인공지능(AI)을 통해 고병원성 AI의 국내 유입 및 확산 위험을 항시 감지하는 통합 관리시스템이 형태를 드러내며 관심을 모으고 있다. 9월에는 관련 시스템을 완성하고 시연회를 실시한다는 계획이다.

과학기술정보통신부 산하 정보통신기획평가원(IITP)은 지난달 23일 경기도 과천 소재 오비즈타워 회의실에서 ‘인공지능기술을 활용한 고병원성 조류인플루엔자 국내 유입, 발생 조기 감지 및 확산 대응시스템 개발’ 3차 연도 연구추진 결과 발표 및 리빙랩 자문위원 평가를 실시했다.

이 연구는 IITP에서 주관한 ‘2018년도 사회문제 해결형 감염병 R&D 연구사업’으로 시행 중이다. 강원대학교를 주관기관으로 △농림축산검역본부 △한국외국어대학교 △전자부품연구원 △케이웨어 △이지팜 △망고시스템이 연구에 참여하고 있다.

이날에는 참여기관별 3차 연도 연구개발 내용을 공유하고, 그동안의 성과 점검 시간을 가졌다. 연구 수행과정에서 새롭게 나타난 애로사항을 공유하고, 대응시스템 구축 일정도 다시 한번 조율했다.

연구 참여기관들의 발표 내용을 종합하면, 고병원성 AI 방역의 골든타임을 놓치지 않도록 바이러스의 국내 유입 경로 분석과 예방책 마련을 위해 인공지능(AI)이 빅데이터를 실시간으로 분석한다. 세계에서 발생한 고병원성 AI 보고, 뉴스, 소셜미디어와 국내 가금 사육현황, 축산차량 이동, 철새 이동경로, 기상정보, 공간정보, 방역정보 등 다양한 빅데이터를 분석해 고병원성 AI 유입 및 확산 방지 통합시스템에 적용한다.

이러한 빅데이터를 활용해 확산예측 모형을 개발함으로써 예측 정확도 향상은 물론 상황변화를 즉시 반영할 수 있는 예측 모형을 만들고 있다. 시각화 도구를 활용해 직관적이며 과학적인 의사결정 지원 시스템을 갖춘다는 계획이다.

가금 농장의 폐사체 발생상황과 발성음의 변화를 자동으로 감지해 농장 관리자에게 알림 서비스를 제공함으로써, 이상징후를 조기에 검출할 수 있는 시스템도 구축하고 있다. 영상분석 솔루션을 구축해 농장 출입 차량과 출입자를 자동으로 검출해 냄으로써, 신속한 2차 확산 차단이 가능하도록 하는 시스템이 마무리 단계에 있다.

가금농장에서 발생하는 생체정보를 활용해 고병원성 AI 발생 인지 시점을 세밀하게 관리하는 기술도 완성단계에 있다. 가금농가 모니터링을 통한 안정적인 사육환경 구축과 지속적인 전염병 관리 및 대응이 가능한 구조를 만들어가고 있다.

박선일 강원대 수의대 교수는 “3년 전 첫 모임 이후 15번의 공식적인 워크숍과 5번의 자문위원회를 개최했다”며 “이러한 과정을 거치면서 시스템이 계속 업그레이드됐다”고 말했다. 또 “올해 9월 초순경 완성된 통합시스템 시연회를 계획하고 있다”며 “객관적인 평가를 받는 시간이 될 것”이라고 전했다.

또한 “같은 분야 연구자들이 이 플랫폼에서 데이터를 공유하면서 함께 발전하는 기틀을 마련할 것”이라며 “후에는 다른 전염병 유입 및 확산 대응에 활용할 수 있도록 국가연구가 진행되길 기대한다”고 말했다.