I. 서론
2019년 12월 중국 후베이성 우한에서 열과 기침 등 증상을 동반한 의문의 감염병 환자가 발생한 이후 2020년 초반 광둥성과 후난성 등 중국 내 다른 지역뿐 아니라 일부 아시아 국가와 독일 및 미국 등으로 이 감염병이 빠르게 전파되었다(Ciotti et al., 2019; Wu et al., 2020). 세계보건기구는 2020년 2월에 신종 감염병을 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) (이하 ‘코로나-19’)로 명명하였고, 동년 3월에 전 세계적 대유행(global pandemic) 단계에 접어들었음을 선언한 바 있다(Cucinotta and Vanelli, 2020).
세계보건기구에 따르면 2021년 5월 말 현재 코로나-19 확진자 수는 약 1.7억 명에 달하고, 사망자 수는 약 3.5백만 명에 이르고 있다(세계보건기구, 2021). 이 신종 감염병의 전 세계적 대유행과 맞물려 확진자와 사망자 수가 급증한 몇몇 국가의 경우 국가 간 이동제한 및 지역봉쇄 정책을 펼쳤고, 이는 필수 업종을 제외한 나머지 업종의 영업제한으로 이어지며 전 세계 및 해당 국가의 경제에 부정적 영향을 미쳤다(Chakraborty and Maity, 2020).
국내에서는 2020년 1월에 최초의 내국인 확진자가 발생하였고, 2월에 대구에서 확진자가 가파르게 증가하며 첫 사망자가 발생하였으며, 3월에 대구광역시와 경상북도 지역을 중심으로 코로나-19가 빠르게 전파되었다. 이후 소강상태에 접어들었던 신규 확진자 수는 2020년 8월에 다시 증가하였고, 동년 12월에는 전국적 대유행 단계에 접어들며 2021년 5월 말 현재 누적 확진자가 약 14만여 명에 이르고 있다(통계청, 2021).
국내에서도 신종 감염병 확산에 대응하기 위해 일부 다중이용시설에 대한 집합금지 및 5인 이상 사적모임 금지 등 강화된 사회적 거리두기를 시행해 오고 있다. 이는 국내 경제활동의 위축으로 이어지고 있으며, 전년동기 대비 국내총생산에 따르면 2020년 2/4분기부터 4/4분기까지 마이너스 성장률을 경험한 것으로 나타났다(국가통계포털, 2021).
최근 코로나-19의 대유행과 맞물린 사회·경제적 영향을 살펴보기 위해 야간에 지표를 촬영한 인공위성 영상자료가 활용되고 있다. Elvidge et al.(2020)과 Lan et al. (2021)은 중국을 대상으로 이 감염병의 대확산 이전과 대유행 시기로 구분하여 야간 인공조명 수준의 변화를 살펴본 결과 두 시기 간 인공조명 강도의 유의미한 감소를 확인한 바 있다. Liu et al. (2020)은 코로나-19 대유행 시기에 야간 인공조명 강도의 유의미한 감소와 대기질의 향상을 보고하였다.
Ghoshi et al. (2020)은 인도를 대상으로 Elvidge et al.(2020)과 같은 시기 구분을 통해 코로나-19의 전국적 대유행에 따른 지역봉쇄정책과 야간 빛세기 수준의 시공간적 변화 패턴을 제시하였다. Beyer et al.(2021)은 신종 감염병의 급격한 확산에 따라 봉쇄된 지역의 야간 조도와 전력사용량이 다른 지역에 비해 상대적으로 큰 폭으로 감소한 결과를 제시한 바 있다.
이러한 선행연구를 토대로 본 연구는 코로나-19의 전국적 확산에 따라 국내에서 발생한 야간 인공조명 세기의 시공간적 변화 패턴을 고찰하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 신종 감염병 확진자가 처음으로 급증하기 시작한 2020년 3월을 기준으로 분석 대상 시기를 구분하여 야간에 지표를 촬영한 인공위성 영상자료에 기반한 남한 전역 및 광역시도별 야간 빛세기 변화를 조사하였다.
II. 연구 자료
미국 해양대기청은 기상자료 수집을 위한 목적으로 Suomi National Polar-orbiting Partnership (SNPP) 인공위성을 운용하고 있다. 이 위성에는 휘스크브룸 방식으로 지표를 스캐닝하여 자료를 획득하는 Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) 센서가 탑재되며, 이는 지표에서 반사된 가시광 ~ 열적외 파장대역의 전자기 복사에너지를 22개 분광밴드로 기록한다(NOAA, 2014). VIIRS 센서에 의해 수집되는 Day/Night Band (DNB) 영상자료는 약 0.7㎛를 중심으로 하는 분광대역의 빛 에너지 강도를 저장하는데, 이 자료는 지표의 인공 구조물에 부착된 조명시설에서 방출된 빛세기(nighttime light, NTL)에 관한 정보를 제공하는 것으로 알려져 있다(Wang et al., 2017).
미국 해양대기청 산하 국립환경정보센터는 일 단위 DNB 자료를 기초로 약 742m 공간해상도의 각 화소에 nW/cm2/sr 단위로 빛 에너지 복사휘도를 저장한 월평균 DNB 영상자료를 공개해 왔다. 그러나 최근 월평균 DNB 영상자료는 미국 Colorado School of Mines (CSM)의 Payne Institute for Public Policy (PIPP) 내 Earth Observation Group (EOG)를 통해 일반에 공개되고 있다(EOG, 2021). 월평균 DNB 자료는 약 3000km의 관측 폭으로 서경 180°에서 동경 180°, 북위 75°에서 남위 65°에 해당하는 지표 범위를 포괄한다.
본 연구는 우리나라를 포함한 2019년 3월, 2020년 3월 및 2021년 3월 월평균 DNB 영상자료를 EOG 웹사이트(https://eogdata.mines.edu/nighttime_light/monthly/v10/)에서 다운받아 야간 조도의 시공간 변화 패턴 조사를 위해 이용하였다. 그림 1은 2020년 3월 아시아 지역을 포함한 월평균 DNB 타일 영상을 제시한 것이다. 이외에도 통계청에서 제공하는 국내 발생 코로나-19 확진자 시계열 자료를 활용하였다.
III. 연구 방법
2019년 3월, 2020년 3월 및 2020년 3월 각각의 SNPP VIIRS DNB 타일 영상에서 남한지역만을 포함한 국지 영상을 추출하였다. 그리고 코로나-19 대유행 이전 시기(2019년 3월과 2020년 3월)와 대유행 시기(2020년 3월과 2021년 3월) 간 인공조명 강도에 관한 시공간 변화 분석 이전에 다음과 같은 일련의 전처리 과정을 수행하였다.
월평균 DNB 영상자료는 일 단위로 수집한 DNB 영상자료에서 구름이 부재한 지역(cloud-free coverage)을 대상으로 제작되므로, 지역에 따라 구름이 부재한 일수가 달라질 수 있다. Elvidge et al. (2020)와 Ghoshi et al. (2020)은 지역별 인공조명 세기의 시계열 변화를 분석하기 위해 상대적으로 적은 일수의 화소를 분석에서 제외하였다. 이러한 선행연구의 방법을 준용하여 본 연구도 세 시기 영상자료를 대상으로 구름이 없는 날의 수를 확인한 후 구름 부재 일수가 상대적으로 적은 화소를 분석에서 제외하였다.
월평균 DNB 영상자료를 제작하는 과정에서 대기를 구성하는 물질과 극단파의 전자기 복사에너지 간 상호작용에 따라 매우 낮은 수준의 에너지가 배경 잡음으로 기록될 수 있으며, 이를 보정하는 과정에서 음의 복사휘도가 저장된 화소가 나타날 수 있다(NOAA, 2014). 이러한 화소는 중국뿐 아니라 한반도를 포괄한 영상에서 보고된 바 있다(Shi et al., 2014; 김민호, 2020a). 그리고 월평균 DNB 영상자료에는 미미한 양이지만 인공의 조명시설이 부재한 지역에서도 야간 조도가 기록될 수도 있다(Elvidge et al., 2017).
이는 자연적 월광이 반사되어 센서에 기록된 일종의 배경 잡음으로서 인공조명 강도의 시계열 변화 분석을 위해 제거되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 시가지가 부재한 지역을 대상으로 야간 조도에 관한 선형의 단면을 조사한 후 배경 잡음에 해당하는 복사휘도를 갖는 화소를 분석에서 제외하였다. 이뿐 아니라 월평균 DNB 영상에는 설지반사(雪地反射)에 따른 인공조명 복사휘도의 증폭 현상이 나타날 수도 있다(Levin and Zhang, 2017; 김민호, 2020a; 2020b). 그러나 과거 월간 기상자료를 살펴본 결과에 따르면 본 연구의 각 시기에 남한지역에 적설기록이 없는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구는 구름 부재 일수 및 배경 잡음과 관련한 화소를 제외한 월평균 DNB 영상자료를 분석에 활용하였다.
코로나-19 대유행에 따른 야간 인공조명 세기의 시공간 변화를 살펴보기 위해 본 연구는 2020년 3월 영상과 2019년 3월 영상 간 복사휘도 차와 2020년 3월 영상 간 복사휘도 차를 화소 단위로 도출하였다. 신종 감염병의 전국적 대확산 이전 시기와 대유행 시기 간 인공조명 강도의 시계열 변화를 분석을 위해 이 자료를 기반으로 남한 전역 및 지역별 야간 조도 변화를 경험한 화소 수의 비율을 도출하였다. 이 외에도 광역시도별 인공조명 강도의 합(sum of lights, SOL) (이하 ‘빛합계지수’)을 도출하여 지역별 야간 인공조명의 시계열 변화와 함께 그 변화에 대한 통계적 유의성을 분석하였다.
IV. 결과
그림 2는 2019년 3월, 2020년 3월 및 2021년 3월 월평균 DNB 영상자료를 구성하는 화소별 구름 부재 일수에 관한 자료이다. 그림에 제시된 바와 같이 남한지역의 각각의 영상에서 구름 부재 일수가 상이한 것을 확인할 수 있다. 2019년 3월과 2021년 3월의 경우 구름이 없는 맑은 밤이 부재한 날도 있었으나, 극히 일부 지역에 한정되어 나타났다. 이와는 달리 2020년 3월 영상에는 모든 화소에서 최소 3일 이상 구름이 부재한 날이 관측되었다. 중국을 대상으로 수행한 Elvidge et al. (2020)의 연구에서는 구름 부재 일수가 2일 이하인 화소가 다소 넓은 범위로 관측된 것과 비교하면 본 연구의 각 시기 DNB 영상자료는 구름의 영향을 덜 받은 것으로 나타났다.
월평균 DNB 영상에 나타날 수 있는 배경 잡음을 조사하기 위해 본 연구는 그림 3(a)에 나타난 바와 같이 강원도 지역 중 시가지가 부재한 지역을 대상으로 설정한 단면의 화소별 복사휘도를 추출하여 분석하였다. 그림 3(b) ~ 그림 3(d)에 나타난 바와 같이 2019년 3월, 2020년 3월 및 2021년 3월 각각에서 0.9nW/cm2/sr 이하의 인공조명 강도가 확인되었다. 이에 본 연구는 1nW/cm2/sr를 배경 잡음 임계값으로 설정하여 그 이하의 인공조명 세기를 갖는 화소를 분석에서 제외하였다.
그림 4는 전처리가 수행된 영상자료를 대상으로 코로나-19의 전국적 확산 이전과 대유행 시기 각각에서 야간 조도가 증가하거나 감소한 화소의 공간분포를 나타낸 것이다. 남한 전역을 대상으로 두 시기 간 인공조명 강도의 변화에 관한 뚜렷한 차이를 찾아보기 어려웠다. 빛세기 변화를 경험한 화소의 비율 분석에 따르면 2019년 3월과 2020년 3월 사이 강도가 증가한 화소의 비율은 약 60%로 나타났고, 2020년 3월과 2021년 3월 사이에는 동일 화소의 비율이 약 56% 수준이었다. 그러나 이를 지역별로 살펴보면 인공조명 세기 변화에는 비교적 현저한 차이를 확인할 수 있다.
지역별 총 화소에 대한 빛세기 증가 화소와 감소 화소의 비율은 그림 5와 같다. 코로나-19가 전국적으로 확산하기 이전인 2019년 3월과 2020년 3월 사이에는 강원도를 제외한 모든 지역에서 인공조명 강도가 증가한 화소의 비율이 감소한 화소 비율보다 높았다(그림 5(a)). 특히 서울특별시, 인천광역시 및 세종특별자치시에 속하는 약 70% 이상의 화소에서 야간 인공조명 세기가 증가하였다. 이외에도 충청북도, 경기도, 울산광역시, 광주광역시 순으로 야간 조도가 증가한 화소의 비율이 높았다.
코로나-19가 전국적으로 대유행한 2020년 3월과 2021년 3월 사이에는 이전 시기와 다른 지역별 패턴이 나타났다(그림 5(b)). 즉 인공조명 강도가 감소한 화소의 비율이 대체로 높아졌으며, 증가율이 감소율보다 높은 수준이라 하더라도 이들 간 차이가 낮아진 경향성을 보였다. 그러나 강원도와 제주특별자치시의 경우 다른 지역과 달리 대유행 이전보다 증가율과 감소율 간 차가 커진 것을 확인할 수 있었다. 서울특별시, 전라북도와 인천광역시는 신종 감염병 대유행 시기에 야간 조도가 감소한 화소가 많아졌으며(각각 60.2%, 55.4%, 52.4%), 이들 지역에서는 감소율이 증가율보다 높았다.
본 연구는 대확산 이전 시기와 대유행 시기 각각에서 지역별 전년 대비 빛합계지수의 변화율을 분석하였다. 그림 6은 2019년 3월 대비 2020년 3월과 2020년 3월 대비 2021년 3월의 지역별 빛합계지수의 변화 패턴을 제시한 것이다. 2019년 3월과 2020년 3월 사이 빛합계지수 변화는 화소 수 기반 증가율과 유사했으나, 2020년과 2021년 사이에는 대부분 지역에서 빛합계지수의 감소 현상이 관찰되었다.
전라북도와 인천광역시가 각각 11.9%와 10.1%로 다른 지역에 비해 큰 폭의 감소율을 경험하였으며, 세종특별자치시와 대전광역시 순으로 감소율 폭이 큰 것을 확인하였다(각각 9.3%와 8.3%). 서울특별시와 경기도의 빛합계지수는 코로나-19 대유행 시기에 각각 약 6.6%와 5.5% 낮아졌다. 이와는 달리 강원도와 제주특별자치도는 같은 시기에 인공조명 세기가 증가하였다(각각 13.6%와 3.1%).
지역별 빛합계지수 차는 그림 7과 같다. 코로나-19 대유행 시기에 발생한 빛합계지수 변화는 같은 시기 야간 빛세기 증감률과 유사한 패턴이었다. 그러나 2020년 3월과 2021년 3월 간 빛합계지수 차는 경기도에서 가장 큰 폭으로 나타났으며, 다음으로 전라북도, 인천광역시와 서울특별시 순이었다. 이들 지역의 인공조명 강도의 감소 폭은 다른 지역에 비해 높은 수준이었다. 이와는 달리 강원도와 제주특별자치도의 빛합계지수는 증가하였다.
그림 8은 2020년 3월과 2021년 3월 사이 발생한 지역별 코로나-19 누적 확진자 현황을 제시한 것이다. 2020년 초반에 코로나-19 확진자가 급증한 대구광역시를 제외하면 서울특별시, 인천광역시와 경기도의 누적 확진자는 다른 지역에 비해 높은 수준이다. 이들 지역에는 2020년 12월부터 급증한 코로나-19 확진자 수에 따라 다른 지역보다 강화된 사회적 거리두기 단계가 적용되고 있다.
빛합계지수 시계열 변화와 코로나-19 누적 확진자의 관계를 고려하여 본 연구는 서울특별시, 인천광역시와 경기도 각각의 지역을 대상으로 감염병 대유행 이전과 대유행 각각의 시기를 대상으로 두 연도 간 인공조명 세기 산포도를 도출하였다(그림 9). 산포도의 기울기를 살펴보면 세 지역 모두 대유행 이전 시기인 2019년 3월과 2020년 3월 사이에는 야간 조도 관계에 큰 변화가 없었으나, 대유행 시기인 2020년 3월과 2021년 3월 간에는 야간 빛세기 관계가 낮아진 것을 확인할 수 있었다.
V. 논의
본 연구는 남한지역을 대상으로 2020년 3월을 기준으로 코로나-19 유행 이전 시기(2019년 3월 ~ 2020년 3월)과 코로나-19 유행 시기(2020년 3월 ~ 2021년 3월)로 구분하여 야간 인공조명 강도의 시공간 변화를 살펴보았다. 이를 위해 월평균 야간 조도에 관한 자료인 2019년 3월, 2020년 3월 및 2021년 3월 SNPP VIIRS DNB 영상자료를 활용하였다.
빛합계지수 분석에 따르면 남한 전역에서 신종 감염병 대유행 이전 시기에는 인공조명 세기가 대체로 증가하는 경향성이 나타났으나, 전국적 대유행 시기에는 야간 조도가 낮아지는 추세를 보였다. 특히 2020년 3월과 2021년 3월 사이에 경기도, 서울특별시, 인천광역시 등 수도권 지역의 빛합계지수가 다른 지역보다 큰 폭으로 감소하였다. 표 1은 수도권 각 지역의 코로나-19 대유행 이전 시기와 대유행 시기 각각을 대상으로 화소 단위 인공조명 강도에 관한 Kendall 순위상관분석의 결과를 제시한 것이다. 유의수준 5%에서의 검정 결과에 따르면 2019년 3월과 2020년 3월 간 상관관계보다 신종 감염병이 유행한 시기의 상관관계가 낮아진 결과는 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다.
표 1.
수도권 각 지역의 화소별 인공조명 세기에 대한 상관성 분석 결과
| 구분 | 서울특별시 | 경기도 | 인천광역시 |
| 2019년 3월과 2020년 3월 | τ = 0.87, p = 0.000 | τ = 0.89, p = 0.000 | τ = 0.90, p = 0.000 |
| 2020년 3월과 2021년 3월 | τ = 0.74, p = 0.000 | τ = 0.83, p = 0.000 | τ = 0.87, p = 0.000 |
표 2는 2019년 3월, 2020년 3월과 2021년 3월의 수도권 지역별 야간 조도 평균과 두 시기 간 평균 비교에 관한 Wilcoxon 순위합 검정 결과를 제시한 것이다. 유의수준 5%에서 수행한 검정 결과에 따르면 서울특별시와 경기도는 각 비교 대상 시기 간 평균에 통계적으로 유의미한 차이가 나타난 것으로 확인되었다. 이와는 달리 인천광역시의 경우 2020년 3월과 2021년 3월 평균 차는 통계적으로 유의하지 않았다.
표 2.
수도권 각 지역의 화소별 인공조명 세기의 평균 차 분석 결과
본 연구는 코로나-19가 대유행한 2019년 3월과 2020년 3월 간 광역시도별 빛합계지수 차와 2020년 3월과 2021년 3월 간 빛합계지수 차의 통계분석을 위해 Wilcoxon 부호순위 검정을 수행하였다. 유의수준 5%에서의 검정결과에 따르면 두 시기 간 지역별 빛합계지수에는 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다(V = 435018, p = 0.000).
신종 감염병 대유행과 야간 인공조명 강도의 변화 간 관계를 살펴보기 위해 본 연구는 2020년 3월과 2021년 3월 사이에 발생한 지역별 빛합계지수 차와 코로나-19 누적 확진자 간 산포도를 도출하였다. 그림 10에 나타난 바와 같이 지역별 신종 감염병의 누적 확진자 수와 빛합계지수 변화는 대체로 부적 관계에 있다고 볼 수 있다.
특히 경기도는 인공조명 세기 감소와 함께 누적 확진자 증가를 경험하였으며, 이러한 추세는 인천광역시나 대구광역시에서도 찾아볼 수 있다. 서울특별시의 경우 감염병 누적 확진자 수는 가장 많았으나 빛합계지수 감소 폭은 경기도보다 적은 수준이었다. 전라북도의 경우 코로나-19 누적 확진자 수는 적었으나 인공조명 수준이 크게 낮아졌다. 지역별 빛합계지수와 누적 확진자 간 Kendall 순위상관계수 τ는 –0.34, 추세선 기울기는 –0.62로 나타났다. 그러나 유의수준 5%에서의 검정 결과에 따르면 두 변수 간 선형의 상관성을 충족하기 어려웠다(T = 45, p = 0.063).
지역별 인공조명 세기의 변화는 코로나-19 대유행에 따른 경제위축 이외에도 다른 요인의 영향을 받을 수도 있다. 예를 들어, 강원도나 제주특별자치도는 관광객의 방문 수에 따라 이들 지역의 야간 빛세기에 변화가 나타날 개연성이 존재한다. 제주특별자치도의 경우 2020년 3월에 비해 2021년 3월의 빛합계지수가 증가했는데, 같은 기간 동안 입도한 관광객은 약 85.8% 증가하였다(제주특별자치도, 2021).
따라서 지역별 야간 인공조명 변화에 코로나-19 관련 변수 외에 다른 변수의 모색 필요성이 제기된다. 이뿐 아니라 SNPP VIIRS DNB 영상은 시계열 자료의 성격이 짙으므로 향후 연구에서는 시계열 모형의 설정과 분석을 포함한 방법론의 수정도 이루어져야 할 것으로 보인다.
VI. 결론
본 연구는 국내에서 신종 감염병인 코로나-19가 발생하기 이전 시기(2019년 3월과 2020년 3월)와 전국적 대유행 시기(2020년 3월과 2021년 3월)로 구분하여 월평균 인공조명 강도에 관한 SNPP VIIRS DNB 영상자료의 분석 결과를 비교하였다. 야간 빛세기는 신종 감염병의 누적 확진자가 많이 발생한 수도권 지역에서 큰 폭으로 감소하였으며, 이에 대한 통계적 유의성은 상관성, 평균 비교 분석을 통해 확인되었다.
중국과 인도를 대상으로 수행한 각각 중국과 인도를 대상으로 수행한 Elvidge et al. (2020)과 Ghoshi et al. (2020)에 따르면 코로나-19의 대유행 시기에 인구 규모가 큰 지역일수록 인공조명 수준이 더 큰 폭으로 감소하였다. 이는 본 연구의 결과와도 일치하며, 이를 고려할 때 야간 지표의 인공물에서 복사되는 조도는 감염병 대유행에 따른 경제활동 위축을 설명할 수 있는 공간적 대안자료로서의 성격을 지닌다고 볼 수 있다. 그러나 야간 조도의 변화에 영향을 미칠 수 있는 다른 요인과 함께 SNPP VIIRS DNB 영상자료의 시계열 특성을 고려하여 정교한 모형의 설정 및 분석이 향후 연구에서 적용되어야 할 것이다.
