AI+빅데이터 기술 활용 해외유입 코로나 확진자수 예측
기존 인공지능 기술보다 35% 정도 더 정확해
해외 유입 코로나 환자 18일 기준 전체 16.9% 차지

지난 주말부터 국내 코로나19 확진자 숫자가 급증해 ‘2차 대유행’이 우려되고 있는 상황이다. 외국에서도 코로나19 감염자는 줄어들고 있지 않고 있어 국내로 들어오는 해외유입 확진자도 적지 않을 것으로 보인다. 실제로 18일 기준으로 해외유입 감염자 숫자는 국내 전체 확진자의 16.9%를 차지하고 있다.

국내 연구진이 인공지능(AI)과 빅데이터를 바탕으로 해외유입 확진자 수를 예측해 대응할 수 있는 기술을 개발해 주목받고 있다.

카이스트 산업및시스템공학과 이재길 교수팀은 세계 각국 확진자 수와 사망자 수, 나라별 코로나19 관련 키워드 검색빈도, 한국으로 들어오는 일일 항공편수, 한국으로 로밍고객 입국자수 등 빅데이터에 AI 기술을 적용해 향후 2주간 해외유입 확진자 수를 예측하는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 이번에 개발한 기술은 오는 23~27일 열리는 정보학 분야 국제학술대회 ‘ACC KDD 2020’의 ‘코로나19 대응 AI 기술’ 세션이 열리는 24일 발표될 예정이다.

연구팀은 각국의 코로나19 위험도와 기밀 정보인 실시간 한국 입국자 수를 파악하기 어려워 코로나19 관련 키워드 검색 빈도와 국내 도착 항공편수, 로밍고객 입국자 수처럼 공개된 빅데이터들을 기반으로 AI 모델을 구축했다.

또 연구팀은 해외유입 확진자 수 예측에 국가간 지리적 연관성도 중요하게 작용한다는 점을 고려해 국가-대륙으로 구성되는 지리적 계층구조라는 개념을 도입해 AI 모델을 설계했다. ‘하이-코비드넷’(Hi-COVIDNet)이라고 이름붙여진 이 인공지능은 기존 시계열 데이터기반 예측 기계학습이나 심층학습(딥러닝) 기반 모델과 비교했을 때도 예측력이 35% 정도 더 높다는 것이 확인됐다.이재길 교수는 “현재 코로나19 국내 유입차단을 위해 인천국제공항과 공항, 항만 등에서 검역소를 운영하고 있는데 효과적 운용을 위해서는 해외유입 확진자 숫자를 높은 정확도로 예측하는 것이 중요하다”라며 “이번 기술을 활용하면 검역관, 진단키트 등 검역자원을 적절히 배치하고 입국자 자가격리시설을 적절히 확보하기 위한 근거와 입국검역 강화, 특별입국절차 제정의 근거로도 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.

유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr