서울 중구 국립중앙의료원 선별진료소에서 의료진이 이동하고 있다. 2021.2.22/뉴스1 © News1 이성철 기자

신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 확산 방지를 위해 인공지능(AI)과 CCTV 영상을 이용한 지능형 역학시스템 구축이 추진된다.

25일 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 박대출 국민의힘 의원실에 따르면 과학기술정보통신부 산하 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 지난 17일 부천시가 제안한 '인공지능과 CCTV영상을 이용한 지능형 역학시스템 구축' 사업에 대한 입찰 공고를 냈다. 이 사업은 과기정통부에서 주관하는 2021년도 디지털 공공서비스 혁신 프로젝트 과제로 21억7683만원의 예산이 배정됐다. 부천시청측은 "사람추적AI 구동을 위한 비정형 데이터 정제 및 분석, 딥러닝(사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술)학습 모델 개발에 대한 충분한 시간 확보가 사업 성패의 핵심"이라고 밝혔다. 

부천시의 제안요청서에 따르면 현재 질병관리 등 관련 기관에서는 코로나 확진자 동선과 밀접접촉자 신원 파악을 위해 확진자 진술을 토대로 CCTV영상 확인, 접촉자의 신용카드 이용내역, 접촉자의 이동통신 정보, QR 전자서명부 등을 근거로 추적하고 있다.

확진자 진술에 근거한 동선과 접촉자 파악 방식은 미진술과 번복, 거짓말, 개인정보 공개 기패 등으로 동선 파악에 어려움을 겪고 있다. 이후 이동통신 기지국 정보와 QR 및 방역록 정보 취득을 통한 이동 동선을 비교 확인할 경우 누락 동선과 오류 발견 사례가 많은 실정이다.특히 역학조사를 위한 CCTV 영상을 취득하기 위해 경찰청과 지자체 보건소에 영상 소유 기관에 공문을 보내 업무요청을 한 후, 영상을 취득해 수작업을 통해 확진자를 파악해야 하는 상황이다.

이번에 추진될 지능형 역학시스템은 인공지능과 안면인식이 가능한 CCTV 영상을 활용한다. 확진자의 영상정보가 확보되면 AI알고리즘을 통해 추적하기 위한 표본샘플을 확보한다. 확보된 샘플은 영상DB서버에 구축하고 분석한다.

확진자와 접촉자의 이동 동선을 파악하기 위해 AI와 CCTV영상을 이용, 동선 파악의 정확도를 높여 확진자의 이동 동선 파악 오류를 줄이고 동선 정보의 누락을 방지한다. 접촉자의 밀접 접촉 정도는 CCTV영상 AI 분석을 통해 접촉자 발생시 접촉자와 확진자의 접촉 정도를 밀접도와 마스크 착용 여부 등을 기반으로 파악, 밀접 접촉자를 선별한다.  

CCTV영상을 이용 기존 면담이나 카드내역, 기지국 정보, QR코 등으로 파악이 어려웠던 밀접 접촉자를 선별해 내고 해당 밀접 접촉자의 동선을 파악해, 영상 정보를 기반으로 밀접 접촉자의 신원을 확인하기 위해 기반 정보를 수집한다. 여기에 CCTV영상과 빅데이터의 AI분석을 통해 감염병 위험도를 시간적 공간적으로 분석하고, 이를 기반으로 향후 감염병 전파 위험도를 예측할 수도 있다.

안면인식과 사람추적 AI의 경우 확진자 및 접촉자 인식을 위해 AI기반 CCTV 영상으로 사람을 인식한 뒤 확진자 및 접촉자 추적을 위한 다중 CCTV에서의 동일 인물을 추적한다. AI기반 CCTV영상을 통해 안면을 인식하면 확진자의 진술과 질병관리청 온라인 역학조사 시스템 정보, 공공 CCTV 정보를 연계한 이동 동선을 분석한다.

다만 개인정보 유출을 막기 위해 추적 대상자 정보를 익명·비식별화하고, 원본 데이터와 처리결과간의 연결고리를 끊어 데이터 재조합으로 인한 개인추적이 불가능하도록 개발하겠다는 게 부천시 설명이다.

부천시 관계자는 "안면인식이 기능한 CCTV 영상과 영상에 찍힌 동선 분석을 통해 감염경로를 파악하자는 것"이라며 "다만 CCTV가 높게 설치되어 있기 때문에 안면인식 보다는 동선 분석쪽에 초점이 맞춰져 있다고 보면 된다"고 말했다. 


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