교통공학을 연구하는 대학원생 5명으로 구성된 교통공학연구실(팀명)이 개발한 ‘데이터를 활용한 코로나19 확진자 추정 모델’이 경기도와 경기도경제과학진흥원이 주최한 ‘경기도 내 코로나19 지역감염 확진자 수 추정 및 지역감염을 줄이기 위한 정책 제언’ 공모전에서 최우수상을 수상했다.

공모전은 코로나19에 대한 경각심 제고와 데이터 활용 문화 조성을 위해 추진됐으며 코로나19 조기 종식을 위한 다양한 정책 제언도 포함했다.

도는 지난 16일 2020 경기 데이터 데이 행사를 열고 교통공학연구실팀을 비롯한 최종 수상 6개 팀을 시상했다.

최우수상을 수상한 교통공학연구실팀은 딥 러닝 알고리즘을 활용해 정부 브리핑자료와 뉴스기사, 경기도, 국가통계포털에서 나오는 데이터를 종합적으로 분석해 확진자 수 예측모델을 만들었다.

교통공학연구실팀은 이전 정보를 현재 문제 해결에 활용할 수 있고 시계열 데이터 기반 예측 성능이 우수한 장단기기억네트워크(LSTM. Long Short-Term Memory)알고리즘을 활용했다. 장단기기억네트워크는 인간의 뇌를 모방해 스스로 학습하는 인공신경망 방법론으로 과거의 자료를 기억하여 추후 발생할 수 있는 영향을 예측하는 것에 탁월한 정확도를 가진 알고리즘으로 바둑으로 유명한 알파고 등에도 활용됐다.

연구실팀은 ‘데이터를 활용한 코로나19 확진자 추정 모델’의 예측 정확성을 높이기 위해 장단기기억네트워크 알고리즘에 인구수, 자동차 등록대수, 사회적거리두기단계, 실업률, 고속도로 통행량(AADT), 마스크 착용 의무화, 평균 지하철 승하차 수 등을 변수로 구성했다.

교통공학연구실팀은 해당 알고리즘을 사용해 추석 연휴 확진자 수를 5일 평균 19명의 확진자가 발생할 것으로 예측했고 실제 관측된 평균 확진자 수는 18.2명으로 나와 평균정확도가 95.8%로 평가됐다.

이들은 또, 예측 모델을 통해 사회적 거리두기 2.5단계 유지 시 크리스마스시즌인 24일 245명, 25일 241명, 3단계 격상 시 24일 135명, 25일 132명등으로 경기도 내 확진자 수를 예측해 눈길을 끌었다.

임문영 도 미래성장정책관은 “공공데이터를 사용하여 데이터 분석을 통해 확진자수를 예측했다는 점에서 지금 시대에 필요한 예측 모델”이라며 “경기도는 기업 육성을 통한 데이터 산업 활성화뿐만 아니라 데이터 개방·분석을 통한 공공문제 해결하는 데 데이터를 적극 활용할 계획”이라고 말했다.