Correlation Between Social Distancing Levels and Nighttime Light (NTL) during COVID-19 Pandemic in Seoul, South Korea Based on The Day-Night Band (DNB) Onboard The Suomi National Polar-Orbiting Partnership (S-NPP) Satellite

코로나19 팬데믹 기간의 서울의 사회적 거리두기 단계 변화와 The Suomi National Polar-Orbiting Partnership (S-NPP) 위성 영상을 이용한 Nighttime Light (NTL) 간의 상관관계

Abstract

In order to reduce the spread of infection due to COVID-19, South Korea has established a four-step social distancing standard and implemented it by changing the steps based on the rate of confirmed cases. The implementation of social distancing brought about a change in the amount of activity of citizens by limiting social contact such as movement and gathering of people. One of the data that can intuitively confirm this is Night Time Light (NTL). NTL is a variable that can measure the size of the national economy measured using lights captured by satellites, and can be used to understand people's social activities during the night. The NTL visible data is obtained via the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) Day-Night Band (DNB) onboard the Suomi National Polar-orbiting Partnership (S-NPP) satellite. 1023 of Suomi data from 1 January 2019 until 26 October 2021 were collected to generate time series of NTL radiance change over Seoul to analyze the correlation with social distancing policy. The results show that implementing the level of social distancing generally decreased the NTL radiance both in spatial disparities and temporal patterns. The higher level of policy, limiting human activities combined with the low number of people who have been vaccinated and the closure of various facilities. Because of social distancing, the differences in human activities affected the nighttime light during the COVID-19 pandemic, especially in Seoul, South Korea. Therefore, this study can be used as a reference for the government in evaluating and improving policies related to efforts reducing the transmission of COVID-19.

한국은 코로나19로 인한 감염전파를 줄이기 위해 4단계의 사회적 거리두기 기준을 설정하고 확진자 발생 비율을 기준으로 단계를 전환하여 시행하고 있다. 이러한 사회적 거리두기는 사람들의 이동 및 모임 등 사회적 접촉을 제한함으로써 시민들의 활동량에 변화를 가져왔다. 이를 직관적으로 확인할 수 있는 데이터 중 하나가 Night Time Light (NTL)이다. NTL은 인공위성에 포착된 불빛을 활용해 측정한 국가경제규모를 측정할 수 있는 변수로, 야간동안 사람의 사회 활동을 파악하는데 활용할 수 있다. NTL 자료는 수오미 위성(Suomi National Polar-orbiting Partnership, S-NPP)에 탑재된 센서인 Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS)에 포함된 Day-Night Band (DNB)를 통해 얻을 수 있다. 본 연구는 2019년 1월 5일부터 2021년 10월 26일까지 1023개의 Suomi 자료를 수집하고, 서울의 NTL 변화를 시계열로 생성하여 사회적 거리두기 단계와의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 사회적 거리두기의 단계가 높아질수록 NTL의 공간적, 시간적 변화가 모두 감소된 것으로 나타났다. 이는 더 높은 단계의 사회적 거리두기 정책이 실행됨에 따라 야간 시간대의 상업 활동 및 모임 인원제한 등과 같은 사회적 활동의 제한이 실제로 서울의 NTL 감소에 영향을 준 것으로 해석할 수 있다. 본 연구는 향후 코로나19 관련 정부의 정책을 평가하고 개선하기 위한 참고자료로 활용할 수 있을 것이다.

1. 서론

2019년 12월 중국 후베이성 우한시에서 발원한 원인 불명의 폐렴이 전 세계로 빠르게 확산되었다. 세계보건기구(WHO)는 이 미확인 폐렴을 공식적으로 코로나 바이러스(COVID-19)로 명명했다. 코로나19는 전 세계에 걸쳐 경제 및 문화, 공중 보건, 식품 시스템, 직업 세계, 교육 시스템 등 사회적 혼란을 야기하면서 전 세계적인 이슈가 왔다. 21년 12월 11일 기준, 전 세계적으로 코로나19 누적 확진자는 2억 6천만 명을 넘었으며 누적 사망자는 520만명에 달한다(WHO, 2021). 우리나라에서는 2020년 1월 20일 인천에서 처음 확진자가 발생한 이후, 국내에서만 대략 26만명에 달하는 확진자와 2천명이 넘는 사망자를 기록하고 있다(COVID-19, 2021).

코로나는 사람의 타액 등 비말에 의해 감염되는 질병으로, 전염을 막기 위해서는 시민들의 공동체 활동량을 줄이고 활동 반경을 제한함으로써 물리적 거리를 줄이는 조치가 필요하다. 이에, 전 세계 여러 나라에서 사람 간 접촉을 줄이는 사회적 거리두기(Social Distancing)를 실시하고 있다. 우리나라에서는 2020년 1월 19일 첫 확진자가 발생하면서 의료계를 중심으로 ‘사회적 거리두기’를 캠페인 형태로 제안하기 시작하여 2020년 2월 29일 정부의 관련 브리핑 자료에서 처음으로 ‘사회적 거리 두기’라는 용어가 언급되면서 본격적으로 시행되었다. 사회적 거리두기 단계는 몇 차례의 조정을 통해 2021년 6월 20일부터는 1단계(억제), 2단계(지역유행/인원 제한), 3단계(권역 유행/모임 금지), 4단계(대유행/외출 금지)로 구분된 총 4단계로 시행되고 있다(The Office for Government Policy Coordination, 2021)

코로나19로 인한 사회적 거리두기와 이로 인한 시민들의 활동과 습관의 변화는 이전 기간 동안의 사람의 사회적 활동과의 관계를 비교분석하는 것이 가능하게 하였다(Bustamante-Calabria et al., 2021). 그 예로, 코로나 이후의 사람 활동의 변화는 대기와 도로의 교통량 감소로 인한 대기질 증가(Jechow and Hölker, 2020), 세계 일부 대도시의 야간 불빛 발생 감소(Xu et al., 2021) 등으로 감지되고 있다.

한국의 경우 보건복지부 중앙재난안전대책본부에서 통계청의 휴대전화 이동량 자료를 기초로 사람들의 이동량 변화를 분석하고 있으나, 이는 시민들의 이동량 외에 실제 활동량의 정보를 얻는 데에는 한계가 있다. 사람들의 활동량을 예측하고 직관적으로 파악할 수 있는 정보 중 하나로 수오미 위성S-NPP 위성에 탑재된 VIIRS DNB를 통해 얻을 수 있는 야간 조명도(NTL, Nighttime Light) 데이터를 들 수 있다. 야간 조명은 도시 내 활동을 위한 필수 인프라로서 도시 성장의 척도라고 볼 수 있으며, 이런 점에서 NTL은 인간의 활동, 경제성장 및 쇠퇴, 전쟁위기나 자연재해 등을 분석하는데 사용되어 왔다(Chen, et al., 2019; Kim and Cheon, 2020; Kyba et al., 2017; Levin et al., 2020; Liu et al., 2020). 최근에는 코로나19의 전파 양상과 환경 변화간의 상관관계를 파악하는 데에도 사용되고 있다.

Xu et al. (2021)은 세계 20개 대도시의 코로나 봉쇄일 전후 28일 동안의 NTL 일간 데이터를 이용하여 공간적 변화를 분석한 결과, 서울이 NTL 변화에 포함된 도시 중 하나임을 보여주었다. 한국은 완화된 사회적 거리두기를 실행함에 따라 사람들이 여전히 사회 활동을 실시하였고, 따라서 NTL이 증가했다. 그러나 이후 사회적 거리두기 단계를 강화하지 않았음에도 불구하고 NTL이 감소했으며, 이는 정부가 높은 사회적 거리두기 단계를 시행하지 않았음에도 시민들이 코로나19 바이러스의 확산을 막기 위한 조치를 취한 것으로 해석하였다 (Xu et al., 2021).

본 논문에서는 S-NPP에 탑재된 VIIRS DNB를 기반으로 코로나19 팬데믹 기간 동안 서울의 사회적 거리두기 정책과 NTL간의 상관관계를 분석하였다. 정부에 의해 시행되는 사회적 거리두기의 단계는 NTL로 설명되는 인간 사회 활동에 영향을 미친다. 사회적 거리두기의 시행은 인간 사회 활동을 제한함으로써 일일 신규 확진자 수를 줄이는 것을 목표로 한다. 따라서 본 연구의 결과는 정부가 코로나19의 전파저감 관련 정책을 평가하고 개선하는데 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

2. 연구지역

서울은 위도 126°59′40″E와 경도 37°33′59″N로, 대한민국의 수도로서 한반도 중심부에 위치하고 있다. 면적은 605.5 km2, 총 인구는 990만 명에 달하며 2021년 4월 기준, 인구밀도는 16,376명/ km2이다. 이는 대한민국 인구의 20%가 서울에 거주한다는 것을 의미한다(Seoul Metropolitan Government Open Dataset Website, 2021). 서울은 아시아에서 가장 인구가 많은 대도시 중 하나로, 서울을 중심으로 주변에 경기도, 인천과 같이 넓은 지역이 수도권을 형성하고 있으며 사회경제적 활동이 활발하다. 이러한 지리적 여건으로 인해 서울은 바이러스 전파 방지에 매우 취약하다. 실제로 질병관리청 자료에 따르면 21년 12월 11일 기준 서울지역의 확진자 발생비율이 35.26%로 전국 17개 지역 중 가장 높은 것으로 나타나고 있다(COVID-19, 2021).

본 연구는 코로나19 팬데믹의 영향을 관찰하기 위하여 정부가 시행하는 사회적 거리두기 정책이 시행되기 전과 시행되는 동안의 NTL 변화를 분석했다. 서울의 전반적인 NTL 변화를 관측하고, 서울 이태원을 관측 지점으로 선정하여 NTL 값을 분석했다. 이태원은 사회 경제적 지역의 중심지로서 특히 야간에 활동량이 많아 코로나19 대유행 전후의 NTL 관측에 적합한 지역이다. 특히 코로나19 2차 유행은 이태원 나이트클럽을 중심으로 확산됐기 때문에 코로나19 기간 동안 서울의 상황을 설명하는 데 적합하다(Jung et al., 2020). Fig. 1은 서울 및 이태원 위치를 나타낸다.

Fig. 1. The location of Itaewon in the center of Seoul represents Seoul condition during the COVID19 pandemic. The purple line indicates the administration boundary of Seoul, and the green star indicates the location of Itaewon in the middle of Seoul. The image from Sentinel-2 level-2A on 18 August 2021 provided by European Space Agency (ESA).

3. 연구자료 및 방법

1) Suomi NPP VIIRS DNB data

본 연구에서는 국내 첫 코로나19 확진자가 발생한 이후 1년(2019년 1월 5일부터 2021년 10월 26일)간의 NTL 변화를 관측하였다. NTL 데이터는 NASA의 Black Marble (VNP46A2)의 일간 데이터 1023개를 사용했으며, 현지 시간 00시를 기준으로 500 m의 공간 해상도로 샘플링 되었다. 한국을 관측하는 자료는 타일 h30v05에서 약 10°×10° 영역과 160개의 겹치지 않는 Land 타일로 구성된 선형 위도/경도(또는 지리적) 그리드를 사용한다(Román et al., 2018). VNP46A2 데이터는 NTL 활용의 최신 기술을 나타내는 새로운 표준 제품으로, VNP46A2에서 다음과 같이 4가지에 대하여 자료 처리된 자료를 자유롭게 다운로드 할 수 있다(Level-1 and Atmosphere Archive & Distribution System Distributed Active Archive Center (LAADS DAAC) 홈페이지).

(i) 일일 주파수: VNP46A2 제품군은 구름, 대기, 지형, 눈, BRDF 보정된 DNB 복사를 기반으로 고품질 야간 NTL 특성화를 제공한다. 이 제품을 사용하면 기본 DNB 픽셀 스케일에서 분석 가능한 파일 형식(레벨 3 격자 제품)으로 갑작스러운 변화, 또는 계절적, 점진적인 변경 등 모든 야간 조명 관련 변화를 관측할 수 있다.

(ii) 대기 보정: NASA는 지표와 대기간의 시스템을 기반으로 한 VNP46A2 알고리즘을 개발하여 야간 조명 복사에 대한 수증기, 에어로졸 및 오존 영향을 보정한다(Vermote and Kotchenova, 2008). 대기보정은 특히 에어로졸의 유입이 많은 지역과 강한 전방 산란 분포를 생성하는 낮은 품질의 TOA (top-of atmosphere)를 보정한다.

(iii) Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF): BRDF는 달빛과 지구 상층 대기에서 반사된 대기광으로 등으로 인해 발생하는 다양한 빛의 영향을 보정한다. VNP46A2 알고리즘은 BRDF 모델의 역환산을 통해 실제 달빛, 에어로졸 및 표면 알베도 기여도를 추정할 수 있다. 또한 이 모델은 야간 조명 방출의 외부 소스로 인해 발생하는 편향을 제거하는 데 효과적이다.

(iv) 계절 보정: VNP46A2 알고리즘은 VIIRS 데이터를 기반으로 잘 정립된 캐노피 복사 전달 방법을 적용하려 계절적인 보정을 수행한다.

VIIRS Black Marble 제품은 선박 및 어선 추적, 가스 연소와 같은 인간 활동 패턴의 글로벌 매핑과 분쟁 관련 인구 통계학적 변화 평가 및 빈곤 매핑과 같은 인도주의적 연구를 수행하는데 사용할 수 있다.

2) NTL 시계열 생성

Fig. 2는 시계열 NTL을 생성하기 위하여 사용된 Suomi 데이터 처리의 순서도를 나타낸다. 특정 영역에서 일일 NTL 변경의 시계열을 생성하기 위해 QGIS 소프트웨어와 통합된 Python 콘솔에서 Python 프로그래밍을 사용한다(QGIS, 2021). 여기서 Python 스크립트를 작성하고 실행한 다음 결과를 표시할 수 있다. 본 연구는 2019년 1월 5일부터 2021년 10월 26일까지 VNP46A2 제품(1023 데이터)를 기반으로 각 데이터를 WGS84 좌표계로 변환한다. 따라서 결과는 매핑 및 분석에 유용하고 신뢰할 수 있다. VNP46A2 데이터셋을 저장하는 디렉토리의 위치, 출력 디렉토리를 결정하고, NTL 변화의 시계열을 생성하기 위한 픽셀 위치를 결정했다. 이 때 코로나19 이전과 사회적 거리두기를 시행하는 동안의 NTL 시계열 변화를 관찰하기 위한 관측 지점으로 이태원을 선택했다. 서울 이태원은 위도 37.535238, 경도 126.993496에 위치하고 있다.

Fig. 2. The Workflow of Suomi DNB processing.

Fig. 3은 WGS84 좌표계로 변환한 한국과 서울의 NTL 분석 결과를 나타낸다. 파란색은 NTL의 광도가 낮음을 나타내고, 빨간색은 NTL 광도가 높음을 나타낸다. 한국 경계 내부의 제주도 및 한반도 동해안과 같은 지역은 구름으로 인해 데이터가 없기 때문에 하얀색으로 나타난다. Fig. 3의 결과 서울, 인천, 경기, 대구, 부산, 광주 등 수도권 및 주요 광역시에서 높은 NTL 값을 나타내는 것을 볼 수 있다.

Fig. 3. NTL radiance map of South Korea (left) and Seoul (right) after georeferencing process.

또한 더 나은 정보를 파악하기 위하여 일간 데이터의 DNB BRDF-Corrected NTL 대역(1)에서 약 2.25 km²를 커버하는 정확한 픽셀(1×1)과 창의 평균값(3×3)에서 NTL 정보를 수집했다. 따라서 2019년 1월부터 2021년 10월까지 서울 이태원에서 각 날짜의 NTL 정보를 도시화하여 시계열 NTL 변화를 관측하였다.

Fig. 4는 2019년 1월 5일부터 2021년 10월 26일까지 이태원에서 시계열 NTL 변화를 나타낸다. 주황색 점은 정확한 픽셀(창 1×1)에서의 NTL 값(nW·cm^-2 ·sr^-1)를 나타내고 파란색 점은 3×3 창의 NTL 평균값을 나타낸다. Fig. 6 에서는 Fig. 4에 나타난 결과에서 극도로 낮거나 높은 NTL 값은 오차로 판단하여 500 미만과 1500보다 큰 값을 제거했다(Xu et al., 2021). 마지막으로 우리나라 서울의 사회적 거리두기 정책과 야간 조명과의 상관관계를 4단계로 구분되는 사회적 거리두기 시행 일정을 비교하여 분석했다.

Fig. 4. The time series NTL change from January 2019 to October 2021 of each date at the target point (Itaewon, Seoul). The orange points indicate the NTL radiance (nW·cm-2·sr-1) at the exact pixel (window 1×1), and the blue points indicate the NTL radiance, the NTL radiance of average value from window 3×3.

3) 서울의 사회적 거리두기 정책

한국의 사회적 거리두기는 2020년 6월 28일 1~3단계로 정책을 시작했다. 이후 코로나가 심각해짐에 따라 2020년 11월 7일 1.5단계와 2.5단계가 포함된 5단계화로 개편하였고, 정책 실행 후 5단계 사회적 거리두기가 너무 세분화된 탓에 제대로 효과를 발휘하지 못한다는 지적이 나옴에 따라 2021년 7월 1일 4단계로 개편되었다. 정부는 공중보건 위험도 평가에 따라 단계를 높이거나 낮추는 동시에 대응 방식을 조정한다. 위험경보를 발령하고 조정할 권한은 보건복지부장관에게 있다. Table 1은 한국 정부가 시행하는 코로나19 기간 동안의 사회적 거리두 기 정책이다(Central Disaster and Safety Countermeasures Headquarters, 2021). 사회적 거리두기 정책은 비말에 의해 전파력이 높은 코로나바이러스 특성 때문에 또한 비말 차단이 어려운 레스토랑, 카페 및 기타 공공시설의 폐쇄 시간을 규정한다. 또한 개인적인 모임에 대한 규제도 단계별로 실시한다.

Table 1. Korean government social distancing policy during COVID-19 pandemic

4. 연구결과 및 논의

1) 사회적 거리두기 단계에 따른 NTL 변화

각 사회적 거리두기 단계에 따른 서울의 NTL 결과는 Fig. 5와 같다. 선택된 날짜는 사회적 거리두기 정책 시행의 2주 후로 선택하였다. Fig. 5(a)는 2020년 5월 6일의 자료로 사회적 거리두기 1단계 시행기간 동안의 NTL 결과를 보인다. Fig. 5(b)는 2020년 11월 3일의 자료로 사회적 거리두기 2단계가 시행되고 있었다. Fig. 5(c)는 사회적 거리두기 2.5단계가 시행된 기간인 2020년 12월 25일의 자료이며, Fig. 5(d)는 사회적 거리두기 4단계 시행 기간인 2021년 8월 15일의 NTL 결과이다. 2020년 5월 6일 사회적 거리두기 1단계(Fig. 5(a))와 11월 3일 사회적 거리두기 2단계(Fig. 5(b))의 시행 동안 NTL 변화는 크지 않다. 그러나 2020년 12월 28일 사회적 거리두기 2.5단계(Fig. 5(c)), 2021년 8월 15일 사회적 거리두기 4단계 (Fig. 5(d))를 시행하는 동안 서울 전역에서 NTL이 감소했음을 보여준다. 관측지점인 이태원에서도 사회적 거리두기 단계가 증가함에 따라 NTL 결과가 감소했다. 사회적 거리두기 1, 2, 2.5 및 4단계 동안 NTL 결과는 각각 1163.75, 1054.11, 865.78 및 741.22 nW·cm-2 ·sr-1이다. 사회적 거리두기 1단계가 시행되는 동안에는 다양한 시설이 여전히 대부분 개방되어 있어 서울 전역의 사회 활동이 유지되었고, 그 결과 NTL이 높게 나타난다. 그러나 사회적 거리두기 2, 3, 4단계에서는 여러 시설의 운영시간을 22시까지로 제한하였으며, 야간에는 개인 활동을 역시 제한하였기 때문에 NTL가 낮게 나타난 것으로 판단된다.

Fig. 5. NTL radiance map over Seoul during (a) Level 1 on 6 May 2020, (b) Level 2 on 3 November 2020, (c) Level 2.5 on 25 December 2020, and (d) Level 4 on 15 August 2021.

2) NTL 시계열 변화 관측

Fig. 6은 2019년 1월 5일부터 2021년 10월 26일까지 서 울 이태원의 정부가 적용한 사회적 거리두기 정책과 NTL 변화를 분석한 결과이다. 초록색 점은 Suomi-NPP VIIRS 데이터에서 생성된 각 날짜의 NTL 윈도우 3×3의 radiance 평균값을 나타낸다. 사회적 거리두기 정책은 상점, 레스토랑 및 공공시설의 폐쇄 시간도 규제하기 때문에 NTL 시계열 변화는 야간 사회 활동과 관련이 있다. 특히 Suomi-NPP VIIRS NTL 데이터는 매일 00시에 수집되었고, 이 시간은 심야 시간으로 대부분의 사람들이 취침할 것으로 가정할 수 있다. 그러나 사회적 거리두기 단계에 따라 NTL의 변화가 있으며, 이는 심야시간에 밖에서 일하거나 개인적인 활동을 하는 사람들이 있다고 판단할 수 있다.

Fig. 6. The time series NTL change from January 2019 to October 2021 of each date at the target point (Itaewon, Seoul). The green points indicate the NTL radiance (nW·cm^-2·sr^-1).

Fig. 5에 따르면, 2019년 초 NTL 값이 높게 나타났다가 2020년 중반까지 감소하는 경향이 나타났으며, 이후 2019년 말과 2021년 초까지 NTL 값이 증가하는 경향이 있다. 사회적 거리두기 1단계가 시행되었던 2020년 4월부터 8월 16일까지 NTL 값은 여전히 약 1,200 nW·cm^-2·sr^-1로 높았다. 이후 2020년 9월 14일까지 사회적 거리두기 2.5단계가 시행된 기간의 NTL 값은 1단계에 비해 낮은 약 1,000 nW·cm^-2 ·sr^-1로 나타났다. 2021년 2월 15일부터 사회적 거리두기를 2단계로 하향 조정함에도 불구하고 NTL 값이 지속적으로 감소하는 경향이 보인다. 특히 18시 이후 3인 이상 사적모임 금지 정책으로 인해 NTL 값은 800 nW·cm^-2 ·sr^-1 주변에서 계속 감소한다. Fig. 5는 사회적 거리두기 정책으로 다양한 시설을 폐쇄하고 사적모임 인원을 제한하는 인해 서울의 NTL 값에 큰 영향을 미치는 결과를 보여준다.

본 연구는 코로나19 대유행 1년 전과 동안 NTL 데이터만 사용했다. 그러나 한국에는 4계절이 있으며, 계절적인 변화에 따른 활동량의 차이를 고려할 필요가 있다. 따라서 팬데믹 이전 3년 또는 4년 NTL 데이터를 사용하여 팬데믹 기간의 NTL 데이터와 비교할 수 있다. 또한 본 연구는 서울의 사회적 거리두기 정책과의 상관관계를 관찰하기 위해 NTL 데이터만을 사용했다. 더불어 연구기간 동안 한국은 10.2 %의 낮은 백신 접종 완료율로 개인 활동의 제한이 더욱 높았다는 한계가 있다. 향후 사회적 거리두기 정책기간 동안 NTL 변화를 사람들의 이동 데이터 또는 코로나19 확진 사례, 백신 완료율 등과 같은 공간정보 데이터와 비교하는 연구를 수행한다면 코로나19의 확산에 따른 정책을 판단하는데 좋은 근거가 될 것으로 판단된다.

5. 결론

본 연구는 한국 서울의 NTL 자료를 사용하여 코로나19 전염병과 사회적 거리두기 정책 간의 관계를 분석했다. 그 결과 사회적 거리두기 단계에 따라 일반적으로 공간적, 시간적인 변화 모두에서 NTL 값이 감소했다. 공간적으로는 높은 수준의 사회적 거리두기 단계가 시행됨에 따라 도시 전체에서 NTL 값이 감소했다. NTL 시계열 분석 결과는 서울의 사회적 거리두기 수준에 따라 상이하게 나타났다. 사회적 거리두기가 완화되면 사람들의 야간 사회 활동이 증가하고 NTL 값이 높게 나타났다. 사회적 거리두기 4단계가 시행되었을 때 NTL 값이 가장 낮게 나타났다. 이와 같이 코로나19 발생 이후 사회적 거리두기 단계에 따른 다양한 시설 폐쇄와 사회 활동 제한 등은 서울의 야간 조명에 영향을 미쳤음을 확인하였다. 본 연구는 정부가 코로나19 확산 방지 노력과 관련된 정책을 평가하고 개선하는데 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.