AI로 다중이용시설 코로나 감염 위험도 예측한다

머니투데이

류준영 기자

원자력연구원이 인공지능으로 구로 콜센터 코로나-19 감염 상황을 시뮬레이션한 결과※ 정상인(파랑 사람모형), 감염자(빨강), 잠복기 감염자(노랑)/자료=원자력연

에어로빅 교습소나 학원, PC방, 사우나 등 다중이용시설에서 발생한 소규모 코로나19(COVID-19) 감염이 가족과 지인, 동료를 거쳐 대규모 감염으로 이어지고 있는 가운데 다중이용시설의 코로나19 전파 위험도를 예측할 수 있는 기술이 나왔다.

한국원자력연구원(이하 원자력연)은 인공지능·빅데이터 전문 민간기업들과 함께 ‘다중이용시설 코로나19 전파 위험도 예측 시뮬레이션’ 기술을 개발했다고 1일 밝혔다.

원자력연에 따르면 현재 국가 단위에서 코로나19의 전파 양상을 시뮬레이션하는 수리 모델은 있지만, 많은 사람들이 이용하는 시설 자체의 감염 위험도를 예측하는 기술은 없다. 정확한 전파 양상 파악에 한계가 있어 최적의 방역 정책이나 대책을 세우기 어렵다는 게 원자력연의 설명이다.

연구진은 유니티를 이용해 다중이용시설의 공간과 개별 이용자의 이동 경로를 모델링했다. 유니티는 3차원(D) 애니메이션, 건축 시각화, 가상현실(VR) 등의 콘텐츠를 제작하는데 주로 쓰는 소프트웨어(SW)이다.

이를 바탕으로 전파 확률 모델을 통해 사람 간 거리에 따라 전체 이용자와 해당 시설의 위험도를 계산했다. 여기서 전파 확률 모델은 각 개인의 증상과 개인간 거리에 따라 감염 여부를 예측해내는 확률 모형을 말한다.

연구진이 지난 구로 콜센터 감염사례에 이번에 개발한 시뮬레이션을 적용해본 결과, 질병관리본부의 역학조사 논문과 비슷한 결과를 도출했다.

또 이용자 밀집 정도가 같았을 때, 겹치는 동선이 많은 시설일수록 감염 위험이 높다는 사실도 증명했다.

이번 연구를 이끈 유용균 원자력연 지능형컴퓨팅연구실장은 “이 시뮬레이션 기술을 이용하면 그 시설의 인구밀도, 마스크 착용여부 등을 고려한 위험도를 예측해 최적의 방역 정책을 찾아낼 수 있다”고 말했다.

또 “이번 연구는 간소화한 규칙을 바탕으로 개발한 모델로 역학자나 의료인이 참여한 연구는 아니”라며 “다양한 전문가들이 참여해 시뮬레이션 모델의 정확성을 검토하고 고도화할 필요가 있다”고 덧붙였다.