https://runmoneyrun.blogspot.com/2020/03/korea-covid-19-logistic-model-20200324.html
한국에서 다시 신규 확진자의 증가가 나타나고 있다.
일부 사람들이 2파를 언급하고 있지만, 이미 한국에서 명확히 구분되는 3개의 파동이 지나갔다.
중국에서 가파르게 확산하던 시기에 30명이 되지 않던 1파.
대구의 신천지 교도를 중심으로 7800명의 확진자를 낳은 2파.
수도권과 해외입국자와 대구의 노인 집단수용시설이 더해진 3000명 규모의 3파.
지금은 이태원 클럽을 중심으로 한 4파가 시작했고, 초기라서 규모를 예상하기는 어렵다.
2파와 비슷한 신규 확진자 기울기를 고려하면 50명 확진자 피크의 경우 800명으로 추정할 수 있다.
위 그림에서 1파는 제외했다.
2파와 3파는 겹쳐있지만, 명확하게 구분되는 고점의 위치와 확산속도(기울기)로 인해 연속적이라고 보기 어렵다.
확진자 집단의 특성도 다르지만, 모델에서도 뚜렷하게 구분된다.
4파의 확진자 발생 속도는 2파의 기울기와 매우 유사하다.
그것은 이미 상당수의 감염자 풀이 형성되어 있을 가능성을 시사한다.
향후 검사에서 기존 감염자와 새로 발생하는 감염자들이 확진자로 드러날 것이고, 규모는 적어도 2파의 1/10에 가까울 것이다.
규모와 관계없이 적어도 한 달이 지나야 확산이 멈춘 것인지 판단할 수 있게 될 것이다.
확진자, 사망자, 치사율을 보면 상대적으로 미국, 유럽에 비해 잘 통제되었다는 것을 알 수 있다.
https://runmoneyrun.blogspot.com/2020/05/korea-vs-its-neighbor-20200505.html
반면 한국의 주변국들과 비교하면 초기 방역의 실패로 인해 200명 이상의 막을 수 있던 고령층 사망자를 낳았다는 것을 알 수 있다.
1파 이후의 완화 과정에서도 대통령과 정부가 경제활동 재개를 선도하고 권유했다.
2파, 3파 이후 완화 과정에서도 마찬가지로 대통령과 정부가 경제활동 재개를 주도했다.
거의 3개월이 넘는 기간동안 대한민국 국민이 어느 나라의 국민보다 정부의 방역활동에 장기간 협조적이었던 점을 고려하면 4월 중순 이후 나타난 거리두기 완화와 사회활동의 증가는 피하기 어려운 면이 있다.
이후에는 정부가 어떤 수준의 방역을 강제할 것인지, 어떤 속박을 국민들이 받아들일 것인지가 문제가 된다.
미국처럼 국민, 노동자, 기업, 정치인 등 이해 집단 간의 갈등이 심각한 수준으로 나타나지는 않았지만, 한국에서 거의 신성불가침이라고 할 만한 고3 입시생/학부모들에게 준비할 시간이 많지 않은 모양이다.
많은 자영업자들과 일부 산업이 정부의 지원에도 불구하고 생존의 위협을 받고 있다고 한다.
그러나 봉쇄, 차단, 거리두기의 여러가지 방역의 강도를 완화하면 당연히 감염의 기회가 생긴다.
가깝게 모여서 공부하고, 일하고, 밥먹고, 종교활동하는 것이 전염병 확산에 기여하는 것과 똑같이 모여서 춤추고, 운동하고, 놀면 확산의 기회가 많이 생긴다.
전염병도 차단하면서 경제활동, 사회활동도 억압하지 않으면 좋겠지만, 백신도 치료제도 없는 상황에서 좋은 것만 취할 방법은 없다.
고3이 학교가고 싶은 것처럼 종교집회가고, 식당가고, 클럽가고 싶은 사람도 있다.
판데믹 이전의 정상적 행위가 일탈 행위가 되는 시절이라면 섣불리 비난하고 욕하고 인신구속하기 전에 정확한 지침을 만들고 실행하는 것이 정부가 할 일이다.
그러나 역시 한계는 명확하다.
지금은 클럽이 문제가 되고 있지만, 개학을 하면 그보다 더한 일이 발생하는 것을 피할 수 없다.
클러버들을 비난하는 자들은 학교에서 전염병이 퍼지면 공부, 성적만 생각하는 이기적인 쓰레기라고 학생과 학부모를 비난할 수 있다.
확진자를 비난하고 희생양을 찾는 것보다는, 어느 선에서 감염자와 사망자의 발생을 받아들일지에 대한 사회적 합의를 만들 필요가 있는 것으로 본다.
만약 모든 클럽을 닫는 것이 최선이라고 정부와 국민들이 합의한다면, 그보다 몇 백 배 더 위험한 초중고의 개학은 마땅히 연기해야 한다.
대학은 말할 필요도 없다.
클럽의 젊은이들과 마찬가지로 유소년, 청년 학생들이 위험해질 가능성은 매우 낮고, 주위의 노인들이 희생자가 될 것이다.
한국의 확진자가 급격히 증가하고 있지만, 중국도 안심하기 어렵다.
유럽에서 감소하고 있지만 5월 이후 감소속도가 둔화되고 있다.
미국, 영국 등은 감소속도가 매우 느리다.
러시아, 브라질, 인도 등은 3월의 유럽, 미국처럼 빠르게 급증하고 있다.
5월 이후 많은 나라에서 방역의 강도를 낮추면서, 확진자 감소추세가 바뀌었고, 일부 신흥국에서 확진자가 빠르게 늘고 있다.
일정기간 후에 사망자도 증가할 것이다.
인류의 covid-19에 대한 지식이 충분하지 않다.
어떤 선택도 제한되고, 불확실한 정보를 바탕으로 한 것이다.
전 세계에서 수십 만 명이 벌써 죽었고, 한국에서도 수백 명이 죽었다.
이 죽음의 반 이상 혹은 대부분은 어쩔 수 없는 것이 아니라, 집단적 선택에 가깝다.
활동 재개의 결과가 조금씩 드러나고 있다.
확산과 죽음을 어쩔 수 없는 것으로 받아들일지, 거부하고 어려운 삶을 지속할 지 선택해야 할 시기가 오고 있다.
어느 쪽도 장기간에 걸쳐 더 나은 결과를 장담하기에 이르다.
그러나 개학 혹은 개학 연기를 이유로 희생양, 속죄양을 찾는 것은 해서는 안 될 더러운 짓이다.
--------------
추가
daily cases
https://ourworldindata.org/grapher/daily-cases-covid-19?yScale=log&time=2020-02-26..&country=BRA+CHL+ARG+COL+MEX+PER+PAN
https://ourworldindata.org/grapher/daily-cases-covid-19?yScale=log&time=2020-02-17..&country=IRN+SAU+QAT+IRQ+ARE+KWT
https://ourworldindata.org/grapher/daily-cases-covid-19?yScale=log&time=2020-03-03..&country=IND~BGD~PAK~PHL~SGP~IDN~KAZ~MYS
total cases
https://ourworldindata.org/grapher/total-cases-covid-19?yScale=log&time=..&country=JPN+CHN+KOR+TWN+SGP+IDN+VNM
https://ourworldindata.org/grapher/total-cases-covid-19?time=2020-03-16..&country=BRA+RUS+IND+GBR+TUR+IRN+PER
total deaths per million people
https://ourworldindata.org/grapher/total-covid-deaths-per-million?tab=chart&country=CHN+IDN+JPN+SGP+KOR+TWN+VNM
daily cases and deaths
https://ourworldindata.org/grapher/daily-covid-cases-deaths?yScale=log&time=..&country=KOR
https://ourworldindata.org/grapher/daily-covid-cases-deaths?yScale=log&time=..&country=JPN
https://ourworldindata.org/grapher/daily-covid-cases-deaths?yScale=log&time=..&country=USA
https://ourworldindata.org/grapher/daily-covid-cases-deaths?yScale=log&time=..&country=GBR
https://ourworldindata.org/grapher/daily-covid-cases-deaths?yScale=log&time=..&country=SWE
https://ourworldindata.org/grapher/daily-covid-cases-deaths?yScale=log&time=..&country=BRA
https://ourworldindata.org/grapher/daily-covid-cases-deaths?yScale=log&time=..&country=RUS
https://ourworldindata.org/grapher/daily-covid-cases-deaths?yScale=log&time=..&country=IND
