일)

검사 역량을 설정하고 일일 검사 횟수를 49건에서 15,980건으로 확대하였다. 이 단계에는 ’20년 3월 12일부터 ’20년 5월 26일까지의 봉쇄 기간이 포함된다.

다. 1단계(2020년 5월 27일 ~ 2020년 12월 6일)

대중교통에서 마스크 착용 의무를 도입했고, 모든 실내시설은 비교적 적은 제한 사항을 적용하여 개방된다. 이 단계에서 검사는 하루 14,781건에서 19,215건으로 증가하였고, 감염병에 대한 일반국민의 우려는 높은 수준이었으며 거리두기와 접촉 감소를 위한 당국의 조치에 대체적으로 순응하는 것으로 보고되었다.

라. 2단계(2020년 12월 11일 ~ 2021년 2월 28일)

고도의 제한을 두는 겨울 봉쇄에 돌입한 기간이다. 입원건수는 ’20년 12월 28일 210건으로 정점을 찍었고, 검사건수는 하루 102,431건에서 143,001건으로 증가했다. 예방접종이 12월 27일에 시작되었고, 이 기간 동안 사회적 거리두기와 접촉자 수 감소에 대한 국민인식이 높았고 당국의 권고사항에 대한 지지도가 높았다.

마. 3단계(2021년 4월 6일–2021년 6월 21일)

학교, 기타 교육 기관 및 미용실, 문신샵, 마사지샵 등과 같은 소규모 사업장이 재개되기 시작한다. 쇼핑몰은 4월 21일에 다시 문을 열었고 5월 6일에는 레스토랑이나 박물관과 같은 많은 실내 시설이 예방접종을 받았거나 72시간 이내 음성확인서를 지참한 손님을 위해 개방되었다. 마스크 의무 조치는 6월 14일에 중단했고, 이 기간 하루 평균 466,861건, 인구 100,000명당 8,049건에 해당하는 가장 광범위한 수준의 대량 집단검사를 실시하였다. 이 기간 동안 사회적 거리두기와 접촉자 감소에 대한 국민인식은 감소하고, 자가격리 순응도도 낮았다. 코로나19에 대한 우려가 잦아들고 당국의 조언을 따를 의향이 감소했다고 보고되고 있다.

2.2. 분야별 대응 단계

가. 진단검사전략

❖ (’20. 3. 6) 오르후스 대학병원에서 덴마크 첫번째 드라이브 스루 테스트 시설을 설치

❖ (’20. 3. 18) 자가진단키트를 일반인에게 제공하기 시작

❖ (’20. 4. 20) 의학적 판단없이 증상이 있는 모든 사람들에게 무료 검사 실시

❖ (’20. 5. 14) 유증상 및 무증상 대상자에게도 검사 확대

❖ (’20. 5. 26) 덴마크 전역에서 집단검사 실시

❖ (’20. 6. 15) 코펜하겐지역에서부터 약국에서 항체검사 시행

❖ (’20. 9. 1) 보건당국에서 코로나19 일일 검사건수를 30,000건으로 확대한다고 발표

❖ (’21. 4. 6) 일일 400,000건 이상의 검사를 수행하는 대규모 집단검사 캠페인 시작

❖ (’21. 4. 15) 미접종자가 카페, 레스토랑, 박물관 및 기타 공공시설 입장을 위해 72시간 이내에 발급된 음성확인서 요구. 검사건수를 일일 750,000건 이상으로 확대. 정부에서 부담하는 비용은 월 2억 7천만 유로로 산정

나. 접촉자 추적관리

❖ (’20. 4. 22) 코로나19 증상 및 환자발생이 많은 위치를 감지하여 경고하는 COVIDmeter 추적 서비스를 출시. 이 서비스를 통해 사용자는 코로나19 증상을 입력 및 모니터링하고 대규모 발생 지역을 피할 수 있음

❖ (’20. 6. 12) 덴마크 환자안전당국(Danish Patient Safety Authority)에서 밀접접촉자 추적관리를 위해 모든 확진자를 확인할 것이라고 발표

❖ (’20. 6. 18) Apple-Google 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용하는 전국적인 접촉추적앱 SmitteStop을 출시. 1미터 거리에서 15분 이상 확진자와 접촉한 대상자에게 알림이 전송됨

다. 예방접종

❖ (’20. 12. 27) 화이자 백신을 사용 국가예방접종캠페인 시작

❖ (’21. 1. 4) 화이자 및 모더나백신의 1차접종과 2차접종 사이 간격을 3주가 아닌 6주로 연기하는 것에 승인

❖ (’21. 1. 15) 모더나 백신 사용 시작

❖ (’21. 1. 29) 아스트라제네카 백신 사용 발표

❖ (’21. 2. 9) 완전접종 대상자 151,000명으로 발표

❖ (’21. 3. 11) 혈전에 대한 우려로 아스트라제네카 백신 사용을 3주 동안 중단

❖ (’21. 4. 14) 덴마크는 아스트라제네카 백신 사용을 완전히 중단한 최초의 유럽 국가가 됨. 해당 1차접종 완료자는 2차접종으로 화이자 또는 모더나로 선택

❖ (’21. 5. 3) 잠재적인 혈전 우려로 얀센백신 제외

라. 봉쇄

❖ (’20. 3. 18) 모든 음식점, 쇼핑센터, 문화체육시설, 상점, 업소 폐쇄 명령. 병원 및 요양시설 방문 제한. 치과는 모든 비응급 환자에 대해 3개월 동안 진료 폐쇄

❖ (’20. 3. 23) 부분 폐쇄가 2020년 4월 13일까지 연장

❖ (’20. 4. 6) 부분 폐쇄 대부분 영역이 5월 10일까지 연장

❖ (’20. 4. 20) 미용실, 운전학원 등 운영 재개

❖ (’20. 5. 11) 상점, 쇼핑몰, 야외 스포츠 및 지역사회 단체가 재개방

❖ (’20. 5. 18) 레스토랑, 카페, 펍, 교회 개방 허용

❖ (’20. 6. 8) 모든 문화시설 개방

❖ (’20. 8. 13) 나이트클럽, 피트니스 센터, 수영장 개방

❖ (’20. 9. 17) 대부분 지역에서 바와 레스토랑에서 마스크 필수 착용. 매일 22:00까지만 영업

❖ (’20. 9. 19) 전국 모든 바와 레스토랑 22:00까지 영업 및 마스크 착용 의무화

❖ (’20. 12. 7) 전국 식당은 테이크아웃만 가능, 유흥시설 폐쇄

❖ (’21. 2. 2) 봉쇄정책 유지

❖ (’21. 4. 16) 식당운영 재개 및 주류판매 종일 허용

❖ (’21. 5. 6) 극장, 영화관, 체육관, 박물관, 미용실 재개. 백신접종자, 72시간 이내 PCR 검사 결과 음성인 자에게 코로나패스 발급

❖ (’22. 2. 1) 모든 코로나19 관련 조치 해제

마. 대국민 캠페인

❖ (’20. 3. 20~22) 보건당국에서 각 시민에게 코로나19 예방에 관한 정보를 우편 및 문자메시지 발송

❖ (’20. 4. 3) 보건당국은 과장된 불안(건강 불안)을 감소시키기 위한 안내문 발송

❖ (’20. 3월~6월) 발병 심각도 정보를 매일 공식 보건당국 웹사이트, 국영 TV 및 라디오 뉴스를 통해 업데이트됨

❖ (’20. 6월 중순) 보건당국 발표가 매일이 아닌 매주로 변경

❖ (’20. 7. 14) 여행자를 위한 9개 언어 안내문 배포(영어, 핀란드어, 프랑스어, 아이슬란드어, 노르웨이어, 스페인어, 스웨덴어)

❖ (’20. 7. 30) 안내문 또는 포스터의 개정판 발행 및 언어 추가(영어, 페르시아어, 쿠르드어, 폴란드어, 소말리아어, 티그리냐어, 터키어 및 우르두어)

❖ (’20. 12. 23) 예방접종 방법, 장소 등 상세 안내문 발송

바. 학교

❖ (’20. 3. 13) 모든 유치원, 학교 및 대학의 폐쇄 명령

❖ (’20. 3. 16) 지자체에서는 돌봄이 필요한 유아들을 위한 별도의 보육시설 운영

❖ (’20. 4. 15) 보육시설 및 초등학교 등교 재개. 초등시험은 취소, 중고생 시험 조정․축소

❖ (’20. 5. 18) 중등학교(6-10학년) 등교 재개. 도서관 개방은 책을 대여하는 업무만 수행

❖ (’20. 8월 중순) 모든 교육기관은 완전 개방.

❖ (’20. 12. 7) 모든 초등학생부터 대학생까지 다시 원격수업

❖ (’21. 2. 1) 초등학교가 개학

❖ (’21. 3. 9) 모든 교육기관이 대면 교육 재개

사. 국내외 여행

❖ (’20. 3. 10) 이탈리아 북부, 이란, 오스트리아, 후베이성(중국), 대구 및 경북(한국)행 항공편 중단

❖ (’20. 3. 14) 모든 덴마크 국경 폐쇄. 모든 관광객, 모든 여행, 모든 휴가 및 덴마크 입국의 확실한 필수 목적을 입증할 수 없는 모든 외국인은 덴마크 국경에서 입국 거부. 덴마크 시민, 거주자 및 인정된 목적을 가진 외국인은 입국 가능.

❖ (’20. 6. 25) 새로운 모델인 노란색 또는 주황색(감염률이 높거나 검역 및․또는 기타 제한이 적용되는 국가)으로 등급 구분. 노란색 등급 국가에서 입국하면 14일간의 자가격리 불필요

❖ (’20. 12. 21) 영국 출입국 모든 항공편 12월 25일까지 중단. 이전 등급 시스템은 유지되며 국가 목록은 지속적 업데이트

❖ (’20. 12. 25) 영국 출입국 항공편 중단이 연장

. ❖ (’21. 1. 8) 입국하는 모든 승객은 도착 24시간 이내에 실시한 검사 음성확인서 제출

❖ (’21. 3. 1) 영국 여행 금지 해제, 직항편 재개

❖ (’21. 4. 21) 노란색 국가는 입국 시 자가격리 불필요. 주황색 및 빨간색 국가는 10일 동안 자가격리 필요. 목적지에 관계없이 모든 입국자는 24시간 이내에 발급된 음성확인서 필요

❖ (’21. 5. 1) 예방접종을 받은 시민, 거주자 및 노란색․주황색 국가 입국자는 도착 48시간 전에 실시한 음성확인서를 제외하고 제한 없이 입국 가능

❖ (’21. 5. 7) 예방접종을 완료했거나 최근 회복되었거나 72시간 이내 음성확인서를 가진 사람들을 위한 코로나패스 이니셔티브 발표. 코로나패스 소지자는 추가 제한없이 입국 가능.

❖ (’22. 2. 1) 모든 여행 관련 조치 해제

아. 근무지

❖ (’20. 3. 13) 중요하지 않은 공무원은 2주간 재택근무 실시. 동기간 민간부문에서도 재택근무 가능하도록 권고

❖ (’21. 2. 2) 다시 재택근무 권고, 업종에 따라 업종별 운영요건 마련

❖ (’21. 5. 21) 모든 형태의 직장과 사업체를 재개하고 평시 수준의 정상 운영가능하다고 발표

자. 대중모임․행사

❖ (’20. 3. 6) 3월내 예정된 1,000명 이상 모임 연기․취소

❖ (’20. 3. 13) 100명 이상의 모임 금지

❖ (’20. 3. 18) 10명 이상 모임 금지. 모든 종교활동은 6월 초 오순절 이후로 연기

❖ (’20. 3. 31) 의회에서 정부에 공공장소의 3명 이상 모임을 금지시킬 수 있는 권한 행사 가능한 법안 통과시켰으나 정부에서는 권한 미행사

❖ (’20. 4. 21) 5월 10일까지 10인 이상 집회 금지. 이후 9월 1일까지 500명 이상의 집회 금지

❖ (’20. 6. 8) 집회 금지가 10명에서 50명으로 상향

❖ (’20. 8월) 100명까지 모임이 허용

❖ (’20. 9. 9) 모임은 50명으로 제한

❖ (’20. 9. 19) 모임은 50명으로 제한하고 22:00 모임 종료

❖ (’20. 10. 29) 모임인원 10명으로 제한

❖ (’21. 1. 6) 모임은 5명으로 제한. 장례는 최대 50명까지 가능

❖ (’21. 2. 1) 야외 모임은 최대 25명까지 허용

❖ (’21. 4. 22) 10명까지 모임 가능. 야외는 최대 50명까지 가능

❖ (’21. 5. 6) 모임은 실내 25명, 실외 75명으로 제한

❖ (’21. 9. 30) 모임 제한 해제

차. 대중교통

❖ (’20. 3. 10) 대중교통 내 공간확보를 위해 더 많은 버스와 객차를 배치

❖ (’20. 3. 12) 모든 시외 열차는 좌석 예약자에 한해 제한

❖ (’20. 4. 21) 정부에서 버스 좌석의 50% 이상 탑승 금지 권고

❖ (’20. 11. 6) 전국 대중교통 이용 시 마스크 필수

❖ (’21. 5. 21) 대중교통 좌석 지정 권장

❖ (’21. 9. 30) 대중교통 일상화

2.3. 코로나패스

덴마크는 EU 공동의 코로나대응에 참여하고 있으며, EU가 지정한 양식의 코로나패스를 적용하였다. 현 시점 코로나19 정부조치의 해제로 사회전반에 대한 코로나패스 적용은 중지된 상태이다.

덴마크가 적용한 코로나패스는 EU 조건에 맞도록 검사결과 보고서에 검사의 종류, 검사기기 제조업체를 명시하도록 하고 있으며 항원검사키트의 경우 EU가 업데이트하는 HSC공통목록에 포함된 것만 인정하였다. 자가검사는 인정하지 않으므로, 학교 등에서의 자가검사결과는 별도 항목으로 관리하였다.

국민건강정보포털 사이트에서 코로나패스의 적용 및 스마트폰앱 설치와 사용방법 등을 상세히 안내하고, 우리나라의 쿠브앱과도 유사한 체계로 진단검사 결과를 공인인증서를 통해 본인이 직접 확인하여 앱으로 다운받아 사용할 수 있도록 활용이 용이하도록 구축했다.

2.4. 코로나 현황 정보 안내

덴마크 보건당국은 전문가 뿐만 아니라 일반국민들에게도 코로나 발생 및 관리현황을 실시간으로 공유하여 투명하고 안심할 수 있는 감염병감시, 관리체계를 구축하고 있다.

11월 9일 현재 코로나 관련 현황

내용	통계
Pcr 검사	67,231,816
코로나19 확진자	3,140,351
누적 확진자	3,340,269
재감염	199,918
사망	7,432
항원검사	61,462,966

< 덴마크환자안전당국(Danish Patient Safety Authority) 코로나19 발생현황 공지(’22.11.9 현재) >

정부의 상황실에서 볼 수 있을 법한 상세한 통계현황을 일반인에게 공개하는 홈페이지에 실시간으로 제공하고 있으며, 단순수치 뿐만 아니라 조건을 부여해 원하는 통계나 그래프가 추출될 수 있을 정도의 정밀한 시스템으로 실시간 양방향 데이터 소통체계가 구축되어 학계에서나 전문가들도 이 시스템을 활용하여 연구에나 현장에서 활용할 정도로 양질의 데이터가 공유되고 있다.

< 덴마크 코로나19 통계현황 홈페이지 메인 화면 >

< 덴마크 코로나19 예방접종 현황 정보 표출 화면 >

’22년 11월 현재 코로나19 현황판은 주 1회 업데이트되고 있으며, 현황판에 활용된 원시데이터 대부분은 개인정보를 제외하고 신청서를 제출하는 기관 또는 연구자 뿐만 아니라 일반인들에게도 제공되고 있다.

2.5. 사회적 거리두기

덴마크의 사회적 거리두기는 (1)법률, (2)행정명령, (3)권고 및 여행 조언의 세가지 유형의 정책 조치를 통해 실행되었다.

법률과 행정명령은 연계되어 있는데, 코로나19 대유행을 계기로 위기관리를 위하여 덴마크에서는 감염병법을 개정하였다. 이 법안은 보건부 장관에게 이른바 코로나19와 같이 위험한 질병에 따른 봉쇄를 시행할 수 있는 강력한 권한을 부여했다. 예를 들어 이 개정안에는 사회의 많은 부분을 봉쇄하고, 대규모행사와 집회 참여와 개최를 금지시킬 수 있는 내용이 포함되었다.

요양시설, 병원 등 장기 입원시설과 각종 사회복지시설에 방문객을 금지하는 행정명령이 내려졌다. 또한 감염병법은 보건부 장관에게 감염된 것으로 의심되는 사람을 격리하도록 명령할 수 있는 권한을 부여했으며, 운송수단에 대한 접근을 금지하거나 제한을 부과할 수 있는 권한도 부여했다.

이와는 달리, 권고 및 여행 조언은 사회적 거리두기를 달성하기 위해 일반국민들이 행동하는 방법에 대하여 조직 및 개인에게 지침을 제공하는 자발적 조치였다. 예를 들어, "증상이 있거나, 검사결과 양성이 나왔거나, 코로나19 확진자와 밀접접촉한 경우 자가격리", "인사하는 방법으로 악수, 포옹, 키스하지 말고, 신체접촉을 제한하십시오", "거리를 유지하고 다른 사람들에게 배려하도록 요청하십시오"라는 식의 상세한 행동요령이 담긴 내용을 다양한 매체와 방법으로 권고했으며, 이 방법은 국민들에게 효과적이었다.

가. 거리두기 유형

’09년 인플루엔자 대유행 당시에도 사회적 거리두기 정책조치 및 관련 모델은 많은 연구의 대상이었다. 덴마크에서는 그 당시 분야별 조치내역과 유사한 형태의 거리두기 정책을 실시하였다.

봉쇄가 시작되었을 때 가장 먼저 학교와 보육시설이 폐쇄되면서 교육실시를 위한 지침이 제시되었다. 특정시험은 취소되거나 온라인 또는 비디오 시험으로 재구성되었다.

이어 직장폐쇄 및 재택근무 등의 다양한 근무지 제한이 시행되었다. 의료기관 이외에서는 원격근무 및 원격회의시스템의 사용증가와 같은 재택근무 권고 사항이 발표되었다.

확진자 및 접촉자 격리가 가능한 사회적 격리시설을 설치하였고, 접촉관련 주의 및 격리에 대한 지침을 발행했다. 보건당국은 코로나19에 확진되었거나 감염된 것으로 의심되는 사람은 격리하도록 명령할 수 있다고 명시되었다.

이동제한 및 대규모집회 금지, 대중행사 취소에 관한 조치도 도입되었다. 이동제한과 관련하여 합법적인 목적을 가진 여행자만 덴마크 국경을 통과할 수 있으며 외무부는 불필요한 해외여행에 대한 경고로 여행권고사항을 반복적으로 업데이트했다. 또한 유람선의 상륙이 금지되었으며 장거리 버스의 최대 탑승 인원이 설정되었다.

또한 집회 주최에 대한 기준과 파티활동에 대한 권고사항이 주어졌다. 부모들은 아이들이 너무 많은 아이들과 함께 놀지 않도록 하는 것과 생일파티 및 함께 자는 것을 하지 않도록 권고받았다.

모든 스포츠시설, 피트니스센터 및 일광욕장의 폐쇄와 같은 다양한 형태의 공공장소 및 구역의 폐쇄가 포함되었다. 또한 미용실 및 밀접한 고객접촉이 있는 영업장은 건강관리서비스를 수행하지 않는 한 폐쇄되었다. 모든 주요 쇼핑몰이 문을 닫았고, 나이트클럽․레스토랑․카페 등은 포장을 제외하고 폐쇄되었으며, 장기요양시설과 병원에 임시 방문 금지를 실시하였다.

2.6. 위기소통

덴마크는 ’16년 실시한 OECD국가 사회신뢰도조사에서 1위를 차지할만큼 국민의 국가에 대한 신뢰도가 높은 나라이다. 그러한 배경으로 코로나19의 대유행 상황에서도 국민들은 정부의 발표를 신뢰하고, 정부가 결정한 정책방향에 큰 저항없이 수용하는 결과가 있었다. 감염병에 대한 조치는 생업이 봉쇄되고 출근을 하지 못하며, 교육이나 취미생활에 추가비용이 들기도 하지만, 덴마크에서는 정부권고를 잘 이행하였다.

물론 이러한 원만한 소통의 저변에는 정부의 경제적 뒷받침과 고용, 복지, 휴가, 실업기금 등 제도적 안정이 선행되었기 때문으로 분석할 수도 있다.

일반적으로 국민들은 방송을 많이 접하기도 하지만, 최근 더 많은 사람들이 PC와 스마트폰으로 인터넷을 활용하고 있기 때문에 정부 공식 안내를 인터넷 공식사이트를 통해 실시하는 것은 매우 효과적이고 중요한 소통의 방식이다.

< 덴마크 정부공식 코로나19 관련 안내 홈페이지(’22.11.10 현재) >

정부의 메시지가 일원화되어 공지될 수 있도록 하나의 공식 사이트에 유관기관에서 제공하는 모든 정보가 망라되어 있어 메시지 혼선을 방지할 수 있었다. 정부 공식 홈페이지에는 보건부, 보건당국, 환자안전당국, 국립혈청연구소(SSI), 의약품청, 법무부, 경찰청, 산업재무부, 덴마크 경영청, 문화부, 외교부가 공식 참여하고 있고 이외 부처와 기관은 필요에 따라 참여하고 있다.

또한, 덴마크는 국민과의 소통방식에서 TV 및 라디오, 인터넷 공식사이트와 같은 일반적인 매체 이외에도 우편을 많이 활용한다. 코로나19 관련 주요 안내사항을 TV나 라디오 뉴스, 국가건강정보포털을 포함한 코로나19 공식 정보사이트 뿐만 아니라 실물 우편함에 안내문을 발송하고, 덴마크 성인의 약 96%가 사용하는 국민 개인별 공공 이메일로 안내문을 보내 개별 확인 및 조치를 적용할 수 있도록 해왔다. 불특정 다수에게 방송을 하는 것보다는 개인 메일로 접수된 내용을 보다 주의깊게 읽는 경향이 있어 보다 효과적인 조치가 가능했을 것으로 판단된다.

2.7. 행정적 대비대응

덴마크는 공공의료시스템이 공고하게 정착되어 있는 국가로, 감염병과 같은 공중보건위기 시 행정적 의료대응을 실시하고 있다. 감염병을  의과학적 전문영역에서만 다루는 것이 아니라, 정치․행정․조직이 함께 움직여 국가단위에서 협업해야 한다는 기조로 대응하고 있다.

정치․행정․조직 이 세가지 대비시스템은 모두 영역별 책임(행정 단위는 자체 지역 내에서 대비에 대한 책임이 있음), 평등(비상 시 정상 조건과 유사하게 운영되어야 함) 및 근접성(비상상황은 가능한 최소한으로 처리되어야 함)의 원칙에 따라 구성되었다.

덴마크의 의료 및 대비시스템은 세 가지 정부 수준으로 구성되어 있다. 덴마크의 98개 지방자치단체는 노인 및 장애인 돌봄을 포함한 사회 서비스를 담당하고, 병원 서비스는 5개 지역에서 관리한다. 의료시스템은 서비스 제공 및 공중보건과 관련하여 분산되어 있지만 의료의 전반적인 계획 및 규제는 국가 차원에서 중앙 집중화되어 있다.

감염병 대비에 대한 책임은 보건부에 있으며 장관 거버넌스를 통해 구성된다. 각료 거버넌스(Ministerial Governance)는 모든 정책 영역에 걸쳐 각 부처 장관이 국가 기관의 일상적인 운영에 개입 및 조정할 수 있고, 본인의 책임 영역에 속하는 경우 기관 전문가의 조언을 무시할 수 있는 협정을 의미한다.

덴마크에서 정책을 만들고 채택하는 것은 덴마크 정부와 의회이며, 정부는 법률 및 행정명령 채택에 대한 전반적인 책임을 지고 있다. 정부의 정책활동은 보건부, 사회복지부, 내무부, 외교부 및 법무부를 포함한 여러 부처가 참여했다.

덴마크에서는 건강문제에 대하여 국가책임이 있으며, 이를 위해 보건당국 DHA(Danish Health Authority)(Sundhedstyrelsen)을 설치하여 효과적인 건강관리를 포함한 전국의 훌륭한 공중보건 및 양질의 건강관리서비스를 위한 정책을 수행한다.

DHA는 역학 감시, 분석 및 모델링을 담당하는 전문 조직인 Statens Serum Institut의 지원을 받아 보건비상사태의 주요 안내 및 조정을 담당한다. 그러나 각료 거버넌스의 전통을 감안할 때 DHA는 정치지도자가 업무에 개입하기로 결정하면 정책을 주도할 자율성이 거의 없다. 따라서 팬데믹 대비는 덴마크의 중앙집중식 업무 영역에 속하며 중앙 행정부는 정책 영역에 크게 관여하지 않는 하위 수준의 정부에 정책을 부과할 수 있는 것이다.

’20년 1월, DHA는 코로나19가 덴마크에 유입될 가능성이 매우 낮다고 평가하여 알려진 고위험 지역에서 여행하는 개인에 대한 검사나 여행제한을 권고하지 않았다. 그러나 감염병의 유입 가능성이 2월 내내 증가함에 따라 DHA는 위험 지역에서 입국하는 시민들에 대한 여행 제한 및 자발적 검역 조치를 채택하는 봉쇄 전략에 착수했다. 그러나 감염률 증가로 바이러스 억제에 대한 희망이 줄어들자 정부는 신속하게 봉쇄전략을 억제전략으로 전환하여 사회적 활동을 과감하게 제한했다.

WHO가 공식적으로 코로나19를 팬데믹으로 분류한 3월 11일 덴마크 총리는 덴마크가 감염병 발생 "곡선을 평평하게"하고 병원 수용 능력을 보호하기 위해 전국적인 폐쇄를 시행할 것이라고 발표했다. 억제 전략은 유치원, 교육기관, 음식점, 쇼핑몰 및 기타 사교모임 장소의 폐쇄를 합법화하는 예방원칙을 규정함으로써 근거가 마련되었다.

공적 모임은 10명으로 제한했고, 병원 수용력 확대를 위해 긴급하지 않은 진료를 연기했다. 당시에 주의깊게 볼 것은 억제전략의 정치적 선택은 완화전략을 선호하는 DHA의 조언과 대조되었다. 그럼에도 불구하고 이 전략은 감염률과 입원을 줄이는 데 매우 효과적이어서 여름 이 되면서 점진적으로 일반 사회활동의 제약을 완화시킬 수 있었다. 그러나 8월말에 다시 감염률이 상승하면서 2차 유행이 시작되었음을 알리는 사회적 활동에 대한 새로운 조치를 발동시켰다. 12월 16일까지 정부는 두 번째 봉쇄단계에 돌입했다.

완화전략으로 일관했던 스웨덴에 비해 덴마크는 초기 봉쇄가 실패하자 봉쇄전략을 억제전략으로 대체했다. 이 전략이 덴마크 시민의 삶에 큰 영향을 미쳤지만, DHA는 다른 유럽국가에서 볼 수 있는 규정 위반에 대한 통행금지나 심각한 수준의 벌금을 부과하지 않았다.

<북유럽 3국 정치 행정 조직 비교>

	덴마크	노르웨이	스웨덴
의료전문가의 자율성	각료 거버넌스 낮은 자율성	각료 거버넌스 낮은 자율성	각료 거버넌스 없음 높은 자율성
의료시스템의 중앙집권화	중앙집권화	반분권화	분권화
팬더믹 최하위 행정 수준	중앙정부	지방자치단체	지방정부
코로나19 전략	봉쇄에서 억제	봉쇄에서 억제	억제에서 완화

전반적으로 1차 유행에 대한 덴마크의 코로나19 대응은 대중과 언론의 대다수 전문가들 사이에서 좋은 평가를 받았다. 비평가들은 덴마크가 바이러스의 치사율을 감안할 때 실제로 과도한 반응을 보였고, 대신 완화전략을 사용했어야 하는지에 초점을 맞췄다. 코로나19의 새로운 국면인 고위험 돌연변이 확산에 대한 우려로 덴마크의 전체 밍크 개체군이 멸종된 '밍크 스캔들'로 알려지게 된 것 외에, 장관 거버넌스의 전통에도 불구하고 사회적 갈등은 주로 정책이 과학적 증거에 의해 뒷받침되는지 여부와 정치인들이 전문가의 조언을 무효화해야 하는지 여부를 중심으로 이루어졌다.

채택된 정책을 이행할 책임이 있는 조직은 궁극적으로 덴마크 보건 당국 및 덴마크 환자안전당국 및 국립혈청연구소(SSI)와 같은 부건부 소속기관이지만, 보육시설․교육기관․주거시설 및 실업사무소를 포함한 지방자치단체와 같은 조직도 협업하고 있다.

병의원을 포함한 지역협의회 등 지역사회도 참여했다. 또한 결정된 정책에 대한 시행자에는 운송회사․행사주최자․공항 및 항구관리자 및 다양한 비정부기구와 같은 민간행위자도 포함된다.

정책조치의 준수를 모니터링하고 통제하는 주요 조직은 경찰이었지만, 덴마크방위군․지방자치단체 및 덴마크 환자안전당국도 중요한 역할을 했다. 이 행위자들은 법과 행정명령을 준수하지 않으면 제재를 가할 권한이 있었다.

2.8. 국민적 신뢰

공공 신뢰는 공중보건당국의 권고 준수 및 법률․규정의 준수를 향상시키기 때문에 공중보건정책에 직접적으로 영향을 미친다. 시민의 참여는 국가 지도자에 대한 신뢰와도 연결이 되어 있다. 사회적 거리두기와 같은 공중보건적 조치사항에 대한 보건당국의 권고 준수 여부는 지도자 및 정부의 정치적 태도와 경제적 안정감에 관련되어 있다고 볼 수 있다.

덴마크는 높은 수준의 정치적, 사회적 신뢰를 특징으로 하는 보편적 복지국가인 북유럽 그룹에 속한다. 부유하고 기성화된 의회, 다당제, 일원제, 복지국가 민주주의라는 특성을 지니고 있으며, 제도적․시스템적 수준에서 강력한 국가역량을 지니고 있어 전세계적으로 사회적 자본에서 높은 순위를 차지하고 있다. 무상의료 및 교육을 포함한 보편적 복지국가를 시행하고, 조합주의적 전통을 가지고 있다.

지속적인 교섭과 정당 간의 빈번한 타협을 특징으로 하는 다당제 정치체제를 가지고 있으며, 정치적 신뢰와 만족을 위한 이러한 모든 요소의 중요성을 강조한다. 예를 들어, 국가의 역량은 정책실행을 개선하여 일반적으로 국가가 코로나19 감염병과 같은 위기에 보다 효과적이고 효율적으로 대응할 수 있도록 한다. 일반적으로 국가 비상 시 국민들은 국가를 더 지지하고 신뢰하게 된다는 이론이 있지만, 감염병의 대유행과 같은 국민의 신체적 자유를 억압할 수 있는 정책에 있어서는 지지와 신뢰수준을 유지할 수 있을지는 미지수였다.

덴마크가 코로나19 대유행 위기에 어떻게 대처할 수 있었는지 이해하는 데 중요한 요소는 바로 신뢰에 달려 있다고 볼 수 있다. 실제로 덴마크는 신뢰가 모든 것을 규제하는 나라이다. 덴마크 국민들에게  음모론이나 광범위한 공황은 자주 보기 어려운 일이며 정부와 정치인을 신뢰한다.

총리는 3월의 어느날 사회적 거리두기를 존중하고 바이러스 확산을 제한하기 위해 정부가 제공한 모든 지침을 엄격하게 준수해야 할 필요성을 강조했다. 이 조치는 3월 16일부터 시행될 예정이었지만, 국민들에게 정부의 권고 지침을 준수하기 위해 가능한 한 빨리 시작하도록 요청했다. 덴마크 여왕도 대중에게 모습을 드러내 부드럽고 단호하게 덴마크인이 합리적이고 인내심을 갖도록 격려하고 국민들이 공익을 위해 이 지침을 따를 것을 권고했다. 덴마크 국민들은 예방 조치가 시행되기도 몇일 전에 이미 예방 조치를 적용하기 시작할 정도로 정부 방침을 신뢰한다.

덴마크는 조기에 감염병 대응을 위한 적극적 조치를 취했고, 유럽에서 코로나19와 관련하여 광범위한 봉쇄를 시행한 두번째 국가가 되었다. 봉쇄령은 당초 14일로 설정됐으나 이후 여러차례 연장이 거듭되었다. 예를 들어 식당은 테이크아웃만 가능했다. 또한, 이전 제한과 달리 의회에서 긴급 법률안을 통과시키면서 집회가 허용된 인원수에 관한 규칙을 위반하면 이제 실제 벌금이 부과됐다. 이러한 봉쇄조치는 4월 13일까지 연장되었고, 개인에게 부과한 벌금의 수준은 2,500DKK(45만원)~3,500DKK(62만원)이었다.

이러한 강력한 조치가 시행되었음에도 덴마크 국민들은 정부의 조치를 정당한 근거에 입각한 억제로 인식하면서 국가의 조치가 범국가적인 영향을 미쳤다. 특히, 같은 문화권에 위치한 스웨덴과의 비교연구를 통해 확인해 보면, 대유행 초기 정부 조치에 대한 덴마크의 신뢰도 수준은 10점을 최고 신뢰수준으로 할 때 중앙정부와 보건당국에 대한 신뢰수준은 7.4~7.8 정도로 나타났으며, 봉쇄를 하지 않았음에도 불구하고 스웨덴의 코로나19 대응 정책은 이보다 낮은 신뢰수준을 나타내고 있다.

< 덴마크와 스웨덴 국민의 정부 신뢰 수준 비교 >

비교적 정권 집권 초기에 맞이한 감염병 대유행도 덴마크 국민의 신뢰수준에 영향을 미쳤을 것으로 여겨졌다. ’19년 중반에 임명된 메테 프레데릭슨 총리의 적극적 조치 발표에 대해 국민들은 성공적 대응을 할 것이라는 기대를 가지고 있었다.

높은 수준의 신뢰와 확립된 규칙을 따를 수 있는 국가는 낮은 수준의 준수를 가진 국가보다 감염병 확산 위기를 해결할 준비가 더 잘 되어 있을 수 있다. 이것은 덴마크 국민들이 지역사회에 대한 강한 사회적 책임의식을 가지고 있음을 보여주며, 아마도 국가의 광범위한 복지 시스템이 만들어낸 신뢰를 반영하는 것일 수 있다.

코로나19 6차 및 7차 유행이 진행되던 ’21년말 덴마크에서는 예방접종프로그램이 실시되고 있었고, 예방접종은 의무가 아닌 권고사항이었음에도 불구하고 95%의 대상자는 정부의 추가접종에 참여할 것이라고 답할만큼 정부 보건당국의 조치에 대한 신뢰가 높았다.

모든 국가가 정부에 대한 신뢰를 덴마크 수준으로 향상시켰다면 전 세계 코로나19 감염율이 12.9% 감소했을 것이라는 분석이 있을 정도로 신뢰도는 감염병의 대유행에 큰 영향을 미친다. 마찬가지로 모든 국가가 대인 신뢰를 덴마크 수준으로 개선하면 그 효과는 훨씬 더 커서 전세계 코로나19 감염이 40.3% 감소했을 것으로 분석한다.

2.9. 기타 사회적 요소

덴마크는 평소 대중교통 및 기타 공공장소에서 주변 사람들과 부딪히지 않도록 멀찌감치 떨어져 기다리며 적절한 사회적 거리를 유지하는 것을 좋아한다. 가족, 친구 및 동료 간의 물리적 상호작용이 매우 밀접한 남부 유럽국가들과는 상반되는 특성이 있다. 추가적으로, 덴마크만의 특별한 문화인 “휘게(hygge)"를 꼽을 수 있다. 이 덴마크어 개념을 한마디로 번역할 수는 없으나, 삶의 단순한 즐거움을 통한 아늑한 만족감과 웰빙의 느낌을 포함한다. 코펜하겐에 있는 행복 연구소(Happiness Research Institute)의 CEO인 Meik Wiking에 따르면 덴마크인에게 중요한 요소로 "휘게(hygge)는 우리의 문화적 정체성을 정의하는 특징이자 국가 DNA의 필수적인 부분"으로 간주한다. 덴마크인은 가족과 함께 집에 머물면서 삶이 제공해야 하는 단순한 순간인 모든 "휘겔리쥬의 순간"으로부터 혜택을 누리는 것을 상당히 즐긴다.

결과적으로 덴마크인에게 봉쇄는 일상생활의 자연스러운 연속성으로 볼 수도 있어 여러 복합적인 요인들과 더불어 덴마크가 유럽 최초로 천천히 점진적으로 사회를 재개한 이유를 설명한다고 보는 연구결과가 있으며, 많은 덴마크인들이 공감하는 것으로 보고되고 있다.

Ⅳ. 감염병 예측모형

1. 후향적 연구 사례

질병의 양상과 사회에 미치는 영향에 대한 전향적 연구방법인 예측모형과 함께 반드시 검토해 봐야 하는 것이 현재까지의 현상에 대한 후향적 연구이다. 국내에서도 코로나19 대응의 막바지에 이르면서 자료의 정제를 통한 후향적 연구가 시작되어야 할 시점이지만, 덴마크에서는 실시간 공유되는 데이터가 많고 이미 정제된 형태로 제공되기 때문에 많은 연구자들이 기존 데이터를 기반으로 분석하는 후향적 연구를 수행하고 있으며, 정부에서도 공신력있는 조사연구 및 분석의 결과를 내놓고 있다.

1.1. 정부주도 유병률조사

보건당국(SSI)은 ’20년 4월 봉쇄를 해제하기 위한 조건으로 전국민 무작위 샘플 유병률조사를 시행하기로 하였다. ’20년 5월부터 등록인구의 무작위 추출을 통해 개인의 동의를 받아 항체검사를 실시하고 그 결과를 감염병 발생에 대한 지속적인 모니터링 및 대응계획에 반영하도록 노력하였다.

가. 연구 대상 및 방법

감염여부 등 1차 설문조사를 덴마크에 거주하는 12세 이상 일반시민으로 CPR(Centrale Person Register) 등록자 중 무작위 추출하여 실시한다. SSI는 전국 14개 Test Center Denmark의 검사시설에서 항체검사를 실시한다는 안내문과 함께 설문조사지를 무작위 추출된 시민들에게 발송했다. 기 감염자나 예방접종 완료자는 설문조사를 통해 걸러낸 후 참여를 원하는 시민은 혈액검사를 위해 각자 검사기관에 예약을 통해 검사실시 후 혈액은 SSI 실험실로 보내 면역글로블린을 검출하는 ELISA 검사를 실시했다.

나. 연구 결과

• ’20년 20~21주차 조사 결과

첫번째 연구 대상자는 18세가 되는 시민 5,200명을 무작위 추출하여 설문지를 배포하였고, 이 중 2,427명(47%)가 항체검사에 동의하여 34명의 양성이 확인되었다. 혈청유병률 1.2%에 해당하는 결과를 얻을 수 있었다.

• ’20년 34~36주차 조사 결과

이 때부터는 본격적으로 12세 이상 인구에 대한 무작위 추출을 실시하였으며, 18,000명 대상 중 항체검사에 동의한 6,330명을 대상으로 실시하였다. ’20년 8월 15일까지 인구의 2.2%가 코로나19에 감염된 것으로 확인되었고 인구수로 보자면 9만명~13만명 정도로 환산할 수 있다.  지난 1차 조사때보다 1%p 정도 상승한 결과였지만 여전히 낮은 유병률 수준이었다. 그러나 지역별로 차이가 있어 인구 밀집도가 높은 수도권의 유병률이 더 높게 나타났으며, 연령대별로 비교했을 때 20대가 전체 연령대의 유병률보다 2배 정도의 높은 결과를 나타냈다.

• ’20년 38~51주차 조사 결과

12세 이상 인구 70,000명 대상 무작위 추출하여 17,808명을 대상으로 항체검사를 실시하였다. 그 결과 유병률은 증가하고 있으며 12세 이상 덴마크 인구 3.9%가 감염된 것으로 나타났다. 이전 조사 기간보다 양성의 결과가 증가된 것 외에도 지역별 편차가 더욱 커지는 결과가 분석되었다.

이 시기의 특징은 유병률이 가장 높은 20대를 10대가 따라잡을만큼 유병률이 상승하였다는 것이다. 10대와 20대가 활동이 많은 가을철에 감염 전파가 많았다고 해석할 수 있는 부분이다.

양성으로 확인된 감염자의 증상은 1/3에서만 나타났고, 항체 양성인 경우 음성인 경우에 비해 PCR 양성율이 2~3배 높았다.

안전 구간

항체양성률

< ’20년 38~53주차 항체 양성률 현황 >

연령군

< ’20년 38~53주차 연령별 항체양성률 현황 >

• ’21년 9~12주차 조사

12세 이상 덴마크 거주자 50,000명 중 10,641명이 검사를 수행했고, 그 중 감염률은 7.0%로 나타났다. 이는 32만명~38만명의 인구에 해당하는 수치이다. 10~20대 감염률이 여전히 높게 나타나지만, 예방접종은 65세 이상에서 주로 실시되고 있어 양극화되는 모습을 보인다.

• ’21년 19~23주차 조사

5주 동안 4회의 안내문을 75,000명에게 발송하여 40,000명의 회신을 받았고, 이 중 5,584명(14%)이 항체검사를 받았다. 검사 참여도는 회를 거듭할수록 감소했지만 항체보유율은 8.6%로 증가했고, 전체 PCR검사 시행 수치와 대비할 때 감염되었음에도 검사를 통해 발견되지 않을 가능성은 10건 중 1건에도 미치지 않는다는 분석이 가능하다.

예방접종률도 급속히 증가하고 있어 PCR검사 양성인 경우 94%는 측정 가능한 항체를 보유하고 있었다.

< ’21년 15~27주차 연령별 예방접종 현황>

1.2. 코로나19 감염 위험인자 연구

가. 파트 1

’20년 12월, SSI는 대중교통 탑승, 식당방문, 스포츠행사 관람 등 일상생활에서 발생하는 다양한 일과 관련된 코로나19 감염위험 증가를 측정할 수 있는지 여부와 타인과의 접촉과 관련하여 어떤 사람이, 어디에서 감염이 발생하는지 조사하기 위해 사례 대조 연구를 수행했다.

이 연구는 ’20년 12월 4일~6일 확진된 모든 사람 중 거주자등록(CPR)기준으로 성별, 지역, 연령을 배분하여 무작위 추출한 300명의 전화인터뷰와 미진단자 대조군 317명과의 결과를 분석하였다. 응답자의 70%는 경제활동에 참여하는 사람들이었고, 88%가 코로나19 증상을 경험했다고 답했다. 감염이 의심되는 장소로 직장(30%), 가정(29%), 지인(13%) 순이었다.

< 코로나19 확진자 및 대조군의 사회활동 참여 현황 >

구분	확진자		대조군		mOR(95%신뢰도)
	명	%	명	%
레스토랑 또는 카페	83	38	110	48	0,67 (0,45-0,98)
바 또는 선술집	36	17	29	13	1,39 (0,81-2,36)
영화 등 문화활동	51	24	42	18	1,30 (0,84-2,01)
스포츠경기 관람	8	4	8	3.5	1,30 (0,43-3,89)
실내 피트니스센터	63	29	44	19	1,73 (1,11-2,70)
실내 스포츠활동	24	11	23	10	1,09 (0,58-2,05)
야외 스포츠활동	17	8	21	9.1	0,87 (0,44-1,72)
식료품점 출입	201	93	219	95	0,64 (0,29-1,37)
기타 상점 출입	130	60	161	70	0,66 (0,45-0,97)
10명 이하 개인 모임	80	37	104	45	0,70 (0,47-1,04)
10명~20명 모임	12	6	17	7.4	0,70 (0,33-1,52)
20명 초과 모임	6	3	2	0.9	3,0 (0,61-14,86)
대중교통 이용	78	36	86	37	0,91 (0,59-1,40)
밍크 접촉/밍크농장 방문	0	0	3	1.3	-
종교활동	18	8	9	3.9	2,11 (0,95-4,72)
노래 부르는 행사 참여	30	14	20	8.7	1,72 (0,93-3,20)

지역사회 노출 중에는 대규모 인원이 모이는 행사, 종교활동, 노래 부르는 행사 참여, 바/선술집 이용 등은 감염에 관련이 없는 것으로 나타났고, 대조군과 비교했을 유의미한 차이를 나타낸 영역은 실내 피트니스센터 이용으로, 주의해야 할 감염지역으로 확인되었다. 레스토랑이나 카페 이용, 대중교통, 식료품점 이용 등은 주요 감염원으로 부각되었으나, 직장에서의 감염자가 대부분을 차지하는 등 대조군과 대비할 때 유의미하게 주의해야 할 영역으로 분석되지는 않았다.

이 연구 결과 감염된 사람과 밀접 접촉한 경우 감염될 위험이 가장 큰 것으로 나타났으며, 대상자의 약 90%는 본인이 감염된 장소를 추정할 수 있었다. 감염자의 1/3은 직장에서, 1/3은 가정에서의 밀접접촉이 원인인 것으로 판단되며 밀접접촉자는 대개 10명 이하였다. 이러한 결과를 토대로 재택근무가 감염예방에 효과가 있을 것으로 추정 가능하며, 밀접접촉이 없더라도 개인위생, 거리두기 등이 지속적으로 강조되어야함은 감염예방에 매우 중요한 명제이다.

나. 파트 2

’21년 6월에 수행된 동 연구는 약간 수정된 형태로 반복되었다. 해당 시점에 예방접종률 35%였으나, 연구 대상자는 무작위 추출된 18~49세 미접종자 중 코로나19 확진자 500명이며, 대조군으로 동일 연령, 성별, 거주지역의 코로나19 미진단자 529명이었으며 감염 위험요소에 대한 짧은 인터뷰를 실시하였다.

’20년 말 실시되었던 파트1 연구에 비해 사회 각종 조치가 완화되었던 시점이었으며 동 연구가 수행된 때에는 코로나패스와 같은 새로운 조치가 도입되었다. 전반적으로 연구결과는 코로나19 확진에 증상이 있는 감염자와의 밀접접촉이 가장 중요한 위험 요소임을 다시 보여주었다.

감염 추정 장소로 지목된 가장 많은 장소는 가정(21%), 직장(17%) 및 지인․기타가족(16%) 순이었다.
전체 확진자의 50%가 코로나추적앱을 통해 확진자를 접촉했거나 확진자를 알고 있어서 학교, 어린이집, 직장 등에서 감염자와 접촉한 경험을 확인하였다.

연구 결과에 따르면 일상생활 중 일반 레스토랑, 카페, 바․펍 또는 문화행사 참여 등이 감염의 위험요소는 아닌 것으로 나타났다. 그러나 직장생활을 하는 사람 중 감염자는 술을 마실 수 있는 음식점에서의 접촉이 더 많은 것으로 확인되어 알코올 소비는 식당이나 카페를 방문하는 동안 감염의 위험요소로 나타났다. 대중교통, 종교모임, 오프라인 매장 방문, 중소규모의 개인모임 등의 활동은 감염위험 증가와 관련이 없었다. 조사한 사회활동 항목 중 대부분은 감염위험을 증가시키지 않는 것으로 나타났는데, 이는 동 연구실시 시기 직전에 발표된 조치사항의 해제와 관련이 있을 수 있다. 또한 동 연구 시점에 예방접종은 35%, 완료자도 20%에 이르고, 코로나패스가 도입되어 다수의 인구가 재감염으로부터 예방된 측면이 있다.

1.3. 코로나19 백신의 입원에 대한 효과

감염력이 강한 코로나19 변이의 지속적인 발생과 시간이 지남에 따른 면역력 약화로 백신의 효과는 지속적인 재평가가 필요하다. 동 연구의 목표는 예방접종 이후 코로나19 감염 및 입원에 대한 알파, 델타 또는 오미크론 지배적인 기간동안 연령구간별 백신의 효과를 추계하는 것이다.

가. 예방접종 프로그램

’20년 12월 27일에 시작된 예방접종 프로그램은 화이자 mRNA백신과 모더나 mRNA백신을 위주로 하였다. 5세 이상의 모든 거주자에게는 2회 접종, 18세 이상은 2회 접종 140일(약 4.5개월) 후 3회 백신 접종을 실시했다. 극소수의 사람들, 특히 노인 요양원 거주자 및 기타 고위험군은 4회차 접종을 실시한다.

초기 단계에는 백신 물량이 상대적으로 부족하여 보건당국에서 정한 인구집단별 우선순위별 접종을 실시했다. 최우선 순위는 고령층, 질병이 있는 고위험군, 젊은층이 많이 소속된 일선 의료기관 종사자였다. 대체로 60세 이상의 사람들은 알파 변이가 우세했던 ’21년 봄에 1차 접종을 마쳤고, 젊은 연령대는 후속 변이가 활동하는 기간 동안 백신을 맞았다.

나. 설계

덴마크 보건당국(SSI)을 통해 확보한 데이터를 토대로 알파(’21년 2월 20일~6월 15일), 델타(’21년 7월 4일~11월 20일), 오미크론(’21년 12월 21일~’22년 1월 31일)의 12세 이상(3회 접종 분석에는 18세 이상)의 덴마크 CPR이 등록되어 있는 인구 중 연구 기간 중 접종 완료자가 대상이 되었다.

연령그룹을 12~59세 및 60세 이상으로 구분하였고, 5~11세는 예방접종 시기가 너무 늦고 용량도 반으로 접종했기 때문에 대상에서 제외했다. 연구대상자들은 모두 연구기간 동안 항원검사가 아닌 PCR검사를 받았다. 덴마크에서 실시한 모든 PCR검사 결과는 MiBa에 등록되며, 입원의 경우 국립환자등록부(CRS)를 통해 추출하였다.

60세 이상의 경우 델타 우성 기간에는 알파 우성 기간에 비해 미접종자가 적다. 오미크론 우성 기간에, 두 연령 그룹의 대다수는 2회 또는 3회 접종을 받았다. 알파 및 델타 우성 기간에 각 연령그룹 내의 중간연령은 2회 또는 3회 백신을 접종한 개인에 비해 미접종자가 약간 낮았다. 모든 기간 및 연령 그룹에 걸쳐, 접종자 대다수는 두가지 mRNA백신(87.4% 또는 98.4%)으로 접종하였다.

코로나19 감염 및 입원에 대한 백신 효과를 추정하고 2~3차 접종량 분석을 위해 별도의 모델을 설정했다. 백신접종 및 미접종자 그룹에서의 이벤트 비율은 연령, 성별, 동반질환 및 지리적 영역에 맞게 조정된 콕스 회귀모델을 통해 추정된 위험 비율을 사용하여 비교하였으며,  기본 시간을 척도로 사용하여 감염률의 시간적 변화를 조절하였다. 백신효과는 위험비율을 뺀 값을 1로 추정했다.

< 2차 및 3차 접종에 대한 두 연령그룹 예방접종률 >

다. 분석 결과

•2회 접종자의 코로나19 감염에 대한 백신효과

알파 우성 기간에 60세 이상 대상군에서 2회 접종 후 백신효과는 접종 후 14-30일 후에 90.7%(95% CI: 88.2; 92.7)였다. 120일로 확대해보면 추정치는 73.2%(95% CI: 57.1; 83.3)로 감소했다. 이에 비해, 60세 이상 대상군에서 2회 접종 후 델타 변이 감염에 대한 백신효과는 접종 후 14~30일에 82.3%(95% CI: 75.5; 87.2), 120일이 지나면 50.0%(95% CI: 46.7; 53.0)로 감소했다.

12세에서 59세 대상군에서는 약간 더 높은 추정치가 관찰되었는데, 델타변이 감염에 대한 백신효과는 접종 후 14~30일 동안 92.2%(95% CI: 91.8; 92.6)였으며 접종 120일 후에는 64.8%(95% CI: 63.9; 65.8)로 감소했다.

오미크론 변이에 의한 백신효과는 두 연령그룹 모두 현저하게 낮은 결과가 관찰되었다. 12세에서 59세 대상군의 백신효과는 접종 14~30 일 후에 40.0%(95% CI : 38.6; 41.3)로 추정되었으며, 접종 120일 후에는 12.6%(95% CI : 12.0; 13.39)로 감소했다. 60세 이상군에서는 조금더 넓은 범위의 편차를 갖고 있지만 유사한 추계 결과가 나타났다.

•3회 접종자의 코로나19 감염에 대한 백신효과

2회접종에 대한 백신효과 추계와 유사하게 3회접종의 백신효과 또한 델타변이보다 오미크론변이 감염에 현저하게 낮았다. 그럼에도 불구하고, 오미크론 변이에 대한 백신효과는 2회접종 후보다 3회접종 후 더 높았고, 백신접종 이후 시간이 지남에 따라 감소하는 수준이 낮았다.

< 검사 날짜별 코로나19 변이 분포 >

18세에서 59세 대상군에서 델타 우세 기간 동안 상대적으로 적은 소수 인원만이 3차 접종을 했는데, 예를 들면 특히 바이러스 노출 위험이 많은 의료전문직이나 중증질환으로 진행될 위험이 높은 고위험군을 포함한다. 이 그룹에서 델타변이 감염에 대한 백신효과는 접종 14-30일 후에 89.5%(95% CI: 87.6; 91.1), 접종 61~90일 후에 85.1%(95% CI: 66.8; 93.3)였다. 60세 이상 대상군에서도 비슷한 결과가 나타났다.

이에 비해, 오미크론 변이에 의한 감염은 18세에서 59세 대상군에서의 3회 접종 후 백신효과는 접종 14~30일 후 55.1%(95% CI: 54.6; 55.5), 접종 120일 후에 52.3%(95% CI: 48.0; 56.2)였다. 60세 이상군에서 3회 접종 후 오미크론 변이 감염에 대한 백신효과는 접종 14~30일 후에 57.7%(95% CI: 55.9; 59.5), 접종 120일 후에 53.2%(95% CI: 55.9; 59.5)였다.

결론적으로, 미접종자와 비교했을 때, mRNA 백신을 2회 또는 3회 접종한 대상자들은 알파, 델타 또는 오미크론 변이 감염에 대한 보호가 성립되고 있다는 것을 확인할 수 있었으며, 2회 또는 3회 접종 후 14일~30일 동안 가장 높은 효과를 보이는 것으로 나타났다.

알파 또는 델타변이에 의한 감염예방력 대비 오미크론 변이에 의한 감염예방력은 현저히 낮았다. 2차접종 후 예방접종으로 인한 감염에 대한 보호효과는 접종 이후 시간이 지남에 따라 감소했다.

< 델타 또는 오미크론 변이 감염에 대한 mRNA 3회 접종자의 백신효과 >

구분	델타					오미크론
	인구수	인년	감염자	VE	95% CI	인구수	인년	감염자	VE	95% CI
18~59세
미접종	757,872	110,504	34,412	1		144,946	1,652	74,627	1
백신접종
14~30일	62,373	2,040	149	89.5	87.6; 91.1	880,288	34,122	103,590	55.1	54.6; 55.5
31~60일	19,416	502	69	77.0	70.9; 81.9	631,525	20,080	87,334	51.1	50.4; 51.7
61~90일	2,736	47	6	85.1	66.8; 93.3	91,301	5,505	15,540	52.7	51.8; 53.6
90~120일						44,271	1,329	5,322	51.3	49.8; 52.7
120일 초과						4,259	144	580	52.3	48.0; 56.2
60세 이상
미접종	22,097	6,895	1,113	1		10,899	1,051	3,351	1
백신접종
14~30일	81,470	3,031	156	86.1	83.3; 88.4	335,215	12,702	13,477	57.7	55.9; 59.5
31~60일	45,216	2,376	162	83.8	80.4; 86.7	390,527	21,077	34,137	54.4	52.7; 56.0
61~90일	14,015	225	26	83.7	75.2; 89.2	176,457	6,999	10,366	57.9	56.1; 59.6
90~120일						75,122	3,723	5,088	56.0	53.7; 58.1
120일 초과						31,522	1,101	2,130	53.2	49.6; 56.6

* VE: Vaccine Effectiveness (백신효과)

•2회 접종자의 코로나19 입원에 대한 백신효과

알파 및 델타변이에 대해서는 높은 백신효과가, 오미크론 변이에 의한 감염 후 코로나19 입원에 대해서는 낮은 예방효과가 관찰되었다.

60세 이상군에서 백신 2회 접종 후 알파 및 델타변이 감염에 의한  코로나19 입원의 백신효과는 접종 14~30일 후 각각 98.1%(95% CI: 94.7; 99.3) 및 100%(95% CI 추계 불가)였다. 접종 120일 후 알파변이에 대한 백신효과는 96.5%(95% CI : 73.4; 99.5) 및 델타변이는 87.5%(95% CI : 85.6; 89.2)이었다.

12세에서 59세 대상군에서 알파변이에 의한 백신효과도 유사한 결과가 나타났다. 12세에서 59세 대상군 중 오미크론변이에 감염된 후 입원에 대한 백신효과는 접종 14-30일 기간동안 96.2%(95% CI : 72.9; 99.5)와 접종 120일 후 77.6%(95 % CI : 72.6; 81.6)였다.

60세 이상 대상군에서는 대다수가 이 시기에 이미 3회 접종을 완료했기 때문에 2회 접종에 대한 백신효과를 추계할 수 없었다.

< 변이별 감염 후 mRNA 2회 접종자의 입원에 대한 백신효과 >

구분	알파					델타					오미크론
	인구수	인년	감염자	VE	95% CI	인구수	인년	감염자	VE	95% CI	인구수	인년	감염자	VE	95% CI
12~59세
미접종						961,947	143,400	724	1		179,417	15,470	263	1
백신접종
14~30일						1,600,382	74,050	3	99.5	98.4; 99.8	61,480	2,147	1	96.2	72.9; 99.5
31~60일						1,598,449	129,640	7	99.4	98.7; 99.7	63,919	3,019	8	79.0	57.5; 89.6
61~90일						1,581,085	123,574	7	99.2	98.4; 99.6	57,597	2,158	8	70.5	40.3; 85.5
90~120일						1,400,902	85,887	25	97.9	96.9; 98.6	221,164	7,017	11	85.8	73.8; 92.3
120일 초과						750,393	59,184	77	93.5	91.6; 95.0	1,076,044	56,890	168	77.6	72.6; 81.6
60세 이상
미접종	652,324	111,191	615	1		22,097	6,895	276	1
백신접종
14~30일	407,513	16,797	4	98.1	94.7; 99.3	199,220	6,996	0	100
31~60일	323,594	16,190	15	94.0	89.6; 96.6	360,044	21,964	8	97.5	94.8; 98.8
61~90일	116,308	7,274	19	86.5	77.4; 91.9	447,290	34,207	18	97.7	96.3; 98.6
90~120일	58,348	3,467	5	94.0	84.9; 97.6	496,192	38,465	32	97.2	95.9; 98.1
120일 초과	35,699	1,445	1	96.5	73.4; 99.5	534,325	92,247	738	87.5	85.6; 89.2

* VE: Vaccine Effectiveness (백신효과)

•3회 접종자의 코로나19 입원에 대한 백신효과

델타 또는 오미크론 변이 간 코로나19 입원에 대한 3차 접종자의 백신효과 추정치는 두 연령 그룹 모두에 있어서 차이가 확인되었다. 이는 델타 우세 기간 동안 백신접종 후 시간 간격이 더 짧았기 때문이다. ’21년 가을에 3차접종을 받은 18세에서 59세 연령군 중 델타변이에 감염된 후 코로나19 입원에 대한 백신효과는 접종 후 31~60일 동안 93.2%(95% CI: 81.7; 97.5)와 61.5%(95% CI: 23.4; 80.6)였다.

60세 이상 대상군에서 델타변이 감염 후 코로나19 입원에 대한 백신효과는 접종 후 61~90일 간 97.2%(95% CI: 94.6; 98.5) 및 91.7%(95% CI: 78.7; 96.7)였다.

이에 비해 18~59세 대상군의 경우, 오미크론 변이에 감염된 후 입원에 대한 백신효과는 접종 후 14~30일 간 95.5%(95% CI: 93.5; 96.8)였다. 그 이후 백신효과의 점진적인 감소는 접종 후 91-120일간에 67.5%(95% CI: 50.4; 78.7)에 도달하는 것으로 확인되었다. 60세 이상군에서는 오미크론 변이에 의한 감염 후 코로나19 입원에 대한 백신효과의 감소는 접종 후 14~30일 동안 96.7%(95% CI: 95.6; 97.6) 및 83.3%(95% CI: 77.3; 87.8)로 추계되었다.

2차접종 완료자의 코로나19 입원에 대한 보호효과는 알파 및 델타변이에 감염 모두 높은 수준으로 나타났고, 약화도 매우 서서히 진행되었다. 3차접종 완료자의 경우 특히 오미크론변이 감염 이후 입원에 대해 보호효과가 더 높았다.

1.4. 공중보건 조치로서의 마스크착용 정책 효과

코로나19가 유행하면서 WHO와 미국 질병통제센터에서는 증상이 있거나 감염된 사람은 다른 사람에게 감염시키는 것을 예방하기 위하여 마스크를 착용하도록 강력히 권고해 왔다. 그러나, WHO에서도 건강한 사람의 마스크 착용이 코로나19 바이러스 예방효과에 대한 근거가 부족하다고 인정하고는 있다.

가. 연구 설계

연구기간인 ’20년 4월~5월은 덴마크에서 마스크착용이 권고되지 않은 시점이고, 의료기관 근무 의료인 이외에 일반인이 착용하는 사례는 드물었다.

연구대상은 코로나19 진단을 받은 적이 없고 현재 증상이 없는 18세 이상 성인으로, 평일 3시간 이상 집 이외의 곳에서 활동하는 사람들을 무작위 선정하였다.

< 연구 흐름도 >

지역, 성별, 연령별 계층표본 17,258명 중 자격기준에 부합한 6,024명이었고, 실험군과 대조군으로 구분하였다.

참가자들은 이메일로 1개월 동안 집 이외의 장소에서의 마스크 착용, 올바른 착용법과 같은 상세지침과 함께 50개의 3중 외과용 마스크(투과율 98%) 등 연구패키지를 택배로 받았다.

실험군인 마스크 착용군은 5월 한달동안 집 이외의 장소에서 마스크를 착용해야 하며, 마스크 착용 시간이 8시간을 넘게 되면 새것으로 다시 착용하도록 권고되었다.

실험군, 대조군 모두 1개월 후에 IgM 및 IgG 항체검사를 받았고, 실험기간 동안 호흡기 증상이 있는 경우 의료서비스를 받도록 권고하였다. 증상이나 각종 기록은 온라인 등록시스템에 입력되었다.

나. 결과

6,024명 중 3,030명은 무작위로 마스크 착용군에 배정, 2,994명은 마스크 착용하지 않는 대조군에 배정되었다. 최종 연구 완료는 4,862명, 집 이외의 장소에서 보내는 시간은 일평균 4.5시간이었다.

< 연구 참가자의 일반적 특성 >

구분	마스크 착용군 (n=2,392)	대조군 (n=2,470)
평균연령(표준편차)	47.4(14)세	47.0(13)세
여성	1,545명(64.6%)	1,571명(63.6%)
흡연자	478명(20.0%)	499명(20.2%)
안경착용자	956명(40.0%)	929명(37.6%)
수도권 거주자	1,220명(51.0%)	1,289명(52.5%)
초기 항체검사 실시	1,916명(80.1%)	2,061명(83.4%)
직업
매장 종업원	108명(4.5%)	85명(3.4%)
계산원	101명(4.2%)	96명(3.9%)
제조업	110명(4.6%)	103명(4.2%)
사무직	265명(11.1%)	312명(12.6%)
관리직	111명(4.6%)	108명(4.4%)
대중교통 종사자	617명(25.8%)	625명(25.3%)
서비스업	107명(4.5%)	104명(4.2%)
가정간호/요양시설 근무	197명(8.2%)	229명(9.3%)
보육업무 종사	89명(3.7%)	88명(3.6%)
판매원	37명(1.5%)	47명(1.9%)
기타	650명(27.2%)	673명(27.2%)

마스크 착용의 순응도는 충실히 제대로 착용했다고 답한 경우 46%, 가급적 권고를 지키려고 노력하였다고 답한 경우 47%, 권고대로 착용하지 않았다는 경우가 7%였다.

항체검사 결과에서 마스크군 42명(1.8%), 대조군 53명(2.1%)에서 양성항체가 확인되었다. 마스크 착용 권고를 지키지 않았다고 답한 7%를 배제하고 분석해도 40명(1.8%), 대조군 53명(2.1%)의 결과가 나타났으며 통계적 차이가 유의미하지는 않았다.

세부적으로 분석해 보면 마스크 착용을 제대로 한 대상군에서 22명(2.0%), 대조군에서 53명(2.1%) 발생하였다. 그 외의 그룹간 비교를 포함하여 마스크 착용군과 대조군과의 통계적으로 유의한 차이는 없었다.

코로나19 바이러스 이외 호흡기 바이러스 양성은 마스크군 9명(0.5%), 대조군 11명(0.6%)으로 나타났으며, 통계적 유의성이 입증되지 않았다.

코로나19 이외 기타 호흡기 바이러스의 존재에서도 통계적으로 유의미한 차이를 확인하지 못했지만, 이 자체로서 다른 바이러스 감염에 대한 마스크의 보호 효과에 대한 명확한 결론을 도출하기에 충분하다 할 수는 없다.

동 연구에서 확인된 항체 양성률은 당시 덴마크 감염률과 크게 다르지 않았지만, 마스크 착용 관련 사회적 여건은 확인해 볼 필요가 있다. 당시 덴마크에서는 마스크 착용이 권고되지 않아 1개월동안 권고대로 마스크를 착용한 연구대상자들은 마스크 미착용 일반인들과 함께 생활했기 때문에 우리나라와 같은 전국민이 마스크를 함께 착용하는 상황과 비교 가능하지 않다는 것이다.

연구결과는 지역사회에서 일회용 마스크 착용과 관련된 몇가지 과제를 강조하고 있다. 착용방법의 정확성 문제, 접촉면의 감소, 종일 마스크를 착용해야 하는 상황에서 직업에 따른 마스크의 내구성 감소, 날씨와 같은 현실적인 측면이 포함된다.

연구 참가자들은 평일 1.7개, 주말 1.3개의 마스크를 사용했다. 마스크 착용에 대한 신체적 불쾌감, 심리적 장벽 및 기타 부작용도 무시할 수 없다. 게다가 마스크 착용을 권고하더라도 일반인들의 제대로된 마스크착용을 강제화하는 것은 어려운 일이므로 코로나19 감염예방에 마스크의 효과를 감소시키는 여러 요인들은 상존하고 있다고 볼 수 있을 것이다.

2. 분야별 예측모형

중대한 사회적 영향을 미치는 감염병이 대유행하는 경우, 어떠한 규모와 양상으로 발생하고 확산될지, 감시․위기분석․대비대응전략․의료대응 등 각 영역별로 어떠한 예측이 필요한지, 또 피해규모나 내용은 어떠할지 등을 사전 예측할 수 있다면 대비와 대응에 도움이 될 수 있다. 감염병의 종류와 특성에 따라 예측모형대로 진행될지 여부는 불투명 하지만 정책을 수립하고 피해를 최소화하는데 중요한 지표가 될 수 있다.

덴마크에서는 코로나19에 대한 방대한 정부 자료를 활용하여 많은 연구자들이 각 분야별 가설을 바탕으로 예측모형을 생산하며, 정부에서 직접 구축한 모형을 비롯하여 전문가들이 머리를 맞대고 예측모형을 마련하고 있다.

2.1. 전반적 예측모형

유증상 및 무증상 확진자를 모두 포함하는 수학적 모델을 개발하여 감염병의 진행과정, 치명율 및 덴마크의 의료시스템 부하에 대한 예측을 소급 및 전향적으로 추계할 수 있다.

가. 역학 모델

고전적 감염병 역학모델 중 SERIS(Susceptible—Exposed—Infectious—Recovered—Susceptible, 감수성-노출-감염성-회복-감수성) 모델을 기본으로 감염상황을 증상, 무증상, 배양의 3가지 가정으로 설정하였다.

감염에 노출되는 개체는 감수성 S에서 시작하여 배양을 통해 전환된다. 감염상태는 무증상 또는 유증상으로 진행하고 복구되는 R 또는 사망하는 D로 끝난다. 세가지 감염 상태 모두 Ixx = i, a, s는 구성원을 Ii로 전환시킴으로써 감수성 집단 S를 감소시킬 수 있다.

감염기간 동안 증상이 있는 대상자의 일부 Is는 중증이 될 수 있으며 이때 병원 H 또는 중환자실 ICU로 이송된다. 일반병동 H에서 환자는 회복 R되거나 ICU로 이동하거나 사망 D할 수 있다. ICU의 환자는 H로 이동하거나 사망할 수 있다. 중증환자는 집이나 노인요양시설에서 사망할 수도 있다. 이러한 의료기관 외 사망은 M으로 표시되며, 말기환자의 경우는 I에서 직접 M으로 연결되기도 한다.

< 감염의 의료역학 흐름도 >

감염병 역학 미분 수학식은 SEIRS 모델을 근거로 정의할 수 있다.

매개변수를 반영하면서 기존에 알려진 계절인플루엔자 방식을 따르는 것을 가정한 잠재적 대유행 시나리오를 적용하면 상당한 유사성을 확인할 수 있다.

나. 유증상 감염자 VS 무증상 감염자

동 모델에서 유증상 감염자는 자신이 아프다는 것을 알고 의학적 조언을 구하고 자가격리를 할 가능성이 높으며, 무증상 감염자는 집에서 일상생활을 계속하거나 학교에 가거나 직장에 갈 것이고 사회 활동에도 참여할 것으로 판단된다.

병원 및 중환자실의 입원․사망 데이터는 유증상 감염자에서만 확인된다. 중환자의 일정부분은 입원이 필요하지만 입원을 못하는 경우가 있고, 사망자의 경우도 병원 이외의 장소에서 사망할 수 있다는 제약이 존재한다.

대조적으로, 무증상 감염자는 추가 경험적 정보를 포함하지 않으면 원칙적으로 자유롭게 변동 가능하다. ’20년 5월 28일 코로나19 항체 유병률에 대한 덴마크 혈청학적 검사 연구를 활용하여 유증상 및 무증상 감염자의 상대적 규모를 추정할 수 있었다.

유병률이 약 1.37%(79,700명의 회복된 개체)라는 것이 확인되었기 때문에 감염자의 약 16%가 증상이 있는 반면 84%는 무증상임을 의미한다. 따라서 무증상 감염자가 유증상 감염자보다 약 5.2배 더 많은 것으로 나타났다.

다. 사망률 추정

무증상 감염자를 포함하는 시뮬레이션 기반 ’20년 8월 31일 현재 추정된 감염 치사율(IFR)은 총 사망자수를 총 회복자수로 나누어 계산할 수 있다 : 628/173,544 = 0.0036 또는 약 0.4%.

대유행 초기 덴마크의 코로나19 사망률 공식 수치는 입원환자만을 대상으로 했다. ’20년 4월 3일 3.3%, 입원하지 않은 확진자도 포함하면서 약 2개월 후인 6월 19일에는 4.8%로 나타났다. 그러나 무증상 사례는 이 수치에 포함되지 않았으므로 집계된 사망률은 사례 치사율(Case Fatality Rate, CFR)로 볼 수 있다. 따라서 동 모델의 계산에 따르면 덴마크 코로나19 실제 사망률은 약 10배 과대평가되었다고 볼 수 있다.

라. 시나리오

•국지적 유행이 발생하는 최상의 시나리오

’20년 4월부터 덴마크는 격리, 접촉추적 및 진단검사 확대로 코로나19의 여러 국지적 미세발병을 경험했다. 지역적 발생변동은 부분적으로 많은 사람들이 모이고 슈퍼전파자가 존재하는 사건이나 장소의 조합으로 인해 유발된다. 이러한 상황에서 일반적 역학지표인 R값은 1.0 미만이다.

’20년 8월에는 정부조치를 변경하여 학교와 직장이 정상운영 및 연장가능토록 하였다. 9월에는 감염수준이 상승하면서 추가 연장되었던 영업시간 등은 다시 제자리로 돌렸다. 이에 따라 R값의 변동이 발생했다.

"최상의 시나리오"로 ’20년 여름과 비교하여 사람들의 일상행동에 변화가 없으며 가을과 겨울 기온이 매우 추워지는 등 기온의 영향이 없다고 가정하면 이전과 동일한 빈도와 진폭으로 반복되는 국지적 미세 발병이 있을 수 있으나 이는 예방접종이 활성화될 때까지 버티기에 최적의 역학상태로 볼 수 있다.

•계절 인플루엔자 패턴에 따른 공격적 시나리오

덴마크 코로나19 유행의 가장 취약한 시기는 매년 인플루엔자 감염병을 경험하는 시기일 것이다.

가장 취약한 기간의 시나리오를 가정해 보았다. R값이 3이고, 모든 유증상 감염자의 99%가 격리되어 시나리오가 계절성 인플루엔자 패턴에 맞게 조정하였다. 이러한 감염의 완전한 영향을 조사하기 위해 무증상 및 잠복기 개인에 대한 정책개입이 없다고 가정하며, 이는 잠복기 및 무증상 개인이 감수성 개체군과 상호작용하고 잠재적으로 감염시키기 위해 자유롭게 이동한다는 것을 의미한다. 특히, 무증상 감염자에 대한 제한된 면역력으로 인해 감염병은 고위험집단이 회복된 대상자들에 의해 지속적으로 보충되기 때문에 사라지지 않는다.

< 계절 인플루엔자 패턴의 코로나19 감염 및 사망 예측 >

정부의 개입없이 ’21년 1월 대유행은 정점에 도달한다. ‘20년 12월 30일 및 ‘21년 1월 7일, ‘21년 2월 7일까지 약 4,071,000명(인구의 70%) 이 감염되고 회복되었을 것이다. 병원에 대한 영향을 추정해 보면 ‘21년 1월 17일경에 19,680명이 입원하고 ‘21년 1월 20일경에 정점에 달하며 덴마크 의료시스템을 완전히 압도할 정도로 중환자실에서 4,786명이 입원했다.

덴마크의 ICU 수용능력은 약 1,000병상이고 총병상 수용능력은 약 15,000병상으로 추정된다. 이 감염 유행이 시작된 지 1년 후(‘21년 11월 1일) 약 56,690명이 코로나19로 사망했을 것이며, 이는 ‘19년 한해 덴마크 총 사망자수인 53,958명과 거의 같다.

•대유행 최악의 시나리오

유행 초기 정부의 정책개입이 없었다면 어떻게 되었을지 시뮬레이션을 통해 확인해 보았다. 대유행이 시작될 때 일상행동의 변화나 정책적 조치가 없었다고 가정하면 R0는 5.35에 이른다.

이 시나리오에서도 회복된 사람들이 고위험군의 감염으로 인해 지속적으로 채워지기 때문에 감염병환자가 줄어들지 않는다.

< 정부 최소개입 시 감염 및 사망 예측 >

그림에서와 같이 병원의 입원환자수가 ‘20년 10월까지 지속적으로 6,500명을 유지하고, ‘21년 10월이 되면 4,500명 수준으로 서서히 감소한다. 이러한 대유행의 시나리오에서 초과사망자수의 예측치는 보수적으로 추계해도 ‘21년 2월부터 1년 동안 64,970명으로 덴마크 ‘19년 한 해 총사망자수보다 많다.

마. 예측의 활용

유증상 감염자는 사람들로부터 효과적으로 격리되고, 일상생활의 감염병관리 유지되고 모니터링된다면, 코로나19 병원체가이 돌연변이로 인해 크게 변하지 않는다고 가정할 때 다행스럽게도 향후 유행의 파동은 초기 파동만큼 공격적이지 않을 것이다.

새로운 감염의 파고는 두배가 될 때까지 4.2일 이상 소요되고 R값이 0~3.0미만인 하한을 갖는다.

동 모델을 통한 예측 결과는 이전보다 더 정확하게 감염 확산수준을 예측하거나 감염병으로 인한 병원 및 중환자실에 대한 부담을 계산할 수 있음을 보여준다. 따라서 이러한 시뮬레이션을 통해 코로나19 이외의 질병으로 입원한 환자의 병원치료에 미치는 영향을 최소화하는데 도움이 될 수 있다.

덴마크의 코로나19 사망률(IFR)은 아이슬란드의 IFR, 페로 제도 및 홍콩의 CFR과 같은 0.4%에 불과하다. 동 모델을 통한 시뮬레이션에 따르면 덴마크가 감염병에 대응하기 위한 행동조치를 채택하지 않았다면 사망자수는 대유행 1년 후인 ‘21년 2월 24일이 될 때 64,960명이 되었을 것이다. 이 시뮬레이션 기반 코로나19 사망 추정치는 필요한 역량까지 확장할 수 있는 완전한 기능의 의료시스템을 가정했기 때문에 보수적으로 계산된 것이다.

이러한 최악의 시나리오에서 자유롭게 전파된 감염병은 병원의 입원용량을 초과했을 것이다. 입원인원은 ‘20년 4월말 최고조에 달하여 22,850명이 되고, 중환자실은 5,472명이 입원하여 덴마크 의료시스템을 완전히 압도했을 것이다. ‘21년 1월 1일이 되어도 코로나19 감염병으로 여전히 5,860명이 입원하고 1,500명 이상이 중환자실에 있을 것으로 예측된다.

이러한 예측결과를 토대로 덴마크가 채택한 국민 행동권고, 봉쇄, 점진적 재개, 진담검사 및 접촉 추적절차는 발병부터 ‘20년 8월까지 감염병을 완화하는데 매우 성공적이었다고 평가할 수 있다.

2.2. 감염자수 예측모형

재생산수를 추정하고 바이러스로 인한 피해를 최소화하기 위해 수학적 모델은 큰 역할을 해왔다. 기계 학습을 사용하는 최신 알고리즘이 프로세스에 도움이 되었지만 대유행의 규모를 예측하는 데 사용되는 대부분의 모델은 1927년 제안된 SIR/SEIR 모델의 변형이었다.

모델링의 한 측면은 감염자 수의 초기 증가(정부 개입 이전)를 기반으로 감염 피크 높이와 감염될 인원수를 예측하는 기능이 있다. 감염병 확산 예측모델에서는 개인 간의 접촉 패턴, 인구 혼합 가정, 슈퍼전파자에 의한 이질성, 해당 감염병의 공간적 의존성 및 변이를 포함하는 것이 중요하다.

이 모델에서는 덴마크의 인구데이터를 사용하여 전체인구를 기반으로 한 지리적 분포를 포함한다. 95년 전 SIR 모델이 처음 공식화되었을 때 인구 간의 지리적 및 인구통계학적 차이의 영향을 조사하기 위한 데이터를 사용할 수 없었는데, 이는 기본 재생산수(R0)와 지역마다 크게 다를 수 있다. 동 모델은 감염병의 확산에 대해 지리적으로 분산 된 인구의 이질성을 포함하여 분석한다.

가. 모델링 구성

국립혈청연구소(SSI)를 통해 지자체별 감염자수를 추출하고, 이 숫자를 각 지자체 인구수로 나누어 각 지자체 당 감염자수를 구한 후 이 숫자를 통계청 자료로 추출한 특정 지자체 인구수에 반영하여 인구밀도와 인구 당 감염수 사이에 강한 상관관계가 있음을 확인했다.

인구밀도가 높은 지역은 인구밀도가 낮은 농촌지역보다 감염병 확산이 더 큰 편이다. 대유행 초기단계에서 마이크로한 변이가 발생할 확률이 있으며 이 부분은 인구밀도가 낮은 지역에서 발생할 수도 있다.

나. 질병 시뮬레이션

일단 노출 단계에 있으면 감염된 인자는 다른 상태로 이동하는 속도를 가지며, 여기서 비율은 약 4일의 노출 단계에서 평균 시간을 달성하기 위해 실험 데이터에 기초하여 고정된다. 감염단계의 각 숙주는 네트워크에서 이 숙주에 연결된 다른 숙주를 감염시킬 수 있다. 이 상태의 숙주에 대한 이러한 정의는 실제 감염병을 단순화시킨 것이며,  수학적 모델링을 수행할 때 이 실제 질병의 모든 측면을 포함할 수는 없지만 단순한 방식으로 질병의 확산에 대해 설명하는 것을 목표로 한다. 이러한 종류의 단순화를 시행할 때에는 항상 주의가 필요하다.

감염 이질성의 영향을 조사하기 위해 네트워크의 각 연결고리에 감염 강도를 할당하여 일부 숙주가 다른 숙주보다 감염력이 더 높도록 설정했다. 이 이질성의 정도를 제어하기 위해 매개변수를 할당했다. σβ 데이터를 입력하면 감염 강도에 기하급수적인 분포가 생성되어 평균 필드 재생산수가 고정된 상태로 유지된다.

ABM과 SIR 모델 간의 재생산수는 매개변수를 통해 연관성을 갖게 된다. 주위 여건의 모든 전환과 다른 개인과의 감염은 Gillespie 알고리즘을 사용하여 수행하였다.

다. 네트워크 생성

기본 네트워크를 구축하기 위해 두 명의 숙주를 무작위로 선택하지만 각 네트워크는 개별 연결가중치를 기반으로 하고, 공간 위치에 따라 일정 확률로 연결되는 설정을 만들었다. 공간적 위치와 무관하게 고도로 연결된 개인의 가능성을 포함하기 위해 매개변수를 할당했다.

공간적으로 분산된 연락처 네트워크를 구성하기 위해 다음을 기반으로 데이터를 사용하여 매개변수를 선택했다.

- 덴마크 사람들의 지리적 위치

- 하루에 개인당 평균 접촉수는 11회. 평균 감염기간이 4일인 경우 평균 유효 접촉자 수를 μ=40으로 추정

- 평균 통근거리 ρ=0.1km-1 및 장거리통근 비율=4% (덴마크 통계청)

라. 모델링 결과

감염 이질성을 적용한 후 이 네트워크의 연결분포는 인구 클러스터링을 통해 자동으로 생성된다. 자연스럽게 인구밀도가 높은 지역에 사는 사람들이 더 많은 연결고리가 만들어진다. 처음에 감염된 100명의 개인을 대상으로 한 예제 시뮬레이션에서 질병의 영향을 받는 범위 내의 공간적 차이를 관찰했다. 유효 재생산수(R값)을 삽입된 패널의 아래쪽 부분에 있는 시간 함수로 표시한 결과 녹색 화살표 지역(코펜하겐)은 지역 고유 정상 상태로 회복되었고, 밀도가 비슷한 빨간색 화살표(오르후스) 지역은 감염률이 높았다. 그러나 회색 화살표 지역은 거의 영향을 받지 않았다.

인구 클러스터링의 효과를 정량화하기 위해 ABM 결과를 유사한 매개변수의 참조 SEIR 모델과 비교한 결과, 일반적으로 감염병이 더 높은 감염 피크로 더 빨리 확산하는 것을 관찰했다. 정상수준 확산 또한 더 빨리 가라앉았고, 일단 풍토병인 일상화 상태에 도달하면 감염자 수는 감소했다.

< 감염 중 개인의 공간적 위치와 개인들이 속한 덴마크 내 지역의 감염상태 >

특정 개인은 감염력이 매우 강하다는 가정(슈퍼전파자)을 가지고 감염력의 변수를 조정한 결과 유의미한 영향은 없었다. 오히려 접촉을 많이 하는 특정 개인의 경우 감염의 결과가 높아짐을 확인할 수 있었다.

새로운 개체를 계속 감염시키기에 질병에 대한 감수성이 충분하지 않은 경우 감염상태에 있었던 개인의 총수를 R∞라고 한다. 이것은 SEIR 모델예측의 절반으로 수렴된다.

실재에 있어서는 면역력이 떨어지는 사람이 있을 수 있으므로 수치는 달라질 수 있다. 그러나 일반적인 감수성을 가진 사람들의 경우 R∞는 특정 유행기간 동안 질병에 걸릴 인구의 비율을 설명한다.

또한 공간 의존성이 없으면 감염병 발생 예측곡선은 감염된 인원수에 매우 잘 맞는다. 장거리 출퇴근이라는 공간 의존성을 적용하면 초기 감염 사례수를 기반으로 할 때 감염병을 발생이 상당한 증가를 한다. 이 결과는 감염병 확산의 초기단계는 접촉횟수가 많은 사람들(슈퍼 커넥터)에 의해 주도된다는 사실로 해석될 수 있다.

이러한 전파방식은 일반적으로 인구밀도가 높은 도시에서 발생한다. 공간 의존성 ρ를 증가시키면서 SEIR 모델 예측은 감염 피크의 높이 및 감염된 R의 총수 ∞를 상승시키는 효과를 관찰할 수 있다.

마. 활용

대유행 초기에 일반적인 네트워크보다 월등히 더 많은 연결고리를 가진 개인으로 인해 비정상적으로 큰 재생산율이 발생할 수 있음을 강조하고 국가가 초기 단계에서 수집된 데이터를 기반으로 질병의 심각성을 추정해야 할 때 이러한 편향을 정량화하려고 시도할 수 있다. 이것은 또한 인구가 매우 신규 돌연변이에 취약하고 슈퍼 커넥터에 의해 급속히 확산될 수 있는 대유행 초기에 봉쇄를 함으로써 동 모델을 활용할 수 있다.

도시 클러스터에 거주하는 사람들은 접촉이나 감염 사건이 많을 가능성이 더 높기 때문에 평균적으로 사회적 거리두기를 구현하지 않는 경우 대유행 초기 단계에 영향을 받을 가능성이 더 높다. 사회적 접촉의 수를 줄이기 위해 일정 수준의 상호 작용을 통해 이러한 개인의 연결고리를 제거함으로써 최소 인원에게 영향을 미치면서 최악의 확산을 예방할 수 있다.

동 모델에서는 무증상 개인을 고려하지 않았다. 유증상 숙주는 주로 스스로 격리를 통해 타인에게 감염시키는 능력을 크게 감소시키는 반면, 무증상 숙주는 감염상태에서 오랜 시간을 보내므로 더 많은 타인을 감염시킨다. 또한, 면역력의 일시적인 감소는 더 많은 유행성 '파도'로 이어질 수 있지만, 질병의 감염력이 일정한 경우 초기에 취약한 모든 인구에 일정하게 발생했기 때문에 최대 감염자수의 피크 높이를 변경시키지는 않는다.

2.3. 중환자실 자원 사용 예측모형

대규모 감염병 유행에 대한 사전준비가 미흡한 의료기관 및 정부 시스템은 바이러스 빠른 확산 속도와 함께 임시집중치료 및 격리병동의 동원을 포함한 의료 자원의 할당이 시급히 필요한 상황을 만들었다.

병원 자원이 코로나19 대응으로 전환됨에 따라 일시적․정기적 방문 및 계획된 수술 절차 등의 일상진료 영역이 의료자원의 변화로 인한 부수적인 피해의 희생자가 되어 극복하는데 몇개월 또는 몇년이 걸릴 수 있을 정도로 연쇄적인 붕괴 수준이 되기도 했다.

예상했던대로, 감염병은 유행의 수준이 변화하여 여름철에 자원이 다시 부분적으로 다른 업무로 재정비될 수 있는 상황을 만들었다. 따라서 코로나19 대응을 언제 확대 또는 축소할지 선택하는 것은 의료기관 운영계획을 수립하는 이들에게 중요한 도전이 되었으며, 감염병확산의 가속화 당시에는 자원을 동원하면서 다시 감염률이 하락하는 몇개월 동안 물리적 자원뿐만 아니라 인적 자원을 재정비해왔다.

그러나 일상진료 영역을 희생하여 감염병 대응을 위한 자원의 확장시기를 결정하는 것은 어려운 일이다. 이러한 결정은 코로나19 감염 현황에 대한 가용한 의료데이터를 기반으로 환자의 위험을 계층화할 수 있는 정확한 예측모델에 의존해야 할 뿐만 아니라 감염병이 그 유행의 파도를 거쳐 진행됨에 따라 이러한 예측모델이 질병 패턴의 변화에 적응할 수 있는지 확인하는데 달려 있다.

일반적인 역학 모델링은 감염된 환자의 수를 고려하며, 소수의 상수를 기반으로 부분 미분 방정식을 활용해 감염병의 미래 발생을 모델링한다. 질병 역학에 대한 거시적 변수의 역할에 대한 통찰력을 제공하지만, 이러한 접근법은 환자의 기본 인구통계학에서 발생하는 감염병 상수의 변화와 진단검사전략의 변화를 모델링하는 능력이 제한적이다.

코로나19에 대해 양성 반응을 보인 모든 개인의 전체 병력을 기반으로 한 접근법은 감염병 상수의 변화가 의료기록 입력에 반영될 것이므로 이러한 문제를 극복할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 인구수준의 거시적 변수와 달리 개인수준에서 제공되는 보다 상세한 정보를 고려함으로써 더 높은 정확도를 기대할 수 있다. 관련 임상 정보를 기반으로 감염병 심각도 개발을 모델링하는 이러한 접근법에서는 병원의 자원 관리에 필수적인 보다 정확한 예측이 산출가능하다고 가정한다.

가. 모델링 대상

덴마크 2개 지방정부에 거주하는 ’20년 3월부터 ’21년 5월까지 코로나19 양성 진단받은 42천명의 기본 인적사항, 체질량지수(BMI), 흡연여부, 질병력 등이 포함된 덴마크 의료정보시스템(EHR)을 분석하였다. 추출 정보에는 코로나19 PCR검사결과, 병원 입원 및 중환자실 입원(코로나19 원인), 기계호흡 여부, 약물 투여, 일반혈액검사, 활력징후, 해당자인 경우 사망 시간 날짜 정보까지 수집하였다.

각 환자에 대해 첫번째 코로나19 양성 확진 시점부터 조사할 때까지의 타임라인이 구성되었다. 사망환자의 경우 사망 당시, 코로나19 PCR 검사 음성, 입원 후 30일(또는 양성 확진 후 30일) 및 코호트 추출 시점에 조사되었다.

나. 모델 설정

각 환자 타임라인에서 24시간마다 하나씩 스냅샷 세트를 구성하였다. 각 환자 스냅샷은 연령, 성별, BMI, 합병증(ICD-10 및 ATC 코드 기반)과 같은 기능세트로 구성된다. 흡연상태, 실험실 테스트 및 시간적 특징 : 긍정적인 검사 결과 이후의 시간, 병원에서 보낸 시간, ICU에서 보낸 시간 및 인공호흡기 사용 시간, 각 혈액검사결과 및 활력징후에 대해 스냅숏의 타임라인 이전의 모든 측정값을 기반으로 각 스냅숏에 다음의 기능을 추가하여 기계학습을 지속적으로 재훈련하는 방식으로 진행하였다.

- 가장 최근의 테스트․측정

- 테스트․측정의 평균

- 테스트․측정의 적정 추이

- 테스트․측정 횟수

’20년 3월 3일부터 ’21년 5월 26일까지 총 1,246,019개의 스냅샷이  환자세트를 커버하는 것으로 작성되었다.

각 환자 스냅샷에 대해 ICU 입원 및 기계호흡 사용에 대한 n일 예측 목표를 정의한다. 각각의 표적은 환자에 대한 n-day 예측, 예를 들어 환자가 n일 후에 병원에 입원할 것인지 여부를 기술하기로 하며, 훈련세트는 랜덤포레스트(Random Forest, RF) 방식을 적용한다.

인구 전반(macro) 예측은 주어진 타임스탬프에 대한 모든 개별환자  예측 확률에 대한 총합을 계산하는 방식으로, 결국 개별적(micro) 예측 모델로부터 얻는다. 또한 개별예측을 이분법적인 Bernoulli 변수로 고려한 다음 분산을 합산하여 95% 신뢰구간(CI)을 계산한다.

다. 모델링 결과

•데이터 재훈련

RF 모델에 대한 n일 예측(n=1, 2, ..., 15)에 대한 R2 및 ME를 목표설정한 후 5일과 10일 예측훈련 및 실제목표를 각각 보여준 후 결과를 확인해 보명 RF는 n이 너무 크지 않을 때와 매월 재훈련 될 때 매우 잘 수행되며 n이 증가하면 성능이 저하된다. ICU 입원 및 인공호흡기 사용 5일 예측의 경우 각각 0.928과 0.854의 성능이 10일 예측의 경우 0.756 및 0.784로 떨어졌다.

< 환자 데이터세트 개요 >

	감염군	비입원	입원	중환자실 이외	중환자실 입원	생존	사망
환자수	42,526	35,255	7,271	6,614	657	40,872	1,540
연령	44 (27–61)	39 (24–55)	70 (54–81)	70 (53–81)	68 (58–75)	43 (26–59)	83 (76–90)
체질량지수(BMI)	24.7 (20.9–28.9)	24.1 (20.1–28.3)	26.1 (22.8–30.2)	25.9 (22.7–30.1)	27.6 (24.1–32.0)	24.7 (20.8–29.0)	24.4 (21.4–28.1)
남성	44.10%	42.00%	54.20%	52.60%	70.30%	43.80%	52.00%
당뇨병	8.00%	3.20%	31.10%	26.30%	79.90%	6.90%	36.40%
허혈성심질환	1.80%	0.60%	7.60%	7.20%	11.60%	1.60%	9.00%
심부전증	0.10%	0.00%	0.30%	0.30%	0.30%	0.10%	0.30%
부정맥	2.00%	0.50%	8.90%	8.30%	14.20%	1.40%	16.10%
뇌졸중	3.50%	2.10%	10.40%	10.60%	7.80%	3.00%	16.70%
천식	6.80%	4.20%	19.50%	19.20%	22.40%	6.20%	22.50%
관절염	0.70%	0.50%	1.60%	1.60%	1.70%	0.60%	2.00%
골다공증	2.70%	1.60%	8.00%	8.20%	6.10%	2.40%	12.10%
치매	2.20%	1.70%	5.10%	5.50%	0.80%	1.80%	14.20%
중증 정신질환	1.00%	0.80%	2.10%	2.00%	2.60%	1.00%	1.80%
면역결핍	0.10%	0.10%	0.10%	0.10%	0.60%	0.10%	0.10%
신경학적 증상	8.80%	7.30%	16.30%	16.50%	14.20%	8.20%	23.80%
암	5.00%	3.10%	14.00%	14.20%	12.80%	4.30%	21.20%
만성신부전	1.10%	0.40%	4.80%	4.70%	5.30%	0.90%	7.30%
투석	0.20%	0.10%	1.00%	1.00%	1.20%	0.20%	1.10%
고혈압	13.60%	6.40%	48.70%	45.90%	77.00%	12.00%	56.50%
흡연	17.70%	18.20%	16.70%	17.10%	12.50%	17.80%	17.60%

이것은 RF를 활용하면 연령, 성별, BMI 및 합병증을 포함한 초기 데이터셋트를 사용하여 ICU입원 및 인공호흡기 사용에 대한 정확한 n-day 예측이 가능하다는 의미이다. 혈액검사 및 필수 매개변수를 포함한 추가 데이터세트를 더하는 것도 가능하다. 주기적인 재교육을 실시하면 실제 그래프와 유사한 결과가 도출되며, 이 기간 동안 가용한 최신 데이터를 추가하여 모델을 또다시 학습시킬 수도 있다.

데이터 처리 및 RF 구현은 매우 효율적인 방식이어서 새 데이터가 등록되면 매일 전체 코호트에서 모델을 다시 학습할 수 있으므로 최신 모델을 실시간으로 생산할 수 있는 장점이 있다.

이 시스템은 현재 초기 코로나19 검사에 대한 입력이 누락되어 제한된 측면이 있으며, 이는 환자정보가 조기에 입력되지 않아 실제 입원  ․기계호흡 수치에 대한 과소계상의 결과가 발생할 수 있다. 또한 병원 입원 예측을 위한 모델을 평가했지만 입원 후 지속적으로 많은 환자가 양성으로 확인되지 않았기 때문에 모델이 개별 환자에 대한 예측을 위해 잘 수행되었음에도 불구하고 문제가 존재할 수 밖에 없어 모델을 적용했을 때 실제 입원수를 상당한 수준으로 과소계상할 수 있음은 경계할 필요가 있다.

2.4. 단기사망률 예측모형

기상학자들은 온도, 강우량 및 홍수 위험에 대한 단기예측을 한다. 경제학자들은 국제성장률, 관심 및 실업률에서 소규모 지역의 특정 제조업체의 특정 제품 판매에 이르기까지 다양한 종류의 경제활동에 대한 단기예측을 한다. 감염병 학자들은 시즌 초반의 데이터를 기반으로 독감 시즌의 주간 인플루엔자 감염 및 사망을 예측하는 정교한 방법을 개발했다.

일반적으로 단기사망률을 예측할 때 연령과 성별을 기준으로 하는데, 코로나19로 인한 초과사망률은 최근 전체 사망자수에서 연령별 성별 일반 사망자수를 제외하면 확인할 수 있으며 특히 감염병의 대유행으로 인한 미래와 과거의 사망률을 예측할 수 있다는 것은 정책과 다방면의 연구를 위하여 매우 의미가 있다.

가. 데이터 설정

사망률 계산을 위하여 ’19년 7월 1일에 시작된 27주차부터 ’20년 10주차까지의 데이터를 기반으로 코로나19가 발생하지 않은 ’19년 6월말 11주차부터 26주차까지의 결과를 예상 사망자 추정에 활용하였다. 후반기와 전반기의 사망률 추정을 위해 덴마크 통계청을 통해 쉽게 구할 수 있는 5단계 연령 범주(0-14, 15-64, 65-74, 75-84 및 85+) 및 12역학연도(2007-2008, 2008-2009, ..., 2018-2019) 데이터를 이용했다. 연령범위의 경우 0~15세 및 15~64세는 사망자가 많이 발생하지 않기 때문에 간격이 넓어도 큰 영향을 미치지 않는다.

나. 모형 개발

우선 코로나19의 유행이 없다는 것을 가정하여 ’20년 11주차부터 26주차까지의 성별 및 연령별 예상 사망자 수를 추정하기 위해 다음의 식을 적용했다.

D+≈υD−

이후 보고된 사망자수에서 예상 사망자수를 빼서 초과 사망자를 계산했다. 예상 및 초과사망은 연령과 성별에 따라 감소한다.

<덴마크의 ’20년 11주차부터 26주차까지 사망자 수>

(단위 : 명)

	최소 추정		최대 추정
실제 사망자수		16,663
예상 사망자수	14,955	16,146	17,362
초과 사망자수	-699	517	1,708
초과/실제 사망자 비율 %	-4.2	3.1	10.2
코로나19 사망자수		604

실제 사망자는 예상 사망자보다 3.1% 높았고, 코로나19 대유행과 그에 대한 다양한 정책개입, 행동, 사회, 경제, 건강 및 의료 변화로 인해 덴마크 사망률은 517명 증가했으며, 이는 코로나19가 유행하지 않았다면 발생했을 사망자보다 1/30 더 많은 수치이다.

코로나19 대유행이 없었을 때 발생했을 사망자 추정치는 위의 식에 따라 달라지며, 이는 ’19~’20년 역학연도의 후기/이전 비율이 이전 연도의 후기/이전 비율의 평균과 같다는 가정에 달려 있다.

연령대 및 성별에 따라 ’08~’09년부터 ’18~’19년까지 12년의 데이터에 통계기법을 적용했다. 12개의 데이터 중 무작위로 하나를 뽑아 ’19~’20 회계연도 ’20년 전반기에 관찰된 사망자 수에 비율을 곱하여 ’19~’20 회계연도 하반기에 예상되는 사망자수를 구했다. 사망자수는 예상 사망자수(19명)로 정의된 푸아송 분포를 따랐다고 가정했다.

예상 사망자수의 분포를 근사화하기 위해 100,000회 반복하여 이 분포를 통해 초과 사망에 대한 백분위 수를 도출한다. 결과 예측 구간은 약 15,000명에서 17,000명으로 확인된다.

517명의 초과사망자와 604명의 코로나19 사망자가 발생하여 초과사망이 코로나19 사망자보다 14% 적었다. 이는 정책개입과 행동 및 기타 변화가 코로나19로 인한 사망률보다 다른 원인으로 인한 사망률을 더 많이 줄인 결과로 나타났으며, 이 부분에 있어서는 심도있는 분석이 필요하다.

<연령대별, 성별 ’19-’20년도 후기(11주에서 26주)에서 실제, 예상 및 초과사망>

연령		여성	남성
0~14	실제 사망자수	29	55
	예상 사망자수	33	52
	초과 사망자수	-4	3
	95% 예측구간	-21~10	-17~19
15~64	실제 사망자수	868	1,359
	예상 사망자수	821	1,449
	초과 사망자수	47	-90
	95% 예측구간	-26~124	-229~32
65~74	실제 사망자수	1,302	1,986
	예상 사망자수	1,301	1,958
	초과 사망자수	1	28
	95% 예측구간	-135~126	-100~170
75~84	실제 사망자수	2,427	2,830
	예상 사망자수	2,252	2,637
	초과 사망자수	175	193
	95% 예측구간	30~357	-1~346
85+	실제 사망자수	3,496	2,313
	예상 사망자수	3,433	2,210
	초과 사망자수	61	103
	95% 예측구간	-147~272	-53~252

사망자의 절반 이상이 75세에서 84세 사이의 고령자들이었고 85세 이상인 경우 3분의 1이 더 사망하였다. 여성의 초과사망은 15세에서 64세 대상자들을 제외하고 남성의 초과사망과 거의 비슷했다. 이 연령대세어 동 모델에서의 추정치는 47명의 여성이 사망했고, 90명의 남성 생명을 구한 것이다. 여성의 모든 초과사망의 거의 절반과 남성의 초과 사망의 3/5이 75세에서 85세 사이에서 발생했다.

초과사망자수의 하한선이 음수로 나타나는 것은 생명을 오히려 구할 수 있다는 것을 의미하므로 75세에서 84세 구간의 다른 값은 양수이지만 75세 이후 초과사망이 85세 이상의 초과사망자에 비하면 0에 가깝다고 볼 수 있다.

연구자들은 75세 이전에 일부 생명을 구하고 상대적으로 적은 수의 생명을 잃은 이유를 분석하면 감염병 대유행 자체뿐만 아니라 감염병관리에 수반된 사회적, 경제적, 의료 변화의 영향에 대해서도 밝힐 수 있다고 본다.

동 모델과 같은 단편예측 모델의 대부분은 강력한 계절적 또는 주기적 구성 요소를 가지고 있다. 이 방식을 활용할 때 일정 기간 동안 전후기 비율이 시간이 지남에 따라 거의 일정하다는 것을 전제로 심장 마비 발생률, 출생수 또는 제품 판매 예측과 같은 다양한 종류의 단기예측에도 활용할 수 있다.

2.5. 예방접종 비용효율성 평가 모델

EU, 영국, 미국 등에서 승인한 코로나19 백신은 2회 접종 후 예방효과가 70%~95% 수준인 것으로 알려져 있다.

그러나 백신의 비용효율성은 예방효과와 또다른 관점으로 몇가지 요인에 의해 결정된다. 중요한 측면은 백신의 가격과 관리비용이다. 즉, 전체 예방접종의 총비용은 예를 들어 코로나19 확진자 감소로 인해 피할 수 있는 의료비용과 관련하여 고려해 볼 필요가 있다.

덴마크는 모든 거주자들에게 보편적인 공공의료가 보장되어 있고, 각 거주자는 일반의(General Practitioner, GP)가 배정된다. GP의 수입은 인두제로서 환자수와 서비스별 요금이 적용되어 결정된다. 환자들에게는 GP의 의료서비스는 예외적인 몇가지 치료를 제외하고 모두 무료로 제공된다.

덴마크 국가예방접종프로그램은 소아마비, 풍진, 홍역 등 어린이 대상 접종사업과 65세 이상 및 만성질환자 대상 계절 인플루엔자 무료접종사업이 있다.

가. 시나리오

시뮬레이션은 ’20년 3월 11일부터 8월 26일까지 덴마크의 예상 입원 환자수가 실제 입원 환자수에 얼마나 잘 맞는지에 따라 가중치가 부여되며, 5월 19일까지 모든 입원의 해당 비율에 따라 60세 미만의 젊은인구와 60세 이상 노인인구로 나뉜다.

적용된 감염병모델을 통해 중환자실에서 사망하는 환자수를 예측한 반면, 코로나19 관련 사망자 공식은 진단 후 30일 이내에 사망하는 인원을 계산한다. 따라서 3월 11일부터 8월 26일까지 코로나19 진단 후 30일 이내에 사망한 누적 환자수의 추정 가중 중앙값과 사망자수의 비율을 결정했다. 이 비율을 적용하여 두 연령대 각각에 대해 중환자실에서 사망하는 누적 환자수에서 코로나19 진단 30일 후에 사망하는 환자수를 추정했다.

3월 11일부터 8월 26일까지 코로나19 진단 후 30일 이내에 사망하는 환자수는 두 연령대에 대한 분포를 사용할 수 없었기 때문에 3월 11일부터 5월 19일까지 진단 후 30일 이내에 사망하는 젊은층과 고령층의 비율을 사용하여 추정했다.

비용에 있어서는 ’20년 기준 덴마크 크로네(DKK)로 보고되었다.

예방접종 비용의 추정을 위해 여러 불확실성이 존재하지만, 다양한 근거에 따라 비용을 산출하였다. 백신의 비용은 1회당 109DKK(약 2만원), 접종을 시행하는 비용은 GP와의 계약에서 1회당 146.25DKK(약 2만7천원)로 계산된다. 이렇게 보면 2회를 기준으로 1인당 약 500DKK(약 9만원)로 추계할 수 있다.

입원 비용은 덴마크 공공병원에서 진단별 포괄수가(DRG)를 기준으로 추정했기 때문에 감염으로 인한 입원 수가는 예방에 대한 내용이 포함되며, DRG시스템에서 코로나19로 인한 입원을 정의하는 덴마크 보건데이터당국(DHDA)의 문서를 기반으로 했다.

DHDA의 분류에 따라 호흡기 치료가 필요한 환자는 장기부전을 포함한 4개의 집중치료군으로 분류하여 수가를 적용하는 것으로 가정하였다.

백신접종은 감염에 대한 진단검사 횟수를 줄일 것으로 예상했기 때문에 덴마크 지역의 정보를 바탕으로 진단검사수가를 200DKK(약 3만6천원)라고 가정했다. 수가에는 장비, 시약 및 검사실시, 분석을 수행하는 인건비를 포함하고 있다.

검사 수행비 외에도 검사결과가 양성으로 판정되었을 때에는 후속진료를 위해 일반의에게 지불하는 비용 146.25DKK(약 2만7천원)가 발생하는 것으로 계산했다.

코로나19 감염으로 인한 생산손실비용을 추정하기 위해 SSI에서 실시한 전화설문조사 결과와 통계청의 시간당 소득 및 연령그룹별 고용 및 인구규모와 평소 근무시간에 대한 통계를 활용하였다.

예방접종의 경우 다음의 상호배타적 시나리오 4가지를 60세 미만 : 60세 이상 백신접종인구=(0% ; 0%)와 비교했다.

백신 접종인구=(0% ; 25%)

백신 접종인구=(25% ; 0%)

백신 접종인구=(15% ; 25%)

백신 접종인구=(40% ; 0)

나. 평가 결과

연령군별 백신접종은 60세 이상에게서 60세 미만보다 QALYs를 더 증가시키는 것으로 나타났다. 또한 의료비용에 있어서도 접종완료군이 미접종군에 비해 비용이 덜 들었다는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 예방접종프로그램은 60세 이상을 포함하는 것이 비용효율적이라 할 수 있으며, 60세 미만을 대상으로 하는 예방접종은 생산성 손실까지 고려하여 백신비용이 낮을수록 보다 효율적으로 평가된다.

고령인구군보다는 젊은층에서 백신접종 후 의료비용의 절감 정도가 더 많았다. 고령 감염자가 병원치료를 받을 가능성이 더 높기 때문에 비용절감이 직관적으로 보이지 않을 수 있으나, 의료비용의 구성을 확인해 보면 명확히 드러난다.

입원으로 인한 비용은 의료비의 시뮬레이션1의 경우 총의료비의 5~41% 차지할 정도로 일부분에 해당한다. 오히려 의료비에서 가장 큰 비중으로 차지하는 것은 전체감염자수에 따라 달라지는 검사 및 후속 조치이다. 이 경우 미접종자수가 연령대간에 더 균등하게 분포되고, 두 연령그룹 내에서 감염 가능성이 훨씬 높기 때문에 젊은층에게 예방 접종을 할 때 비용이 더 낮아진다.

의료비는 입원치료 비용, 검사 및 후속조치 비용으로 구성되므로 예방접종 인원이 많아지면 이러한 비용이 최소 150만DKK(약 2억7천만원)에서 최대 240만DKK(약 4억3천만원)까지 감소하는 것으로 나타났다.

감염병으로 인한 사회적 비용은 봉쇄, 사회적 거리두기, 기타 조치와 같은 제약으로 인한 감염병관리비용 전반적인 부분에 대한 고려가 필요하나, 의료비만을 집중적으로 검토한 부분은 모델에 있어서의 제한점으로 작용한다. 그럼에도 불구하고, 예방접종으로 인한 비용효율은 기존 연구에 의한 암조기진단 프로그램으로 인한 이익 연간 76,000~157,000DKK(약 1천4백만원~2천8백만원) 수준 대비 45,000 DKK~274,000DKK(약 810만원~4천9백만원) 수준으로 더욱더 이익이 많은 것으로 계산되었다.

2.6. 지하철 거리두기모형

코펜하겐은 좁은 도로․주차공간 부족 등 물리적 한계, 그린에너지․저탄소친환경정책 등 적극적 환경보호정책 시행에 따라 자동차 운행에 대한 상당한 제약이 존재하는 도시이다. 이에 따라 대중교통이 매우 중요한 서비스로 운영 중이다. 그 중에서도 우리나라에서도 참고할 만한 코펜하겐 지하철에서의 거리두기 모형에 대한 분석 결과를 살펴보고자 한다.

가. 모형의 설계

•지하철 이용 행태

지하철 이용자 유형에 따라 물리적 행동과 속도가 다르기 때문에 동 모델 결과의 명확성과 일관성을 위해 모든 이용자를 통근자로 가정하고 피크 이동 기간만 모델링하는 것으로 정의한다. 연구의 핵심 성과 측정(KPI)은 총승객 흐름이동, 평균승객 이동 및 개폐문의 처리량 측정으로 구성된다.

시뮬레이션 소프트웨어인 Bentley Legion을 사용하여 승객 개인별 속도를 정규 분포에서 도출하였고, 시뮬레이션 모델 내에서 선택한 값은 평균 1.6m/sec, 표준 편차 0.2였다.

사회적 거리는 주로 사람과 사람 사이의 반경 거리로 측정된다. 연구 기간 동안 코로나19에 대한 덴마크 보건당국에서 권고한 적정거리는 2미터이다. 그러나 덴마크 지하철공사에서는 코펜하겐 지하철의 물리적인 환경 상 승객의 이동 전반에 걸쳐 이정도 거리를 준수하는 것이 거의 불가능하다는 것을 모니터링했다. 차량의 총너비 자체가 2.65미터밖에 되지 않기 때문이다.

플랫폼의 측면에서 볼 때에도 역사의 초기설계 상 사회적 거리두기는 고려 대상이 아니었기 때문에 지하철역은 규모가 작게 건설되었다. 이러한 역사의 물리적 규모 때문에 승객의 사회적 거리는 2미터보다 가까울 수 밖에 없다고 인정해야 한다.

보건당국은 공공장소에서 사람 사이의 최소 간격을 1미터로 권장하고, 감염이 알려진 경우 가능한 2미터를 권고한다. 동 연구에서의 결과 모델 목표는 아래 그림과 같다.

< 시뮬레이션에서 목표한 이상적 거리두기 모형 >

승객의 이동에 대해서는 역사 출입구로부터 에스컬레이터 및 기타 편의시설 이용, 차량 승하차를 위해 일반적으로 가장 짧고 합리적인 방법으로 이동한다고 간주한다.

•역사의 구조

코펜하겐 지하철은 무인운행하면서 각 트랙에는 6개의 플랫폼 도어(스크린도어)를 두고 안전을 보장하고 있다. 1호선과 2호선의 역은 총22개이며, 동 연구에서는 승객수를 기반으로 코로나19의 영향을 잘 나타내기 위해 역의 분류를 3단계로 구분하고 각 분류별 대표적인 역을 하나씩 선택하였다.

‘18년 지하철공사 자료를 근거로 대형역(2만명 이상/일, 2개)·중형역(7천~2만명/일, 9개)·소규모역(7천명 미만/일, 11개)으로 분류하였다.

대형역의 대표역으로서 절대적으로 규모가 크고 코펜하겐의 각종 대중교통인 버스, 지역 철도, S-트레인 및 지하철 기타 노선 등과의 교차점인 Nørreport역을 선정하였다.

물리적 설계가 Nørreport역 및 다른 역과 유사한 공통템플릿이 적용되고 이용자가 평균수준인 Forum역을 중형역의 대표역으로 선정하였다.

주거지역에 위치하고 다른 대중교통과의 연결지점이 없는 Øresund 역을 소규모역의 대표역으로 선정하였다.

코펜하겐 지하철 차량 내부공간은 코로나19 대유행 이전에는 각 열차의 승객 수용 능력이 ’4명/㎡+좌석수‘로 계산되었지만, 코로나19 기간 동안 지하철공사에서 수용 인원을 ‘1~2명/㎡+좌석수’로 설정했다.

면적 58.7㎡, 좌석 44석을 감안하면 코로나19 이전에는 열차당 279명, 코로나19 기간에는 열차당 102~160명으로 42.6~73.4% 감소했다. 이 "정원" 측정은 예약된 좌석이 없고 역에 수용인원 제어가 없기 때문에 순전히 계획을 위한 수치일 뿐이다. 면적당 인원 제어를 위한 유일한 조치는 교통 수요를 초과할 때 운행열차의 빈도를 높이는 것이다.

•승객의 이동

지하철공사 기존 연구 중 ’19년 4월에 몇 개의 역에서 차량별 출입문의 선호분포도를 확인한 연구가 있었다. 승객의 목적지와 각 역의 고유 설계에 따라 이용하는 출입문은 통상 고정적으로 정해진다. 동 모델에서는 이 기존 연구의 출입문 사용분포 비율을 적용하였다.

코펜하겐 지하철은 대부분의 운행시간 동안 주파수 기반 서비스를 운영하며 시간표를 따르지 않는다. 러시아워 기간 Nørreport역은 104초 간격, Øresund역은 208초 간격으로 운행한다. 동 연구에서 이 값을 출발 도착 시 승객 흐름을 파악을 위해 시뮬레이션에 적용한다.

코펜하겐 지하철은 코로나19로 인한 수요감소 기간 동안 열차 운행 빈도가 변동되지 않았다. 승객 수요 시나리오는 ’20년 2월 1일~15일 데이터를 기반으로 한 코로나19 이전 수준, ’20년 5월 26일~28일 데이터를 기반으로 한 코로나19 수준, 트래픽이 코로나19 이전의 75%로 되돌아가는 가상의 미래 시나리오로 구성한다.

승객 수요는 화·수·목요일에만 조사한다. 덴마크의 봉쇄는 ’20년 3월 11일에 처음 시작되었는데 지하철 승객수는 봉쇄 전에 약간 감소하기 시작했고 이후 급격히 감소하여 일일 승객이 200,000명 이상에서 약 25,000명 수준이 되었다.

’20년 여름이 되면서 서서히 증가하기 때문에 5월 26~28일 기간이 휴가기간도 아닌 향후 몇개월 동안의 일반 출퇴근 트래픽을 대표하는 기간으로 보고 설정한다.

나. 시뮬레이션

Bentley Legion 모델은 개별 승객의 출입경로를 계산하기 위해 최대효율 목표로 에이전트 기반 시뮬레이션을 구현한다.

금번 시뮬레이션에서의 목적함수는 다음의 특정 요인을 고려한다.

▴ 좌절감: 예를 들어 다른 승객으로 인해 움직임이 방해를 받거나 속도가 느려짐

▴ 불편함: 원래 선호하는 경로에서 얼마나 방향을 전환해야 하나?

▴ 불편함: 개인공간 침해, 사생활 침해

▴ 거리: 승객의 입구지점과 출구지점 사이의 체감거리로, 개별 이동의 속도 또는 선호도에 따라 가중치 적용

모델은 이러한 매개변수를 기반으로 각 승객 및 각 가능한 경로에 대한 비용을 계산한다. 그런 다음 비용을 최소화하기 위해 필요에 따라 개별 승객 경로를 선택하고 조정한다. 이 목적함수의 매개변수는 지하철공사와의 인터뷰 및 현장관찰을 통해 추정되었다.

결과는 코로나19 예방조치를 하지 않는 "탐욕스러운" 승객을 가정한다. 그런점에서 모델유형은 "최악의 경우"라 할 수 있다. 외부에서 역사까지의 도착시간은 5분 단위로 설정된다.

2.5시간 간격으로 해당일 오전 최대 교통흐름을 시뮬레이션 하며, 각 단위별 86회의 객차가 운행되고 전체 1,320회 열차출발이 발생한다.시뮬레이션을 통해 원하는 도착횟수와 간격 등 지속적인 데이터 수집이 가능하며, 각 객차 도착-출발 주기는 독립적인 완전한 시뮬레이션 반복을 보여준다. 이를 기반으로 세가지 시나리오를 적용하였다.

▴ 코로나19 이전: 행동의 제약 및 코로나19 영향 이전의 승객 데이터로 사용. 승객은 사회적 거리두기 불필요

▴ 코로나19 기반: 코로나19 기간의 승객 데이터를 사용. 이 기간 총승객 인원은 코로나19 발생 이전 승객수의 약 50%. 승객은 거리두기를 해야하며, 출입문, 에스컬레이터, 계단에서는 사회적 거리두기가 시행되지 않음.

▴ 가상의 코로나19: 코로나19 기반 시나리오와 동일한 데이터 및 사회적 거리두기를 실시하지만 승객수는 50% 증가하여 승객수송량은 코로나19 발생 이전 전체 승객수의 75%에 해당

다. 모델링 결과

대중교통 용량 및 서비스 품질 매뉴얼에 따른 보행자 서비스 수준(Pedestrian Level of Service, LOS)A~F단계 중 일반적으로는 자유롭게 이동할 수 있는 LOS A를 지향하며 보건당국의 감염병관리를 위한 거리두기 1m 간격 유지를 위해서는 LOS C 결과가 나온다면 적절한 것으로 판단, E 또는 F의 결과가 나온다면 사회적 거리두기는 실패한 것으로 볼 수 있다.

보건당국의 최적 권고사항인 2m 거리두기가 지켜지는지 그림을 통해 분석한 결과에는 코로나19 이전의 여유있는 파란색 공간이 코로나19 시기에 좀 더 넓어지는 것을 볼 수 있다.

코로나19 이전

코로나19 시기

< 코로나19 발생 이전 이후 Nørreport역사 승객밀도 비교 >

역사에서의 거리두기 상황은 교통량에 따라 가장 큰 영향을 받는다. 소규모역인 Øresund역은 사회적 거리두기 목표의 영향을 가장 적게 받는다. 승객밀도가 일반적으로 낮고 사회적 거리두기 범위를 위반하는 경우는 드문 것으로 나타난다. 그러므로 Øresund역에 대한 권고는 아무 조치도 취하지 않는 것이다.

중간 규모인 Forum역은 에스컬레이터에서 병목현상이 있어 거리두기 위반을 경험한다. 이러한 결과는 세 가지 시나리오에서 일관되게 나타났다. 그러나 역시 Forum역에 대해 특별히 조치할 만한 권고는 없다.

교통량이 많은 대형역인 Nørreport 역은 그림에서 볼 수 있듯이 심각한 거리두기 위반을 보이고 있다. 감염병 관리를 위해서는 역사의 구조를 살펴볼 필요가 있다.

플랫폼의 왼쪽 끝에 지상까지 연결된 엘리베이터가 있다. 또한 세번째 플랫폼도어 근처에 지역열차 역사로 가는 에스컬레이터 세트가 있다. 여섯 번째(마지막) 승강장 문에는 지상 역으로 올라가는 또 다른 에스컬레이터 세트가 있다. 가장 오른쪽에는 "환승 터널"이라고 불리는 S-트레인(교외 철도) 플랫폼으로 가는 일련의 에스컬레이터와 램프가 있고, 이 에스컬레이터 아래 및 뒤에는 S-트레인으로 연결되는 엘리베이터도 있다. 코로나19 유행 시 사회적 거리두기가 1미터 간격으로 완화되면 거리두기 위반이 거의 사라지지만, 승객수가 코로나19 이전 수준으로 돌아오면 거리두기는 어려워진다.

모든 시나리오에서 6번문에 설치된 에스컬레이터와 플랫폼 도어 사이, 그리고 역에서 환승터널로 나가는 출구 사이에 병목 현상이 있다. 승객들이 양방향으로 움직이기 때문에 대면 상호작용이 중요할 수 있는데, 에스컬레이터에서는 얼굴을 맞대고 이동하게 된다. 환승터널 출구 주변은 승객끼리 얼굴을 맞대는 것보다는 측면 상호작용이 있을 수 있는 구역이다.

사회적 거리 위반의 분포와 면적 밀도는 일치하지 않는다. 2미터의 사회적 거리두기는 제곱미터당 약 0.178명의 면적으로, 코로나19 기간의 시뮬레이션에서 Nørreport역 대부분에 해당된다.

LOS C를 충족하기 위해 "보행 속도를 자유롭게 선택"하여 설정하더라도 사회적 거리 목표는 달성되지 않았다. 이번 시뮬레이션 결과를 통해 감염병 관리를 위한 Nørreport역에는 몇가지 권고 사항을 제시할 수 있다.

첫째, 승객 흐름의 방향성을 강화하는 것이다. 이는 환승터널을 오가는 승객이 6번 문에서 대기 중인 승객을 직접 지나갈 수 밖에 없기 때문에 간단한 일은 아니다.

두번째는 환승터널로 가는 에스컬레이터의 용량을 늘리는 것이다. 환승터널 에스컬레이터는 수요에 비해 크기가 작다. 지상으로 가는 양방향 에스컬레이터는 2대가 있지만 환승터널까지는 에스컬레이터가 1대뿐이다. 극단적이고 비용이 많이 소요되는 솔루션은 플랫폼에서 보행자 통행흐름의 더 많은 공간을 제공하기 위해 올바른 지상 에스컬레이터 세트를 완전히 제거하는 것도 검토할 수 있으나, 이것은 최소한의 인프라 변경을 검토하는 동 모델을 통한 정책에서 가능성은 낮다.

세번째는 동선을 적절히 정리하는 것이다. 모델의 가정 중 하나와 87회의 출발이 있는 단일 시뮬레이션에서는 객차 출발 후 승객이 남지 않는 것으로 계산되기 때문에 87회의 출발이 독립적으로 반복된다. 시뮬레이션에서는 각 열차 출발 승객수를 추적할 수 있다. 이 데이터를 통해 역에 도착하기 전과 출발한 후에 수요를 충족할 수 없는 출발을 정확히 나타낼 수 있다. 이를 통하여 객차 당 최대수용인원(코로나19이전 278명, 코로나19 당시 160명)에 따른 동선을 정리하여 마주보는 형태의 밀접접촉을 최소화하는 것이 중요하다.

또한, 동일한 플랫폼에서 반대방향 열차를 동기화하여 가능한한 거의 반대 시간 주기에 도착 및 출발하도록 하면 접촉을 줄일 수 있다. 물론 이 솔루션은 철도 노선의 단일역에만 유효하다는 제한이 있지만, Nørreport역과 같은 대규모역에서는 시도해볼 만한 방법이다.

덴마크에서 운영하는 스마트폰 대중교통 어플리케이션 Rejseplanen의 알고리즘에 시뮬레이션 결과를 참고한 설정 및 실시간 공유하는 것도 솔루션이 될 수 있다.

Ⅴ. 논의

1. 정부와 민간(연구자)의 협업

코로나19는 1918년 스페인 독감 이후 볼 수 없었던 규모와 속도로 확산된 역사적 감염병이다. 처음 질병이 유행했을 때 각국들은 상당한 혼란을 경험했다. 감염력, 전파양상, 치사율, 치료법 등을 밝혀내기까지 과학기술과 보건의료 및 정치 영역의 선진화가 이루어져 있다는 유럽에서조차 팬더믹이라는 큰 파도를 대응할 매뉴얼을 확보하지 못했고, 각국의 사회문화적 특성이 반영된 각자의 조치를 시행하였다.

덴마크는 유럽연합 소속 국가로서 기본적으로는 유럽연합(ECDC)과 세계보건기구(WHO)의 권고를 토대로 국가가 가진 강점영역인 미생물학 및 디지털 활용, 통계기반 정책개입의 이론을 감염병관리에 적용하였다.

대유행 초기 질병의 양상과 사회에 미치는 영향을 면밀히 살피고, 공공의료의 장점을 살려 의료정보를 최대한 상세하게 확보하여 시의적절한 연구와 분석을 실시하였다.

감염병이 사회에 영향을 미치기 시작하던 ’20년 4월, 덴마크 보건부는 우리나라 질병관리청에 해당하는 국립혈청연구소(SSI)에 코로나19 대유행으로 인한 의료기관의 부담을 포함하여 감염확산 추이 및 진행상황을 효과적으로 조명할 수 있도록 수학적 예측모델을 개발하기 위하여 대내외 전문가그룹을 구성하고 운영하도록 요청하였다. 정부는 수학적 모델 개발과 그에 따른 정책평가가 신규 감염자 발생 추이, 지역별 현황 및 예측, 특히 정부조치의 변경 여부에 대한 판단과 그 효과를 측정하기 위하여 매우 중요하다고 판단하였다.

전문가 그룹은 통계청, Niels Bohr 연구소, 덴마크 기술대학교(DTU-Compute), Copenhagen 대학교(수의학․동물과학․공중보건학․의과학부),  Roskilde 대학교(자연과학환경학과), Aalborg 대학교(컴퓨터공학과, 전자시스템학과) 및 Aarhus 대학교(HOPE 프로젝트, 정치학과) 대표자들로 구성되었다.

이들은 감염재생산지수(Rt)를 추계하고, 신규감염자의 추이를 전망하여 봉쇄와 사회적 거리두기, 의료기관 대비대응 등의 정부정책에 활용할 수 있는 주요 예측치를 제공하였다. 이를 토대로 보건부를 비롯한 행정각부와 의회에서는 정책적 조치를 단기, 중장기적 관점에서 시행하고 또 평가를 통한 수정․변경을 실시하였다.

분야별 자료를 확보하고 있는 정부와 모델링의 이론적 전문성을 가지고 있는 학계, 그리고 최근 부각되고 있는 컴퓨터학습을 활용한 실무적 전문가들이 머리를 맞대고 공식 정부추계를 공개하고, 정부 전문가그룹에 포함되지 않은 학계와 현장 전문가들에게도 자료와 정보가 공유되어 추가 연구가 수행될 수 있도록 조치하고 있다.

우리나라에서도 질병관리청의 연구용역으로 감염병 유행의 정도를 예측하는 수리모델을 개발하고 그에 따른 정책효과를 평가하는 연구를 수행하였다.

덴마크에서 개발된 여러 수리모델과 유사한 고전적 모델을 기반으로 인구집단을 SEIQR(Susceptible, S–Exposed, E–Infecious, I–Quearantine, Q–Recovered, R)로 구분하고 정부데이터를 적용해 정책에 활용할 수 있는 모델을 만들어 냈다.

첫번째 확진자 발생부터 시작하여 그들의 역학적 특성을 반영한 시뮬레이션을 실시한 결과 감염전파율, 평균 감염기간 등을 통해 기초감염재생산지수(Basic Reproductive Number, R0)를 구할 수 있었고, 사회적 거리두기, 개인위생, 확진자 격리 등의 조치는 감염전파율이나 감염기간 등을 변경시킬 가능성이 높다.

우리 정부의 코로나19 방역조치는 신규 확진자수와 확산 추이에 따라 전략적으로 변하고 있어 이러한 변화에 따라 SEIQR 모델을 구성하여 정책기간별 감염전파율을 추정하고 감염재생산지수(Reproductive Number, Rt) 계산이 가능하며, 이를 사용하여 단기 유행예측, 그 중에서도 지역별 예측까지 가능하다는 이론이다.

동 모델을 통해 마스크착용, 손씻기, 모임 자제 등과 같은 인구집단의 행동변화를 적용하여 감수성 인구집단(S)을 강화된 사회적 거리두기(Sf), 생활속 거리두리(Sl) 그룹으로 나누어 고려하면 사회적 거리두기 정책의 효과를 측정할 수도 있게 된다.

또한 최대우도측정법(Maximum Likelihood Estimation, MLE)을 사용하여 확진자의 연령, 감염추정일, 증상발현일, 진단일 등의 개별감염정보를 반영하면 감염전파 매트릭스가 마련되고, 이를 수학적 기법을 이용하여 감염전파율을 추정한 후 SEIQR 모델와 연계하면 집단별 감염재생산지수를 계산할 수 있고, 변수에 백신접종 여부와 면역 형성 등을 추가하면 백신접종 전략 수립에 도움이 되는 감염병 유행 예측이 가능하다.

같은 원리로 SEIQR 모델의 Q(확진 격리그룹)의 중증도를 구분하여 모델에 적용하면 중증도별 유행양상도 예측이 가능하여 입원병상 대비정책과 의료보호장비 등의 대비에도 활용 가능하다.

이러한 모델을 개발하는 연구용역을 실시하였으나, 거리두기 등 정책결정을 하는데 적극 활용하는 것에는 신중하다. 정부와 학계가 방대한 데이터를 공유하면서 다각도의 모델을 개발하고 수많은 시뮬레이션을 통해 정책에의 적용을 검토하면서 실제 적용을 실시하고, 또 새로운 시뮬레이션을 통해 적책을 수정․변경하면서 국민에게 투명한 정책방향을 설명하는 덴마크의 대응체계는 우리에게 시사하는 바가 크다고 여겨진다.

2. 데이터 축적과 공유

덴마크 정부에서는 감염병의 발생감시에서부터 미생물학적 특성, 진단결과, 접촉자관리, 의료정보, 예방접종 데이터 등 직접적 관리체계에 해당하는 데이터 이외에도 만성질환 현황, 학교 출결, 대중교통 상황 등 광범위한 자료까지 코로나19 대응을 위하여 확보․공유하였다.

특히, SSI가 구성한 전문가 그룹에서는 모델 계산을 위하여 다양한 출처로부터의 데이터를 집계하여 익명화 또는 개인별 식별과 활용이 필요한 경우 가명화하여 활용하였다.

SSI는 코로나19와 관련된 방대한 데이터를 총괄하고 있으며 대부분의 익명 데이터는 연구자 및 일반인들에게 디지털화하여 제공하고 있다. 우리나라와 마찬가지로 개인식별이 가능한 건강정보 등 민감정보는 데이터 보호법 및 자체 데이터 보호 규정에 따라 홈페이지에 게시하거나 공유하지 못한다. 그러나 코로나19의 수학적 모델링과 함께 정책자료 생성을 위해 타인이나 기관에 전달할 수 없다는 조건으로 전문가그룹에게 제공되었다.

SSI 및 연구부가 취합하고 있는 데이터는 직접 수집관리하고 있는 코로나19 진단검사결과․접촉추적 정보․유병률데이터․질병경과보고서를 포함하여 건강데이터청(Health Data Agency)의 국가환자등록부․만성질환등록부․건강보험자료, 각 지자체의 병상 및 의료장비 정보, 통신사의 통신기록, 교통국․항공국의 교통․항공항운정보, 노동청의 고용․복리현황 등 감염병관리와 관련이 있는 매우 다양한 영역의 데이터가 망라되어 있다.

SSI는 활용 중인 데이터 목록을 온라인에 상세히 공개하고, 연구수행을 위하여 위의 다양한 정보체계를 관리할 수 있는 코로나19 데이터셋트의 관리․제공 정보시스템을 구축하였다. 공개된 목록 중 일부 데이터는 홈페이지를 통해 제약없이 자료를 다운받아 사용할 수 있다.

또한, 연구를 위해 전문가 그룹에서 사용하는 보다 상세한 데이터를 제공받고 싶은 경우 개별 데이터 소스를 담당하는 기관에 문의하면 개인식별정보를 제외한 대부분의 자료공유가 가능하다.

우리나라는 덴마크 못지않은 IT강국이며 개별 영역에서 상당한 수준의 데이터를 관리하고 있다. 그러나 기술의 문제 못지않게 데이터의 수집과 관리․사용과 관련된 통찰력 있는 설계와 정책적 활용에 대한 심도있는 검토가 필요하다.

특히 감염병관리시스템은 수년간 상당한 예산을 투입하였지만 금번 코로나19 대유행 상황과 같은 시기에 직접 활용할 수 없었다. 감염병관리의 시작과 절차, 예측, 정책활용에 이르는 일련의 정책과정을 정보화로 엮어나가는 노력이 부족했다 할 수 있다.

실험실의 진단검사 결과정보를 정부에 보고하는 첫단계부터 데이터로 적절히 관리되지 못했고, 접촉자 추적에 대한 정보는 데이터처리조차 되지 못했다. 자가격리, 입원 등에 관한 사항도 일일이 공무원들의 수작업을 통해 기록하지 않으면 관리할 수 없었다. 감염병의 직접 대응에 힘을 쏟기에도 버거웠던 공무원들이 자료관리에 시간과 노력을 기울여야 했었기에 코로나19의 대응에 더욱 인적소모가 많았던 것이 사실이다.

법정감염병의 전자신고체계, 건강보험정보시스템, 예방접종시스템, 항공운항정보시스템 등 이미 갖추어져 있는 정보시스템들간의 연계와 활용에 대한 고민도 필요하다. 보유하고 있는 데이터를 기관간 공유하고 개인별 누적정보를 체계화하여 감염병 대응에 활용할 수 있도록 획기적인 개선이 있어야 한다.

덴마크에서는 감염병의 감시와 대응을 위하여 ’10년 구축한 MiBa를 기반으로 코로나19 데이터관리체계가 빠른 시간 안에 정착할 수 있었지만, 데이터의 생성과 관리체계를 구축하는 것이 순탄치만은 않았다.

우리나라 감염병관리시스템의 개선을 위해 덴마크에서의 경험을 공유할 필요가 있다.

덴마크는 의무적으로 신고해야 하는 감염병에 대한 1차진료의사(PCP) 및 병원의사의 보고서와 실험실 감시 하에 있는 해당 질병에 대한 실험실의 데이터세트를 기반으로 한 감시체계를 갖추고 있다.

그간 일부 감염병에 대한 보고율이 상당히 낮고 중요한 정보가 누락되는 경우가 많았기 때문에 당시의 보고시스템을 변경할 필요가 있었고, 다른 시스템에 이미 등록된 정보를 신고자에게 재차 묻지 않도록 하는 방안도 모색하였다.

신고 의사의 부담을 줄이고 데이터 품질을 높이려면 기존 등록부(퇴원등록부, 예방접종등록부, 사망진단서 등)에서 데이터를 확보해야 하는데, 이것은 기존 의료시스템과 그 밖의 모든 네트워크에 사용되는 사회보장번호(고유 개인 식별자)를 통해 연결이 가능하다.

따라서 감염병 감시시스템의 핵심으로 모든 실험실 검사 결과를 포함하는 미생물학 데이터베이스를 만들고, 이를 다른 가용한 등록정보시스템과 연결하도록 설계하였다.

시범사업을 통해 전자신고시스템을 인플루엔자 감시에 사용하고 있는데 미생물학적으로 인플루엔자로 진단된 환자가 입원했는지, 중환자실(ICU) 치료를 받았는지, 이전 진단․예방접종 상태 등을 기반으로 기저질환이 있는지 여부를 확인할 수 있게 되었다. 일부 감염병의 경우 기존 등록데이터에서 사용할 수 없는 데이터(예: 성행위 또는 자세한 여행 정보)가 여전히 필요한데 이러한 경우에도 의사로부터 직접 적극적인 보고 및 정보를 수집해야 한다.

실험실 검사에서 확인된 필수신고 감염병 사례가 발견되면 의사에게 전자양식을 작성하라는 통지를 보내지만 이때 의사는 누락된 정보에 대해서만 입력하면 된다. 시스템에는 이미 환자의 입원 여부, 기저질환 여부, 예방접종 상태 및 등록정보에서 얻을 수 있는 이전 검사결과에 대한 정보를 가지고 있기 때문이다.

종이형태의 보고서를 전자화하여 기존 미생물 데이터베이스와 연동해 자동화를 할 것이며, 전체시스템을 한번에 개발하기에 예산이 충분하지않기 때문에 분야별로 구축하고 있다.

현재로서는 인플루엔자 감시가 모든 정보시스템과 연결되어 잘 작동하지만 다른 병원체에 대해서는 아직 그렇지 못하기 때문에 현재 구축 중에 있는 것이다.

정치인들은 비용효과에 관심이 있으므로 동 시스템을 통하여 얼마나 많은 환자발생을 예방할 수 있고 예방할 경우 비용을 절감할 수 있는지 설명할 필요가 있다.

보건당국은 국민들에게 이해할 수 있는 수준의 통계를 ‘숫자’로 전달해야한다. 일반인들은 1% 위험 또는 50% 효과의 개념을 이해하지 못하기 때문에 매년 이 질병으로 얼마나 많은 사람들이 사망하는지, 백신을 접종하거나 이와 유사한 것을 가시화하면 예방할 수 있는 사망자 수를 언급해야 할 필요가 있는데 바로 이런 점을 정보화시스템 구축을 통해 구현해낼 수 있는 것이다.

보건당국은 일반적으로 대중과 많이 소통하지는 않고 통상 의료제공자와 더 많이 소통하고 있다. 그러나 이제는 대중들과 보다 많은 소통을 해야하는 시대에 살고 있으며 그것이 보건당국의 의무이기도 하다.

의료 관련 감염(HAI)의 경우 데이터를 병원 여러부서에 전달하고 데이터를 사용하도록 하는 문제를 과소 평가했기에 유병률 연구를 통해 지역 수준에 미치는 영향과 변화를 보다 정확하게 확인할 수 있었다.

좀더 적극적인 시스템 활용을 위하여 연구팀이 담당부서로 이동하여 담당자를 할당하여 설문조사를 수행하고, 의료기록을 확인하면서 직원과 대화하고, 그들과 결과에 대해 토론을 할 필요가 있다.

의료관련감염 감시시스템에서 실시간으로 수집된 데이터는 유병률 연구만큼 효율적으로 사용되지 않지만, 보다 적극적으로 활용할 필요가 있다. 정보를 얻고 더 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 결정하기 위해 사회과학 및 다른 분야와도 협업할 수 있는 시야를 확대할 필요가 있다.

가장 큰 고비가 있었다면 그것은 중앙의 국가미생물학 데이터베이스 개발의 시작하는 단계였는데, 그 이유는 모든 실험실에서 데이터를 자신의 것으로 간주하고 있었기 때문이다. 사실 이 부분은 우리나라와 같은 처지였다. 현재까지 우리나라도 실험실, 진료 등 행위를 통해 얻어진 데이터는 행위자 본인의 것으로 여기는 경우가 많다.

국가 미생물학 데이터 관리시스템 구축 이전에는 환자 진료를 개선하기 위해서 기존 검사결과를 복제․활용하지 않고 다른 곳에서 생성된 검사결과를 보고 얻는 것이 유리하다고 주장하는 경향이 있었다.

인플루엔자의 예에서 이미 논의한 바와 같이 하나의 중앙집중식 데이터베이스를 갖는 공중보건 감시의 가치, 그리고 연구보고 및 논문등재에 대한 우려를 해결하기 위해 각 연구 프로젝트를 선정하고 각 연구 출판에 각 연구실의 저자가 있는지 확인하는 모든 연구실 대표로 구성된 운영그룹을 만들어 논의하기로 결정했다.

여전히 데이터 소유권에 대한 의견이 분분했지만, 공중보건시스템에서 생성된 데이터는 공중보건을 개선하기 위해 사용할 수 있는 모든 사람에게 공개되어야 한다고 생각했고 이 부분은 너무나 중요하며, 많은 사람들의 관심사이기도 했다.

물론 데이터를 보호해야 하며 특히 개인정보가 유출되지 않고 데이터가 오용되지 않도록 해야하는 것은 당연하며, 데이터에 대한 접근과 의료체계 하에서 데이터를 수집할 때 자신이 소유한 것이 아니라는 전체적인 개념을 공유할 필요가 있다는 것을 잊지 말아야 한다.

3. 중장기적 관점의 정책 추진

코로나19 초기에는 전파력, 치사율 등 주요 정보가 확인되지 않았기 때문에 WHO에서도 어느 정부도 중장기적 관점의 일관성있는 정책을 펼치기 어려웠다. 치료제와 백신이 개발되기까지는 감염병 유행을 잠재우기 어렵기 때문에 근시안적으로 각 국가가 가진 역량을 감안하여 감염병의 확산추이, 의료대응 수준 등에 맞춘 단기조치 위주로 감염병관리를 수행할 수 밖에 없다.

그러나 감염병의 양상을 파악하기 시작하면서 수학적 모델링을 통한 유행의 추이, 봉쇄 및 완화에 따른 사회적 영향, 중환자실 등 의료역량 진단 등 단기적․중장기적 예측이 가능해졌다.

덴마크 정부는 6~7회의 대유행 파도를 지나 안정화기에 접어들자 ’22년 2월 백신의 추가접종을 제외한 모든 감염병 관련 행정조치를 폐지하였다. 사회적 거리두기, 진단 없는 코로나검사, 확진자의 자가격리, 마스크착용 등 코로나19 대응을 위한 의료적, 사회적 추가 조치는 더 이상 필요치 않게 되었고 국내외 여행을 위한 PCR검사, 예방접종 확인서 등도 요구하지 않는 완전한 일상화를 선언한 것이다.

안정적인 백신이 개발되고, 치료제가 도입되면서 감염병관리는 새로운 국면을 맞게 되고, 덴마크 정부에서는 예측모형과 의료여건 검토를 토대로 일반인들과 의료인들의 예측가능한 중장기적 정책방향을 설정하고 대국민 공지를 실시하였다.

우리나라는 아직 코로나19의 대유행 막바지단계를 지나고 있다. 3년 가까운 감염병대응에 많은 공무원들과 의료인, 일반국민들까지도 피로감이 상당하다. 특히 중앙방역대책본부, 지역방역대책본부, 보건소 등 코로나19 대응업무를 직접 수행하는 보건분야 공무원들의 경우 이미 소진되어 본연의 업무수행에도 지장이 많은 실정이다.

코로나19의 유행상황에 따라 적잖은 조치의 변화를 겪으며 의료기관․요양시설․교육기관 등 공공분야 뿐만 아니라 직장․자영업자 등 일반시민들 사이에서의 혼란도 많았고, 즉자적이고 예측불가한 정책의 변경으로 사회적 부담도 적지 않았다.

일상을 되찾은 덴마크에서도 코로나19 대응은 완전히 폐지한 것은 아니다. 보건당국에서는 국내외 발생현황을 모니터링하고, 특히 재유행에 대비하는 감시와 분석을 지속적으로 실시하고 있다. 이를 토대로 현재의 코로나19 발생수준과 혹시 유행이 재개되는 경우를 대비하여 정부와 전문가, 일반국민이 대응해야 할 정책방향, 전략적 요소를 다음과 같은 보고서로 발행하였고, 이를 정부 공식 코로나19 대국민 안내 홈페이지에 게재하고 있다.

<23년 3월까지의 코로나19 대응 전략 : 속도․효율․신뢰>

□ 배경

○ 덴마크 보건당국은 코로나19 대응을 위한 8개 중점 분야 전략을 수립했음. 각 영역은 기본 수준과 확산 수준으로 구분했는데, 기본 수준은 감염병의 통제에 기여하는 동시에 상황이 악화되는 경우 신속한 노력을 지원하도록 설계하였음. 기본 전략은 현재 수준의 감염병 관리 정도로 설명되며, 본 대응 전략은 2022년과 2023년 1분기에 적용하기로 함

□ 잠재적 시나리오

○ 오미크론 유사 변이: 과거보다 의료시스템에 더 많은 영향을 미칠 것으로 예상되지 않으며 현재 BA.5 감염은 이에 대한 전조로 볼 수 있음.

○ 델타 유사 변이: 오미크론과 비교하여 보다 큰 위험을 수반함. 의료시스템에 의도치 않은 영향을 미치는 감염과 관련된 질병부담이 증가할 수 있음 이는 노약자와 취약자에게 가장 심각하며, 예방접종이 심각한 질병의 위험을 줄일 것으로 예상됨.

○ 신규 변이: 기존 면역을 크게 회피하고 광범위한 질병(오미크론 유사) 및 심각한 질병(새로운 중증 변이)을 유발하는 새로운 변이가 도입되는 경우. 질병이 널리 퍼질 것인지 그리고/또는 심각해질 것인지의 위험을 평가하는 것은 어려우며, 심각한 질병의 위험을 줄이기 위해 예방접종을 시행할 수 있다는 것을 어느 정도 예상할 수 있음.

□ 예방접종 : 지속적 백신 순응도를 통한 질병의 중증도 및 사망 감소

○ 현재의 감염병 관리 수준

<여름 동안>

- 권고 대상 중 예방접종을 하지 않은 경우 예방접종 권고

- 개인의 감염위험 및 면역상태를 근거로 하는 개별 평가를 기반으로 추가 백신접종에 대한 권고 확대. 평가는 일반 개업의 또는 병원의사가 수행

- 확산을 대비하여 백신 수급량 조절

<여름이 지난 이후>

- 덴마크 보건당국의 예비 권장 사항에 따르면 다음과 같은 예상 가능.

• ’22년 9월 15일부터 요양원 거주자 및 특히 취약한 노인 대상 추가 접종

• ’22년 10월 1일부터 50세 이상 모든 사람의 추가 예방접종

• 의사의 구체적인 전문 평가를 기반으로 특히 고위험군 대상 지속적인 추가 예방 접종.

• 권고 대상 중 예방접종을 하지 않은 경우 예방접종 제공

- 코로나19 예방접종, 인플루엔자, 폐렴구균 예방접종은 기본적으로 동시접종할 수 있으나, 필요시 다른 예방접종을 기다리지 않음.

○ 감염병 관리 수준의 확대

- 필요시 전체인구에 접종할 수 있는 용량은 8주(최악의 경우 5-6주) 내 완료될 수 있음.

- 필요시 현재 수준에서 설명된 것보다 더 이른 롤아웃(’22년 9월 15일 이전) 또는 더 큰 대상 그룹에 대한 롤아웃을 수행할 수 있음.

○ 보건당국의 권고

- 예방접종은 심각한 질병과 사망을 예방하는 가장 효과적인 방법임.

- 감염예방보다 질병예방에 중점을 둔 백신 전략으로 예방접종 노력은 증가된 위험에 처한 사람들을 보호해야 함

- 롤아웃 및 대규모 백신접종과 관련하여 강력하고 효율적인 설정이 수립되어야 함(중앙 통제 지역 조직)

- 일반 개업의 및 민간 행위자와의 입찰 및 계약을 통해 계획보다 빠른 백신접종 확대 및 시행과 관련하여 유연한 접종역량과 백신 인프라를 구축해야 함.

- 예방접종 프로그램 관리, 캠페인 및 대중과의 커뮤니케이션이 핵심 작업임

□ 감시 : 적기 대응이 가능한 안정적이고 충분한 모니터링

○ 현재의 감염병 관리 수준

- 감염확산 및 감염정도를 결정(인구의 70%에 해당하는 폐수 모니터링)

- 질병의 중증도 평가

- 발병을 식별 판단

- 새로운 변이 발견 및 위험평가(주간 최대 4,000 시퀀싱 + 국제 공조)

- 재감염 및 면역 약화를 분석(특히 국제 공조를 통해)

- 백신 순응도 모니터링

- 입원 수용력을 모니터링

- 감염의 미래에 대한 전망치 설정

○ 감염병 관리 수준의 확대

- 진단검사 증가를 통해 특히 바이러스 변이, 재감염에 대한 국가 모니터링 등 강화하여 감시를 더욱 정교하게 진행

○ 보건당국의 권고

- 적절한 감염병 감시는 효과적인 감염병 관리를 위한 위험평가 수행의 전제 조건임

- 충분하고 확장 가능한 물량의 PCR 검사가 필요. PCR은 샘플을 시퀀싱하여 바이러스 변이를 식별 및 평가하고, 재감염을 모니터링하고, 약화되는 면역 및 심각도를 모니터링할 수 있는 전제 조건임. 따라서 감염병 감시는 테스트 전략의 맥락에서 봐야 함

- 대체 모니터링시스템 및 데이터 소스는 감염력 결정과 관련된 폐수 모니터링을 포함하여 저강도 테스트 활동에 사용되지만 신종 변이 바이러스 모니터링에는 적합하지 않음.

- 동시에 병원에서 코로나19 또는 인플루엔자 등 감염병 입원환자의 이환율 모니터링을 진행하고 있어 전반적인 역학 상황을 평가하는 데도 중요한 의미를 갖고 있음

□ 검사, 격리 및 감염예방 : 적기 대응이 가능한 안정적이고 충분한 모니터링

<검사>

○ 현재의 감염병 관리 수준

- 의료체계 내 환자에 대한 PCR 검사

- 공개적으로 이용 가능한 PCR 검사. 여름 동안의 검사용량은 우선적으로 항바이러스제 치료 대상군에 대한 검사 및 여행자 검사를 포함

- 여름 동안 노인요양시설 간병인은 주 2회 자가항원검사 권고. 8월 15일부터 사회복지·노인요양시설 종사자를 대상으로 14일 간격으로 PCR 검사를 권장하는 내용이 재도입될 예정

- 요양원에 있거나 재택 간호를 받는 85세 이상 노인의 친인척은 시설 방문 시 자가항원검사를 받도록 권고함

- 더이상 민간 공급업체의 무료 검사는 없음

○ 감염병 관리 수준의 확대

- 다양한 시나리오를 충족할 수 있다는 측면에서 유연한 검사용량 대비

- 자가항원검사와 PCR 검사는 상호 보완하며 감염병 상황에 대응

- 의료체계 1일 PCR 검사를 최대 30,000건까지 확대

- 커뮤니티 트랙에서 총 최대 200,000 PCR 검사 용량까지, 14일 통지 시 50,000 PCR 검사까지 확대

- 표적 중재를 위한 항원 자가 테스트 재고

<격리 및 감염예방>

○ 현재의 감염병 관리 수준

- 양성결과가 나온 경우 감염관리("minsundhed") 앱 또는 국민건강포털사이트(sundhed.dk)에서 감염된 사람들을 위한 셀프서비스 시스템 활용

- 코로나 감지 핫라인 내 수용인원(1일 500통화 가능)으로 시민들이 스스로 감염 감지 및 격리 상담을 받을 수 있도록 함.

- 요양시설, 주거시설 등, 가정간호 및 의료시스템에서 발병 관리 및 감지에 중점을 둠

- 각 영역의 확대 가능성을 지원하는 코로나 감지 핫라인 대비

○ 감염병 관리 수준의 확대

- 국경을 넘어 도입될 가능성이 있는 변이의 확산을 지연시키기 위한 노력으로 감염 탐지 가능성 강화

- 핫라인 3주 동안 매일 최대 6,500건의 통화로 확대

- 공공 격리시설의 재도입 가능성

○ 보건당국의 권고

- 요양원, 특수학교, 사회주택 등 고령자·취약계층이 있는 지역에서 방역을 실시하는 것은 여전히 타당한 것으로 판단됨.

- SSI 및 STPS는 감염 감지가 일반 인구에 대한 조언과 특히 일반 개업의를 포함한 의료 서비스 분리를 보장했다고 평가함

□ 의료기관 수용력 및 치료 : 의료체계의 유연한 역량 확인 및 의약품 관리

○ 현재의 감염병 관리 수준

- 지역적 비상계획 수립을 위한 유연한 의료역량 대비

- 마취 또는 집중치료 영역 등 필수역량을 보장하는 지역적 관리

- 병원의 부담을 덜어줄 수 있는 항바이러스제 치료로 노인 및 취약자적극 치료

- 2023년 덴마크 지역과 정부 간의 재정협정에 동의하여 지역에서 마취 및 중환자실 충분한 직원을 확보할 수 있는 방법을 포함하여 비상계획을 수립했는지 확인

○ 감염병 관리 수준의 확대

- 지역 비상계획의 활성화, 장기간 비상 계획을 활성화되면 최종단계 병원으로 연계 가능

- 총 450개, 600개 중환자실 확보, 수요가 증가할 경우 중환자실 수용능력을 점진적으로 확대할 수 있는 방안과 전반적인 계획을 지역별로 마련. 최대 800개의 중환자실을 설치할 계획.

- 지방자치단체가 일정기간 동안 병원서비스를 중앙정부에 이관할 수 있다는 정부 및 덴마크 지역 간의 계약(2021년 12월부터)의 재활성화 가능

상기 중장기전략은 덴마크 보건당국의 수많은 예측과 미생물학적․수학적․의학적․사회학적 분석을 통해 바이러스 확산추이와 사회적 영향에 대한 국가적 중장기 정책의 대국민 발표사안이다. 우리 보건당국의 경우 정부의 발표는 정정․변경하는 것에 대한 우려가 커 과학적 명확성에 대한 확신이 서지 않는 한 중장기전략에 대한 내부검토는 하되 대국민 발표를 실시하지 않는다. 덴마크는 바이러스 확산의 대내외적 불확실성을 전제로 국민들의 이해를 구하면서 상황과 여건의 변동까지 염두에 둔 중장기계획을 발표하고, 혹시 모를 여건변화에 대해서 소위 플랜B까지 제시하면서 사회 안정화를 도모하고 있다.

우리도 공중보건에 위협을 가할 정도의 감염병이라면 그 발생 및 의료대응 예측모델을 좀더 적극적으로 활용하고 다각도의 데이터를 연계하여 사회 각 분야에 대한 중장기 계획을 수립하여 실험실, 의료계와 일반국민들이 보다 정부정책에 순응할 수 있도록 넓은 시야로 정책을 추진할 필요가 있다.

덴마크의 이러한 중장기 계획의 발표는 국민의 정부에 대한 절대적 신뢰가 있고, 이에 따른 정부의 정책추진의 자신감이 있기 때문에 가능했다고 여겨진다.

정부의 장기계획 수립은 의회와 전문가와의 활발한 논의가 바탕이 되고, 이미 일상을 되찾은 덴마크 사회의 지속가능한 감염병관리체계를 국민에게 발표하여 향후 국가운영의 안정성과 예측가능성을 향상시키는 효과가 있다. 더욱이 정치와 정부정책, 전문가의 논리가 조화를 이룬 결과가 중장기계획의 발표이기 때문에 더욱 의의가 있다고 판단된다.

일반적으로 감염병은 매우 세부적인 전문가의 영역으로 이해되고 있으나, 이것은 일상적 질병발생과 관리가 실시될 때 정의되는 수준이다. 코로나19와 같은 신종감염병이 대유행한다면, 이때에는 보건의료 영역의 전문가 뿐만 아니라 사회 각 분야의 전문가, 군․경찰을 포함하는 정부의 각 부처, 정치와 시민단체 등 국가운영 전반에 관련된 모든 영역이 참여하고 관리해야 하는 범국가적 어젠다가 되며, 국가정책의 최우선순위에 위치하게 된다. 많은 이해관계와 다양한 이론, 그리고 비용과 효율성 등의 현실적 문제들이 충돌하면서 정책의 방향성을 정립하는데 어려움을 겪게 되고, 이를 극복하는 것이 정부정책의 역량이라 할 수 있다.

코로나19 대응초기 전세계 이목이 집중되었던 우리나라 감염병관리 비상체계를 이제 일상적 관리체계로 전환하는데 있어 덴마크에서 ’22년 8월에 수립한 ’23년 3월까지의 코로나19 대응 중장기 정책방향은 좋은 참고사례가 될 것이라 여겨진다.

본문에 소개된 예측모형 이외에도 다양한 영역별 예측모형을 기반으로 한 이러한 중장기계획의 사례를 참고하여 우리도 예측가능한 감염병 관리정책을 수립하고, 무엇보다 국민들에게 설득가능한 소통을 통해 3년 가까이 지속 중인 감염병 비상상황의 부담으로부터 벗어나 사회적 안정과 일상화를 되찾아야 할 것이다.

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