"대학은 도저히 죽일 수 없는 것들의 무덤이다."

대학혁신지원사업비중 '기타사업세목'으로 방역물품 구입가능 

[U's Line 유스라인 이경희 기자] 교육부가 7일 교내 바이러스 확진자 비율로 대면과 비대면수업을 이원화 하는 '오미크론 대응 2022학년도 1학기 방역 및 학사 운영방안'이 발표한 가운데 대학가에서는 그동안 방역 방법 및 시스템 구축이 대학의 장점인 폭넓은 연구력을 기반으로 한 지적 노하우를 살리지 못했다는 지적이 적지 않다.

유은혜 부총리 겸 교육부장관도 1학기 학사운영방안 발표내용중 '과학방역', '입체방역'이라는 표현을 써가며, 대학혁신지원사업비로 방역 필요물품을 구입하라는 꼼꼼한 방역 당부를 했다. 대학혁신지원사업비 '기타사업 세목'으로 방역물품 구입이 가능하다.        

유 장관이 언급한 과학방역, 입체방역 당부에 대해 대학 연구진들이 개발한 기술을 적극 활용하고, 대학간 정보공유를 한다면 방역성공에 큰 성과를 낼 수 있다고 대학가에서는 평가한다.

대학은 초·중·고교와 달리 연구력 기반의 과학방역 노하우가 발현된 사례도 있고, 잠재력이 높다. 과학방역은 ▲전자바이오물리 ▲인공지능 ▲수리과학과 백신치료제 개발전문기업을 적극 활용해 과학적 근거를 기반으로 시행하는 방역이다. 최근들어 이 과학기술에 관련한 제품이나 디지털 및 IT기술이 선보여 대학현장의 방역에 큰 도움이 될 전망이다. 

■ 전자바이오물리 분야 – 바이러스 천적 '플라즈마', 개인· 공동방역 OK

코로나 팬데믹 상황에서 과학방역중 가장 발군의 실력을 보인 분야가 ‘전자바이오물리’ 분야다. 올해초 미국 라스베이가스에서 열린 ‘CES 2022’에서 조광섭 광운대 교수가 개발한 ‘플라즈마 바이러스 박멸 펜던트(목걸이형)’가 놀라운 효능을 보여 국내 유력 매체 <주간조선>에서 이를 크게 보도했다.

보도에 따르면 올해 CES2022 행사장에 코로나19가 크게 확산됐으나 참관한 S기업 8명중 플라즈마 펜던트를 착용한 P씨만이 전염이 되지 않은 상태로 귀국했다. 플라즈마의 엄청난 살균력 앞에서 바이러스는 속수무책인 것은 과학계에서 오래 전에 입증됐다.

개발자 조광섭 광운대 교수는 서울대 물리학과부터 KAIST 석·박사, 美 MIT대 책임연구원, 美 버클리대 교수, 광운대 전자바이오물리학 교수를 역임하면서 줄곧 플라즈마를 연구했고, 이와 관련한 SCI급 논문 200여편을 발표한 국내 최고 플라즈마 권위자다.

조광섭 교수는 “백신과 플라즈마는 작용기전이 다르다. 플라즈마는 바이러스가 아무리 변이를 한다해도 0.05ppm이하 방사량만 나와도 펜던트 착용자 반경 2.5m 이내는 바이러스 사멸로 안전 그린공간이 유지된다”며 “학생들이 모두 착용하고 강의를 듣는다면 강의실은 바이러스가 존재하기 어렵다”고 설명했다.

조 교수가 플라즈마 펜던트를 개발한 것은 비대면수업으로 교육의 질이 크게 떨어져 정상적인 대면수업을 하기 위해서였다. 벤처기업과 마케팅사가 산학협력단 연구기금을 조성하기 위해 대학산학협력사업단 '에디슨의 친구들' 공식판매 사이트를 운영한다. 미국·일본産 플라즈마 제품보다 효능은 3~4배 높고, 가격은 1/3로 크게 줄였다. 반도체 칩으로 기능을 콘트롤해 고른 효능이 유지되는 기술이 조 교수만의 노하우다.

조 교수는 "이 플라즈마 바이러스 박멸 펜던트 개발은 내 자신이 교수이다보니 1차적으로 코로나19를 넘어 대면수업을 하기 위해서였고, 2차적으론 국민들 개개인이 코로나19 압박에 벗어날 수 있기를 바라면서였다"고  밝혔다. 

■ 인공지능 분야 - 코로나19 학습공백 AI로 채운다

코로나19로 발생한 학습공백에 AI가 도입됐다. 코로나19가 한 지역에 집중적으로 발생하면 그 지역은 마비가 생긴다. 학생들은 학교에 가지 못한다. 이 경우 학생들은 학습손실이 발생한다. 문제는 모든 지역 학생들에게 학습손실이 발생하는 것이 아니라 코로나19가 발생한 지역학생들만 손실이 생겨 학습 불평등을 초래한다. AI기반 학습앱으로 공평한 학습기회를 제공한다.

한상필 애리조나주립대 정보시스템학과 교수는 지난해 8월 매스프레소가 주최한 세미나에서 "AI기반 학습앱이 코로나19로 발생한 학습손실을 회복하는 역할을 하고 있다"고 밝혔다. 한 교수는 매스프레소가 제공하는 AI기반 학습앱 '콴다'를 통해 코로나19 집단감염 지역의 학생들이 다른 지역 학생들과 비교해 진도가 얼마나 늦춰졌고, 어떻게 회복해 나갔는지 등을 연구한 결과, 이 같은 결과가 나왔다고 설명했다.

그는 대구·경북 지역에 코로나19 집단감염이 발생했고, 상대적으로 다른 지역에서는 코로나19 피해가 적었던 2020년 2월을 중점으로 연구를 진행했다. 대구·경북지역 학생들을 실험군으로 두고, 다른 지역 학생들은 대조군으로 두어 실험했다. 그 결과 집단감염이 처음 시작된 6주간 대구·경북지역 학생들의 콴다 이용률은 다른 지역학생들에 비해 10.2% 하락했다. 하지만 6주가 지난 이후부터 12.7% 상승하는 모습을 보였다.

한 교수는 "6주를 기준으로 변화된 결과를 두고 연구진은 대구·경북 지역 학생들이 처음 6주간 심리적 위축 등의 문제로 학습을 못 했지만, 이후 다른 지역 학생들보다 뒤처진 학습 진도를 만회하기 위해 콴다를 더 많이 이용한 것으로 해석했다"고 말했다.

이어 "학생들이 콴다를 이용해 묻는 질문을 분석했을 때 집단감염 이후 대구·경북 지역 학생들이 묻는 질문의 진도가 다른 지역 학생들의 진도보다 뒤처진 경향이 있었지만, 6주 이후 학습량이 늘면서 물어보는 질문 진도가 동일해졌다"면서 "이 사례는 AI기반 학습앱이 학습저하 회복에서 양과 패턴, 진도 세 분야에서 학습 손실을 극복하는데 기여했다는 것을 증명해준다"고 설명했다.

인공지능을 이용해 발생 현황을 분석 예측하고, 블록체인을 이용해 확진자나 접촉자의 추적관리에 활용하며, 챗봇과 앱을 이용해 환자관리의 효율성을 높일 수도 있다.

■ 빅데이터-AI 연계 분야 - 백신 우선접종 대상 선별

빅데이터-AI 연관 활용은 어느 지점에 확진자가 많았는지 관련 데이터를 AI가 분석해 백신 우선 접종 대상을 선별하는 맞춤형 코로나19 방역대책이다. 확진자정보를 데이터로 분석해 특징을 분류하고 이에 맞춰 방역대책을 수립한다.

예를 들어 특정시간 20대 초반 여성의 확진자가 많았다면 이 시간에 이들이 있었던 장소에 대한 빅데이터를 AI가 분석해 몰림 현상에 있었던 곳을 찾아내고, 이곳에 있었던 사람들을 중심으로 백신 예방접종 안내와 함께 방역수칙을 홍보하는 등 맞춤형 방역정책을 실시한다.

AI를 기반한 빅데이터로 코로나19 예방기술은 학계에서도 많은 개발이 이뤄지고 있다. KAIST는 최근 해외유입 코로나19 확진자수를 AI로 예측하는 기술을 개발했다. 해외 각국의 확진자수와 사망자수, 코로나19 관련 키워드 검색빈도, 한국으로의 일일 항공편수, 로밍 고객 입국자수 등 빅데이터를 AI가 분석해 향후 2주간의 해외유입 확진자수를 예측한다. 이 기술은 약 한 달 반에 걸친 단기간 훈련 데이터만으로 기존 기술보다 정확도를 35% 가량 높였다.

■ 스마트 관제 솔루션 - 확진자 이동 추적에 유용

코로나19 감염방지에 사용되는 대표 AI기술 중 하나는 '스마트 관제 솔루션'이다. 이 솔루션은 AI기술을 기반한 수동적인 영상관제가 아닌 감시 지역의 특성을 고려해 지정된 객체와 이벤트를 검출해내는 기술이다. 특정한 지역과 시간을 결정해 해당 영상에 있었던 사람이나 이벤트를 AI가 빠르게 검출해낼 수 있다.

이 기술은 코로나19 확진자가 머물렀던 장소와 시간에 있었던 사람 중 마스크를 벗고 있었던 사람을 별도로 검출하거나 추적하는 방식으로 활용할 수 있다. 확진자가 머물렀던 지역에 있던 사람이 QR코드 인증이나 전화를 하지 않았어도 영상을 통해 확인이 가능하다.

CCTV 영상을 토대로 확진자 동선을 추적하는 것도 가능하다. 확진자가 방문했다고 말한 지역의 CCTV 영상에서 확진자의 인상착의를 AI가 찾아내 어느 장소에 몇 시에 방문했는지 등을 정확히 추적할 수 있다. 확진자가 자신이 방문한 장소와 시간을 세밀하게 기억하기 어렵기 때문에 AI를 활용해 확진자 동선을 정확히 알아낼 수 있는데 사용된다.

이 기술은 일상생활에서 마스크를 착용하지 않은 사람도 찾아낼 수 있다. 영상 속에서 마스크를 착용하지 않은 사람을 AI가 객체인식으로 검출해내는 방식이다. AI가 CCTV에 촬영되는 영상 속 마스크를 착용하지 않은 사람을 빠르게 찾아내 관제실에 알려주면 경고음을 통해 마스크를 착용하라는 식으로 주의를 줄 수 있다.

AI 영상분석 업체인 인텔리빅스 관계자는 "확진자 정보를 활용해 집중적으로 관제해야 하는 장소와 시간대를 선별, 이벤트가 있는 화면만 보여주는 식으로 해당 기술을 활용할 수 있다"면서 "마스크를 쓰지 않은 사람에게 경고하는 방식으로도 응용해 사용할 수 있다"고 설명했다.

■ 수리과학 분야 - 동형암호 활용 ‘코로나동선 안심이’ 앱

과학계가 현장에 빠른 적용을 요구하는 또다른 방법은 코로나19 확진자와의 접촉가능성, 접촉횟수, 접촉시간을 알려주는 스마트폰 앱 ‘코로나동선 안심이’이다.

천정희 서울대 수리과학부 교수 연구팀이 개발해 선보인 앱 ‘코로나동선 안심이’는 동형암호 기술을 적용해 개인정보 유출 걱정 없이 확진자와의 접촉여부를 쉽게 확인할 수 있는 애플리케이션(응용프로그램)이라는 장점이 있다.

천 교수도 대학에 몸을 담고 있어 대면수업에도 큰 도움이 되겠다는 판단에서 개발을 서둘렀다. 확진자와 밀접 접촉했던 경우를 조기에 감지한다면, 방역 어려움도 크게 줄고 밀접접촉자를 바로 격리해 확산을 피할 수 있어 실습이 필요한 학과의 대면수업에 큰 도움이 되겠다는 전망을 했다.

특히, 코로나19로 세미나 참석을 꺼려하는 학생들도 이 앱을 이용해 확진자와의 동선 겹침 여부를 파악한 후 적극적으로 세미나에 참석할 수도 있겠다는 생각도 했다.

이 앱은 그동안 구축한 심층역학조사 데이터베이스가 제공하는 확진자 동선과 스마트폰에 앱을 내려받은 사용자가 위성위치 확인시스템(GPS)을 통해 자신의 동선이 겹치는지 확인하는 원리로 동형암호 기술이 적용돼 정보유출 걱정이 없다는 특징도 지니고 있다.

지난해 신종 코로나바이러스 감염증(COVID-19·코로나19)이 확산된 이후 감염자의 이동경로를 추적하는 과정에서 개인정보가 유출될 수 있다는 걱정이 끊이지 않았던 탓에 중앙방역대책본부가 지난해 10월 확진자의 이동경로에서 읍·면·동 이하의 정보는 공개하지 않도록 하는 지침을 발표하자 감염의심자와 확진자의 동선이 겹치는지 확인하기 어려워지는 부작용이 나왔다.

천 교수가 앱을 개발하게 된 계기는 개인적인 경험 때문이다. 지난해 초 코로나19가 유행하기 시작할 무렵 거주지 근처에서 발생한 확진자의 동선을 확인하고 싶었으나 확진자가 들린 장소의 상호명과 도로명 주소만 나와 있어 한눈에 파악하기 어려웠다.

게다가 중대본의 지침에 따라 자세한 정보는 공개되지 않았다. 천 교수는 GPS를 이용해 나의 동선을 기록한 후 확진자의 동선과 겹치는지 쉽게 확인할 수 있는 앱을 떠올렸다. 천 교수의 연구분야인 동형암호를 이용해 동선정보를 암호화하면 개인정보 유출문제도 해결할 수 있겠다 싶었다.

천 교수는 지난해 3~6월까지 서울대 산업수학센터 연구원들과 함께 ‘코로나 동선안심이’ 기초가 되는 논문을 작성했다. 7월에는 서울시에서 역학조사관 교육을 맡고 있는 이종구 서울대 의과대학 교수(초대 질병관리본부장)에게 앱의 개요를 소개했다. 이 교수는 당시 실제 앱으로 만들어 보면 좋겠다는 의견을 줬다.

천 교수는 지난해 8월말 앱 개발을 시작해 11월 초 완성했다. 앱을 실제로 사용하려면 확진자의 동선 데이터가 필요했다. 한국에서는 확진자 동선 데이터를 각 지지방자치단체가 개별 관리한다. 천 교수는 당시 확진자 동선 데이터베이스를 만들고 있던 경기도에 도움을 요청했다. 11월 9일 이한주 경기연구원장에게 앱을 소개한 후 경기도 내 확진자의 동선 데이터를 제공받기로 했다.

천 교수는 이후 이영기 서울대 컴퓨터공학부 교수의 도움을 받아 여러 스마트폰 환경에서 앱이 잘 동작하도록 최적화하고 사용자의 위치가 잘 입력되지 않는 오류를 수정했다. 코로나19 확진자수 추이를 추가하고 동선 겹침 여부를 직관적으로 보여줄 수 있도록 사용자인터페이스(UI)를 구성했다.

동형암호는 현재 가장 널리 쓰이는 RSA암호와 마찬가지로 수학 난제를 기반으로 만든 암호 체계다. 동형암호는 안전하다는 것 외에도 정보를 암호화한 상태로 연산할 수 있어 정보 유출 걱정이 없다는 게 장점이다.

천 교수는 "정부의 강제조사와 별개로 자발적으로 접촉 위험을 확인하고 조심할 수 있으면 좋겠다는 생각에 앱을 개발했다"며 "확진자는 방역당국에 동선을 알려줄 필요 없이 앱에 저장된 내 동선정보 사용권한을 정부에 이양하면 된다"고 말했다.

또한, 천 교수는 "개인정보 유출문제도 수학 난제를 이용한 동형암호를 도입하면 논쟁 없이 간단히 해결할 수 있다"며 "동형암호 같은 새로운 기술을 대학 등 필요한 영역에서 많이 활용해 정상적인 대학생활이 되는데 도움이 됐으면 좋겠다“고 밝혔다.

'코로나 동선안심이' 앱은 현재 베타 버전으로 구글 플레이스토어와 원스토어에서 무료로 받을 수 있다. 정식 버전에는 서울과 인천의 확진자 동선도 추가할 예정이다.

이같은 과학과 디지털기반의 방역기술이 선보이자 박원희 한국외대 프랑스학부 학생(4학년)은 "지난 2년 대부분 비대면수업으로 학기를 보낸 상황에서 뭘 배웠는지 느낌이 크게 오지않는다고 동기들이 말한다"며 "아마도 원격수업이 이제 시스템적으로는 안정화돼 가고 있지만 강의실 대면수업에서만 느낄 수 있는 생생함, 또한 강의 이외 대외활동, 선후배 대인관계 등이 빠지면서 시간만 대학생이었지 실제로는 원격강의학원에 다닌 것과 다를 바가 없었다"는 불만을 드러냈다.

대부분 대학생들이 대면수업을 못하는 실정이다보니 비대면수업을 나름 긍정적으로 볼려는 것이라는 답변들도 쏟아지고 있다. 이로써 대학측의 방역미비로 비대면수업으로 전환하게 되면 '방역부실대학'이라는 신조어가 나올 수 있다. 다른 대학은 대면수업을 하는데, 우리는 학교에 가질 못한다면 문제는 달라진다. 예전처럼 일괄적으로 비대면, 대면을 하는 것이 아닌 상황이 됐기 때문이다. 대학당국이 가장 우려하는 부분이다.