한국원자력연구원이 인공지능으로 구로 콜센터 코로나19 감염 상황을 시뮬레이션한 결과. 정상인(파랑 사람모형), 감염자(빨강), 잠복기 감염자(노랑). [영상=유용균 실장 제공]

국내 연구진과 기업이 협업해 인공지능(AI) 기반 실내 코로나19 전파경로 예측 기술을 개발했다. 해당 기술이 사용될 시, 어느 규모 이상의 시설에서 어떤 상태로 코로나19 전파 위험성이 높은지 알 수 있다. 시설별 규모에 따라 감염위험 없이 수용 가능 인원 혹은 이동 경로를 파악할 수 있다는 의미로, 효과적 방역에 기여할 것으로 보인다. 

유용균 한국원자력연구원 지능형컴퓨팅연구실장과 빅데이터 전문기업 바이브컴퍼니(대표 송성환), 선박 대피 솔루션 스타트업 아이캡틴(대표 김현철)은 게임·에니메이션 등에 활용되는 3D 소프트웨어 '유니티'를 이용해 다중이용시설 이용자 이동 경로를 모델링했다. 이를 바탕으로 거리에 따라 감염 여부를 예측하는 확률 모형(전파 확률 모델)을 통해 이용자·해당 시설의 감염 위험도를 계산했다.

연구진은 해당 기술을 150여명의 집단감염자를 낸 구로 콜센터 사건 사례에 적용했다. 그 결과 질병관리본부 역학조사 논문과 비슷한 결과를 확인할 수 있었다. 유용균 실장은 "구로 콜센터에서 첫 감염환자 발생 이후 10일째 되던 날 전체 200여명 중 100여명이 감염됐었다"며 "출·퇴근 경로만을 기준으로 10일 동안 전체의 50%가 코로나에 감염되도록 시뮬레이션했다"고 설명했다.

유 실장에 따르면 이번 연구는 역학자나 의료인 참여 없이 간소화된 규칙을 바탕으로 개발한 모델이다. 그는 "감염병 모델로는 ▲비말에 의한 감염 ▲에어로졸에 의한 확산 ▲사물 오염에 의한 전파가 있는데, 예측 경로가 다 다르다"며 "지금은 비말에 의한 감염만 고려했다. 향후 의료진 등과 협업해 충분한 역학 데이터로 나머지 두 감염모델 시뮬레이션을 고도화할 것"이라고 밝혔다.