KAIST(총장 신성철)는 이재길 산업및시스템공학과 교수 연구팀이 코로나19 해외유입 확진자 수를 예측하는 빅데이터·인공지능(AI) 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 해당 예측기술은 방역 시설·격리 시설 확충, 고위험 국가 입국자 관리 정책 등에 폭넓게 응용될 것으로 기대된다.

연구진이 개발한 기술은 해외 각국의 확진자·사망자 수와 코로나19 관련 키워드 검색 빈도, 한국으로의 일일 항공편 수, 로밍고객 입국자 수 등 빅데이터에 인공지능 기술을 적용해 향후 2주간의 해외유입 확진자 수를 예측한다.

이를 위해 연구진은 각국 코로나19 확진자·사망자 수를 활용했다. 하지만 이는 진단검사 수에 좌우되기 때문에 코로나19 관련 키워드 검색 빈도를 함께 입력 데이터로 활용, 해당 국가의 코로나19 위험도를 실시간 산출했다. 

또한 연구진은 기밀정보로서 외부에 공개되지 않던 실시간 입국자 수를 한국에 도착하는 항공편수와 로밍 고객 입국자 수를 통해 유추해냈다. 로밍 고객 입국자 수 데이터는 KT로부터 제공 받았지만 KT 고객 입국자만을 포함한다는 한계를 일일 항공편수를 함께 고려함으로써 해결했다.  

그밖에 해외유입 확진자 수 예측에 있어선 국가 간 지리적 연관성도 매우 중요한 요소다. 특정 국가의 코로나19 발병이 이웃 국가로 더 쉽게 전파되기 때문이다. 연구진은 지리적 연관성 학습을 위해 국가-대륙으로 구성되는 지리적 계층구조에 따라 각 대륙으로부터의 해외유입 확진자 수를 예측하고 전체 해외유입 확진자 수 예측 인공지능 모델을 설계했다. 연구진은 이러한 인공지능 모델을 'Hi-COVIDNet'이라 명명했다.

Hi-COVIDNet을 통해 2주간 해외유입 확진자 수를 예측한 결과, 기존 시계열 데이터 기반 예측 기계학습이나 딥러닝 기반 모델보다 최대 35% 더 높은 정확성을 보였다.

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 말했다.

김민석 박사과정 학생, 강준혁, 김도영, 송환준, 민향숙, 남영은, 박동민 학생이 제1~제7 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제 학술대회 'ACM KDD 2020'의 'AI for COVID-19' 세션에서 오는 24일 발표된다. (논문명 : Hi-COVIDNet: Deep Learning Approach to Predict Inbound COVID-19 Patients and Case Study in South Korea) 

이번 연구는 KAIST 글로벌전략연구소(소장 김정호)의 코로나19 AI 태스크포스팀과 KT(담당 변형균 상무), 과학기술정보통신부(담당 김수정 서기관)의 '코로나19 확산예측 연구 얼라이언스' 로밍 데이터 세트를 지원받아 이뤄졌다.