가톨릭대, AI 검색 엔진 쿼리로 코로나19 확진자 수 예측

가톨릭대 인공지능학과 학부생이 주 연구자로 참여한 연구팀이 단어 임베딩 기반 쿼리 확장 기술을 활용해 시간별로 달라지는 대중의 관심사를 반영하는 검색 엔진 쿼리를 자동으로 발견하고, 코로나19 확진자 수를 효과적으로 예측하는 AI 기술을 개발했다.
이번 연구는 인공지능학과 정동화·김강민 교수팀과 의정부성모병원 임광일 교수팀의 협업으로 진행됐다. 가톨릭대 인공지능학과 안성호 학사과정생과 의정부성모병원 임광일 교수가 공동 제1저자로 활약했다. 연구 결과는 첨단 헬스 케어 분야의 최고 국제 학술지인 <JMIR>에 게재되며 우수성을 인정받았다.
연구팀은 기존 검색 엔진인 쿼리 데이터를 활용한 코로나19 확진자 수 예측 연구에서 쿼리 선택을 전문가 지식에 의존하는 방식에 한계가 있다고 판단했다. 이에 따라 코로나19와 관련된 언론 기사의 텍스트 데이터를 활용해 검색 엔진 쿼리를 선택하는 단어 임베딩 기반 쿼리 확장 방법론을 개발했다.
이후 언론 기사에서 확진자 수와 높은 상관관계를 보이는 검색 엔진 쿼리를 4개월 단위로 자동 추출해 1~14일 후 확진자 수를 사전에 예측하는 AI 기술 개발에 성공했다. 이번에 개발된 AI 기술은 기존 전문가 지식 기반의 쿼리를 활용한 방법론보다 정확도가 뛰어났다.
한편 이번 연구는 가톨릭대 인공지능학과 정동화 교수가 수행 중인 한국연구재단의 개인연구사업-생애 첫 연구 및 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원(IITP)의 학·석사 연계 ICT 핵심 인재 양성 사업의 연구비와 김강민 교수의 한국연구재단 우수 신진 연구 사업의 연구비를 지원받아 진행됐다.
정리 황혜민 기자 hyemin@naeil.com