KAIST, 코로나19 해외유입 확진자 수 예측한다

↑ 코로나19 해외유입 확진자 수 예측 방법의 모식도. [사진 제공 = KAIST]

해외에서 유입되는 코로나19 확진자의 수를 예측할는 기술이 등장해 이목을 끌고 있다.
19일 한국과학기술원(KAIST)는 이재길 교수 연구팀이 코로나19 해외유입 확진자 수를 예측하는 빅데이터·인공지능(AI) 기술 'Hi-COVIDNet'을 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 해외 각국의 확진자 수와 사망자 수, 코로나19 관련 키워드 검색빈도, 한국으로의 일일 항공편 수, 로밍 고객 입국자 수 등 빅데이터를 AI로 분석해 향후 2주간의 해외유입 확진자 수를 예측할 수 있다.
Hi-COVIDNet은 기존 시계열 데이터기반의 예측 기계학습이나 딥러닝 기반의 모델에 비해 최대 35% 높은 정확성을 갖추고 있다. 연구진이 약 한 달 반에 걸친 단기간의 훈련 데이터만으로 2주 동안의 해외유입 확진자 수를 예측한 결과다.
연구진은 기본적으로 보고된 각국의 확진자 수와 사망자 수를 활용했다. 하지만 이는 진단 검사 수에 좌우되는 만큼 코로나19 관련 키워드 검색빈도를 같이 입력 데이터로 사용했다. 연구진은 이를 통해 각국의 코로나19 위험도를 실시간으로 산출했다. 동시에 한국에 도착하는 항공편수와 로밍 고객 입국자 수를 통해 해외유입 확진자 수를 예측했다. 로밍 고객 입국자 수 데이터는 KT로부터 제공 받았는데, 전체 입국자 수를 유추하기 위해 일일 항공편수를 함께 고려했다.
또 국가간 거리도 함께 고려했다. 어느 특정 국가의 코로나19 발병이 이웃 국가로 더 쉽게 전파되며, 국가 간의 교류도 거리에 따라 영향을 받기 때문이다. 연구팀은 이러한 문제해결을 위해 지리적 연관성을 학습시켰다. 각 대륙으로부터의 해외유입 확진자 수를 정확히 예측함으로써 궁극적으로 전체 해외유입 확진자 수를 정확히 예측하도록 AI를 설계했다.
이번 연구 논문의 제1 저자인 김민석 박사과정 학생은 "이번 연구는 최신 AI 기술을 코로나19 방역에 적용할 수 있음을 보여준 사례"라며 "K-방역의 위상을 높이는데 기여할 것으로 기대한다"고 밝혔다. 하편 이번 연구는 최고권위 국제 학술대회 'ACM KDD 2020'의 'AI for COVID-19' 세션에서 오는 24일 발표될 예정이다.
[이종화 기자]