송태민 삼육대 교수, 코로나 위험 예측 인공지능 개발

SNS 소셜 빅데이터 수집·분석해 위험신호 포착

한국데이터산업진흥원 '데이터바우처 지원사업' 우수사례 선정

삼육대(총장 김일목)는 송태민 보건관리학과 교수가 소셜 네트워킹 서비스(SNS) 상의 빅데이터를 분석해 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 위험요인을 예측하는 인공지능(AI)을 개발했다고 6일 밝혔다.

송태민 교수는 인공지능 개발을 위해 지난해 1부터 6월까지 뉴스사이트, 블로그, 카페, SNS, 인터넷 게시판 등 237개 온라인 채널에서 언급된 코로나 관련 소셜 데이터 총 403만 2883건을 수집했다.

수집된 데이터는 텍스트 마이닝(Text mining)과 오피니언 마이닝(Opinion mining) 등 빅데이터 분석 기법을 통해 코로나19 감정(위험·안전), 대상, 감염경로, 관련 바이러스, 증상, 대처, 예방활동, 이슈, 산업 등 10개 주제로 분류했다.

이후 주요 키워드를 '단어빈도'와 '문서빈도'로 나눠 분석했다. 단어빈도는 한 문서에서 특정 키워드가 나타난 빈도를 집계하는 방식으로 그 키워드가 얼마나 중요한지를 보여준다. 문서빈도는 전체 문서에서 특정 키워드가 포함된 문서의 수를 집계해 얼마나 폭넓게 등장하는지 알 수 있다.

송 교수는 이 같은 소셜 빅데이터로 머신러닝 학습데이터를 생성하고 모델링 과정을 거쳐 코로나 위험예측 인공지능을 개발했다.

이 인공지능은 온라인상에서 특정 키워드의 빈도와 증가율 등을 분석해 '잠재신호→약신호→강신호→강하지만 증가율이 약한신호'에 이르는 미래신호(Future Signal) 흐름을 포착할 수 있다. 가령 코로나 관련 키워드 중 '무증상'에 대한 약신호가 잡히면, 향후 관련 내용이 강신호와 같은 메가트렌드로 확산될 수 있기에 사전에 대응할 수 있다는 것이다.

송 교수는 "빅데이터 분석은 방대한 양의 데이터를 활용해 사회적 문제를 예측하고 현상에 대한 복잡한 연관관계를 보다 정확하게 밝혀낼 수 있다"라면서 "이 같은 인공지능 개발 방법을 적용함으로써 코로나뿐만 아니라 다양한 사회적 위험요인을 사전에 예측하고, 대응체계를 마련할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

이번 연구는 한국데이터산업진흥원이 주관하는 '2020년 데이터바우처 지원사업'의 지원을 받아 수행됐으며, 사업 우수사례로 선정돼 한국데이터산업진흥원장 표창을 받았다.