새 연구, 국경 간 코로나19 확산 예측 모델 발표: 미래 팬데믹 대응 도움 제공

Seoul핀란드, 스웨덴, 노르웨이, 덴마크의 연구자들이 2020년에 각국의 국경을 넘어 코로나19가 어떻게 확산되었는지를 공동으로 연구했습니다. 이들은 봄부터 2020년 말까지의 기간에 주목했습니다. 팀은 수학, 물리학, 그리고 컴퓨터 과학 분야의 전문가들로 구성되었습니다. 그들의 연구 결과는 이들 국가 간 바이러스의 확산에 대한 새로운 통찰을 제공합니다.

그 연구는 중요한 결과를 밝혀냈다.

• 국경 폐쇄는 국가 간 감염률 차이가 크지 않은 경우에는 영향이 거의 없었습니다.
• 국경 간 교통량이 많아야 제재가 효과적이었습니다.
• 통근자는 목적지 국가에 더 오래 머무는 휴가자에 비해 위험성이 적었습니다.

알토대학교의 라세 레스켈라 부교수는 이번 연구가 특별하다고 말합니다. 많은 연구가 한 국가 내 데이터를 분석하는 반면, 이 연구는 여러 국가 간의 데이터를 분석합니다. 고품질의 데이터를 수집하는 것이 큰 과제였습니다. 연구팀은 도로 교차로, 철도, 페리, 항공편, 휴대전화 정보를 포함해 다양한 여행 데이터 소스를 사용하여 모델을 구축했습니다.

그들의 연구에 따르면, 경계의 폐쇄는 일부 경우에 효과가 있을 수 있다고 합니다. 예를 들어, 2020년 여름에는 스웨덴에서 온 사람들이 핀란드에 거주하는 사람들보다 COVID-19에 걸릴 확률이 높았습니다. 이는 고위험 그룹의 여행을 제한하는 것이 더 효과적일 수 있음을 의미합니다.

알토 대학교의 타피오 알라-니실라 교수는 2020년에 의사결정자들이 많은 불확실성에 직면했다고 강조합니다. 정부는 종종 그들의 행동이 가져올 결과를 충분히 이해하지 못한 채로 조치를 취했습니다. 그는 앞으로의 결정에서는 국경 폐쇄의 부정적 영향을 신중하게 평가해야 한다고 제안합니다.

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아알토 대학교의 미코 키벨레 조교수는 연구가 다양한 유형의 여행을 다루고 있다고 설명합니다. 목적지 국가에서 머무는 시간이 짧은 통근자는 여행자보다 위험이 적습니다. 이는 여행 제한이 여행 유형에 따라 달라져야 한다는 것을 시사합니다.

연구진은 그들의 발견이 미래의 팬데믹 대비에 도움이 될 수 있다고 말합니다. 그들은 수학적 모델을 통해 언제 어디서 국경 통제가 필요한지를 예측했습니다. 헬싱키 대학교의 연구원 미하일 슈빈은 이 도구가 중요한 추가 요소라고 언급합니다. 이는 지도자들이 국경 통제 조치의 영향을 더 정확히 평가하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이 연구는 NordForsk의 지원을 받은 NordicMathCovid 프로젝트의 일환으로 수행되었다. 이 프로젝트에는 여러 대학과 공공 기관들이 참여하였으며, 목표는 팬데믹의 확산과 백신 접종 전략을 다양한 관점에서 연구하는 것이다.

이 연구에서 주요 과제 중 하나는 신뢰할 수 있고 일관된 데이터를 확보하는 것이었습니다. 레스켈라 교수는 슌겐 지역에서는 이동 데이터를 찾기가 어렵다고 말합니다. 연구팀은 여러 데이터 세트를 사용하여 그 결과를 확인해야 했습니다. 이 데이터를 수집하는 데 있어서 신뢰와 개인적인 네트워크가 매우 중요했습니다.

연구자들은 그들의 모델이 북유럽 외의 다른 지역에서도 활용될 수 있을 것이라고 생각합니다. 하지만 여전히 양질의 데이터 확보는 매우 중요합니다. 이러한 어려움에도 불구하고, 이번 연구는 팬데믹 기간 동안 여행 제한이 얼마나 효과적인지를 보여주는 유용한 정보를 제공합니다.