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3.3 확진자 현황 분석
깃허브에 공유된 확진자 데이터(coronadaily)를 기반으로 필요한 데이터를 추가 수집하여 국내 시도별 COVID-19 신규 확진 데이터를 만들었다. 2020.06.20부터 보건복지부에서 발표한 시도별 신규 발생 현황을 참고했으며, 이렇게 구축한 '일간시도별확진자수' 데이터를 가공하여 국내 확진자 발생 추이를 분석한다.
관련 데이터는 해당 링크를 통해 다운로드 및 공유할 수 있다.
COVID-19의 국내 감염 현황을 확인하기 위해 국내 월별 확진자를 시각화한다.
그래프 1은 '누적 확진자 수' 데이터를 활용했다. 일별 확진자 수와 누적확진자 수를 라인 그래프와 막대그래프로 동시 구현했다. 이를 통해 누적 확진자 수가 현재 약 14000명으로 높은 수를 보여도 이는 국내 첫 감염에서부터 현재까지의 확진자 수가 누적된 값이다. 현재 하루에 양성 판정을 받는 확진자 수는 대구 집단감염이 있었던 3월에 비해 1/10 이하로, COVID-19 감염 및 확산 추세가 사그라들고 있음을 볼 수 있다. 이를 통해 누적 확진자 수가 아닌 일간 확진자 수 파악이 가능하며, 이는 곧 현황에 대한 정확한 판단을 가능케 한다.
그래프 2는 총 2개의 그래프로 구성되어 있다. 월별 확진자 추이와 월별 누적 확진자 추이를 누적막대그래프로 구현하였으며, '1-2) 누적 확진자 추이 & 2-1) 지역별 누적 확진자 수' 데이터를 시각화한 것이다.
월별 확진자 추이를 나타낸 그래프는 그래프 안의 누적 그래프의 높이를 통해 확진자 증가 추이를 알 수 있다. 예를 들어 2월과 3월의 경우 다른달에 비해 그래프의 높이가 높아 확진자의 수가 많음을 알 수 있다. 그래프 2의 2는 확진자 수가 월별로 누적된 수치를 나타낸 그래프 2의 2이다.
위와 같은 데이터를 기반으로 국내 일별 격리해제 수와 그 누적을 선그래프와 막대그래프로 동시 구현했다. 누적 확진자 수 분석과 동시에 격리해제 데이터 분석을 통해 확진자의 확진 현황과 격리해제 현황을 빠르게 파악할 수 있다.
국내 확진자 현황을 지역별로 분석한다. '데이터셋1'과 '일간시도별확진자수' 데이터를 기반으로 시각화했다.
'일간시도별확진자수'를 기반으로 지역별 일간 확진자 추이를 다이나믹 차트로 구현했다.
각 지역구 별로 하나의 라인이 되어 일간 확진자 추이를 드러낸다. 선의 움직임을 통해 특정 일자에 어떤 지역이 많은 확진자를 냈고, 어떤 지역의 확진자 수가 가장 적었는지를 파악할 수 있다. 개별 라인의 움직임을 조명할 수도 있어 개별 시도별 확진자 발생 추이를 다른 시도와 비교하여 빠르게 이해할 수 있다. 특히 3월 집단감염이 일어난 대구경북의 경우, 현재까지 위험 지역이라는 인식이 강하다. 하지만 해당 그래프를 통해 현재에는 대구경북의 확진자보다 타 시도의 확진자 발생 수치가 더 높음을 쉽게 파악함으로써, 어떤 시도가 어떤 일자에 특히 위험했는지 등을 손쉽게 분별해낼 수 있다.
'데이터셋1'을 기반으로 분석을 진행한다. 해당 데이터를 지역별로 분류한 후, 월별로 그루핑하여 차트로 구현했다.
면적으로 수치를 드러내는 해당 그래프에서는 특정 지역이 코로나 19 확진자로 인해 고통받은 시간을 쉽게 유츄할 수 있다. 예를 들어, 신천지 사태로 인해 2월과 3월에 코로나 19 확진자가 급증했던 대구의 경우 2월과 3월 그래프의 면적이 다른 달에 비해 매우 크다.
해당 다이나믹 그래프는 지역별로 시간의 흐름에 따라 누적된 확진자 수를 시각화한 결과다.
지역별로 누적 확진자 수를 파악할 수 있고, 확진자가 폭발적으로 증가하는 특정 지역의 특정 시기를 한눈에 포착할 수 있다.
‘dataset’을 통해 확진자의 비율을 알기 쉽도록 확진자를 해외유입, 지역감염자로 나누어 일별로 분석했다.
그래프 7에서는 코로나 19 확진자의 급격한 증감시기를 유추해낼 수 있다. 예를 들어, 2월말 서서히 증가하던 확진자 수가 3월 10일 1000명을 돌파하였다가 다시 감소하는 모습을 알 수 있다. 또한, 해외유입과 지역발생 확진자의 비율을 시각화하여 해외 COVID-19의 국내 유입 정도를 손쉽게 파악하고, 데이터를 기반으로 정부의 입국 관련 정책에 대한 평가를 내릴 수도 있으리라 예상된다.
‘6/24-7/24 해외 유입 확진자 데이터’를 통해 분석을 진행했다.
총 확진자 수에 비하여 해외 유입 확진자 수의 비중이 얼마나 되는지 보기 쉽게 시각화 하였다. 또한 내국인과 외국인의 비중이 각각 얼마나 되는지 그래프화하였다. 이 과정에서 해외 유입 확진자에서 내국인의 비중보다 외국인의 비중이 큼을 알 수 있었다. 유입 지역도 분류하여 시각화하였는데 이를 통해 중국외 아시아가 제일 많은 해외 유입 확진자 유입지이고, 중국이 제일 적은 확진자 유입지임을 알 수 있다.
6/24~7/24 최근 한달 동안의 확진자 구성 비율을 기간에 따라 나타내었는데 7월 20일을 기점으로 하여 상승하다 하락하는 추세임을 확인 할 수 있다.