해외서 오는 코로나 환자 수, 인공지능으로 예측

인공지능(AI)을 활용해 해외에서 유입될 코로나 확진자 수를 예측하는 기술이 국내에서 개발됐다.

한국과학기술원(카이스트) 산업 및 시스템공학과 이재길 교수 연구진은 "코로나 해외 유입 확진자 수를 예측하는 빅데이터·AI 기술을 개발했다"고 19일 밝혔다. 연구진은 인공지능 모델에 'Hi-COVIDNet'이라는 이름을 붙였다. 이번 연구 성과는 24일 국제 학술대회 'ACM KDD 2020'에서 발표된다.

해외 유입 확진자 수는 다양한 요인에 영향을 받는다. 해외 각국의 코로나 확진자 발생·사망자 수, 한국 입국자 수 등과 관련이 깊다. 그러나 코로나 확진자나 입국자를 실시간으로 알아내는 데는 한계가 있어 연구진은 빅데이터를 활용해 AI 모델을 구축했다.

연구진은 먼저 해외 각국에서 보고된 코로나 확진자와 사망자를 기반으로 각 나라에서 코로나가 얼마나 심한지를 수치화했다. 또 매일 제공되는 한국 도착 항공편 수와 KT로부터 받은 로밍 고객 입국자 수를 통해 실시간 입국자 규모를 유추했다. 실시간 입국자는 외부에 공개되지 않는다.

연구진은 국가 간 거리를 반영한 지리적 연관성도 AI에 학습시켰다. 코로나는 먼 나라보다 이웃 나라에 더 쉽게 전파되고, 국가 간 교류도 거리에 따라 영향받는 것을 고려한 것이다.

연구진은 4월 23일부터 5월 5일까지 데이터를 AI에 학습시켰다. 이를 토대로 5월 6~19일까지 2주 동안 해외 유입 확진자 수를 예측한 결과, 정확도는 약 80%였다. 연구진은 "확진자 수 예측 기술이 방역·격리 시설 확충, 고위험 국가 입국자 관리 정책 등에 폭넓게 응용될 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.