정부가 인공지능(AI)을 활용해 어떤 모기가 잡혔는지 정확하게 확인하고, 이를 통해 방역도 한 발 더 신속하게 대처한다. 

질병관리청은 감염병 매개모기를 정확하게 확인하고 선제적으로 방제에 활용하기 위해 충남대학교, ㈜이티앤디와 함께 ‘인공지능 기반 자동모기분류감시장비(AI-DMS)’를 개발했다고 밝혔다. 

이 장비는 작은빨간집모기와 얼룩날개모기 등 주요 감염병 매개모기 등 종분류 정확도가 94.7%로, 특히 전 세계 최초로 현장에서 활용 가능하도록 만들었다. 

이에 질병청은 오는 9월부터 일부 지자체와 함께 개발 장비를 시범 운영하며 추후 전국 지자체에서 적극적으로 활용할 수 있도록 운영을 확대할 계획이다. 

그동안 모기 발생을 감시하기 위해서는 일반적으로 유문등이나 BG-sentinal trap 등 포집기로 채집하고 수거했다.

이후 종 분류까지 최소 며칠이 걸리기 때문에 기존의 모기 발생 감시정보를 즉각적으로 방제에 활용하는 데 한계가 있다.

또 근거중심 매개체 방제사업에 활용하고 있는 일일모기발생감시장비(DMS, Daily Mosquito monitoring System)를 통해 모기 발생 수를 파악해 방제에 적용하고 있다. 

그러나 채집된 모기가 어떤 종인지 파악하기 위해서는 사람이 직접 육안 및 현미경으로 구분하는 분류작업을 추가로 수행해야 했다.

이에 질병청은 모기 발생감시의 신속성과 정확성을 높이기 위해 충남대학교, ㈜이티앤디와 함께 인공지능 기반의 실시간 자동 모기분류감시장비를 개발했다.

이 장비는 이산화탄소로 유인해 포집한 모기 영상을 현장에서 바로 확보하고, 촬영한 모기 영상은 인공지능 알고리즘 기술을 통해 분류한다. 

이어 이 결과를 전송해 모기 종의 채집지역·지점별과 월별 발생 현황 등 다양한 형식으로 정보제공이 가능하다.

특히 이 장비는 국내 주요 감염병 매개모기인 얼룩날개모기(말라리아), 작은빨간집모기(일본뇌염), 빨간집모기, 흰줄숲모기(뎅기열), 금빛숲모기에 대한 94.7%의 분류 정확도를 보였다.

질병청은 앞으로 모기 데이터가 추가적으로 학습된다면 정확도는 더 향상될 것이라고 기대했다. 

아울러 매일 채집한 모기를 분류하고 발생 수를 제공할 수 있어 모기 다발생에 대한 신속한 대응 및 살충제 오·남용의 문제점을 개선해 한층 효율적, 환경친화적인 방제 적용이 가능해질 전망이다.