​□ 현재 코로나-19 전파 양상은 음식점, 헬스장, 종교시설 등 다중이용시설을 중심으로 집단 감염이 발생하고 n차 감염자를 발생시키는 양상이다. 그럼에도 국가 단위에서 코로나-19의 전파 양상을 시뮬레이션하는 수리 모델은 있지만, 많은 사람들이 이용하는 시설 자체의 감염 위험도를 예측하는 기술이 없어 정확한 전파양상과 방역 방법을 알기 어려웠다.  

□ 한국원자력연구원(원장 박원석)이 빅데이터 전문기업 ㈜바이브컴퍼니, 선박 대피 솔루션 스타트업 기업 아이캡틴과 함께 다중이용시설의 코로나-19 전파 위험도를 예측하는 기술을 최초로 개발했다고 1일 밝혔다.

 ㅇ 연구원은 인공지능 전문기업들과 함께 유니티※를 이용해 다중이용시설의 공간과 개별 이용자의 이동 경로를 모델링했다. 이를 바탕으로 전파 확률 모델※을 통해 사람간의 거리에 따라 전체 이용자와 해당 시설의 위험도를 계산했다.

    ※ 유니티(Unity) : 3D 애니메이션, 건축 시각화, 가상현실 등 인터랙티브 콘텐츠 제작을 위한 통합 소프트웨어

    ※ 전파 확률 모델 : 각 개인의 증상과 개인간 거리에 따라 감염 여부를 예측해내는 확률 모형

 ㅇ 지난 구로 콜센터 감염사례를 적용해본 결과, 질병관리본부의 역학조사 논문과 비슷한 결과를 도출해냈다. 또 이용자 밀집 정도가 같았을 때, 겹치는 동선이 많은 시설일수록 감염 위험이 높다는 사실을 시뮬레이션으로 증명할 수 있었다. 

 ㅇ 이 시뮬레이션 기술을 이용하면 그 시설의 인구밀도, 마스크 착용여부 등을 고려한 위험도를 예측해 최적의 방역 정책을 찾아낼 수 있다. 또 이동 동선에 따른 위험도를 예측해 최적의 동선을 찾아낼 수 있다. 

□ 연구원 지능형컴퓨팅연구실은 그 동안 영상보안, 영상인식 관련 인공지능 경진대회를 통해 꾸준히 기술력을 축적해왔다. 아울러 인공지능 기술을 활용해 코로나-19의 피해를 줄이기 위한 노력을 하고 있다. 이런 노력의 일환으로 최근 캐글 코로나-19 mRNA 백신 안정성 예측대회에서 금상을 수상한 바 있다. 

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

 ㅇ 연구원 박원석 원장은 “원자력 안전연구를 위해 준비한 시뮬레이션 및 AI 기술을 코로나-19 등 국민 생활에 밀접한 다양한 부문에 접목할 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.

출처: 한국원자력연구원

사진출처: 한국원자력연구원