이 문장을 2~3 문장으로 간결하게 요약해줘
미래에 발생할 사실을 예측하는 것은 항상 어렵다.
  사흘 뒤 태풍의 진로, 올해 경제성장률, 60세 한국인의 기대여명, 다음 달 총선 결과 등의 예측은 맞는 경우보다 틀리는 경우가 더 많다.
  예측의 정확도는 설정한 모형(Model)의 타당성과 수집된 자료의 적절성에 의존한다.
  영국 출신 ‘통계학의 거장’ 조지 박스(1919~2013) 교수가 유명한 말을 남겼다.
  “맞는 모형은 없지만 일부 유용한 것은 있다(All models are wrong but some are useful)”.
  지금도 과학자들 사이에 회자한다.
  코로나19 사태가 종식돼 일상으로 돌아갈 수 있는 날은 언제일까.
  답답하고 고통스러운 일상에 지친 5100만 국민 모두의 절절한 관심사일 것이다.
  필자는 생물통계학(Biostatistics) 중에서도 의료정보학을 전공했다.
  엄중한 상황이지만 그래도 실낱같은 희망을 찾아보자는 심정으로 코로나19의 확산 추이를 조심스럽게 예측해봤다.
  틀리면 욕먹을 각오를 단단히 하고 용기를 내봤다.
  전염병 확산에 대한 모형은 흔히 로지스틱(Logistic) 함수를 많이 사용한다.
  로지스틱 함수는 S자의 양쪽 끝을 살짝 잡아당긴 형태로 단순증가함수인데 에스컬레이터 상행선 형태와 유사하다.
  필자가 사용한 모형은 추가 확진자 수가 최고치를 보였다고 개인적으로 잠정 판단한 중국과 한국에 적용해 봤다.
  코로나19가 가장 먼저 시작된 중국의 경우 지난 1월 20일을 전후해 추가 확진자 수가 급격히 증가하다가 2월 10일쯤 최고치를 보였다.
  그 이후 지속해서 감소하더니 누적 확진자가 이미 8만 명을 넘었다.
  중국은 3월 중순쯤에 누적 확진자 수가 약 9만 명 전후까지 증가하다 멈출 것으로 예측된다.
  중국보다 확진자가 약 한 달 뒤에 처음 나온 한국의 경우, 2월 19일부터 급격히 증가하더니 3월 초에 최고조에 이르렀다고 판단된다.
  물론 이는 향후 전혀 예상하지 못한 돌발 변수로 인해 추가 확진자 수가 급등하는 상황이 없을 거라는 가정에 따른 것이다.
  필자의 예측이 맞는다면 한국은 3월 23일쯤 하루 확진자가 10명 이하로 감소하고 누적 확진자는 8000명 전후가 될 것이다.
  확률 95%로 추정한 것이다.
  오차가 있을 수는 있지만 그 무렵쯤 사실상 통제될 수 있다는 의미다.
  치명률(致命率)을 고려하면 사망자는 100명 전후로 나올 수도 있다.
  2009년 발생한 신종플루 누적 사망자는 263명이었다.
 
코로나19가 가장 먼저 시작된 중국의 경우 지난 1월 20일을 전후해 추가 확진자 수가 급격히 증가하다가 2월 10일쯤 최고치를 보였다. 중국은 3월 중순쯤에 누적 확진자 수가 약 9만 명 전후까지 증가하다 멈출 것으로 예측된다. 물론 이는 향후 전혀 예상하지 못한 돌발 변수로 인해 추가 확진자 수가 급등하는 상황이 없을 거라는 가정에 따른 것이다.