KAIST는 산업·시스템공학과 이재길 교수 연구팀이 코로나19 해외 유입 확진자 수를 예측하는 빅데이터·인공지능(AI) 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.

이 기술은 △해외 각국 확진자 수·사망자 수 △해외 각국 코로나19 관련 키워드 검색 빈도·한국으로의 하루 항공편 수 △해외 각국에서 한국으로의 로밍 고객 입국자 수 등의 빅데이터를 AI에 적용해 향후 2주간의 해외 유입 확진자 수를 예측해낸다.

해외유입 확진자 수는 다양한 요인에 의해서 영향을 받는다. 일반적으로 해외 각국 코로나19 위험도와 해외 각국에서 한국으로의 입국자 수와 비례하지만, 이같은 정보를 실시간으로 알아내기엔 제약이 크다.

이에 연구진은 쉽게 구할 수 있는 종류의 빅데이터를 기반으로 AI 모델을 구축했다.

우선 해외 각국 코로나19 확진자 수와 사망자 수를 바탕으로, 코로나19 관련 키워드 검색 빈도를 입력 데이터로 활용해 해당 국가의 코로나19 위험도를 실시간 산출했다.

또 기밀정보이기도 한 실시간 입국자 수는 매일 제공되는 한국 도착 항공편수와 로밍 고객 입구자 수를 바탕으로 유추했다.

이밖에 국가 간 지리적 연관성도 AI가 학습하도록 해 전체적인 해외 유입 확진자 수를 정확히 예측하도록 조정했다.

연구팀은 이번 기술이 기존 모델보다 최대 35% 더 높은 예측 정확성을 지닌다고 밝혔다.

코로나19 확진자 수가 급증할수록 해외 유입에 의한 지역사회 확산의 위험성이 뒤따르는 가운데 이번 기술이 방역 시설·격리 시설 확충, 고위험 국가 입국자 관리 정책 등에 폭넓게 응용될 것으로 기대된다.

한편, 지난 18일 기준 국내 코로나 누적 확진자 수는 모두 1만 5761명이다. 이 가운데 해외 유입 감염자 수는 2662명으로 전체 확진자의 16.9%다. 장진웅 기자

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