REPORT: See and Predict, 전염병 데이터의 시각화와 분석

REPORT

See and Predict,전염병 데이터의 시각화와 분석

목차

  1. 국경이 무색한 시대, 신종전염병의 위협
  2. 직관적인 정보전달로 피해 최소화
  3. 빅데이터로 전염병을 예측하고 예방하다
  4. 전염병 대응 방식을 바꾸는 정보기술

국경이 무색한 시대, 신종전염병의 위협

메르스(MERS), 에볼라(Ebola), 지카(Zika), 조류독감(avian influenza)… 불과 몇 년 동안 전 세계를 공포에 떨게 한 전염병들의 이름입니다. 해외 여행과 출장이 흔한 일상이 되고 인천공항 하루 이용객이 20만명을 넘는 오늘날 무시무시한 전염병은 더이상 근원 국가만의 문제가 아니게 됐습니다. 아프리카에서 가장 큰 피해를 입힌 에볼라부터 남미를 강타한 지카까지, 주변국가를 비롯 해 지구 반대편에 있는 국가들까지 초유의 긴장상태로 몰아넣었죠. 

매년 이렇게 끔찍한 전염병이 출몰하고 피해가 발생하는 상황을 봤을 때, 전염병 대응과 방지도 한 지역을 넘어서 국제사회가 함께 고민하고 협력해야 하는 문제로 대두되었습니다. 하지만 과거 흑사병과 콜레라를 퇴치 했던 방식으로 빠르게 변이되고 퍼져나가는 21세기 전염병을 이겨내기는 어렵겠죠.

세계적인 유행병(pandemic)을 해결하는 대책은 다각적이어야 하겠지만 전문가들이 입을 모아 꼭 활용해야 한다고 주장하는 것이 있습니다. 바로 빅데이터 입니다. 전염병 데이터에서도 필수적인 데이터는 위치데이터일 것입니다. 전염병 대응을 논하는데 어디서 발생했고 어떤 속도로 어디로 퍼져나가고 있는지에 대한 이해를 빼놓을 수 없겠죠. 그리고 위치데이터를 기반으로 해당 지역의 기후, 문화, 생활 습관등의 부수적인 데이터도 함께 끌어와 분석 할 수 있기 때문에 필수적인 데이터입니다.

직관적인 정보전달로 피해 최소화

전염병 예방 및 대응에 있어 빅데이터의 활용은 계속해서 진화해왔습니다. 전염병 빅데이터를 가장 우선적으로 활용할 수 있는 분야는 ‘감시’ 인데요.  발생 지역과 감염 상황을 신속하게 알려 담당 기관 소속 현장 인원들의 업무를 돕고 시민들에게 필요한 정보를 제공 할 수 있습니다. SPH에서도 2004년 한국에 처음 발병해 꾸준히 그 정도가 심해져 2016년, 2017년 1월 현재 사상 최악의 조류독감 사태를 보고 위치정보 빅데이터 시각화 및 분석 플랫폼 CARTO Builder를 사용해 인터랙티브 지도를 만들었습니다. 매일 농림축산부 홈페이지에 공개되는 조류독감 발생 현황 데이터를 사용한 것이지요. 큰 힘을 들이지 않고도 공공 데이터를 활용해 지역, 개체, 발생 시기에 따라 위젯을 움직이며 직관적으로 발생 상황을 이해 할 수 있는 웹앱을 만든 셈입니다. 비슷한 목적으로 인터랙티브 맵을 만들고 싶으신 분들을 위해 SPH 개발팀에서 그 과정과 팁을 자세히 기록해 두었습니다. >>AI 지도만들기 how to 바로가기.

  1. 조류독감 시계열 지도

2. AI 발생현황 지도

2015년에는 MIT와 함께 아이들의 치료에 사용 될 곰인형의 모습을 한 소셜 로봇을 만들고 2016년에는 GE헬스케어와 협력해 소아 뇌 질환 치료를 위한 디지털 플랫폼을 개발하는 등 혁신적인 시도를 계속하고 있는 보스턴 아동병원(Boston Children’s Hospital)이 제공하는 헬스맵(HealthMap)도 있습니다. 헬스맵은 보스턴 아동병원의 연구원, 소프트웨어 개발자, 전염병학자들이 모여 만든 웹사이트로 ProMED Mail, WHO 등 공신력있는 기사, 공지 등을 긁어 전 세계에서 발생하는 전염병들의 현황을 구글맵스 기반으로 실시간으로 보여줍니다.  지역에 따라, 수백개 이상의 전염병 종류에 따라 최신 소식을 알아볼 수 있어 여행이나 출장을 앞둔 성인들, 질병에 취약한 아이들을 둔 부모들에게 정보를 제공하고 있습니다. 생활습관이 중요한 전염병 예방에 유용한 무료 웹사이트 입니다.

<기사의 빈도에 따라 컬러로 심각성을 보여주는 HealthMap>

빅데이터로 전염병을 예측하고 예방하다

빅데이터가 전염병을 예측할 수 있을까요? 빅데이터 애널리스트 Jason T Widjaja는 글로벌 질의응답 사이트 Quora에서 “It is exceedingly hard to use big data analytics to prevent global epidemics. But it can help greatly.(빅데이터 분석으로 범세계적 유행병을 예방하는 것은 매우 어렵지만 큰 도움이 될 수 있다.) “라고 말했습니다. 질병 예방은 과학, 경제, 문화, 정치적 요소가 합쳐진 복합적인 문제이기 때문이죠. 하지만 빅데이터 분석기술을 통해 유행병이 발생 할 확률이 높은 곳에 초기에 경고를 할 수 있고, 전염병 발병 이후 맵 위에 전염 현황을 시각화하여 모니터링 할 수 있으며 이 정보를 활용해 더욱 빠르게 대응 할 수 있다고 합니다.

여러 어려움에도 불구하고 데이터를 통해 모델을 세우고 질병을 예측하는 시도는 계속되어왔습니다. CARTO는 최근 아마존 웹서비스, 리우데자네이루 보건 기관 등과 협력해 미주개발은행(Inter-American Development Bank)에서 주최하는 알러트-지카 해커톤(Alert-Zika Hakathon)에 참가했습니다. 로케이션인텔리전스와 데이터 분석툴을 활용해 리우데자네이루 지역의 지카 바이러스 대응을 위한 새로운 인사이트를 만들어보자는 취지였죠.

머신러닝, 프로그래밍, 컴퓨터 그래픽 전문가들로 이루어진 CARTO 팀은 먼저 지역 내 감염자들의 데이터를 기반으로 미래 발병 케이스를 예측할 수 있는 신경망(neural network)을 모델링했습니다. 그리고 스토캐스틱 시뮬레이터(stochastic simulator)로 지카 감염자 발생 시나리오를 만들었습니다. 시뮬레이션으로 지카라는 전염병의 패턴과 특성에 대해 인사이트를 제공하고 신경망 기반 예측 모델로 정책결정자들이 지역 내 어디에 대응 조치를 사용해야 할지 알려줄 수 있었습니다. CARTO 팀은 이 해커톤에서 2등을 차지했다고 하는데요, 로케이션인텔리전스의 혜택을 더욱 많은 이들에게 나눔으로써 오늘날의 다양한 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있다는 CARTO의 믿음을 증명하는 뿌듯한 프로젝트였다고 합니다.

빅데이터를 사용해 전염병으로 인한 피해를 성공적으로 최소화한 사례는 국내에도 있습니다. 바로 정부가 KT 등  IT 기업들과 함께 만든 조류독감 확산방지 시스템인데요. 2014년 본격 도입되어 31건 중 무려 28건을 예측하는 등 놀라운 성과를 보였습니다. 당시 조류독감의 확산 매개체가 철새라는 가설이 힘을 얻던 무렵 그 확산 패턴이 국내 도로망을 따라간다는 빅데이터 분석 결과에 착안하여 사실은 축산농가 방문차량이 실제 확산 매개체였다는 가설을 도출해냈습니다. 이 시스템으로 84%의 정확도로 조류독감 발생 예상 지역을 빠르게 파악하고 대비할 수 있었죠.

<2016년 겨울 대한민국에는 최악의 조류독감 사태가 덮쳤다. >

하지만 그 효용은 2년도 채 되지 않아 사라졌습니다. 바로 환경오염과 먹이부족 등 철새 이동경로에 변수가 생기면서 지난 감염 사태에서 보인 수평감염 패턴이 아닌 수직감염 패턴이 보이기 시작했기 때문입니다. 미처 대비하지 못한 대한민국은 2016-17년 사상 최악의 조류독감 사태로 큰 피해를 입고 있습니다. 이렇게 성공적이었던 빅데이터 모델이 단 2년만에 사용성을 잃는 사례만 봐도 빅데이터 분석으로 질병을 예측하는 일이 얼마나 어려운 일인지 알 수 있겠죠.

전염병 대응방식을 바꾸는 정보기술

하지만 전염병 예방 및 대응에 빅데이터와 관련 기술을 사용하고자 하는 시도는 앞으로도 계속 될 전망입니다. 특히 단순히 과거 데이터를 정리하고 시각화 하는데 그치지 않고 최근 더욱 화두가 되고 있는 인공지능, 딥러닝 기술 등 한단계 더 나아간 방식을 취할 가능성이 높습니다. 국내에서도 이번 조류독감 사태를 반면교사로 삼아 더욱 적극적으로 인공지능ICT를 사용하자는 목소리가 높아지고 있습니다. 인간의 사회적 네트워크를 형성하는 원리를 연구하여 전염병의 경로를 예측하고, 사람들이 블로그, 트위터 등 SNS에 올리는 글을 분석해 전염병의 징조를 일찍 파악하는 기술 등 창의적인 방식으로 빅데이터를 활용 할 수 있을 것입니다.

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.