KMCRIC

비행기에서의 바이러스 감염을 예측할 수 있는 새로운 모델링 기법

미국 플로리다 주립대학(Florida State University)과 웨스트 플로리다 대학(University of West Florida)의 연구진은 비행기에서 발생하는 바이러스 감염을 예측할 수 있는 새로운 모델링 기법을 개발했다.

비행기는 세균이 많기로 유망하다. 이번 연구는 COVID-19 등과 같은 전염성 감염 발생을 증가시키는 항공 여행을 위해 수행되었다. 항공사는 비행기 탑승 시 여러 구역을 사용하며, 사람들은 서로 매우 가깝게 있고, 다른 많은 사람들과 동일한 공간을 함께 활용한다.

이번 연구진은 비행기의 질병 확산 위험을 줄이기 위한 절차로 보행자 역학 모델이라는 새로운 연구를 수행했다.

과학자들은 그동안 분자 동역학 시뮬레이션의 원자와 유사한 점 입자로 각 개인을 처리하는 사회력 모델(social force model)인 SPED(Self Propelled Entity Dynamics)을 활용해서 이런 연구를 수행해 왔다. SPED 모델은 분자 동역학 시뮬레이션의 원자를 사람으로 대체해서 만들어졌다.

SPED 모델을 사용해서 2015년 에볼라 발병 위험이 분석되었다. 그러나 SPED 모델은 속도가 느려서 시기적절한 결정을 내리기가 어려웠다. COVID-19와 같은 빠른 확산을 보이는 상황에서는 신속한 결정을 내려야 하는데 이 모델은 이것이 불가능했다.

그래서 이번 연구진은 훨씬 더 빠른 처리 속도를 가지면서 SPED와 유사한 시뮬레이션을 할 수 있는 모델을 개발하기로 결정했다. 그래서 CALM(Constrained Linear Movement Model)이 개발되었다. CALM은 SPED와 유사한 결과를 생성했지만 SPED보다 거의 60배 더 빠른 처리 속도를 보였다.

연구진은 다양한 가능성을 다루기 위해 가능한 한 많은 시나리오를 만들었다. 그래서 세 개의 다른 유형의 비행기를 대상으로 하선 시간을 조사함으로써 이 모델을 검증했다. 단일 시뮬레이션은 다양한 사람 움직임 패턴을 포착하지 않기 때문에 1,000개의 서로 다른 수치 조합으로 시뮬레이션을 수행했고, 이것을 경험적 데이터와 비교했다. 이 시뮬레이션 계산 시간은 1.5분 이하로 낮출 수 있었고, 이것은 COVID-19와 같은 긴급 상황에 사용할 수 있을 것으로 밝혀졌다.

평균 하루에 약 100,000번의 항공편이 운행하고 있다. 비행 횟수가 매우 많기 때문에 감염 확률이 매우 낮을 경우에도 감염이 많이 발생할 수 있다.

현재, COVID-19의 감염자는 2.5명을 전염시키는 것으로 알려졌다. 그러나 다수의 사람들은 슈퍼 전파자에 의해서 감염되고 있다. 따라서 이런 극단적인 사건까지 모델링으로 추측하기는 어렵다. 대신에 이번 연구는 비행기 탑승 절차나 절차적 옵션 등에서의 취약점을 식별하려고 노력하고 있다.

6피트(약 1.8 m) 이상 떨어져 있어도 여전히 바이러스에 감염될 위험이 있다. 이것은 공기 흐름이나 배기구를 통한 바이러스 이동 때문에 발생하는데, 이런 모든 요소들을 모델링에 포함할 수 있다면 더 정확한 예측이 가능할 것이다.

관련연구자: Mehran Sadeghi Lahijani, Ashok Srinivasan

관련기관: Florida State University, University of West Florida

과학기술분류: 보건의료, 정보/통신

본문키워드(한글): 바이러스, 모델, 바이러스 감염, 비행기

본문키워드(영문): virus, model, virus infection, airplane

원문언어: 영어

국가: 미국

원문출판일: 2020-03-05

출처: https://phys.org/news/2020-03-virus-airplane.html