19일 인천국제공항에서 입국객들이 해외 입국자 안내를 받고 있다. 중앙방역대책본부에 따르면 전날 0시 기준 해외유입 확진자는 총2,032명으로, 전체 누적 확진자의 14.8%를 차지하고 있으며, 이중 이달 5일부터 전날0시까지 확진 판정을 받은 683명 가운데 해외유입 사례는 총384명(56.2%)으로 최근 2주간 국내 코로나19 확진자 10명 중 5~6명은 해외유입 사례이다. 2020.7.19/뉴스1 © News1 이승배 기자
카이스트(KAIST) 산업 및 시스템공학과 이재길 교수 연구팀은 방역·격리 시설 운영, 고위험 국가 입국자 관리 정책 등에 폭넓게 활용할 수 있는 ‘코로나19 해외유입 확진자 수 예측 AI 모델’(Hi-COVIDNet)을 개발했다고 19일 밝혔다.
코로나19 해외유입 확진자 수 예측 방법의 모식도/자료=KAIST
실시간 입국자 수는 기밀정보로서 외부에 공개되지 않기 때문에 매일 제공되는 한국 도착 항공편수와 로밍 고객 입국자 수를 통해 유추해냈다. 다만, 로밍 고객 입국자 수 데이터는 한국 국적의 입국자만을 주로 포함하기 때문에, 일일 항공편수를 함께 넣는 방식으로 이 문제를 해소했다.
또 연구팀은 국가 간의 지리적 연관성도 중요하게 고려했다. 특정 국가의 코로나19 발병은 이웃 국가로 쉽게 전파되며, 국가 간 교류도 거리에 따라 영향을 받기 때문이다. 이에 따라 연구팀은 AI가 지리적 연관성을 학습하도록 국가-대륙으로 구성된 지리적 계층구조를 입력했고, 이 데이터에 따라 각 대륙으로부터의 해외유입 확진자 수를 정확히 예측할 수 있도록 설계했다.
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이후 연구팀은 약 한 달 반 동안 훈련 데이터로 생성된 Hi-COVIDNet을 통해 향후 2주간 한국으로의 해외유입 확진자 수를 예측한 결과, 일정 시간을 주기로 생성되는 시계열 데이터 예측 머신러닝(기계학습) 접근법 또는 기존 딥러닝(심층학습) AI 모델 보다 예측 정확도가 최대 35% 더 높다는 것을 확인했다.
이 교수는 “해외유입 확진자 수 예측결과는 검역관, 진단키트 등의 검역자원 배치, 입국자 자가격리시설 확보, 정부의 입국검역 강화와 특별 입국절차 제정에 대한 근거로 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
KAIST 산업및시스템공학과 이재길 교수(앞열 왼쪽 세번째)와 연구팀/사진=KAIST