"빅데이터 분석의 힘, 조류독감 확산 막았다"

[이데일리 김관용 기자] ‘조류인플루엔자(AI·조류독감) 바이러스의 확산은 정말 감염된 철새의 배설물에 의한 것일까.

지난 해 발생한 역대 최대의 조류독감 사태는 기존에 알려진대로 바이러스에 감염된 철새의 배설물에 의한 것이 아닌 사람에 의한 감염인 것으로 나타났다. 빅데이터 분석을 통해 전국의 농가와 조류독감 발생 농가를 수치화 해 보니 고속도로 주변 농가를 중심으로 조류독감이 퍼졌다는 것이다.

김이식 KT 빅데이터본부 상무 (사진=성문제 기자)

김이식 KT 빅데이터본부 상무는 29일 서울 광화문 나인트리컨벤션에서 열린 ’제2회 이데일리 IT컨버전스포럼‘ 연사로 나서 빅데이터 분석으로 조류독감의 확산을 막을 수 있었다고 설명하며 빅데이터의 가치를 소개했다.

지난 해 조류독감에 감염된 닭과 오리 1600만 마리를 살처분한바 있다. 그동안 조류독감의 확산은 철새 배설물이 주원인으로 알려져 있었다. KT(030200)는 보건복지부의 의뢰를 받아 지난 해 발생한 조류독감 농가 데이터를 분석했다. 최초 발생지역은 전북 부안과 경기도 안산 지역이었다.

김 상무는 “전국에 닭과 오리를 키우는 농가가 47만여 곳에 달하는데 이중 205군데가 조류독감에 감염됐다”면서 “데이터를 넘겨받아 전국 농가와 감염 농가를 지도위에 표시하니 고속도로를 따라 주변 농가에 주로 조류독감이 발생했다”고 말했다. 조류독감에 감염된 철새가 고속도로를 따라 이동한 것이 아니라 사람이 운전하는 차량을 통해 전파된다는 사실을 파악했다는 것이다.

김 상무는 “전국에 축산 관련 차량이 6만여대인데 4만7000여대 정도가 위치추적이 가능하다”면서 “조류독감은 2~3주의 잠복기간이 있기 때문에 이들의 이동경로를 파악해 조류독감 확산 예상 지역을 파악하고 사전에 봉쇄했다”고 말했다. 올해 추석에도 28곳의 농가에서 조류독감이 발생했는데 27곳을 예측해 조류독감의 확산을 막았다는 것이다.

이와 함께 김 상무는 서울시와 협업해 구축한 심야버스 노선도 빅데이터 분석의 대표 사례로 소개했다. 김 상무는 “KT는 기지국의 트래픽이 몰리지 않도록 통제하고 분산하는 기술을 보유하고 있기 때문에 이에 따른 통신 기지국 데이터를 갖고 있다”면서 “이를 기반으로 심야시간 대 사람들이 몰리는 곳을 분석해 심야시간 전용 노선을 만들었다”고 말했다.

그는 “서울시가 심야시간 버스 운행에 대한 데이터가 없었기 때문에 주간 시간대를 생각해 주거지와 근무지 중심으로 심야버스 운행 노선을 그렸다”면서 “하지만 데이터 분석을 통해 심야시간대 인구 이동은 유흥가를 중심으로 이뤄진다는 점을 파악하고 강북에서 강남 노선을 기존에 남산 터널을 통과해야만 했던 것과는 다르게 버스 노선을 운영했다”고 설명했다.

김 상무는 “위치데이터와 전수 조사 데이터를 등의 빅데이터는 통찰력을 확보할 수 있게 하는 기존에 없던 보물”이라면서 “빅데이터는 국가경제와 국민행복 증진에 핵심적인 역할을 할 것”이라고 말했다.