역대 최악 AI에 빅데이터 분석도 속수무책

철새 통해 동시다발 감염..차량 이동 통한 예측 한계
"ICT 기반 조기 대응 체계 구축해야"

(서울=연합뉴스) 고현실 기자 = 고병원성 조류인플루엔자(AI)가 급속도로 확산하면서 감염병 예방의 첨병으로 주목받던 빅데이터 분석도 힘을 쓰지 못하고 있다.

AI가 전국에서 동시다발적으로 발생하는 데다 감염 속도도 빨라 기존의 분석 시스템으로는 한계가 있다는 지적이 나온다.

27일 IT업계에 따르면 방역 당국은 지난달 16일 고병원성 AI가 최초 확인된 이후 빅데이터 분석 시스템을 가동했다.

농림축산식품부와 KT가 지난 2014년 공동 개발한 '빅데이터 기반 AI 확산위험도 모델'은 잠복기(21일)에 발생 농장을 오간 차량의 GPS 위치 정보를 분석해 확산 가능 지역을 예측한다. 이 모델은 90%가 넘는 예측 정확도를 바탕으로 AI 확산 방지에 기여했다는 평가를 받아왔다.

농림축산검역본부는 이번에도 차량 이동 빅데이터 분석 결과를 바탕으로 발병 닷새 뒤인 11월 21일 AI 확산 가능 지역을 추렸다. 이후 농식품부는 해당 지방자치단체에 분석 결과를 통보하고, 차량 통제 등 확산 차단에 나섰다.

하지만 한발 늦은 조치였다. 이 기간 전국에서 AI 발생이 잇따랐다.

경남 AI 발생, 살처분 시작 (양산=연합뉴스) 김동민 기자 = 25일 오후 경남 양산시 한 농가 조류인플루엔자(AI)가 발견돼 가축위생방역지원본부 관계자가 살처분 작업을 하고 있다. 경남도는 지난 24일 신고된 양산시 한 산란계 농가의 AI 검사결과 H5형 조류인플루엔자(AI)로 확인됐다고 말했다. 2016.12.25 image@yna.co.kr

지난 2014년∼2015년 대유행한 H5N8형과 달리 이번에 발생한 H5N6형은 더 빠르고 독했다. 잠복기가 거의 없고, 야생 철새를 통해 전국에서 동시다발적으로 발생했다.

지난 25일까지 AI 바이러스 신고 건수는 114건이었고, 이 가운데 100건이 확진 판정을 받았다. 한 달 반 만에 발생 지역은 8개 시·도, 32개 시·군으로 늘었다.

기존 유형의 AI에 맞게 개발된 빅데이터 분석 모델은 변종에 대응하기에는 역부족이었다. 이동 차량에 묻은 바이러스를 주 감염 원인으로 보고 전파 경로를 추정하기 때문에 이번처럼 철새로 인한 동시다발적 발생을 예상하는 데는 취약했던 것이다. 육로를 통한 감염 차단에는 효과적이었지만 이동 경로를 예측하기 어려운 철새에는 한계를 노출한 셈이다.

실제 확산 차단 조치로 이어지는 데도 시간이 걸렸다. 가장 중요한 발생 초기 검역본부와 농식품부를 거쳐 일선 지자체로 분석 결과가 전달되기까지 행정 절차에 닷새 이상이 소요됐다.

근본적인 감염 차단을 위해서는 철새로 인한 전파 경로를 예측해야 하지만 빠르게 변하는 철새의 이동 경로와 막대한 비용을 생각하면 쉽지 않은 작업이라는 지적도 나온다.

이 때문에 ICT(정보통신기술) 기반의 실시간 대응 시스템이 현실적인 대안으로 꼽힌다. 발생을 확인하는 즉시 분석 결과를 읍·면·동 단위까지 보내는 방식이 대표적이다.

또한, 지역 농가에 사물인터넷(IoT) 기술을 적용해 검사 과정에 걸리는 시간과 비용을 줄이는 방안도 모색할 필요가 있다고 전문가들은 지적한다.

KT 빅데이터센터 김이식 상무는 "감염 예상 지역 10곳 중 1곳을 놓치는 것과 100곳 중 10곳을 놓치는 것은 차원이 다르다"며 "감염 지역이 확대되기 전에 미리 차단할 수 있도록 발생 시점부터 조기 대응 체계를 구축할 필요가 있다"고 말했다.

okko@yna.co.kr

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