[Past project] 미래창조과학부 X-프로젝트 X문제 해결 연구 - 15. 사물인터넷을 전염병 예방과 확산 방지에 어떻게 활용할까? (2015.12.1 ~ 2016.12.1)

미래창조과학부 X-프로젝트 X문제 해결 연구 -
    15. 사물인터넷을 전염병 예방과 확산 방지에 어떻게 활용할까?

개발기간 (2015.12.1 ~ 2016.12.1)

1. 연구목표

 전염병 예방과 확산 방지를 위해 블루투스 센서 기반의 IoT 환경을 구축하여 병원내 실시간 감염 경로 및 슈퍼전파자 분석을 위한 알고리즘 및 사물 인터넷 기술 개발        

2. 연구배경

 2015년 여름의 메르스 (MERS-CoV, 중동호흡기증후군, 2012) 확산 사태는 신종 전염병의 위험이 1994년 성수대교 붕괴, 1995년 삼풍백화점 붕괴, 2014년 세월호 침몰 사고와 같은 국가적 재난 상황에 준하는 사회경제적 충격과 혼란을 가져온다는 것을 재차 확인시켜준 사건이다. 2015년 5월 20일 국내 첫 메르스 감염 환자 확진 이래 7월 28일 메르스 종결 선언까지 총 36명의 사망자, 186명의 확진 환자가 발생하였고 1만 6천여 명이 격리되는 전국적 혼란 속에서 사회 경제 활동 위축으로 인한 추정 경제 손실액 역시 10조 원에 다다를 뿐 아니라 국민 전체가 사회 심리적 경제적 후유증을 앓았다. 본 연구팀은 메르스 환자의 대다수가 병원 시설의 방문 또는 확진 환자와의 직간접 접촉을 통해 감염 되었다는 점에 주목한다.

 본 연구팀이 제안하는 기술은 병원 내 감염 환자는 물론 다른 일반 환자, 의료진을 포함하여 병원 내원객과 방문객 등 병원 내 감염 전파를 일으킬 수 있는 병원 내 감염자와 피감염자의 이동 경로를 IoT 기술을 통해 실시간으로 수집하여 분석, 관리함으로써 병원 내 위험 지역을 실시간으로 식별하고 격리 대상자 역시 실시간으로 파악하여 2차, 3차 감염 예방의 효율성을 제고하는 것이 본 연구의 핵심이다. ICT 기술을 활용한 기존의 질병 예방 및 확산 방지 연구에서는 감염자 제공 정보는 개인적 SNS 포스트나 질병감독관의 관찰과 인터뷰에 의지하는 등 매뉴얼적인 기록에 의존하고 있으며 감염 확산 경로도 대개 큰 지역규모 단위로만 이루어지는 한계가 있다. IoT 기술을 활용한 자동화된 실시간 사람 간 전염병 확산 모니터링 및 예측 시스템은 연구가 거의 전무한 실정이다.

3. 연구내용

 본 연구팀에서는 병원 내 센서 배치를 통해 시설 내 사람들의 이동 경로 정보를 실시간으로 수집, 관리하여 감염자 확진 시 동시간대 이동 경로가 겹치는 감염 고위험군 대상자들에 대한 신속하고 신뢰성 높은 추적 자동화 및 전염병 전파 경로 탐색을 수행한다. 또한 감염 위험 지역과 감염 위험 대상자에 대한 안내 서비스도 제공함으로써 2차 감염을 사전에 방지한다. 본 연구에서 제안하는 전염병 추적 관리 시스템은 IoT 센서를 통해 병원 내 전염의 위험이 있는 개인간 근거리 접촉과 개인과 사물간의 근거리 접촉 정보를 수집하는 접촉 정보 수집 시스템, 센서로부터 수집된 센서 데이터베이스를 관리하고 병원 내 전염병 전파 경로를 추적, 분석하여 위험 지역과 감염 위험 대상자, 슈퍼전파자 등을 식별하는 전염 경로 분석 시스템, 위험하다고 판단된 지역이나 개인에 대한 정보를 실시간으로 안내하는 개인별 감염 위험 안내 서비스 등 세 개의 서브시스템으로 구성된다.

4. 기대효과
 

 ▣ 사회적 기대효과
첫 번째로, 전염병 방역체계에서 빠른 초동 대처를 가능하게 한다. 이는 슈퍼 전파자나 감염 의심자를 조기에 격리시키거나 백신 접종을 시킴으로써 전염병의 확산 속도를 늦추고 신종 유행병의 확산 방지를 위해 보다 질적, 양적으로 우수한 제어를 가능하게 한다. IoT 기술을 통해 수집된 신뢰성 높은 감염 정보를 네트워킹 기술을 통해 필요로 하는 병원 의료진은 물론 일반 병원 방문객과 타 병원 또는 정부 질병관리정책 담당자에게 빠르게 공유할 수 있게 하여 두 번째로, 정보의 부재로 발생하는 불안감의 확산과 병원 의료 서비스의 불신 문제를 개선하고 서비스의 신뢰성을 높일 수 있다. 이러한 국민의 불안감 해소를 통해 세 번째로, 병원이나 응급실 방문, 또는 인구 밀집 지역의 기피 등 경제활동의 과도 수축을 방지할 수 있다. 이를 통해 신종 전염병의 발생과 유행 시, 일반 사회 활동의 안정성과 신뢰성을 확보할 수 있고 이러한 신뢰를 바탕으로 사회 질서 유지 및 높은 국민적 협력 관계를 만드는데 도움을 주며 결과적으로 전염병 확산 방지 및 예방에 도움을 주는 하나의 요소로 작용할 것이다.


 ▣ 경제적 기대효과
  전염병 추적 관리 시스템 구축을 위해 병원은 IoT 환경 구축 및 센서 데이터베이스 관리와 빅데이터 분석 등 초기의 설치 비용 등이 경제적 부담으로 작용할 수 있다. 하지만 데이터 수집의 자동화를 통해 기존의 인터뷰나 증언, 출입 관리 기록 등 매뉴얼적인 데이터 수집에 드는 비용을 줄이면서 보다 신뢰성이 높고 많은 대량의 데이터를 실시간으로 수집할 수 있어 그 비용은 상쇄할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 전염성 방역의 빠른 초동 대처와 신뢰성 있는 의료 서비스와 감염 위험 정보의 공개를 통해 국민은 보다 신뢰성 높고 안전한 의료 서비스를 받을 수 있고, 또한 인구 밀집 지역의 기피와 같은 국민의 위축된 경제활동 문제를 대폭 줄일 뿐만 아니라 관광 및 여행업의 위축 문제 역시 완화시킬 수 있어 그 경제적 효과는 상당히 크다고 할 수 있다. 지난 국내 메르스 사태로 인한 사회 경제 활동 위축으로 추정된 경제 손실액 10조 원에 이르는 만큼 경제 활동 위축을 50%만 절감시켜도 그 경제적 가치는 5조에 다다른다고 추정할 수 있다. 또한, 전염병에 대한 빠른 대처와 확산 억제로 절감할 수 있는 의료 비용과 사회 경제적 이득을 고려하면 그 경제적 효과는 그 이상일 것이다.