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ISSN : 2287-7991(Print)
ISSN : 2287-8009(Online)
Journal of the Preventive Veterinary Medicine Vol.36 No.4 pp.196-201
DOI :

The 2010/2011 foot-and-mouth disease epidemic in Republic of Korea: daily risk of infection and a survival analysis

Oun-Kyong Moon, Han Kim, Hachung Yoon, Soon-Seek Yoon, Youn-Ju Kim, Sung-Hwan Wee, Byounghan Kim
Animal, Plant and Fishery Quarantine Inspection and Agency
Received 06 December 2012, accepted 15 December 2012.

Abstract

The outbreak of Foot-and-Mouth disease (FMD) on 2010/2011 was the largest scale occurred in Republic of Korea.From 28th of November 2010 to 21st of April 2011, during 145 days 3,784 farms were confirmed positive to FMD. During theepidemic, 5 types of farms raising cloven-hoofed animals were affected: beef cattle, dairy cattle, swine, goats and deer. Themost seriously affected farm type was swine farms. The first infection was reported from the complex of swine farms inAndong-si, Gyeongsang buk-do. In Gyeongsang buk-do, beef cattle farms are densely located and Gyeonggi-do has lots ofdairy cattle farms and swine farms. These distinct characteristics of areas took important role to make different patterns ofoutbreaks. Therefore, even the index case was started from complex of swine farms, many beef cattle farms were alsoinfected in Gyeongsang buk-do. The most damaged species in this epidemic was swine, as approximately 20% of total swinefarms were affected at the end of the epidemic in the Republic of Korea. Previous works on epidemiological analysis describingthe infectious disease have focused on the results such as the percent of damaged farms and animals. However, inthis study, we describe the temporal patterns of FMD outbreaks in the course of the 145 days of the epidemic period accordingto the different farms types. Furthermore we analyze the correlation between major issues of the epidemic and theoutbreak pattern, considering the distinct characteristic of the area.

04 42 윤하정.pdf640.5KB

서 론

구제역은 현재 지구상에서 발생하는 전염성 질병 중 가장 빨리 전파되며, 큰 피해를 유발하는 우제류 동물의 전염병이다 [13]. 구제역은 Picornaviridae 바이러스과의 Aphthovirus 속에 속하는 구제역 바이러스 감염에 의하여 발생하며, 구제역 바이러스는 항원성이 다른 7개의 혈청형으로 구분된다 [3, 5, 8]. 2010년 11월 28일 경상북도 안동시에 위치한 양돈농가 5개소로 구성된 한 양돈 단지에서 구제역 의심 증상이 신고되었다. 정밀검사 결과, 다음날인 11월 29일 구제역 양성이 확인되었고, South East Asia (SEA) O형으로 판명되었다 [9]. 우리나라 역사상 최대 규모의 구제역 유행이 이때부터 2011년 4월 21일까지 전국 74개 시 · 군의 우제류 가축 사육 농가 3,748개소(한육우 1,425; 젖소 509; 돼지 1,727; 염소 44; 사슴 43)에서 양성이 확인되었다 [3, 14]. 2010년 12월 중순까지의 발생은 최초 발생 농장이 위치한 안동과 인근의 예천, 영양, 영주, 봉화, 영덕, 의성 등 주변지역에만 국한되었다. 그러나 12월 14일 동일한 축주가 운영하는 경기도 양주와 연천에 위치한 2개 양돈장에서 동시에 의심축이 발견되었고, 두 농장 모두 양성으로 확인되었다. 이후 파주, 연천 등 경기도 북부지역을 중심으로 인근의 고양, 가평, 양주, 포천으로 확산되었으며, 12월 21일부터는 강원도 지역에서도 양성 농가가 확인되었다. 경상북도의 최초 발생 지역에서도 2011년 1월 중순까지 양성 농가가 지속적으로 확인되었으며, 이후 2월말까지 산발적으로 이어졌다. 2010년 12월 25일 발생 지역의 소 사육 농가부터 구제역 긴급 백신 접종을 시작하였으며, 2011년 1월 6일부터는 돼지 사육 농가에도 백신 접종을 시작하였다. 백신 수급의 한계 때문에 돼지 사육 농가에서는 종돈과 모돈에 우선적으로 백신 접종을 실시하고, 비육돈에는 10일 정도 후에 접종하였다. 2011년 1월 중순부터는 전국의 소 및 돼지 농가를 대상으로 접종지역이 확대되었고, 2011년 2월 26일까지 전국의 소 및 돼지 사육 농가에 1차 및 2차 백신 접종이 완료되었다. 전국적인 백신 접종이 실시된 1월 말부터는, 양성농장에서 사육되는 전두수를 살처분하는 대신에 감염된 개체 및 일부 동거축만 매몰처분하였다 [3, 5]. 

질병 유행에 대한 정확한 기술은 질병 발생의 역학적 특성을 올바로 이해하는데 도움을 주며, 질병에 대한 정확한 정보는 질병에 효과적으로 대응할 수 있도록 과학적 근거를 제공한다. 우리나라 2010/2011 구제역 유행은 돼지 사육 농가에서 처음 확인되었고, 마지막 발생 농가도 양돈장이었으며, 양성 농가수도 돼지 사육 농가에서 가장 많았다. 한육우 사육 농가의 구제역 양성 확인건수도 돼지 양성 농가수와 비교될 만 하였다. 단순히 질병 유행 종식 후의 피해 상황 통계를 근거로 질병 유행의 영향을 가늠할 수 있다. 이와 더불어, 질병 발생의 위험이 있는 위험집단의 특성을 고려하고, 전염병 유행 기간 중의 경과 양상을 이해한다면 질병의 전파 · 확산 양상에 대하여 보다 세부적인 정보를 얻을 수 있을 것이다. 정보가 상세할수록 질병 전파 · 확산과 연관된 문제를 찾아내고, 해결을 위한 여러 가지 가설을 세우고 검증하는데 도움이 될 것이다. 이 연구에서는 지난 2010/2011년 겨울의 145일간의 구제역 유행이 우리나라 우제류 가축 사육 농가에 미친 영향을 1일 단위로 기술하였다. 

재료 및 방법

이 연구에서 사용된 가축 사육 농가수 및 사육두수는 통계청의 국가통계포털(http://kosis.kr)에서 분기 단위로 제공하는 가축사육동향(한육우, 젖소, 돼지)과 2010년 농림수산식품통계연보(한육우, 젖소, 돼지, 사슴, 염소)에서 발췌하였다 [5]. 농가수준의 일별 감염 위험도는 농가의 사육 형태별로 구제역에 아직 감염되지 않은 우제류 사육 농가수(분모) 중 해당 날짜에 새로 감염된 농가수(분자)의 형태로 산출하였다. 구제역 바이러스에 아직 감염되지 않은 우제류 사육 농가수는 구제역 유행 전의 사육 농가수에서 매일 발생 농가수와 전두 수 매몰된 농가수를 차감하면서 산출하였다 [3]. 일별 감염위험도를 누적하면서 구제역 유행 전의 사육 농가수 대비 구제역에 아직 감염되지 않은 농가수를 백분율로 나타내고 꺾은선 그래프로 표현하였고, 이를 생존곡선으로 정의하였다 [4, 10]. 구제역 양성 검출 및 매몰 현황은 농림수산식품부 및 농림수산검역검사본부(당시 국립수의과학검역원)의 일일 상황보고서에서 제공받았다. 일정 기간 동안의 발생률(Incidence Rate, IR)은 해당 기간 동안 일단위로 구제역 바이러스에 아직 감염되지 않은 농가수를 모두 더한 farm-days at risk를 분모로, 해당 기간 동안 감염된 것으로 추정된 농가수를 분자로 계산하였다. 구제역 양성 농가의 감염일은 임상 증상, 축종별 잠복기, 구조단백(Structured Protein, SP) 및 비구조단백(Non-Structured Protein, NSP) 항체 검출 내역 등을 감안하여 추정하였다. 발생률을 축종 및 기간에 따라 구분하여 산출하고, 기간별로 전체 우제류 사육 농가수 중 한육우 · 젖소 · 돼지 · 사슴 · 염소의 사육 농가수가 각각 차지하는 상대 빈도를 고려하여 전체 우제류 사육 농가의 발생률을 통합한 값을 산출하고 표준화 발생률(Standardized Incidence Rate)로 정의하였다. 발생률은 최초 발생 농장 검출, 최초 유행지역인 경상북도 안동시 일대를 벗어난 경기도 양주 · 연천 지역에서 구제역 발생 확인, 예방 접종 시작, 발생건수 감소 시작 등의 중요 사건을 기준으로 구분된 기간에 대하여 산출하였다. 최초 발생 농장이 검출되기 전을 초기 전파 · 확산 기간으로 규정하고, 이 기간의 발생률은 분모로 하여 각 기간의 발생률을 비(ratio)의 형태로 나타내었다. 이를 상대 위험도(Relative Risk, RR)로 정의하였다. 산출된 발생률, 표준화 발생률, 상대 위험도에 대한 95% 신뢰구간을 각각 계산하였다. 

결 과

2010/2011년 겨울 4개월여 동안 구제역 유행은 우리나라 주요 우제류 축산 농가수 및 사육두수의 감소를 가져왔다. 구제역 유행에 의하여 가장 많은 영향을 받은 축종은 돼지이며, 2011년 1사분기에는 2010년 3사분기와 비교하여 농가수의 22.3%, 사육두수의 28.8%가 감소하였다. 그 다음으로 젖소, 한육우 순으로 영향을 받았다. 1990년대 이후 우리나라 우제류 가축 사육 농가수는 지속적으로 감소하는 추세를 보이고 있으며, 2010년 구제역 발생 이전 5년간 (2006년 1사분기부터 2010년 4사분기까지)의 분기간 평균 감소율은 사육 농가수 기준으로 한육우 0.5%, 젖소 1.4%, 돼지 1.8% 이었다. 구제역 발생 전(2010년 4사분기)과 후 (2011년 1사분기)의 우제류 가축 사육 농가수 및 사육두수의 감소폭은 이전 5년간과 비교하여 한육우 사육 농가수는 유사한 정도이었지만 젖소 사육 농가수는 4.3배, 돼지 사육 농가수는 12.4배나 많았다. 한편 우제류 가축 사육두수는 사육 농가수보다 더욱 큰 폭으로 변동하였다 (Table 1). 

Table 1. The change of livestock statistics affected by the 2010/2011 FMD epidemic

우리나라 전체 축종별 사육 농가수, 구제역 유행이 시작 이후 감염 농가수 및 매몰 농가수를 고려한 일별 농가 수준의 감염 위험도 그래프는 전체 축종 및 축종별로 분류했을 때 모두 종모양을 나타내었다. 유행 초기에는 감염 위험도가 급격히 상승하였으나, 최고점에 달한 후 감소할 때는 완만한 기울기를 보이는 양상은 모든 축종에서 동일하였다. 그러나 최고점에 이를 때까지의 시간, 최고점의 높이, 최고점 이후 발생이 종료될 때까지 시간 등은 축종에 따라 차이를 보였다. 한육우에서는 특이하게 2010년 12월 초에 한번 위험도가 봉우리 모양을 보였고, 이후 1월 중순에 12월 봉우리보다 최소 2배 높은 위험도를 보이고 급격히 감소한 이후 2월 중순까지 점차적으로 줄어들었다. 12월 중순까지 전체 축종을 통합한 위험도에 한육우에서 도출한 값이 대부분을 구성하였고, 그 이후에는 1월 초순~중순까지는 한육우, 1월 중순에는 돼지에서 도출된 값이 가장 크게 기여하였다. 전체 위험도의 산출에는 한육우와 돼지 사육 농가의 위험도가 가장 많은 부분을 기여하였다. 한육우와 돼지에서는 최고점에 달할 때 매일 10,000 사육 농가당 약 2~3 농가가 감염될 정도였지만, 젖소에서는 가장 감염이 많이 일어났던 시기에도 10,000 농가당 1개소 미만의 감염 위험도를 보였다. 한육우 사육 농가에서의 감염 위험도가 가장 먼저 증가하기 시작하였으며, 이어서 돼지와 젖소 사육 농가의 위험도가 증가하기 시작하였다. 그러나 한육우와 젖소 사육 농가의 감염이 유사한 시기에 종결된데 반하여, 돼지 사육 농가에서의 감염은 2011년 3월까지 지속되었다 (Fig. 1). 

Fig. 1 Daily risk of infection per 10,000 farms during the 2010/2011 FMD epidemic for beef, dairy cattle and pig farms.

구제역 유행기간 동안의 축종별 사육 농가수 감소 양상을 나타내는 생존곡선에서도 가장 먼저 한육우 사육 농가가 영향을 받은 것을 볼 수 있다. 유행 초기의 양상을 확대한 왼쪽 아래에 있는 그래프에서는 돼지 사육 농가의 생존율이 가장 급격히 감소한 점을 볼 수 있다. 구제역 유행 초기에는 한육우 사육 농가의 생존율 감소 추세가 젖소보다 더 급격하였으나, 1월 초부터는 젖소 사육 농가의 감소가 한육우보다 더 많았고 더욱 낮은 생존율을 기록하게 되었다. 돼지 사육 농가는 2월말, 젖소는 1월말 이후 생존율 감소가 거의 없었다. 이들 두 축종에 비하여 한육우, 염소, 사슴 사육 농가의 생존율은 2011년 1월 중 가시적으로 감소하였고, 그 이외의 기간에는 거의 변화가 없었다 (Fig. 2). 

Fig. 2 Farm-level survival curves for 5 types of cloven-hoofed animals during the 2010/2011 FMD epidemic.

우제류 가축 사육 농가가 정해진 기간 동안 구제역 바이러스에 감염될 위험을 나타내는 발생률(Incidence Rate, IR)을 축종과 기간에 따라 구분했을 때 가장 높은 값은 돼지에서 2011년 1월 8일~1월 28일 사이의 기간 동안 산출되었으며, 해당 기간 동안 돼지 사육 농가 10,000 농가당 매일 109.3 (95% 신뢰구간 105.02~115.83) 농가가 구제역 바이러스에 감염되었다. 축종별로는 돼지에서 가장 높은 수치를 보였으며, 젖소, 사슴, 한육우, 염소 사육 농가 순으로 감소하였다. 다만 2010년 12월 15일부터 2011년 1월 7일까지 기간에는 젖소 사육 농가의 발생률이 돼지 사육 농가보다 높았다. 전체 축종의 발생률을 통합한 표준화 발생률은 2011년 1월 8일~1월 28일 사이 기간에서 가장 높았으며, 이 기간 동안 우리나라 우제류 사육 농가 10,000농가당 매일 6.93 (95% CI 6.54~7.05) 농가에서 구제역 바이러스 감염이 일어났다. 이 기간 동안의 발생률은 구제역이 초기에 전파 · 확산되던 시기인 최초 발생 농가 검출 전 시기와 비교할 때 22.72 (95% 신뢰구간 21.59~23.92)배 높았다. 바로 이전 시기인 2010년 12월 15일부터 2011년 1월 7일까지의 발생률은 두 번째로 높았으며, 초기의 18.7 2(95% 신뢰구간 17.15~ 20.43)배였다 (Table 2).  

Table 2. Incidence rate (IR) of FMD infection at farm level, by farm type and standardized IR based on the number of farms, and the relative risk compared to the initial phase of the epidemic Unit : 10,000 farms

고 찰

생존분석 기법은 연구대상 개체들이 연구에 참여하는 개별적인 기간을 고려하면서 관찰 중단, 최종적인 사건 발생 여부 및 시점 등 세부정보를 최대한 이용한다는 장점을 가지고 있다[2]. 수의학에서는 네덜란드의 1997/1998년 발생한 돼지열병의 역학적 특성 기술에 생존분석기법을 적용한 사례가 있다. 적용된 방역조치에 따라서 지역별로 시간의 경과에 따라 농가수준의 발생률에 큰 차이가 있었음을 밝혀내었다. 모돈 사육두수가 많은 돈군, 차량 방문이 많은 농장, 사육밀도가 높은 돈군, 사육두수가 많은 농장에서 돼지열병 발생률이 높았다 [1]. 이 연구에서는 우리나라의 145일간의 구제역 유행 기간 동안 1일 단위의 우제류가축 사육 농가 변동 양상을 표현하기 위하여 생존분석기법을 적용하였다. Kaplan-Meier 생존분석법과 같이 양성 농가가 확인되는 시점과 중도절단을 표현하지 않은 이유는 [2] 구제역 발생에 대한 데이터베이스가 1일 단위로 업데이트 되었고, 전국의 우제류가축 사육 농가를 대상으로 145일간의 구제역 유행 양상을 1일 단위로 분석하였기 때문이다. 매일 수십개의 양성 농가가 새로 검출되는 상황에서 계단식 표현은 시각적인 이해에 도움이 되지 않는다고 판단되었다. 또한 예방적으로 매몰되었으나 정밀 검사 결과 음성으로 판명된 농가와 폐업 농가수를 우리나라 전체 우제류 사육 농가수에 대한 상대빈도로 나타내면 매우 작은 값을 나타내었기 때문이다. 2010/ 2011년 우리나라 구제역 유행은 시간의 경과에 따라 발생 지역의 주요 사육 축종에 영향을 받았다는 역학적 특성을 보이고 있다. 2010년 4분기를 기준으로 가장 많은 우제류 가축 사육 농가가 있는 지역은 한육우는 경상북도 (21.5%), 젖소는 경기도 (35.9%), 돼지는 충청남도 (17.2%) 이었다. 돼지 사육 농가는 또한 경기도에도 14.7%가 위치하고 있었다 [11]. 2010/2011년 구제역 발생은 경상북도 안동시의 양돈단지에서 처음 확인되었지만, 발생 초기의 양성 농가는 주로 인근의 한육우 사육 농가이었다. 그 이유의 하나로 경상북도에 우리나라에서 가장 많은 수의 한육우 사육 농가가 있다는 점을 들 수 있다. 젖소 및 돼지 사육 농가가 많은 경기도로 질병이 전파되면서 돼지와 젖소 농가에서의 양성 확인 건수가 증가한 점도 같은 맥락에서 해석할 수 있다. 

구제역 백신은 아직 감염되지 않은 동물에 접종할 경우 바이러스에 대한 감수성을 감소시키고 면역력을 증가시키지만, 바이러스에 이미 감염된 동물에서 바이러스 배출을 전적으로 차단할 수는 없고, 바이러스 배출을 감소시킬 뿐이라고 알려져 있다 [6, 7]. 2010/2011년 우리나라 구제역 유행 시 관찰된 임상증상에 대한 연구에서는 구제역 백신을 접종받았더라도 일단 감염된 동물에서는 임상증상 발현도 접종받지 않은 경우와 차이가 나타나지 않았다는 점을 밝혀내었다 [14]. 2010/2011년 구제역 유행 시 긴급 백신 접종을 실시한 이유는 임상 증상 발현감소보다는 바이러스의 전파 · 확산을 감소시키려는 목적이었고, 이 때문에 초기에 발생 지역을 위주로 백신 접종을 시작하였다. 발생 지역에서도 발생 농가 주변에만 백신을 접종하는 것보다 일정 범위 내 전체 농가 대상의 접종이 효율성이 더 높았다는 연구 결과가 알려져 있다 [6, 7, 12]. 이러한 과학적 근거에 기반하여 점차적으로 접종 대상 지역을 확대하였으며, 결국 우리나라 우제류 가축 사육 농가들이 구제역 바이러스에 대항할 수 있는 집단 면역 수준을 확보할 수 있었다. 다만 2011년 1월 중순, 발생 위험이 최고에 달한 이후부터 주로 돼지 사육 농가에서 양성축이 확인되었던 이유는 돼지 사육 농가에서 백신 수급문제로 종돈 · 모돈에 먼저 접종한 후 비육돈에 접종할 때까지 시간차가 있었기 때문으로 생각된다. 농장에 유입된 바이러스의 감염 및 돈군 내 전파 · 확산을 방어할 수 있는 충분한 집단 면역수준에 도달할 때까지 시간이 필요하였다. 

이 연구에서는 우리나라 역사상 최대 규모로 기록된 2010/ 2011년 구제역 유행의 역학적 특성을 사육 형태별로 시간의 흐름에 따라 기술하였다. 유행 지역의 우제류 가축 사육 현황 및 농가 형태에 따라 주된 발생 축종도 차이를 보였다. 엄격한 차단 방역으로 농가로 구제역 바이러스의 유입을 방지하고, 철저한 소독으로 환경에 잔존한 바이러스를 사멸시켰으며, 효율적인 백신 접종을 통하여 우제류 가축 사육 농가에서 충분한 집단 면역 수준에 도달한 점 등 수의 · 축산 관계자들의 노력에 힘입어 이 유행을 결국 종식시킬 수 있었다. 이 연구가 우리나라 구제역 유행의 역학적 특징을 이해하고, 나아가서는 향후 우리나라의 전염성 질병에 대한 분석역학 수행에 도움이 될 것으로 기대한다. 생존분석과 같은 역학적 기법을 활용한 질병 발생양상 분석이 앞으로 다양한 질병에 적용되어 효율적인 동물질병 방역에 기여할 것이다 [1, 4].  

감사의 글

본 연구는 농림수산검역검사본부 수의과학기술개발연구사업 (과제코드 : I-AD17-2011-12-01)의 지원에 의해 수행되었습니다. 

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