KAIST, 코로나19 해외유입 확진자 수 예측 기술 개발

한국과학기술원(KAIST)이 코로나19 바이러스 해외유입 확진자 수를 예측하는 기술을 개발했다.

KAIST는 19일 산업및시스템공학과 이재길 교수 연구팀이 해외유입 확진자 수를 예측하는 빅데이터·인공지능(AI) 기술 모델 ‘Hi-COVIDNet’을 개발했다고 밝혔다.

이 기술은 해외 각국 확진자 수와 사망자 수, 코로나19 관련 키워드 검색 빈도와 한국행 일일 항공편 수, 로밍 고객 입국자 수 등 빅데이터에 AI기술을 적용, 향후 2주간의 해외유입 확진자 수를 예측할 수 있다.

연구팀이 약 한 달 반에 걸친 단기간 훈련 데이터만으로 생성된 Hi-COVIDNet을 통해 2주 동안의 해외유입 확진자 수를 예측한 결과 기존 시계열 데이터기반 예측 기계학습이나 딥러닝 기반 모델 대비 최대 35% 더 높은 정확성을 지니고 있음을 확인했다.

연구팀은 이번 기술을 통해 방역 시설 및 격리 시설 확충, 고위험 국가 입국자 관리 정책 등에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.

제1 저자인 김민석 박사과정 학생은 "이번 연구는 최신 AI 기술을 코로나19 방역에 적용할 수 있음을 보여준 사례ˮ라며 "K-방역의 위상을 높이는데 기여할 것으로 기대한다ˮ고 말했다.

이번 연구는 최고권위 국제 학술대회 `ACM KDD 2020'의 `AI for COVID-19' 세션에서 오는 24일 발표된다.

한편 이번 연구는 KAIST 글로벌전략연구소의 코로나19 AI 태스크포스팀의 지원, KT와 과학기술정보통신부의 `코로나19 확산예측 연구 얼라이언스'를 통해 로밍 데이터 세트를 지원받아 이뤄졌다.