감정이 주도하는 좀비 전염병 행동 적응 모델

초록

본 연구는 감정·인식 요인이 전염병 확산 시 개인 행동에 미치는 영향을 규칙 기반 모델(Kappa)로 구현하였다. 가상의 좀비 전염을 가정하고, 개체 간 접촉, 도시 간 이동, 공포 수준을 상황 인식에 따라 가중치로 적용한다. 의료·특수부대 투입 등 두 가지 대응책을 시뮬레이션했지만, 높은 전염력과 공포 전이로 인해 최종 생존자는 극히 소수에 불과했다. 결과는 개별 상호작용과 감정적 요인이 집단 역학을 좌우한다는 점을 강조한다.

상세 분석

이 논문은 전통적인 SIR·SEIR 모델이 놓치기 쉬운 ‘감정’이라는 비물리적 변수를 정량화하려는 시도로서, 규칙 기반 모델링(rule‑based modeling)의 장점을 잘 살렸다. Kappa 언어를 선택한 이유는 개체(agent)를 복합적인 상태와 결합 관계로 표현할 수 있기 때문이며, 이를 통해 감염 단계(감염, 잠복, 좀비 변이)와 감정 상태(공포, 냉정)를 동시에 추적한다. Gillespie 알고리즘을 이용한 stochastic 시뮬레이션은 개별 사건 발생 확률을 정확히 반영해, 작은 인구 집단에서도 우연적 변동성을 포착한다.

모델은 크게 네 가지 핵심 요소로 구성된다. 첫째, 개체는 ‘건강(H)’, ‘감염(I)’, ‘잠복(L)’, ‘좀비(Z)’ 등 여러 상태를 가질 수 있으며, 각 상태 전이는 명시적 규칙(rule)으로 정의된다. 둘째, 도시 간 이동은 ‘travel’ 규칙으로 구현되어, 이동 빈도와 거리 가중치를 파라미터화함으로써 지역 간 전파 속도를 조절한다. 셋째, 공포(panic) 수준은 ‘situational awareness’라는 변수에 비례하도록 설계되었으며, 이는 주변에 좀비가 존재하거나 감염자가 증가할 때 급격히 상승한다. 공포는 사회적 거리두기, 이동 억제, 방어 행동 등 다른 규칙에 영향을 미쳐, 감정‑행동 피드백 루프를 형성한다. 넷째, 두 가지 대응책—‘medical treatment’와 ‘special armed forces’—은 각각 감염자를 치료하거나 좀비를 제거하는 규칙으로 구현되었지만, 전염률과 공포 전파 속도가 매우 높아 실제 효과는 제한적이었다.

시뮬레이션 결과는 감정 요인이 전염병 역학에 미치는 정량적 영향을 명확히 보여준다. 공포가 급증하면 이동이 억제되고, 동시에 방어 행동이 강화돼 일시적 전파 억제가 발생하지만, 동시에 공포 전파 자체가 새로운 전염 경로가 된다. 따라서 감정은 ‘양날의 검’으로 작용한다는 결론을 도출한다. 또한, 개별 규칙의 미세 조정이 전체 시스템 거동에 큰 변화를 일으키는 ‘민감도’가 높아, 정책 입안 시 감정 관리와 커뮤니케이션 전략이 필수적임을 시사한다.