감염위험 지역·집단 도출로 방역 효과 거둬야

사회적 거리두기, 자가격리 등 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 방역이 효과를 거두려면 도시 내 주거취약지역의 개념과 유형을 구분하고 감염위험이 높은 집단을 도출하기 위한 양적·질적 데이터를 구축해야 한다는 주장이 나왔다.

국토연구원의 김수진 국가균형발전지원센터 부연구위원은 최근 ‘주거취약지역 내 코로나19 감염위험이 높은 지역과 집단 도출을 위한 해외방법론 사례와 시사점’ 보고서를 통해 이 같이 밝히고, 주거안정성과 의료서비스 접근성 강화를 위해 유엔 헤비타트, 세계은행 등 일부 국제가구가 시행 중인 감염관리 대책을 제시했다.

주거취약지역은 물·위생시설 접근성, 주거면적, 구조적 안정성, 토지보유권, 구매 가능성, 접근성, 문화적 다양성에 따라 슬럼, 비공식주거지, 비적정주거 등으로 구분된다.

헤비타트, 세계은행 등 국제기구는 주거취약지역에 거주하는 사회경제적, 생물학적 약자를 파악하고 지원하기 위해 주거 안정성과 의료서비스 접근성을 강화하는 대책을 마련해 왔다.

구체적인 내용을 보면 단기적으로 감염위험이 높은 지역을 도출하기 위한 ‘핫스팟’을 찾고, 사회경제적 지원을 병행하면서 장기적으로 지역공동체의 회복력을 강화했다.

사회경제적 지원으로는 비상대책위원회를 공동체마다 조직해 빈곤가구의 3개월분 소득과 식료품 지원을 보장하는 의료지원 프로그램이 언급됐다. 공동체 보건의료 종사자 교육과 확대를 위한 지원금 확대, 철거 및 퇴거 임시금지명령, 기초서비스의 지속적 유지관리, 기본소득보장, 의료보건정책 등도 여기에 포함된다.

실제로 세계은행은 2m 이상 사회적 거리두기가 불가능한 ‘핫스팟’을 인구밀도와 주거면적 지표를 조합해 도출하면서 공동 이용 화장실, 수도 이용 등 지역공동체의 생활패턴도 함께 고려했다.

미국의 웹기반 데이터플랫폼 ‘폴리시맵’도 ‘코로나19 건강위험지수’를 개발해 코로나19 감염위험이 높은 집단을 특정하고자 했다. 건강위험지수는 특정 지역에서 당뇨병, 비만, 고혈압, 심장병, 만성폐쇄성폐질환(COPD)을 앓고 있는 인구수를 추정, 합산한 뒤 전체 인구수로 나눠서 각 행정구역별로 도출된다.

여기에 코로나19 감염시 입원·사망 위험이 높은 지역과 연령, 인종, 소득 등 거주민의 속성과 경제 수준도 함께 분석해 식료품 배달, 건강검진 등 특정 가구에 초점을 맞춰 서비스를 지원한다.

김수진 위원은 “효과적인 코로나19 방역을 위해 먼저 도시 내 주거취약지역의 개념과 유형을 구분하고, 실업자나 생계위기가구 등에 직접적 보조금을 지원하는 등의 전략을 함께 마련해야 한다”며 “장기적으로는 감염위험이 높은 집단을 도출하기 위해 마을공동체가 중심을 이뤄 경험과 지식을 바탕으로 양적·질적 데이터를 구축할 필요가 있다”고 제언했다.

데이터 구축을 위해선 △인구학적 데이터 △거주민 건강상태 △경제 데이터 △건강 및 사회 서비스 △공간 데이터 △사회적 데이터와 지식 △주민이 직접 구축하는 데이터 등을 포함해야 한다고도 했다.