AI로 코로나 감염 위험도 ‘사전 예측한다’
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AI로 코로나 감염 위험도 ‘사전 예측한다’
  • 강교식 대기자
  • 승인 2020.12.01 09:41
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원자력연구원, 다중이용시설 예측 시뮬레이션 개발

한국원자력연구원이 AI를 활용해 다중이용시설물의 코로나 19 감염예측 기술을 개발했다.
한국원자력연구원이 AI를 활용해 다중이용시설물의 코로나 19 감염예측 기술을 개발했다.

현재 코로나-19 전파 양상은 음식점, 헬스장, 종교시설 등 다중이용시설을 중심으로 집단 감염이 발생하고 n차 감염자 발생이 증가추세를 보여 질병당국이 초비상 상태다.

그럼에도 국가 단위에서 코로나-19의 전파 양상을 시뮬레이션하는 수리 모델은 있지만, 많은 사람들이 이용하는 시설 자체의 감염 위험도를 예측하는 기술이 없어 정확한 전파양상과 방역 방법을 알기 어려운 것이 사실이다.

이러한 시점에서 한국원자력연구원이 AI를 활용해 다중이용시설물의 코로나19 감염 예측 기술을 개발해 주목을 끌고 있다.

한국원자력연구원(원장 박원석)이 빅데이터 전문기업 ㈜바이브컴퍼니, 선박 대피 솔루션 스타트업 기업 아이캡틴과 함께 다중이용시설의 코로나-19 전파 위험도를 예측하는 기술을 최초로 개발했다고 1일 밝혔다.

연구원은 인공지능 전문기업들과 함께 유니티(3D 애니메이션, 건축 시각화, 가상현실 등 인터랙티브 콘텐츠 제작을 위한 통합 소프트웨어)를 이용해 다중이용시설의 공간과 개별 이용자의 이동 경로를 모델링했다.

이를 바탕으로 전파 확률 모델(각 개인의 증상과 개인간 거리에 따라 감염 여부를 예측해내는 확률 모형)을 통해 사람간의 거리에 따라 전체 이용자와 해당 시설의 위험도를 계산했다.

지난 구로 콜센터 감염사례를 적용해본 결과, 질병관리본부의 역학조사 논문과 비슷한 결과를 도출해냈다. 또 이용자 밀집 정도가 같았을 때, 겹치는 동선이 많은 시설일수록 감염 위험이 높다는 사실을 시뮬레이션으로 증명할 수 있다.

이 시뮬레이션 기술을 이용하면 그 시설의 인구밀도, 마스크 착용여부 등을 고려한 위험도를 예측해 최적의 방역 정책을 찾아낼 수 있다. 또 이동 동선에 따른 위험도를 예측해 최적의 동선을 찾아낼 수 있다.

연구원 지능형컴퓨팅연구실은 그 동안 영상보안, 영상인식 관련 인공지능 경진대회를 통해 꾸준히 기술력을 축적해왔다. 아울러 인공지능 기술을 활용해 코로나-19의 피해를 줄이기 위한 노력을 하고 있다. 이런 노력의 일환으로 최근 캐글 코로나-19 mRNA 백신 안정성 예측대회에서 금상을 수상한 바 있다.

연구를 이끈 유용균 실장은 “이번 연구는 간소화한 규칙을 바탕으로 개발한 모델로, 역학자나 의료인이 참여한 연구가 아니다”라고 언급한 후, “다양한 전문가들이 참여해 시뮬레이션 모델의 정확성을 검토하고 고도화할 필요가 있다”고 밝혔다.

연구원 박원석 원장은 “원자력 안전연구를 위해 준비한 시뮬레이션 및 AI 기술을 코로나-19 등 국민 생활에 밀접한 다양한 부문에 접목할 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.