강화학습 파라미터를 통해 알아보는 사회적 거리두기의 경제적 비용 비교 2탄

1탄에서 이어집니다

---

 Sony AI에서 작성한 논문(링크)을 참고하여 한국 코로나 상황과 거리두기 단계 등에 적용하려고 했다. 우선 확진자 데이터를 엑셀로 정리해봐야지~ 싶었는데 웬걸, 그래프로 정리해 둔 사이트들은 차고 넘치는데 데이터를 활용할 수 있도록 원본 파일을 뿌려주는 곳은 굉장히 드물었다. 

 

전 세계 데이터를 수집한 Github

 

 결국 한국에 관한 데이터를 통계청에서 찾을 수가 없어서, 전 세계 코로나 상황을 모아둔 사이트에서 한국 데이터만을 추리는 수밖에 없었다. 그래도 2020년 1월 21일부터, 바로 어제 일자까지 데이터가 업데이트 되어 있었다. 사이트는 요기

owid/covid-19-data

 

 하지만 사회적 거리두기 단계가 크게 수도권과 비수도권으로 나뉜다는 것을 보고서, 수도권 확진자 수를 찾아서 다시금 헤매야했다. 서울 확진자 수는 그래도 시 차원에서 데이터를 뿌려주고 있었다. 사이트는 요기

 

서울특별시 코로나19 자치구별 확진자 발생동향

 

 사회적 거리두기 단계는 일목요연하게 정리된 것이 없어서 난감하던 찰나에, 위키피디아에 연표처럼 정리되어 있어서 수작업으로 정리할 수 있었다(링크). 막상 정리하고 보니까, 정말 사회적 거리두기 단계 변화에 기준이라는게 있나 싶다. 

 

 

 3차 대유행이 번졌던 작년 연말부터, 다시 4차가 번진 오늘에까지 거리두기 단계는 2.5 단계로 변함이 없었다. 게다가, 작년 연말에 코로나 중환자 병상을 빠르게 확보하면서 2020년 12월 22일 122개였던 수도권 중환자 병상은, 2021년 6월 21일 505개까지 늘어났다. 중환자가 아무리 늘어도 모두 중환자실에서 커버할 수 있기에, 논문에서 설정한 보상함수에 따르면 거리두기 단계는 끊임없이 떨어져야 정상이다.

 

논문상 강화학습 보상함수

 

 그래서, 위와 같은 중환자실 요건 이외에도 총 확진자 수에 대한 항을 추가해야 할 필요성을 느꼈다. 그럼 총 세 개의 항이 될테고, 두 개씩 묶어서 교차 검증을 해주면 아래와 같은 멋들어진 그래프가 탄생할 거라는 기대가 된다.