피플앤드테크놀러지, 감염병 대응 AI 3종 실증…평가시간 89% 단축 작성일 08-21 38 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">디어소프트와 공공AX 프로젝트 참여…질병관리청 업무환경 기반 실증<br>AI 위험평가 초기 실증서 홍역·메르스 평가 일치…소요시간 72→8시간</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="XivmreTsD6"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d09b37208aece910afd148234b65a60cc8e7c6640fffb64791614f2b0a6b347a" dmcf-pid="ZnTsmdyOD8" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI-감염병 위험평가 서비스 구조 (자료=피플앤드테크놀러지)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/21/Edaily/20260821172438709wper.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="HSx29XMVrP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/21/Edaily/20260821172438709wper.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI-감염병 위험평가 서비스 구조 (자료=피플앤드테크놀러지) </figcaption> </figure> <p contents-hash="e4cb0e0931f3acd29c21658795520f4f46c6f5051cc5aa02623b542969fe7842" dmcf-pid="5LyOsJWII4" dmcf-ptype="general">[이데일리 김새미 기자] 피플앤드테크놀러지가 감염병 정보 제공부터 위험도 평가, 접촉자 추적까지 방역 업무 전반에 인공지능(AI) 3종을 개발하고 서비스 실증에 나섰다.</p> <p contents-hash="c2d5bb27927f4af7c344ef7179e3e3abeeff5cc362925335f864639b876430ec" dmcf-pid="1jXSlgZvIf" dmcf-ptype="general">피플앤드테크놀러지는 디어소프트와 컨소시엄을 구성해 ‘공공AX 프로젝트 사업’ 감염병대응분과 과제를 수행하고 있다고 21일 밝혔다. 해당 과제는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관한다.</p> <p contents-hash="ca8053cb1c7d638d49e9c6c0d099e443c3d09bea8f23cadaba7c0af2d177e07d" dmcf-pid="tAZvSa5TIV" dmcf-ptype="general">컨소시엄은 ‘건강한 내일을 위한 감염병 대응 AI 솔루션 개발 및 실증’ 과제를 통해 △방역용 AI-어시스턴트 △AI-감염병 위험평가 △AI-역학조사 고도화 등 3종의 서비스를 개발했다. 현재 실제 업무 적용을 위한 실증 테스트를 진행하고 있다.</p> <p contents-hash="2011157611c648c377d2cb3a0a27c95f1f397c54ed89b07f4d2ed7faf31abf93" dmcf-pid="Fc5TvN1yw2" dmcf-ptype="general">방역용 AI-어시스턴트는 감염병 관리와 예방접종 등에 관한 질문에 질병관리청의 지침·법령·통계 등 공식 자료를 기반으로 답변하고 출처를 제시하는 대화형 AI 서비스다.</p> <p contents-hash="59aa800c75def9cbf5f73e50687910c674eac7a7e05b344d4ede50d271bd6b83" dmcf-pid="3k1yTjtWE9" dmcf-ptype="general">감염병·의료 분야에 특화된 검색증강생성(RAG) 기술과 자체 개발 임베딩 모델을 적용했다. 저장된 문서를 검색하는 데 그치지 않고 필요한 통계와 기관 정보를 조회해 답변에 반영하도록 설계했다. 여러 차례 질문이 이어지는 멀티턴 대화에서도 앞선 질문의 맥락을 반영할 수 있도록 했다.</p> <p contents-hash="b25ab1d0838297ebd1e303cf27470eeaa7ebfddcbe0a39f7aaf3af4ed8190323" dmcf-pid="0EtWyAFYEK" dmcf-ptype="general">컨소시엄은 1차 실증에서 실제 사용자 질문을 활용해 답변 품질을 점검했다. 이달부터는 실제 업무 시나리오를 기반으로 8개 직종, 7종 과업에서 현장 활용성을 검증하는 2차 사용성 실증을 진행한다.</p> <p contents-hash="95e7bfaa0a8993f723b49932655240de3d43829fc7d4fb0033886cfc69041f12" dmcf-pid="pDFYWc3GEb" dmcf-ptype="general">AI-감염병 위험평가는 신종·재유행 감염병의 위험도를 분석하는 업무를 지원하는 시스템이다. 국내외 논문과 보고서, 뉴스 등의 근거를 분석하고 4종의 AI 모델이 각각 평가한 결과에서 편차와 모순을 탐지해 종합하는 다중 AI 앙상블 구조를 적용했다.</p> <p contents-hash="9f756fc752fd1be6e540154b7e514f05d275049eeaaae155de2d37894de4e902" dmcf-pid="Uw3GYk0HsB" dmcf-ptype="general">설명가능한 인공지능(XAI)을 활용해 AI가 도출한 판단 근거도 확인할 수 있도록 했다. 최종 평가는 역학조사관이 AI의 분석 결과와 근거를 검토해 내리는 방식이다.</p> <p contents-hash="9cfbe87d2444338aacb13d690f9763a393d3d586aeac451238c5c454f5ea0cb1" dmcf-pid="ur0HGEpXDq" dmcf-ptype="general">지난 6월 진행한 1차 실증에서는 홍역과 중동호흡기증후군(MERS·메르스) 2개 감염병을 대상으로 AI와 역학조사관의 위험평가 결과를 비교했다. 회사 측에 따르면 두 사례에서 평가 결과가 모두 일치했으며 평가 소요시간은 기존 72시간에서 약 8시간으로 89%가량 줄었다.</p> <p contents-hash="d61621ec9ac75b9e3d7226f47303435a30dd9d55e3e411b29a8deecd0527e5ef" dmcf-pid="7mpXHDUZmz" dmcf-ptype="general">컨소시엄은 향후 평가지표를 고도화하고 2차 실증과 공인성능시험을 거쳐 성능을 추가로 검증할 예정이다.</p> <p contents-hash="680fc15aa65485c32d44571dc9a54eea5da5157ba10569909bdb8283d1af0bee" dmcf-pid="z8wagVrNs7" dmcf-ptype="general">AI-역학조사 고도화 시스템은 감염병 발생 시 접촉자 관계와 전파 경로를 분석하고 집단발생 가능성을 탐지하는 데 활용된다. ‘N차 네트워크’와 ‘집단발병 이상징후 탐지’ 기능으로 구성됐다.</p> <p contents-hash="f39146b3c59eb0571e6bef554dc11f2418173906030f07da6a3aa8f29b0d6dc0" dmcf-pid="q6rNafmjEu" dmcf-ptype="general">N차 네트워크는 실증을 위해 구축한 연계 환경에서 질병관리청 방역통합정보시스템의 신고·역학조사·접촉자 관리 관련 테스트 데이터를 활용한다. 시간과 공간 정보를 바탕으로 확진자와 접촉자의 관계를 단계별로 확장해 전파 경로를 시각화하는 방식이다.</p> <p contents-hash="e562f39c8342ca11ad006b9b40e0fc03d3ac7299ba3d5a5e183136e9dd012647" dmcf-pid="BPmjN4sAIU" dmcf-ptype="general">집단발병 이상징후 탐지 기능은 다수의 확진자·접촉자 데이터를 AI로 분석해 같은 감염 사슬에 속할 가능성이 높은 집단을 탐지한다. 이를 통해 역학조사관이 집단발생 가능성을 조기에 파악하고 조사 여부를 판단하는 데 필요한 정보를 제공하는 것을 목표로 한다.</p> <p contents-hash="f055869eba9ffdffda33518798f1e6f56c7a7299c2c4dd6b74ea68ba7a0769e8" dmcf-pid="bQsAj8Ocsp" dmcf-ptype="general">양사는 질병관리청의 실제 업무 환경을 기반으로 실증을 진행하면서 시스템 성능과 안정성을 검증하고 있다. 향후 실증 결과를 토대로 질병관리청과 협의를 거쳐 정식 서비스 전환을 추진할 계획이다.</p> <p contents-hash="219a38bbb0b192a2788877dc8c70810ceba7cd0e638898bb551f7f6a134b3d7f" dmcf-pid="KxOcA6Iks0" dmcf-ptype="general">김새미 (bird@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 결국 홀로서기 나선 삼성전자 DX노조···“성과 ‘공통재원’으로 적립해야” 08-21 다음 삼성전자 동행노조 “DX 구성원 차별” 비판…'뒷북 집회' 지적도 08-21 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
