KAIST, 빅데이터 활용 예측 기술 개발?
학회 발표 예정..."방역에 AI 활용 기대"
KAIST 연구진이 개발한 코로나19 해외유입 확진자 수 예측 기술의 모식도. 해외 각국 발병 건수와 관련 키워드 검색 횟수, 입국 항공편 수, 로밍 고객 수 등의 빅데이터로 인공지능 모델을 훈련시켜 향후 2주간의 해외유입 확진자 수를 추산한다. KAIST 제공
국내 연구진이 해외에서 들어오는 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 확진자 수를 빅데이터와 인공지능(AI)으로 예측하는 기술을 개발했다.
한국과학기술원(KAIST)은 산업 및 시스템공학과 이재길 교수 연구진이 개발한 이 기술을 소개한 논문이 오는 24일 온라인으로 열리는 미국컴퓨터협회(ACM)의 ‘지식발견 및 데이터마이닝(KDD)’ 학회에서 발표된다고 19일 밝혔다.
연구진에 따르면 해외 유입 확진자 수는 일반적으로 각 나라별 코로나19 위험도, 한국으로의 입국자 수와 비례한다. 이에 연구진은 각국이 보고한 확진자와 사망자 수, 검색 빈도 등을 이용해 해당 국가의 코로나19 위험도를 실시간으로 산출했다. 또 한국에 도착하는 항공편 수, 로밍 고객 입국자 수를 확보해 실시간 입국자 수를 유추했다. 연구진은 이들 데이터에 국가 간 지리적 연관성을 반영해 해외유입 확진자 수를 예측하는 AI 모델을 설계했다.
연구진은 이 모델을 약 한 달 반 정도 작동시킨 뒤 향후 2주간 해외유입 확진자 수를 예측해봤다. 그 결과 학계에 나와 있는 기존 유사한 모델들보다 최대 35% 더 정확한 것으로 나타났다. 해외유입 확진자 수는 검역관이나 진단키트 같은 검역자원을 배치하고 입국자 자가격리시설을 확보하는 데 근거로 활용될 수 있다.
이번 논문의 제1저자인 김민석 KAIST 지식서비스공학대학원 박사과정 학생은 “최신 AI 기술을 코로나19 방역에 적용할 수 있음을 보인 사례”라며 "K방역의 위상을 높이는 데 기여할 것으로 기대한다"고 말했다.
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