이동통신 데이터를 활용한 빅데이터 기반 역학조사지원 시스템
Big Data based Epidemic Investigation Support System using Mobile Network Data
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초록
WHO는 3월 11일을 기준으로 COVID-19를 유행병으로 선포하였다. 국내에서는 27,000명의 확진자가 발생하였으며, 전세계적으로는 5,000만명이 넘는 확진자가 발생하였다. 이처럼 COVID-19으로 인한 감염이확산되면서 역학조사의 중요성이 다시 한 번 대두되고 있는 상황이다. 하지만 지난 대구 경북 사례를 시작으로 다수의 확진자가 발생하였고, 현재 역학조사 방식에 한계가 있음을 인지하였다. 이에 질병관리본부는 스마트시티 데이터허브 기술을 활용한 역학조사 지원시스템을 개발하여 역학조사에 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 역학조사 지원시스템의 일부로 대용량의 이동통신사 데이터를 처리하기 위한 빅데이터 기반 역학조사 지원 시스템이다. 본 시스템을 통해 기존에는 어려웠던 이동통신사 데이터의 이상치 처리나2명 이상의 접촉자가 발생한 핫스팟 지역 생성 등의 처리가 가능해졌다. 그 결과, 이상치 처리는 요청건당 30초, 핫스팟의 경우 평균 10분 이내에 처리할 수 있게 되었다. 본 연구는 빅데이터 시스템을 역학조사에접목하고 역학조사를 지원한 첫 사례로써, 빅데이터 시스템의 역학조사에 대한 실용적 활용 가능성을 제시하고 있다.
Abstract
The World Health Organization declared COVID-19 a pandemic on March 11. South Korea recorded 27,000 cases of the coronavirus illness, and more than 50 million coronavirus cases were confirmed all over the world. An epidemiological investigation becomes important once again due to the spread of COVID-19 infections. However, there were a number of confirmed coronavirus cases from Deagu and Gyeongbuk. Limitations of the epidemiological investigation methods were recognized. The Korea Disease Control and Prevention Agency developed the Epidemiological Investigation Support System(EISS) to utilize the smart city data hub technology and utilized the system in the epidemiological investigation. As a part of EISS, The proposed system is big-data bsed epidemiological investigation support system processing mobile network data. The established system is the epidemiological investigation support system based on big data to process mobile carriers’ big data. Processing abnormal values of mobile carriers’ data which was impossible with existing staff or creating hotspot regions where more than two people were in contact with an infected person were realized. As a result, our system processes outlier of mobile network data in 30 seconds, while processes hotspot around in 10 minutes. as a first time to adapt and support bigdata system into epidemiological investigation, our system proposes the practical utilizability of big-data system into epidemiological investigation.
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