An Agent-based Approach for Modelling Spatial Transmission Processes of Foot-and-mouth Disease in Korea 2010-11

Abstract

2010년 발생한 구제역 사태는 11월 28일 경북 안동에서 시작되어 2011년 4월 21일까지 전국 11개 시도, 75개 시ㆍ군ㆍ구로 확산되었다. 국립수의과학검역원은 2010년 말에 발생한 구제역이 과거와 다르게 전국적으로 발생하고 있는 주요요인으로 최초 발생 농장의 신고 이후 지방자치단체 방역기관의 초기 대응이 미흡했던 점, 안동지역에서 최초로 확진되기 이전에 이미 경기도 지역으로 전파되었다는 점, 추운 날씨 등으로 방역에 어려움이 있었던 점을 들었다. 그 결과 구제역으로 전국 4200개 매몰지에 소 15만 두, 돼지 331만 두 등 총 348만 여 두가 살처분 및 매몰되었고 매몰보상금으로 18,617 여 억원의 개인 및 국가적인 천문학적 피해가 발생하였다. 구제역과 같은 심각한 전염병은 초기 방역에 실패할 경우 농가에 2차 혹은 3차에 걸친 피해가 발생하고 우유나 고기 생산량 저하에 따라 소비자도 영향을 받는다. 이 때문에 역학조사작업은 피해발생을 예측하고 예방하기 위해 무엇보다 시급히 이루어져야 할 연구과제이다. 구제역처럼 다양한 요인과 경로를 통한 전염병의 확산은 복잡한 과정을 거친다. 이에 최근 전염병의 상호작용과 확산을 복잡계 이론으로 해석하는 연구들이 많아졌다. 복잡계 네트워크 안에서 전염병은 질병의 중심성과 연결성, 그리고 행위자 사이의 상호작용 구조에 따라 창발(emergence)이 일어나는 결과가 달라지기 때문에 연구할 가치가 있다. 따라서 이 연구의 목적은 행위자와 외부환경의 상호작용이 구제역의 시공간 확산에 어떠한 영향을 미치는지를 규명하고자 하는 것이다. 세부목적은 다음과 같다. 첫째, 구제역의 공간확산과정과 요인을 알아본다. 둘째, 구제역 확산의 인과관계를 규명한다. 셋째, 구제역의 시공간 확산 속도를 조절하는 결정요인들을 규명한다. 연구방법은 세부목적의 순서대로 공간분석, 위험 대조군 분석, 행위자기반모형을 사용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 공간확산 과정과 요인을 분석한 결과, 구제역의 확산방향과 창발의 건수를 시각적으로 확인할 수 있었고 2010-11년 당시의 기온, 습도, 도로와의 거리, 경사와 구제역 발생지점 간의 관계를 파악할 수 있었다. 둘째, 구제역 확산의 인과관계를 분석한 결과, 기온, 습도, 경사, 농장밀도, 고속도로와의 거리, 도로와의 거리가 변수로 사용되었다. 이중에서 기온, 경사, 농장밀도, 도로와의 근접성이 유용한 변수로 추출이 되었다. 모델의 전체적인 적합성은 95% 유의수준에서 chi-square값이 18.1로 유의하였고, P-value도 0.0006으로 유의미하였다. 셋째, 구제역의 시공간 확산 속도를 조절하는 결정요인들을 규명하기 위해서 앞선 공간분석의 결과와 통계분석의 결과로 얻은 변수를 반영하였다. 여기에 기온, 농장밀도, 고속도로와의 접근성, 도로와의 거리, 방역여부가 선정되었다. 방역 변수는 앞의 분석에서 밝혀지지 않았지만 역학 혹은 정책적으로 필요하다고 판단하여 추가하였다. 총 72개의 시나리오로 분석한 결과, 기온변화와 농장밀도의 변화가 구제역의 공간적 확산에 주요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 나머지 변수에서는 뚜렷한 변화가 포착되지 않았다. 이는 모델 구성과정에서 오류로 남아 있을 수 있고, 역학보고서에서 그 수치가 반영이 제대로 안되었기 때문일 수 있다. 이 연구는 구제역의 확산에 영향을 주는 인자들의 효과성을 알아보기 위한 연구이며, 그 기본전제는 행위자와 외부환경의 상호작용이었다. 이 연구에서는 외부환경의 변화와 행위자들의 행태에 따라 구제역의 시공간적 확산패턴에 차이가 존재한다는 것을 밝혔다. 이 연구에는 연구자료, 모델의 설계과정, 혹은 프로그램의 기계적 오류 등의 한계가 존재한다. 이를 유의하여 결과를 해석하였을 때, 기온이 낮은 겨울철에 접근성이 높은 대농장 지역의 구제역 확산 가능성이 높으므로 구제역 예방 정책 수립 시 우선순위가 될 수 있을 것이다. 이 연구는 질병의 확산과 방역과정의 의사결정 시스템으로서 의의를 가지며, 향후 모델의 개선을 통해 질병 확산을 예방하는 데 기여할 수 있을 것이다.