강원대학교 수의과대학 박선일 교수가 인공지능기술을 활용한 고병원성 조류인플루엔자(HPAI) 대응 시스템 개발에 박차를 가하고 있다.
박 교수는 이를 위해 지난 9일 서울 양재동 소재 엘타워에서 ‘인공지능 기술을 활용한 고병원성 조류인플루엔자(HPAI) 국내 유입·발생 조기감지 및 확산 대응 시스템 개발 연구 과제’ 1차 년도 연구 성과 발표회를 개최하고 진행 상황을 점검했다.
이번 연구는 정보통신기술진흥센터(IITP)에서 공모한 ‘2018년도 사회문제 해결형 감염병 R&D 연구사업’으로 실시 중이다. 강원대 박선일 교수를 총괄책임자로 농림축산검역본부, 전자부품연구원, ㈜이지팜, ㈜망고시스템, 케이웨어㈜, 한국외국어대학교가 협동기관으로 참여하고 있다. 연구기간은 총 3년(총 연구비 40억 원)으로 올해 1차 년도 연구를 실시했다.
이번 연구를 통해 HAPI 확산 시뮬레이터 소프트웨어 개발이 완료되면 해외 HAPI 발생 정보를 종합적으로 분석해 국내 유입 위험을 사전에 경보할 수 있게 될 것으로 기대된다. 또 가금 사육농장의 환경 및 생체정보를 분석해 이상 징후를 보이는 개체를 조기에 검출함으로써 신속한 초동방역을 유도할 수 있게 된다.
또한 인공지능의 학습과정을 통해 농장을 출입하는 사람과 차량을 실시간으로 분석함으로써 역학조사 시간을 획기적으로 줄여 2차 피해를 최소화하고, 확산 경로를 인공지능 기술로 예측함으로써 선제적 방역 조치를 수립하는 용도로 유용하게 사용된다.
이날 연구 참여기관별 발표에 따르면 강원대학교는 국내 HPAI 발생 위험이 상대적으로 높은 지역을 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 분석했다. 방역당국으로부터 발생 농장의 상세 지번과 철새 국내 이동정보를 제공받는다면 HPAI 발생 위험도를 보다 정밀하게 평가할 수 있다고 밝혔다.
한국외국어대학교는 가금류 사육두수, 밀집도, 발생농장과의 거리, 축산차량의 5일간 방문 횟수 등 빅데이터를 활용해 HPAI 발생 예측 시스템을 개발 중이다. 농가 단위로 예방이 가능하도록 한다는 계획이다.
전자부품연구원(KETI)은 사육농장으로부터 데이터를 수집·분석하여 이상 징후를 보이는 개체를 조기에 검출하는 시스템을 개발한다. 가금류의 전조증상과 정상동작을 구분하기 위한 연구를 진행 중이다.
이지팜은 가금농장 폐사율 모니터링을 위한 가금 이미지 인식 기술과 질병 전파 요인 검출을 위한 사람·차량 등 이미지 인식을 위한 영상 학습 기반을 구축하고 있다.
망고시스템은 지리정보체계(GIS) 기반 가축전염병 국내 유입 감시 및 확산 대응 소프트웨어를 개발했다.
케이웨어는 HPAI 관련 다양한 국내외 정보를 수집·저장·분석·시각화 할 수 있는 빅데이터 플랫폼을 구축해 HPAI의 국내 유입위험 분석 연구에 활용할 수 있는 시스템을 개발했다. 
박선일 교수는 “관련 소프트웨어를 완성해 일선 방역기관과 가금 사육 농장에 보급·교육함으로써 중앙과 지자체의 초동대응 역량 향상과 유관 기관 간 긴밀한 방역 협력체계를 구축하고 있다”며 “HPAI 발생으로 인한 경제적 피해를 호소하는 일선 농가의 어려움을 덜고자 최선의 노력을 다 하겠다”고 밝혔다.
한편 이날 발표회에서는 참여 기관별 연구 성과 시연회도 함께 실시했다. 케이웨어가 국내외 데이터 수집 및 저장 기술, 망고시스템이 HPAI 통합 역학 조사 분석 시스템과 웹기반 분석 서비스와 시각화 기법 등을 시연해 보였다.
또한 전자부품연구원이 가금류 음성 및 이상 징후 수집 및 분석과정, 이지팜이 영상분석 학습과정, 강원대는 공간 가중회귀 모형을 이용한 HPAI 발생 고위험 지역 추정, 한국외대가 다이내믹 데이터 마트 구축 및 확산 예측 모델링 등을 시연했다.