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바이브, 인공지능으로 지역 단위 다중이용시설 코로나 감염 위험도 분석한다지역 단위 코로나19 감염 위험도 추정
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승인 2020.12.01  15:33:43
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▲ 다중이용시설 코로나19 감염 위험도 추정 시뮬레이션

바이브컴퍼니(대표 송성환)는 국내 최초로 인공지능 기술을 통해 불특정 다수의 사람들이 출입하고 이용하는 다중이용시설을 중심으로 지역 단위 코로나19 감염 위험도를 추정할 수 있는 모델을 개발 중이라고 1일 밝혔다.

바이브 스마트시티연구소는 한국원자력연구원 지능형컴퓨팅연구실과 공동연구를 통해 다중이용시설의 코로나19 감염병 감염 전파 위험도를 비교하는 시뮬레이션을 수행해 다중이용시설의 공간과 개별 이용자가 이동하는 경로를 모델링하고 사람간의 거리에 따라 추정된 감염병 전파 확률 모델을 적용해 해당 시설의 위험도를 추정했다. 국가 단위에서 코로나의 전파 양상을 시뮬레이션한 경우는 있지만, 마트, 지하철 등 이용시설별 감염 위험도를 비교 분석하는 시뮬레이션 연구를 수행한 경우는 이번이 처음이다.

코로나 확산에 큰 영향을 미치는 집단 감염 사례는 주로 다중이용시설에서 발생하며, 시설을 이용하는 사람들을 중심으로 2차, 3차 감염자를 유발시킬 뿐만 아니라 오랜 기간 동안 사회 전체에 피해를 준다. 그렇기 때문에 정부와 지자체는 클럽 등 유흥주점, 노래연습장, 대형학원, 뷔페 등을 고위험시설을 지정해 집중 관리하고 있다.

바이브는 코로나 감염 위험도 추정 모형으로 시뮬레이션한 결과, 지하철이 마트보다 감염 위험도가 더 큰 것으로 나왔으며 그 원인은 이동 동선에서 겹치는 구간이 상대적으로 더 넓기 때문인 것으로 추정된다고 밝혔다. 여기에 사용된 M&S(모델링 및 시뮬레이션) 기술은 다양한 시나리오에 대해 반복적 실험을 수행해 사고 실험(Thinking Experiment)의 한계를 확장하는 인공지능 기술로 스마트시티 소셜 디지털 트윈의 핵심 영역이다.

이번 연구를 진행한 스마트시티연구소 안창원 소장은 “이번 시뮬레이션을 통해 임의의 시설에 대해, 인구밀도, 마스크 착용 여부, 동선 분리 등을 고려한 감염병 위험도를 추정할 수 있었다.”며 “또한 다중이용시설 이용 행태를 감안하여 비교, 분석할 수 있어 최적의 방역 정책을 찾아낼 수 있을 것.”이라고 기대감을 나타냈다.

바이브 스마트시티연구소는 스마트시티 디지털 트윈 분야에서 다양한 연구개발 과제를 수행하고 있다. 도시행정 디지털 트윈 기술 연구 개발을 진행해왔으며, ▲지하 공동구 디지털 트윈 연구 ▲안전 재난 디지털 트윈 구축 연구 등 다양한 국책 사업에 참여하고 있다. 다중이용시설 코로나 감염 위험도 추정 모형 외에도 지역 단위 감염병위험도 모형과 익명화한 확진자 동선 정보를 기반으로 ‘참여형 자가 역학 도구’도 개발하고 있다.

박경일  robot@irobotnews.com
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