[Post COVID 시대: 더욱 중요해 진 수학] 코로나19 감염 예방에 수학이 쓰인다고? 포스트 코로나 시대에서 중요해진 수학, 수학을 실용에 잘 적응해야 미래 생존 가능

안녕하세요. 비지트입니다.

요즘 코로나 19 감염 때문에 전 세계적으로 난리고 우리나라도 이태원 3,4차 감염 때문에 난리이기도 합니다. 그런데 이 코로나 확산모델을 예측하는데 가장 중요한 역할을 담당하는 것이 바로 수학이라는 것을 알고 계시는가요? 대부분 국내에서 수학을 공부하신 분들은 수학이 단순히 문제 푸는 것으로 만 이해하시는데, 수학은 자연의 법칙을 숫자나 기하학으로 해석을 한 것인데요, 4차 산업혁명과 언택드 시대인 포스트 코로나 이후 빅데이터와 인공지능의 핵심 영역이기도 합니다. 더 나아가서, 코로나 19의 예상 감염 모델링도 응용수학 영역에서 적용이 가능한데요. 오늘은 그 내용을 다루어 보고자 합니다. 먼저 이와 관련된 3개의 기사를 링크해 드립니다.

'AI 역학조사관 프로그램' 개발…역학조사인력 한계 대안으로 떠올라

 

KT, AI·빅데이터로 감염병 원천까지 찾는다...90% 정확도 수분 내 확인

 

정은옥 교수, 무증상 코로나 맞선 '조용한' 추적자

이 세 가지 뉴스의 공통된 특징은 수학이 코로나뿐만 아니라 전염병 예측 모델에 널리 쓰인다는 점입니다. 수학의 진면목이 이번 코로나19로 인해서 전격적으로 나타나고 있다는 점이 아이러니 이기는 합니다. 건국대학교 수학과 정은옥 교수의 코멘트는 수학의 활용적인 측면에서 매우 중요한 의미를 가르쳐 주고 있습니다. 즉 이 모델링을 알려면 여러 가지 정보가 융합되어야 하는데, 그 정보로는 행동 분석학, 역사적 배경, 문화적 차이 등을 접목시켜야 합니다. 예를 들어, 다문화 가정이 많고 유럽 출신이 많을 경우, 마스크 착용 여부에 대한 인식에 대한 새로운 데이터도 반드시 접목되어야 합니다. 이러한 미세한 데이터까지 다 접목이 되어야, 감염 예측 모델링은 더욱 정교해지고 정확도가 높아집니다.

정 교수는 사회적 거리 두기 같은 사람들의 행태도 모델링에 반영해 정확도를 높이고 있다. 기존에는 감염 가능성이 있는 이들을 감염 의심, 노출, 감염, 회복 등으로 나눠서 변화를 예측하는 SEIR 모델을 많이 썼으나, 정 교수는 이를 한 단계 더 발전시켰다. 정 교수는 "우리 연구팀은 기존 메르스나 신종플루 때와 달리 SEIR에 더해 격리 기간을 계산에 넣고, 손 씻기 등 개인위생이나 마스크를 쓰는 행동 변화까지 고려해 실제 현상에 가까운 모델을 만들기 위해서 노력했다"라고 말했다.

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수리 모델링의 장점은 눈에 보이는 그래프를 통해 미래를 예측할 수 있다는 것이다. 정 교수는 "과거 인플루엔자 때는 SEIR 모델을 기반으로 서울, 인천, 부산 등 200여 개 지역별로 통근·통학 데이터를 모아 연립해서 구현한 적도 있다"라고 말했다. 추후 그는 누구나 쉽게 모수와 변수 값을 넣으면 감염병 변화 양상을 그래프로 예측할 수 있는 플랫폼인 대시보드를 만들 계획이다. 정 교수는 "매스웍스 등의 기술 지원을 받아 연구하고 있다"라며 "숫자만 바꿔놓으면 눈에 보이는 그래프로 나타내 줘 이해를 돕는 방식인데 이른 시일 내에 인터페이스를 확충해 공개할 예정"이라고 말했다. 또 그는 "수학이 단순 예측을 넘어서 역학자나 의사, 정책결정자의 의견을 중재하고 효과적인 정책을 만들게 도와주는 역할을 하도록 노력하겠다"라고 다짐했다.

인용: 매일경제

" 수리 모델링의 장점은 눈에 보이는 그래프를 통해 미래를 예측할 수 있다는 것이다." 이 부분은 데이터 사이언티스트의 데이터 시각화와 일맥상통하는 부분입니다. 감염병 예측 역시 데이터 시각화를 통해서 언제, 어디서, 어떻게 전염병이 파급될지 대해서 진단이 가능해진다는 것입니다. 이미 이러한 감염병 예방 모델링은 4차 산업혁명 시대의 미래 유망분야로 나와있던 것입니다. 2016년 동아사이언스에 나온 기사 내용에 다음과 같이 언급돼 있습니다.

미국에선 2009년 신종 인플루엔자 대유행을 겪은 뒤 관련 연구가 크게 늘었습니다. 텍사스첨단컴퓨팅센터(TACC)는 웹 기반의 독감 시뮬레이션 시스템 '텍사스 대유행 독감 툴킷(The Texas Pandemic Flu Toolkit)’을 개발했습니다. 매사추세츠공대(MIT)는 이를 활용해 2013년 뉴욕시 동쪽 해안에서 시작된 감염병이 고속도로망을 통해 어떻게 확산될지 시뮬레이션하기도 했습니다.

 

이 같은 '역학정보 분석기술(Infoepidemioloy)’은 최근 바이오 분야에서 가장 활발히 연구되는 기술 중 하나입니다. 원시림 파괴, 도시화와 세계화로 에볼라와 지카, 메르스 등 감염병 대유행이 증가하는 추세와 더불어 주목받고 있습니다.

(중략)

역학정보 분석 역시 인공지능과 빅데이터 기술로 감염병 발생과 바이러스 확산을 한발 먼저 내다보고 예방책을 찾는 기술입니다. 글로벌화와 함께 더욱 심각한 문제가 된 신종 바이러스와 슈퍼 박테리아의 세계 확산을 막을 수 있습니다.

인용: 동아사이언스

그런데 이러한 역학정보는 앞에서 정은옥 교수님이 이야기하신 대로, "누구나 쉽게 모수와 변숫값을 넣으면 감염병 변화 양상을 그래프로 예측할 수 있는 플랫폼인 대시보드를 만들 계획이다." 이러한 대시보드가 나오게 되면, 여러 가지 데이터를 획기적으로 다양하게 축척할 수 있는 장점이 있습니다. 실제로 KT가 만든 AI 모델링은 48개국의 데이터를 사용하는 것으로 나오고 있습니다. 코로나를 최초로 예측한 블루닷의 경우 다음과 같은 데이터를 인공지능 감염역학 모델링에 접목한다는 것입니다.

-감염병 발생 지역들
-병원들/헬스케어 업체 관련 시설들
-지역 이동량
-가축들의 수
-모기들과 곤충들의 수
-동물 감염 질병들
-인구 구성요소들
-글로벌 비행기 티켓량
-리얼 타임 기후 상황들

​이러한 데이터에 그동안 축척해놓은 감염병 데이터를 접목하여, 감염병 예상지역을 모델링 해서 그 결실을 맺은 것이 바로 이번 코로나 예측이었고 이러한 예측 모델링에 당연히 수학적 계산과 응용능력이 접목된 것은 당연한 것일 겁니다. 이러한 수학 응용능력을 갖춘 인재는 앞으로 포스트 코로나 시대를 선도하게 될 것입니다. 그래서 현재 초중고 심지어 대학에 다니고 있는 분들에게는 이러한 응용수학 능력을 어떻게 빌드 업하느냐가 미래 생존을 좌우할 주요 요소가 될 것임을 이번 코로나 19가 우리에게 던지는 메시지입니다.

블루닷 데이터 인용 홈페이지

"인공지능이 메르스 등 감염병 예방" 10대 미래기술 발표

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【비지트는 IT 융합 박사과정 중인 4차 산업혁명 시대의 미래 생존 전략가이자 정보 통합학의 마스터로 개인과 기업의 Globalisation에 힘쓰고 있습니다. ●4차 산업혁명 강연 ●대학(원) 진로진학 및 성인 커리어 컨설팅 ●빅픽처 창의성 훈련 ●기업 해외연수 및 영어연수 ●기업혁신 전략 및 국가 컨설팅을 하고 있는 종합 컨설팅 Firm입니다. 뉴욕과 런던 출신 비지트의 컨설팅과 함께하는 여러분은 특별한 5%입니다】

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