KT, 코로나19 확산 예측 얼라이언스 운영 성과 공유

지난 7월 31일 진행된 코로나19 확산예측 연구 얼라이언스 성과발표회에서 변형균 KT AI/BigData서비스담당 상무가 발표하는 모습.

KT가 '코로나19 확산예측 연구 얼라이언스' 1기 활동을 종료하고 그동안 연구 성과를 코로나19 방역체계에 활용할 수 있도록 지속 보완하고 협력해 나갈 예정이라고 2일 밝혔다. 코로나19 확산예측 연구 얼라이언스는 지난 3월 KT가 과학기술정보통신부, 한국데이터산업진흥원과 함께 코로나19 확산에 공동으로 대응하기 위해 출범한 협의체다. 서울대, 건국대, 한국과학기술원(KAIST), 한국과학기술연구원(KIST), 한국과학기술정보연구원(KISTI), 한양대-국가수리과학연구소도 참여했다.

KT는 코로나19 확산예측 연구 얼라이언스에 자사 유동인구?로밍 통계 데이터를 제공하고 인공지능(AI), 빅데이터, 수리 모델링 등의 기술을 통해 참여 기관들과 코로나 19의 국내 유입 및 지역 내 확산을 예측하는 연구를 진행했다. 코로나19 확산예측 연구는 '감염병 해외유입 위험도 예측'과 '국내 확산지역 예측' 등 크게 2가지 분야다.

KT에 따르면 해외에서 감염병 발병 시 국내유입 위험도를 예측하기 위해 KT AI/BigData서비스담당은 기계 독해(Machine Reading Comprehension) 기술로 전 세계 코로나19 관련 뉴스기사에서 추출한 해외 감염병의 국내유입 예측, 안인성 KISTI 실장팀은 '코로나19 해외유입 확진자 예측', 황응수 서울대 교수팀은 '서울시의 코로나19 미확인 해외유입 환자수 추정', 한양대-국가수리과혁연구소의 손우식 박사는 '코로나 19 국외 감염자 입국 예측' 연구 성과를 소개했다.

감염병의 국내 확산지역 예측을 위해 정은옥 건국대 교수팀의 '정부의 비약물적 중재정책에 따른 감염재생산지수 및 유동인구 변화 분석', 박주용 KAIST 교수팀의 '코로나19 전파 경로 네트워크 분석', 황의종 KAIST 교수팀의 '유동 인구 감소 분석', 윤세영 KAIST 교수팀의 '감염병 확산 예측 및 정책 평가 모델', 이길재 KAIST 교수팀의 '개인단위 코로나19 위험도 평가 모델' 연구 결과를 공유했다.

KT와 과기정통부는 그간 연구 성과를 코로나19 방역체계에 활용할 수 있도록 지속 보완 및 고도화할 예정이다. 특히 연구 얼라이언스 1기 운영노하우를 바탕으로 연구기관과 연구범위를 확대해 '코로나19 확산예측 연구 얼라이언스 2기'를 운영할 계획이다.

KT 관계자는 "코로나19 확산예측 연구 얼라이언스 1기 활동을 통해 얻은 연구성과를 K방역 강화에 활용하기 위해 정부와 협의해 나갈 예정"이라며 "전세계 진출을 추진 중인 글로벌 감염병 확산 방지 플랫폼(GEPP)을 지속 고도화하면서 감염병으로 인한 글로벌 펜데믹을 최소화하는데 기여하겠다"고 말했다.


김세형 기자 [e-mail]