북한이 시계열 분석을 이용해 코로나19가 확산되는 상황을 예측하려고 한 것으로 알려졌다.

대북 소식통에 따르면 김일성종합대학이 발행한 학보 정보과학 2023년 제69권 제3호에 ‘전염병 전파예측을 위한 시계열 예측모형 작성의 한 가지 방법’이라는 논문이 게재됐다.

논문은 전염병 전파 상황을 예측하는 문제가 의사나 침대수와 같은 병원의 제한된 능력으로부터 전염병 전파를 과학적으로 통제 관리하는데 중요한 문제라고 지적했다.

전염병 전파 예측에 이용되는 자료는 매일 확증된 감염자수나 누적된 감염자수로서 이것은 시간에 따라 획득되는 시계열 자료로 볼 수 있으며 이에 따라 여러 시계열 예측 모형들을 이용해 전파 상황을 예측 할 수 있다고 설명했다.

시계열 예측 모형은 과거의 시계열 자료를 분석해 시간의 경과에 따른 미래의 상태를 예측하는 방법이다. 주가, 경제 등 분야의 예측에 활용된다.

논문은 세계적으로 코로나19와 같은 전염병의 전파 상황을 예측하는데 이용되는 시계열 예측 모형으로는 대표적으로 자동회귀이동평균모형이나 인공신경망, 모호신경망 등이 있다고 설명했다.

이에 시계열 예측 모형으로 전염병 전파 예측을 위한 모형 작성 방법을 제안하고 여러 시계열 예측 모형들과의 성능 비교를 분석했다는 것이다.

논문은 이 연구를 위해 2020년 1월 28일부터 2021년 12월 26일까지 650일 간 매일 집계된 세계적인 코로나19 감염자수를 이용했다고 한다.

처음에 수백~수천명으로 시작된 감염자수가 급속히 증가해 300일 간 경과를 거친 후에는 하루 감염자수가 70만명을 넘어서면서 1차 파동을 일으켰고 그 이후 감소 추이를 보이다가 다시 450일 근방에서 폭발적으로 늘어나 90만명을 넘어섰으며 650여일 동안에 약 4차례의 감염자 폭발 현상이 나타났다는 것이다. 논문은 감염자수가 폭발적으로 늘어나는 시기를 예측하는 것이 중요하다고 지적했다.

북한 연구진은 시계열 예측 모형들인 자동회귀이동평균(ARMA) 모형, 비선형회귀(NARX) 모형, 인공신경망(ANN), 모호무리화에 의한 모호추론체계(FCM+FIS), 적응신경모호추론체계(ANFIS), 자체조직화모호추론망(SOFIN)을 활용했다고 한다.

북한 연구진은 480일 간의 시계열 자료를 이용해 학습시킨 다음 나머지 170일 간 코로나19 전파 상황을 예측해 비교했다고 한다. 그 결과 코로나19 확산이 폭발한 시기를 예측할 수 있었다고 주장했다.

이 논문으로 볼 때 북한은 코로나19 대응을 위해 다양한 방안을 강구하고 연구한 것으로 보인다. 수학, 전산학 등을 통해 코로나19 상황을 예측하는 이같은 연구도 진행한 것이다.

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