‘코로나19 확산예측 연구 얼라이언스 1기’ 참가자들이 그간의 연구성과를 발표하는 행사를 열고 있다. /사진제공=KT신종코로나바이러스감염증(코로나19) 방역체계가 인공지능(AI), 빅데이터 등 첨단 과학기술로 한층 강력해진다.
KT는 자사가 참여한 산·관·합 협의체인 ‘코로나19 확산예측 연구 얼라이언스’가 1기 활동을 종료해 그간의 연구 성과를 코로나19 방역체계에 활용할 수 있도록 지속 보완·협력하기로 했다고 2일 밝혔다. 얼라이언스 1기는 지난 3월 코로나19의 급격한 확산에 공동으로 대응하기 위해 출범했다. KT는 유동인구·로밍 통계 데이터를 제공했다. 아울러 AI, 빅데이터, 수리 모델링 등의 기술을 통해 참여 기관들과 코로나 19의 국내 유입 및 지역 내 확산을 예측하는 연구를 진행했다.
얼라이언스 1기에는 KT와 더불어 과학기술정보통신부, 한국데이터산업진흥원, 서울대, 건국대, 한국과학기술원(KAIST), 한국과학기술연구원(KIST), 한국과학기술정보연구원(KISTI), 한양대-국가수리과학연구소(수리연)이 참여했다. 이들은 코로나19 확산예측을 위해 ‘감염병 해외유입 위험도 예측’과 ‘국내 확산지역 예측’ 등 크게 2가지 분야를 연구했다.
김채희 KT 본부장이 코로나19 확산예측 얼라이언스 1기 연구성과 발표회에서 AI 및 빅데이터 등을 활용하는 기법을 소개하고 있다. /자료제공=KT우선 해외에서 감염병 발병 시 국내유입 위험도를 예측하기 위해 KT는 전 세계 코로나19 관련 뉴스기사에서 추출한 해외 감염병의 국내유입을 예측하는 기술을 연구했다. 해당 연구는 KT AI/Bigdata 서비스담당팀이 기계독해(Machine Reading Comprehension) 기술을 적용해 진행했다. 안인성 KISTI 실장팀은 코로나19 해외유입 확진자 예측 기법을 연구했다. 황응수 서울대 교수팀은 서울시의 코로나19 미확인 해외유입 환자수 추정 기법을 연구했다. 손우식 한양대-수리연 박사는 코로나 19 국외 감염자 입국 예측 연구 기법을 연구했다.
감염병의 국내 확산지역 예측 차원에선 정은옥 건국대 교수팀이 정부의 비약물적 중재정책에 따른 감염재생산지수 및 유동인구 변화 분석 연구를 실시했다. 박주용 KAIST 교수팀은 코로나19 전파 경로 네트워크 분석을 담당했다. 황의종 KAIST 교수팀은 유동 인구 감소 분석을 맡았다. 윤세영 KAIST 교수팀은 감염병 확산 예측 및 정책 평가 모델을 개발했다. 이재길 KAIST 교수팀은 개인단위 코로나19 위험도 평가 모델을 연구했다.
KT와 과기정통부는 이번 연구 성과와 얼라이언스 1기 운영노하우를 바탕으로 연구기관과 연구범위를 확대해 ‘코로나19 확산예측 연구 얼라이언스 2기’를 출범할 계획이다. 김채희 KT AI/BigData사업본부장(상무)은 “이번 확산예측 연구 얼라이언스 1기 활동을 통해 얻은 연구성과를 K방역 강화에 활용하기 위해 정부와 협의해 나갈 예정”이라며 “이 밖에도 KT는 전세계 진출을 추진 중인 글로벌 감염병 확산 방지 플랫폼(GEPP)을 지속 고도화하면서 감염병으로 인한 글로벌 펜데믹을 최소화하는데 기여하겠다”고 말했다.
