빅데이터는 지금 조류독감과 '보이지 않는 전쟁' 중

AI의 주요 전파경로인
차량에 위치센서 부착
실시간 감시하며 확산차단 총력

확산 막아내도 실증 쉽지않아
현장 전문가들은 유용성 인정
"빅데이터로 살처분 규모 줄여"

빅데이터와 조류인플루엔자(AI) 간 전쟁이 한창이다. 하지만 AI가 급속하게 확산하면서 빅데이터의 역할에 의문이 제기되고 있다. AI는 물론 구제역 등 전염병 예방에 큰 역할을 할 것이란 기대를 충족시키지 못한다는 지적에서다.

8일 관련업계에 따르면 미래창조과학부나 농림축산검역본부 등은 빅데이터를 활용한 경보시스템을 구축해 운용하고 있다. 국가동물방역통합시스템(KAHIS)이라는 이름이 붙어 있으며, AI 확산 방지를 위해 전방위적으로 활용 중이다.

빅데이터는 지금 조류독감(AI)과의 '보이지 않는 전쟁' 중이다.

농림축산검역본부는 KT와 함께 KAHIS 데이터를 기반으로 AI 확산예측 파일럿모형을 개발하고, 동물질병 확산 예측과 방역전략 수립을 위한 빅데이터 시스템을 2014년 구축한 바 있다. KAHIS에는 축산차량 이동, 동물 검역 자료, 농가 정보 등의 내용이 담겨 있다.

특히 4만9000여대 축산차량에 센서를 달아 모든 이동경로를 세밀하게 추적 중이다. 몇년새 발생한 전염병 사례를 분석한 결과 AI가 확산하게 된 주요 원인으로 '철새의 이동'이 아닌 '축산차량의 이동'이라는 점이 밝혀졌기 때문이다.

검역본부 관계자는 "특정 농가에서 AI가 의심되면 메시지를 즉시 보내 해당 농가를 방문한 축산 차량이 그 지역을 떠나지 못하도록 막을 수 있도록 했다"면서 "실시간 이동 경로 파악이 가능해지면서 더욱 세밀하게 AI에 대처할 수 있게 됐다"고 말했다.

동물질병의 지역간 전파를 유발하는 질병 확산 농가 추출, 방역조치 우선 농가 제시, 확산 가능한 범위 시각화 등 질병 확산 지도도 구축했다. 행정구역 단위별(리 단위)로 동물질병 발병 위험도를 5단계로 시각화해 나타낸다. 이를 통해 확산 고위험 지역을 제시하고 방역 전략 수립을 위한 의사결정 지원하게 된다.

하지만 이같은 노력에도 AI 등 전염병 확산방지 효과는 크지 않다. 실제로 최근 AI는 한 곳에서 발생한 뒤 여러곳으로 옮겨간 상태다. 빅데이터가 '요란한 빈수레' 아니냐는 비판이 제기되는 대목이다. 오히려 AI의 확산이나 살처분 규모가 부각돼 전해질 뿐이다.

이에 대해 전문가들은 빅데이터 방역시스템이 전염병의 발병 자체를 탐지해 차단하는 것이 아니라는 점에서 '빅데이터 무용론'으로 연결지을 필요가 없다고 설명한다. 최초 발생 이후 급속한 확산을 막는 것이 목적이라는 점에서다.

아울러 빅데이터를 통해 얼마나 피해를 줄일 수 있는지 정량적 데이터를 산출하기가 어렵다는 부분도 참작해야 한다는 주장이다. 사태가 종료된 이후에야 과거의 전염병 사례와 발생 추이를 비교함으로써 그 성과를 짐작할 수 있을 뿐이다.

미래부 관계자는 "AI가 새로 발생하게 되면 해당 농가부터 역학조사를 실시하게 된다. 만약 이 시스템이 없다면 아무런 데이터가 없는 상태에서 비효율적으로 조사를 진행할 수밖에 없다. 따라서 KAHIS 도입으로 조사의 효율성이 대폭 개선이 됐다고 봐야 한다"고 말했다. 빅데이터가 없었으면 지금보다 더 많은 피해가 생겼을 것이란 얘기다.

농림축산검역본부의 한 연구관은 "빅데이터 경보를 통해 해당 지방자치단체는 방역에 더 집중적으로 대비할 수 있게 된다. 만약 위험 경보를 보낸 곳에서 AI가 발병하지 않았다면 해당 조치가 효력을 발휘한 것으로 볼 수 있다. 당국 입장에서는 성과를 낸 것이지만 당장 실증하기가 어렵기 때문에 그걸 홍보하는게 쉽지 않다"고 말했다.

한편 검역본부에 빅데이터 시스템을 구축한 KT도 최근의 AI사태를 예의주시하고 있다. KT 관계자는 "조류독감과 관련해 트래픽이 증가하는 등의 이유로 검역본부에서 별도 전산지원 요청이 들어올 수 있다고 보고 비상시 긴급 지원을 위한 준비를 갖춰 놓고 있다"고 말했다.

김동표 기자 letmein@asiae.co.kr