[오픈테크넷서밋2016] KT “빅데이터로 조류독감 예측, 정확도 84%”

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[오픈테크넷서밋2016] KT “빅데이터로 조류독감 예측, 정확도 84%”

디지털데일리 발행일 2016-06-16 08:11:07

최민지

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[디지털데일리 최민지 기자] “빅데이터를 활용해 조류 인플루엔자(AI) 확산 원인이 철새가 아닌 사람이었다는 것을 밝혀냈습니다. 이를 활용해 AI 발생 경로를 예측, 84% 정확도를 보이며 확산을 막을 수 있었습니다.”

15일 김이식 KT 플랫폼사업기획실 상무는 <디지털데일리>와 정보통신산업진흥원(NIPA) 주관으로 서울 양재동 엘타워에서 열린 ‘오픈 테크넷 서밋(Open Technet Summit) 2016’에서 빅데이터 기반 공공 혁신 사례에 대해 발표했다.

KT는 지난 2014년부터 조류 인플루엔자 발생 때마다 빅데이터를 활용, 정부와 함께 AI 확산을 막는 노력을 해왔다. 당시 KT는 우리나라 전체 농가 및 AI 발생 농가 데이터를 분석해 확산 원인을 분석했다.

김 상무는 “농가 데이터를 도로 지도와 겹쳐보니, 고속도로 근처에서 AI가 발생하고 있다는 사실을 알 수 있었다”며 “한 달 만에 1600만마리 살처분을 하며 철새가 원인이라고 판단했던 당시, 최초 발병 원인은 조류일지 몰라도 확산 이유는 사람일 가능성이 높다고 생각하게 됐다”고 설명했다.

AI 잠복 기간은 약 21일이다. 부안군 농가에 1월10일 한 차량이 방문했다. 약 2주 후 이 곳에서 AI 발병을 확인하게 된다. 그런데, 이러한 사실을 알기 전 1월24일 이 차량을 안성지역 농가로 이동한다. 2월11일 안성지역 최초 AI 발병 사례가 나오게 된다. 부안 근처 지역으로 확산되지 않고, 전라도에서 갑자기 경기도로 확대된 것.

김 상무는 “거리 개념을 무시한 AI 확산 경로였다”며 “발병 확인 때는 이미 전국 곳곳에 퍼져 있는 상황이라 가축 방문 차량만이라도 막자고 했다”고 당시 상황을 떠올렸다.

이를 시작으로 AI 관련 KT의 빅데이터 분석은 효과를 나타내기 시작한다. 2014년 12월 이래 총 149건 중 125건을 예측, 정확도 84%.를 자랑하게 된 것. 구제역(2014년 12월~2015년 3월)의 경우 31건 중 28건을 예측했다.

김 상무는 “2015년 9월부터 KT 빅데이터가 본격 적용되기 시작했다”며 “지난해에는 AI 발병 농가 28곳 중 전통시장을 제외한 모든 곳을 예상해 맞췄다”고 말했다.

이와 함께 KT는 빅데이터 분석 사업을 통해 서울시 심야버스 노선 수립 지원 시스템 개발에 참여했다. 통화 및 기지국 데이터를 활용해 심야시간대 사람들이 밀집한 곳을 찾아, 버스노선에 반영한 것.

김 상무는 “올해 1월 다보스 포럼에서 서울시는 심야버스를 대표적인 행정 혁신 사례로 제시하며, 생활체감형 정책으로 자리 잡았다고 발표했다”며 “빅데이터 실제 효과저긍로 사용하고 있는 사업은 의외로 많지 않은데, 서울시 심야버스는 3년이 지난 지금도 대표적 성공사례로 꼽히고 있다”고 강조했다.

<최민지 기자>cmj@ddaily.co.kr