신종 코로바이러스 감염증(코로나19) 해외유입 확진자 수를 예측하는 인공지능(AI) 기술이 국내에서 개발됐다.
한국과학기술원(KAIST·카이스트)은 지난 19일 이재길 산업·시스템공학과 교수 연구팀이 코로나19 해외유입 확진자 수를 예측할 수 있는 빅데이터·AI 기술을 개발했다고 밝혔다.
이 기술은 해외 각국의 확진자 수와 사망자 수, 코로나19 관련 키워드 검색 빈도, 한국으로의 일일 항공편 수, 한국으로의 로밍 고객 입국자 수 등 빅데이터에 AI 기술을 적용한 것으로 향후 2주간의 해외유입 확진자 수를 예측한다.
연구진은 또한 각 대륙으로부터의 해외유입 확진자 수를 예측해 전체 해외유입 확진자 수를 예상하도록 하는 AI 모델(Hi-COVIDNet)을 설계했다.
해당 모델은 약 한 달 반에 걸친 데이터 훈련을 거쳤다. 이후 향후 2주간의 한국으로의 해외유입 확진자 수를 예측하도록 했다. 그 결과 기존 시계열 데이터 예측 기계학습 또는 딥러닝 모델 대비 최대 35% 더 높은 예측 정확도를 달성했다.
KAIST 측은 "코로나19 확진자 수가 급증할수록 해외유입에 의한 지역사회 확산의 위험성도 항상 뒤따르기 마련"이라며 "이재길 교수 연구팀이 개발한 해외유입 확진자 수 예측기술은 방역 시설과 격리 시설 확충, 고위험 국가 입국자 관리 정책 등에 폭넓게 응용·적용될 수 있을 것으로 보여 기대가 크다"고 밝혔다.
한국과학기술원(KAIST·카이스트)은 지난 19일 이재길 산업·시스템공학과 교수 연구팀이 코로나19 해외유입 확진자 수를 예측할 수 있는 빅데이터·AI 기술을 개발했다고 밝혔다.
이 기술은 해외 각국의 확진자 수와 사망자 수, 코로나19 관련 키워드 검색 빈도, 한국으로의 일일 항공편 수, 한국으로의 로밍 고객 입국자 수 등 빅데이터에 AI 기술을 적용한 것으로 향후 2주간의 해외유입 확진자 수를 예측한다.
연구진은 또한 각 대륙으로부터의 해외유입 확진자 수를 예측해 전체 해외유입 확진자 수를 예상하도록 하는 AI 모델(Hi-COVIDNet)을 설계했다.
해당 모델은 약 한 달 반에 걸친 데이터 훈련을 거쳤다. 이후 향후 2주간의 한국으로의 해외유입 확진자 수를 예측하도록 했다. 그 결과 기존 시계열 데이터 예측 기계학습 또는 딥러닝 모델 대비 최대 35% 더 높은 예측 정확도를 달성했다.
KAIST 측은 "코로나19 확진자 수가 급증할수록 해외유입에 의한 지역사회 확산의 위험성도 항상 뒤따르기 마련"이라며 "이재길 교수 연구팀이 개발한 해외유입 확진자 수 예측기술은 방역 시설과 격리 시설 확충, 고위험 국가 입국자 관리 정책 등에 폭넓게 응용·적용될 수 있을 것으로 보여 기대가 크다"고 밝혔다.
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