[데일리비즈온 김소윤 기자] 최근 코로나19 확진자수가 급증한 가운데 국내 연구진이 빅데이터를 기반으로 해외유입 확진자 수를 예측하는 기술을 개발해 방역에 도움이 될 것으로 기대된다. 

◇ AI 기반 코로나 해외 유입 예측

19일 한국과학기술원(KAIST)은 이 대학 산업및시스템공학과 이재길 교수 연구팀이 코로나19 해외유입 확진자 수를 예측하는 빅데이터‧인공지능(AI) 기술을 개발했다고 밝혔다.

이에 따르면 이번에 개발된 기술은 해외 각국의 확진자‧사망자 수‧해외 각국에서의 코로나19 관련 키워드 검색빈도와 한국으로의 일일 항공편 수, 해외 각국에서 한국으로의 로밍 고객 입국자 수 등의 빅데이터를 AI 기술을 적용했다. 이로 인해 향후 2주간의 해외유입 확진자 수를 예측한다는 설명이다.

이번에 개발된 예측기술은 방역 시설 및 격리 시설 확충, 고위험 국가 입국자 관리 정책 등에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대가 크다는 것이 연구팀의 설명이다.

연구팀은 기본적으로 해외 각국의 코로나19 위험도를 산출할 때 보고된 확진자 수와 사망자 수를 활용했다. 이렇게 나온 수치는 진단검사 수에 좌우된다. 이에 코로나19 관련 키워드 검색빈도를 같이 입력 데이터로 활용해 해당 국가의 코로나19 위험도를 실시간으로 산출했다.

◇ 포스트 코로나 시대 타개책 마련

아울러 실시간 입국자 수는 기밀정보로서 외부에 공개되지 않기 때문에 매일 제공되는 한국에 도착하는 항공편수와 로밍 고객 입국자 수를 통해 이를 유추해냈다. 로밍 고객 입국자 수 데이터는 KT로부터 제공(입국자)받았다. 

국가 간 지리적 연관성도 학습하도록 했다. 연구팀은 지리적 계층구조에 따라 각 대륙으로부터의 해외유입 확진자 수부터 예측하면서 전체 해외유입 확진자 수 예측 정확도를 높이는 AI 모델(HI-COVIDNet)을 설계했다.

이후 연구팀은 약 한 달 반에 걸친 단기간의 훈련 데이터만으로 생성된 Hi-COVIDNet을 통해 향후 2주 동안의 해외유입 확진자 수를 예측했다. 이 결과 해당모델은 기존의 시계열 데이터기반의 예측 기계학습이나 딥러닝 기반의 모델과 비교했을 때 최대 35% 더 높은 정확성을 지니고 있었다고 연구팀은 밝혔다.

연구팀이 밝힌 연구 배경에 따르면 3월 세계보건기구(WHO)가 팬데믹을 선포한 이래 코로나19 누적 확진자 수는 전 세계적으로 약 2000만 명에 달해 대부분 국가에서 심각한 사회적 문제를 일으키고 있다. 이로 인해 포스트 코로나 뉴 노멀의 시대에 대비해야 한다는 인식이 확대되는 추세다. 

◇ 카이스트 “코로나19 전파 최소화”

연구팀은 이러한 추세를 “코로나19 종식보다는 전파를 최소화하며 새로운 일상에 적응해야 한다고 생각했다”며 “코로나19 전파경로를 정확하게 판별하는 것이 중요하다”고 설명했다.

특히 국가로의 해외유입 확진자 수 동향은 다양한 요인에 의해서 영향을 받는다는 설명이다. 해외 각국에서의 코로나19 위험도에 비례한다. 해외 각국에서 한국으로의 입국자 수에 비례한다. 연구팀은 이러한 경향을 모델링 할 수 있도록 다양한 종류의 획득 가능한 빅데이터를 활용했다고 설명했다.

연구팀은 “실시간 입국자 수는 기밀정보로서 외부에 공개하지 않아 매일 제공되는 한국 도착 항공편수와 로밍 고객 입국자수를 통해 이를 유추하려 시도했다”고 밝혔다. 이밖에 지리적 요건까지 고려하는 등 연구팀은 약 두 달 가까이 훈련 데이터로 생성된 AI 모델로 향후 2주간 한국으로의 해외유입 확진자 수를 예측했다. 수치상으로 기존 딥러닝 모델 대비 최대 35% 더 높은 예측 정확도를 달성했다.

연구팀은 “이번에 개발한 기술에 대해 정부의 입국검역 강화와 특별 입국절차 제정에 대한 근거로도 활용할 수 있다”면서 “K-방역의 위상을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다”고 밝혔다.