AI·빅데이터 결합 나라별 확진자 분석
기존 인공지능보다 예측력 35% 뛰어나
“확진자 예측 통해 입국 검역 강화 도움”

지난 주말부터 국내 코로나19 확진자 숫자가 급증해 ‘2차 대유행’이 우려되고 있는 상황이다. 외국에서도 코로나19 감염자는 줄어들고 있지 않고 있어 해외 유입 확진자도 적지 않을 것으로 보인다. 실제로 지난 18일 기준으로 해외 유입 감염자 숫자는 국내 전체 확진자의 16.9%에 이른다.

국내 연구진이 인공지능(AI)과 빅데이터를 바탕으로 해외 유입 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, 한국 로밍 고객 입국자 수 등 빅데이터에 AI 기술을 적용해 향후 2주간 해외 유입 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, 로밍 고객 입국자 수처럼 공개된 빅데이터들만으로 AI 모델을 구축했다.

또 연구팀은 해외 유입 확진자 수 예측에 국가 간 지리적 연관성도 중요하게 작용한다는 점을 고려해 국가·대륙으로 구성되는 지리적 계층구조라는 개념을 도입해 AI 모델을 설계했다. ‘하이코비드넷’(Hi-COVIDNet)이라고 이름 붙여진 이 인공지능은 기존에 개발된 기계학습(머신러닝)이나 심층학습(딥러닝) 기반 모델과 비교했을 때 예측력이 35% 정도 더 높은 것으로 확인됐다.

유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr