%EC%A7%80%EC%8B%9D%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4%EA%B3%B5%ED%95%99%EB%8C%80%ED%95%99%EC%9B%90
-
코로나19 해외유입 확진자 수 예측 기술 개발
최근 전 세계적으로 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 확진자 수가 2,000만 명을 넘어선 가운데 최근 국내에서도 코로나19 확진자 수가 급증해 2차 대유행 조짐을 보이면서 정부는 8월 23일부터 전국 대상으로 사회적 거리두기 단계를 2단계로 격상해 시행 중이다.
중앙재난안전대책본부(중대본)에 따르면 국내 코로나 누적 확진자 수는 8월 23일 오전 0시 기준으로 총 1만7,399명이다. 이 중 해외유입 감염자 수는 2,716명(8월 22일 오전 0시 기준)으로 전체 확진자의 약 16%를 차지한다. 대륙별로 보면 아시아(중국 외), 미주, 유럽, 아프리카 순이다. 지난 14일 이후 국내 지역 발생 신규확진자 수가 급증하고 있지만 향후 해외유입 확진자 수의 확산추세 또한 결코 장담할 수 없는 상황이다.
이런 가운데 우리 연구진이 해외유입 확진자 수를 예측할 수 있는 관련 기술을 개발했다. 우리 대학 산업및시스템공학과 이재길 교수 연구팀이 코로나19 해외유입 확진자 수를 예측하는 빅데이터‧인공지능(AI) 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
이재길 교수 연구팀이 개발한 이 기술은 해외 각국의 확진자 수와 사망자 수, 해외 각국에서의 코로나19 관련 키워드 검색빈도와 한국으로의 일일 항공편 수, 그리고 해외 각국에서 한국으로의 로밍 고객 입국자 수 등 빅 데이터에 인공지능(AI) 기술을 적용해 향후 2주간의 해외유입 확진자 수를 예측한다.
코로나19 확진자 수가 급증할수록 해외유입에 의한 지역사회 확산의 위험성도 항상 뒤따르기 마련이다. 이에 따라 이재길 교수 연구팀이 개발한 정확한 해외유입 확진자 수 예측기술은 방역 시설 및 격리 시설 확충, 고위험 국가 입국자 관리 정책 등에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대가 크다.
우리 대학 지식서비스공학대학원에 재학 중인 김민석 박사과정 학생이 제1 저자로, 강준혁, 김도영, 송환준, 민향숙, 남영은, 박동민 학생이 제2~제7 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제 학술대회 'ACM KDD 2020'의 'AI for COVID-19' 세션에서 오는 24일 발표된다. (논문명 : Hi-COVIDNet: Deep Learning Approach to Predict Inbound COVID-19 Patients and Case Study in South Korea)
해외유입 확진자 수는 다양한 요인에 의해서 영향을 받는다. 일반적으로 해외 각국에서의 코로나19 위험도와 비례하며, 해외 각국에서 한국으로의 입국자 수와도 비례한다. 그러나 코로나19 위험도와 입국자 수를 실시간으로 알아내기에는 많은 제약이 따르므로 연구진은 쉽게 구할 수 있는 종류의 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능(AI) 모델을 구축하는 데 성공했다.
연구진은 기본적으로 해외 각국의 코로나19 위험도를 산출할 때, 보고된 확진자 수와 사망자 수를 활용했다. 그러나 이러한 수치는 진단검사 수에 좌우되기 때문에 코로나19 관련 키워드 검색빈도를 같이 입력 데이터로 활용해 해당 국가의 코로나19 위험도를 실시간으로 산출했다.
이와 함께 실시간 입국자 수는 기밀정보로서 외부에 공개되지 않기 때문에 매일 제공되는 한국에 도착하는 항공편수와 로밍 고객 입국자 수를 통해 이를 유추해냈다. 로밍 고객 입국자 수 데이터는 KT로부터 제공 받았지만 KT 고객 입국자만을 포함한다는 한계를 일일 항공편수를 함께 고려함으로써 이 문제를 해소했다.
이밖에 해외유입 확진자 수 예측을 위해서는 국가 간의 지리적 연관성도 매우 중요하게 고려해야 한다. 어느 특정 국가의 코로나19 발병이 이웃 국가로 더 쉽게 전파되며, 국가 간의 교류도 거리에 따라 영향을 받기 때문이다. 연구팀은 이러한 문제해결을 위해 지리적 연관성을 학습하도록 국가-대륙으로 구성되는 지리적 계층구조에 따라 우선 각 대륙으로부터의 해외유입 확진자 수를 정확히 예측함으로써 궁극적으로 전체 해외유입 확진자 수를 정확히 예측하도록 하는 인공지능(AI) 모델을 설계했다. 연구팀은 이 인공지능 모델을 'Hi-COVIDNet'라고 이름 붙였다.
이후 연구팀은 약 한 달 반에 걸친 단기간의 훈련 데이터만으로 생성된 `Hi-COVIDNet'을 통해 향후 2주 동안의 해외유입 확진자 수를 예측한 결과, 이 모델이 기존의 시계열 데이터기반의 예측 기계학습이나 딥러닝 기반의 모델과 비교했을 때 최대 35% 더 높은 정확성을 지니고 있음을 확인했다.
제1 저자인 김민석 박사과정 학생은 "이번 연구는 최신 AI 기술을 코로나19 방역에 적용할 수 있음을 보여준 사례ˮ 라면서 "K-방역의 위상을 높이는데 기여할 것으로 기대한다ˮ 고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 글로벌전략연구소(소장 김정호)의 코로나19 AI 태스크포스팀의 지원을 받았고, KT(담당 변형균 상무)와 과학기술정보통신부(담당 김수정 서기관)의 '코로나19 확산예측 연구 얼라이언스'를 통해 로밍 데이터 세트를 지원받아 이뤄졌다.
2020.08.23 조회수 29100 -
이재길 교수 연구팀 연구성과 Microsoft Research 블로그 게재
<이재길 교수, 송환준 박사과정>
우리대학 이재길 교수(산업및시스템공학과 지식서비스공학대학원)와 송환준 박사과정 학생의 최신 빅데이터 연구결과가 최근 Microsoft Research 블로그에 실렸다. Microsoft Research는 매 분기 자사의 지원을 받은 연구과제 중에서 대표적인 성과를 선정해 자사 블로그에 게시하고 있는데 이번에는 이재길 교수 연구팀의 연구결과가 그 중 하나로 선정된 것이다.
이교수 연구팀은 이번 연구를 통해 전통적인 데이터 군집화 알고리즘인 k-메도이드의 분산 병렬처리 알고리즘을 개발했다. 그동안 빅데이터의 처리 속도를 높이기 위해 결과 정확도를 다소 희생하는 것이 일반적인 관례였으나 이 교수팀은 이번 연구를 통해 정확도를 거의 잃지 않고 현존하는 타 알고리즘보다 높은 성능을 달성했다고 밝혔다.
이번 연구결과는 지난 8월 열린 데이터 마이닝 분야 최고 학술대회인 ACM KDD 2017에서 발표된바 있다. 이 교수는 "추가적인 군집화 알고리즘의 연구도 마무리해 아파치 스파크 오픈소스 플랫폼에 연 성과를 탑재시킬 것"이라고 향후 계획을 밝혔다.
블로그 게시물 : https://www.microsoft.com/en-us/research/lab/microsoft-research-asia/articles/using-microsoft-azure-research-tool-scalable-data-mining-2/
2017.10.16 조회수 7000 -
산업및시스템공학과, LG CNS에 KAIST AI 아카데미 과정 개설
우리대학 산업및시스템공학과(지식서비스공학대학원)는 국내 굴지의 글로벌 IT서비스 전문기업인 LG CNS(대표 김영섭)과 임직원 대상 인공지능 교육 프로그램인 'KAIST AI 아카데미'과정을 개설하고 본격적인 AI 인재육성에 들어갔다.
우선 지난 8월 24일부터 9월 1일까지 약 2주간에 걸쳐 시행된 제1차 KAIST AI 아카데미과정에는 100여 명의 LG CNS 임직원이 참여했다. LG CNS는 이번 교육을 통해 올 연말까지 AI 빅데이터사업담당 직원 200명과 사업부 직원 300여명 등 총 500여 명에 달하는 전문가를 양성할 예정이다.
KAIST AI 아카데미과정은 인공지능이 전 세계적으로 여러 산업에 중요한 기술로 주목 받게 됨에 따라 LG CNS 임직원의 AI 기술 및 사업역량 강화, 그리고 기업의 신기술을 적용한 비즈니스 개발을 선도하기 위해 신설된 교육프로그램으로 주요 교육내용은 ▲AI 기술의 발전과 산업에 미치는 영향, 향후 변화에 대한 토론 ▲머신러닝, 딥러닝 등 AI 기술의 이해와 비즈니스에 적용하는 주요 기술의 습득 ▲AI를 적용한 산업별 비즈니스 사례 소개 및 딥러닝 실습과정 등으로 구성돼 있다.
이 과정에는 우리대학 산업및시스템공학과(지식서비스공학대학원)의 인공지능 딥러닝 전문가인 이재길 교수와 박진규 교수 등 7명이 직접 강의를 담당하며 AI를 접목할 수 있는 업무영역과 AI 최신 기술을 중심으로 실습까지 연계한 교육프로그램으로 설계해 진행된다.
LG CNS는 그동안 각 산업분야별로 축적된 비즈니스 경험에 AI 최신 기술을 결합해 디지털 혁신을 준비하는 기업을 대상으로 하는 신사업 기회 발굴을 위해 노력 중인데 KAIST AI 아카데미과정 개설을 임직원 AI 역량 강화를 위한 기반으로 삼고, 이 과정을 지속적으로 고도화해나간다는 방침이다. 이와 함께 내부 임직원 교육에 그치지 않고, 제조 경쟁력 강화, 디지털 마케팅 혁신 등을 추진하는 기업고객을 대상으로 AI 교육을 확대해 분야별 인재 육성도 함께 지원한다는 계획이다.
이성욱 LG CNS AI빅데이터사업담당 상무는 “인공지능이 기업의 서비스 내 필수적으로 자리잡게 됨에 따라 LG CNS가 수행한 다양한 인공지능 기반 비즈니스 사례에 KAIST의 앞선 지식을 접목해서 고객에게 보다 나은 가치를 제공키 위해 KAIST AI 아카데미과정을 개설했다"고 밝혔다.
2017.09.04 조회수 10187