AI로 역유입 코로나 환자 수 예측

KAIST 이재길 교수팀 개발


국내 연구진이 해외에서 유입되는 코로나19 확진자 수를 예측하는 기술을 개발했다. 기존 데이터 기반 기계학습과 딥러닝 기반 모델에 비해 정확도가 높아 해외 유입에 따른 코로나19 지역사회 감염 확산 방지에 기여할 것으로 기대된다.

KAIST는 이재길 산업및시스템공학과 교수 연구팀이 빅데이터를 기반으로 한 AI(인공지능) 모델을 개발, 코로나19 해외 확진자 수를 예측하는 데 성공했다고 19일 밝혔다.

현재 국내 코로나19 누적 확진자 수는 전날 0시 기준 1만5761명에 달하고, 이 가운데 해외 유입 확진자는 2662명으로 전체의 16.9%를 차지한다. 대륙별로는 아시아(중국 외), 미주, 유럽, 아프리카 등의 순으로 많다.

이 기술은 해외 각국의 코로나19 확진자 수와 사망자 수, 한국행 일일 항공편 수, 한국으로의 로밍 고객 입국자 수 등의 데이터에 AI 기술을 적용해 앞으로 2주 동안의 해외 유입 확진자 수를 예측한다. 연구팀은 해외 각국의 코로나19 위험도 산출을 위해 보고된 확진자 수와 사망자 수 뿐만 아니라, 코로나19 관련 키워드 검색 빈도를 입력 데이터로 활용했다.

이와 함께, 실시간 입국자 수는 기밀정보로 외부에 공개되지 않기 때문에 매일 제공되는 한국 도착 항공편 수와 로밍 고객 입국자 수를 적용했다. 여기에 국가 간 지리적 연관성을 학습하도록 각 대륙으로부터 해외 유입 확진자 수를 정확히 예측하는 인공지능 모델인 '하이-코비드넷(Hi-COVIDNet)'을 설계했다.

연구팀은 하이-코비드넷을 활용해 지난 3월 22일부터 5월 5일까지 학습한 데이터를 바탕으로 이후 2주 동안(5월6∼19일)의 해외 유입 확진자 수를 예측한 결과, 실제 확진자 수(하루 3∼11명)와 오차가 2∼3명 정도 밖에 나지 않는 높은 정확도로 구현했다.

이는 기존 시계열 데이터 예측 기계학습이나 딥러닝 모델과 비교해 예측도가 최대 35% 높은 수치라고 연구팀은 설명했다.

제1저자인 김민석 박사과정 학생은 "AI 기술을 코로나19 방역에 적용할 수 있음을 보여준 사례로, K-방역의 위상을 높이는 데 기여할 것"이라고 말했다.

이 연구결과는 오는 24일 열리는 컴퓨터 분야 국제 학술 대회 'ACM KDD 2020'의 '코로나19를 위한 인공지능' 세션에 발표될 예정이다.

이준기기자 bongchu@dt.co.kr