다중이용시설 코로나 감염 위험도 AI로 예측한다
다중이용시설 코로나 감염 위험도 AI로 예측한다
  • 김동수 기자
  • 승인 2020.12.01 14:14
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한국원자력연구원이 인공지능으로 구로 콜센터 코로나19 감염 상황을 시뮬레이션한 결과. 정상인(파랑 사람모형), 감염자(빨강), 잠복기 감염자(노랑). (한국원자력연구원 제공)/그린포스트코리아
한국원자력연구원이 인공지능으로 구로 콜센터 코로나19 감염 상황을 시뮬레이션한 결과. 정상인(파랑 사람모형), 감염자(빨강), 잠복기 감염자(노랑). (한국원자력연구원 제공)/그린포스트코리아

[그린포스트코리아 김동수 기자] 인공지능(AI)을 통해 다중이용시설의 코로나19 전파 위험도를 예측하는 시뮬리에션 기술이 개발됐다.

한국원자력연구원(이하 연구원)은 빅데이터 전문기업 ㈜바이브컴퍼니, 선박 대피 솔루션 스타트업 기업 아이캡틴과 다중이용시설의 코로나19 전파 위험도를 예측하는 기술을 최초로 개발했다고 1일 밝혔다.

현재 코로나19 전파 양상은 음식점과 헬스장, 종교시설 등 다중이용시설을 중심으로 집단 감염이 발생하고 n차 감염자를 발생시키는 양상이다. 국가 단위에서 코로나19의 전파 양상을 시뮬레이션하는 수리 모델은 있지만 많은 사람이 이용하는 시설 자체의 감염 위험도를 예측하는 기술이 없어 정확한 전파양상과 방역 방법을 알기 어려웠다. 

연구원은 인공지능 전문기업들과 3D 애니메이션, 건축 시각화, 가상현실 등 인터랙티브 콘텐츠 제작을 위한 통합 소프트웨어인 ‘유니티(Unity)’를 이용해 다중이용시설의 공간과 개별 이용자의 이동 경로를 모델링했다. 이를 바탕으로 전파 확률 모델을 통해 사람 간의 거리에 따라 전체 이용자와 해당 시설의 위험도를 계산했다.

지난 구로 콜센터 감염사례를 적용해본 결과, 질병관리본부의 역학조사 논문과 비슷한 결과를 도출해냈다는 게 연구원의 설명이다. 또한, 이용자 밀집 정도가 같았을 때 겹치는 동선이 많은 시설일수록 감염 위험이 크다는 사실을 시뮬레이션으로 증명할 수 있었다. 

이 시뮬레이션 기술을 이용하면 시설의 인구밀도, 마스크 착용 여부 등을 고려한 위험도를 예측해 최적의 방역 정책을 찾아낼 수 있다. 이밖에 이동 동선에 따른 위험도를 예측, 최적의 동선을 찾아낼 수도 있다. 

연구를 이끈 유용균 실장은 “이번 연구는 간소화한 규칙을 바탕으로 개발한 모델로 역학자나 의료인이 참여한 연구가 아니다”라며 “다양한 전문가들이 참여해 시뮬레이션 모델의 정확성을 검토하고 고도화할 필요가 있다”고 밝혔다. 

kds0327@greenpost.kr



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