코로나19 백신접종이 사회적 거리두기 효과에 미치는 영향분석

The Effect Analysis of COVID-19 vaccination on social distancing

이 연구의 목적은 현재 운영되고 있는 코로나19 예방을 위한 거리두기 체계의 과학적 근거 보완으로 적절한 관리방안을 제시하고자 함이다. 현재의 수리 모델들은 연립 상미분방정식으로 표현되어 소상공인이나 영세업자들의 출입자 관리에 사용하기는 어려운 문제가 있다. 본 고에서는 이러한 점을 보완하기 위하여 집합 공간에 주어지는 허용위험도와 기초감염재생산지수, 백신접종에 의한 위험도 감소율을 고려하여 집합하는 사람들에 의한 감염위험도를 정량적으로 표현하는 방법을 제시하였다. 백신접종 상황(미접종, 1차 접종, 완전 접종)에 따른 감염 위험성 정도와 바이러스의 유행상황을 함께 고려하여 방문자의 집합에 따른 감염자 발생 가능성을 확률론적인 차원에서 관리하는 간단한 정량적 모델을 개발하였다. 모델을 사용하여 주어진 예에서 20%의 미접종자가 완전 접종으로 전환될 경우 위험도는 55% 수준으로 감소되는 것을 보였고, 기초 감염재생산지수와 백신접종에 의한 감염위험도 감소 개선 효과를 비교하여 의학적인 관리보다 방역 측면에서의 관리가 더 큰 효과를 얻을 수 있다는 점을 제시하였다. 이를 바탕으로 백신의 종류와 확진자 발생 정도를 고려한 다양한 상황에서 적용할 수 있는 일반화 모델도 제시하였다. 이 모델을 적용하면 백신의 종류, 접종 정도, 접종 후 시간 경과에 따른 실시간 개인별 위험도를 산출할 수 있고, 이를 통해 주어진 공간의 집합 인원에 따른 위험도 관리에 이용할 수 있다.

The purpose of this study is to present an appropriate management plan as a supplement to the scientific evidence of the currently operated distancing system for preventing COVID-19. The currently being used mathematical models are expressed as simultaneous ordinary differential equations, there is a problem in that it is difficult to use them for the management of entry and exit of small business owners. In order to supplement this point, in this paper, a method for quantitatively expressing the risk of infection by people who gather is presented in consideration of the allowable risk given to the gathering space, the basic infection reproduction index, and the risk reduction rate due to vaccination. A simple quantitative model was developed that manages the probability of infection in a probabilistic level according to a set of visitors by considering both the degree of infection risk according to the vaccination status (non-vaccinated, primary inoculation, and complete vaccination) and the epidemic status of the virus. In a given example using the model, the risk was reduced to 55% when 20% of non-vaccinated people were converted to full vaccination. It was suggested that management in terms of quarantine can obtain a greater effect than medical treatment. Based on this, a generalized model that can be applied to various situations in consideration of the type of vaccination and the degree of occurrence of confirmed cases was also presented. This model can be used to manage the total risk of people gathered at a certain space in a real time, by calculating individual risk according to the type of vaccine, the degree of inoculation, and the lapse of time after inoculation.