코로나바이러스감염증-19(코로나19)의 확산세가 오래 지속하며 전 세계가 신음하고 있습니다. 지난 9월 27일(그리니치 표준시 기준) 세계적으로 코로나19 사망자가 100만 명을 넘어섰죠. 확진자는 3708만여 명(10월 12일 기준)에 달하고요. K-방역으로 주목받은 우리나라의 경우 확진자는 2만4700여 명, 사망자는 433명입니다. 인명을 비롯해 사회·경제적으로 큰 피해를 입히는코로나19 같은 감염병 확산을 막기 위해 세계 각계각층에서 꾸준히 노력하고 있습니다. 그중 하나가 정보통신기술(ICT)를 활용한 감염병 관리인데요. ICT로 어떻게 감염병 확산을 방지하고 통제해 나갈 수 있는지 자세히 알아봤습니다.
글=김현정 기자 hyeon7@joongang.co.kr, 사진=임익순(오픈스튜디오), 동행취재=안예성(인천 연성중 1) 학생기자·이다예(서울 리라초 4) 학생모델·장유안(경기도 안말초 5)·한현(서울 명덕초 5) 학생기자, 자료=KT
잠깐 시계를 돌려 2008년으로 가볼까요. 그해 2월 구글은 독감 유행 수준을 파악하는 서비스를 내놨습니다. 독감에 걸렸을 때 나타나는 증상들에 관한 검색어를 구글에 얼마나 자주 검색했는지 파악해서 독감 확산을 예측하는 독감 트렌드(Flu Trend) 서비스였죠. 당시 미국 질병통제예방센터의 공표보다 열흘 앞서 독감의 창궐을 탐지하는 성과를 내며 주목받았어요.
독감 트렌드는 사람들이 어떤 증상이 있을 때 병원에 가기 앞서 증상에 대해 검색하는 것에 착안한 겁니다. 특정 키워드가 검색된 횟수를 근거로 한 빅데이터 기반 서비스예요. 여러 성과를 냈지만, 2013년 독감이 크게 유행한다는 뉴스가 나왔을 때 ‘독감 백신이 크게 부족할 것이다’라는 틀린 예측을 내며 폐지됐죠. 실제 독감에 걸리지 않은 사람들까지 관련 단어를 검색하며 환자 수를 과대 추정, 예측에 실패한 거예요.
이는 빅데이터를 활용·분석한 결과가 뛰어난 결과를 낼 수도 있지만 늘 맞지 않을 수도 있다는 걸 보여준 사례로 꼽힙니다. 구글은 독감 트렌드의 공과를 통해 빅데이터라는 게 허상이 아닌 실제 활용 가능한 것이며, 이로부터 사회 현상을 예측하는 등 의미 있는 결과를 만들어낼 수 있다는 것을 우리에게 알려줬죠.
세계적인 컨설팅 그룹들은 이미 빅데이터를 정보통신기술(ICT·Information and Communications Technology)의 핵심 의제로 선정했어요. 정보 기술(Information Technology)과 통신 기술(Communication Technology)의 합성어인 ICT는 컴퓨터·미디어 등 정보 기기를 운영·관리하는 소프트웨어 기술과, 정보를 생산·저장·전달·수집·가공·관리·개발하는 데 필요한 모든 기술을 말해요. 4차 산업혁명이 코로나19로 가속하면서 ICT 역시 사회 변화를 이끄는 기술로 발전하고 있습니다. 실제로 2007년 전 세계 시가 총액 Top 10에 ICT 기업은 마이크로소프트(MS)뿐이었지만, 2020년에는 애플·MS·알파벳(구글의 지주회사) 등 무려 7개의 ICT 기업이 이름을 올렸어요.
빅데이터
빅데이터, 소중 독자 여러분에게도 낯익은 단어일 텐데요. 과연 빅데이터란 무엇일까요. 빅데이터(Big Data)는 디지털 환경에서 생긴 데이터의 규모가 너무 방대해서 기존의 관리방법·도구로는 수집·저장·분석하기 어려운 데이터를 말해요. 문자·영상·수치 데이터 등 종류도 다양하고, 생성 주기도 짧죠. 여러분이 작성한 SNS(Social Network Service)나 e메일, 포털 사이트에 넣은 검색어를 비롯해 휴대전화 문자 메시지(SMS), 동영상 시청, 온라인 학습, 쇼핑몰 사이트에 머무른 시간 등 디지털 세계에 남기는 모든 흔적이 다 빅데이터에 속합니다. 여기에 도로·건물·엘리베이터 등에 설치된 CCTV 영상 등도 포함되죠. 생각만 해도 엄청난 양의 데이터가 지금 이 순간에도 저장되고 있는 겁니다.
앞서 기존의 도구로는 이를 처리하기 어렵다고 했죠. 빅데이터는 단순히 대용량 데이터를 지칭하는 게 아니라 이를 처리하는 기술까지 포함합니다. 세계적인 시장조사 전문기관 IDC는 "빅데이터 기술은 다양한 형태로 구성된 방대한 크기의 데이터로부터 경제적으로 필요한 가치를 추출할 수 있도록 디자인된 차세대 기술"이라고 정의했어요. ICT의 핵심이라 불릴 만하죠.
감염병 확산을 막기 위해 KT는 ICT 역량을 기반으로 질병관리청과 함께 글로벌 감염병 확산 방지 플랫폼GEPP)을 개발했다. 왼쪽 위부터 시계방향으로 한현 학생기자·이다예 학생모델·장유안·안예성 학생기자.
이러한 기술은 사회문제를 해결하는 데도 쓰입니다. 앞서 구글의 독감 트렌드가 독감이 얼마나 퍼질지 예상하는 데 활용됐죠. 그럼 독감 백신을 어느 정도 양으로 얼마나 빨리 준비해야 하는지 알고 대비할 수 있으니 유용하죠. 하지만 시간이 지나며 독감 트렌드가 잘못된 예측을 한 것처럼 기술을 통한 사회문제 해결을 위해서는 기술의 적합성(조건에 맞는지), 적용성(난이도), 확장성이 반드시 고려되어야 합니다.
감염병 문제와 ICT 기술
2020년 3월 11일(현지 시각) 세계보건기구(WHO)는 코로나19로 인한 팬데믹(pandemic)을 선언했어요. 그 전에 WHO가 공식적으로 선포한 팬데믹으로는 2009년 신종 인플루엔자(신종플루)가 있죠. 팬데믹은 우리말로 ‘감염병 세계적 유행’이라고 합니다. WHO의 전염병 경보는 1~6단계로 나뉘는데, 그중 최고 경고 등급이죠. 감염병과 전염병이 헷갈린다고요. 감염병은 눈에 보이지 않는 미생물 중 병을 일으키는 병원체가 생물체에 옮아 증식해 일으키는 병을 통틀어 이르는 말이고요. 전염병은 감염병 중에서 다양한 매개체를 통해 다른 사람들에게 옮기거나 옮을 수 있는, 즉 전염성을 가진 병을 말하죠.
지난해 말 중국에서 처음 발병이 확인된 코로나19는 지금까지 213개국에 퍼지며 세계적인 사회문제가 되었습니다. 지난 1월 11일 중국에서 첫 사망자가 나온 후 6월 28일 50만 명을 넘겼고, 그로부터 3개월도 안 돼 전 세계 사망자가 100만 명을 넘어섰어요. 조금만 방심해도 순식간에 확산되는 감염병인 만큼 빠른 분석과 대응이 필요합니다. 이를 위해 ICT 기술을 활용해 솔루션을 개발한 KT를 찾아 자세한 이야기를 들어봤습니다.
기업이 보유한 첨단 기술은 사회문제 해결에도 쓰인다. 질병관리청과 함께 글로벌 감염병 확산 방지 플랫폼(GEPP)을 개발한 KT를 찾은 소중 학생기자단이 5G 기술 상징물 앞에서 포즈를 취했다. 왼쪽부터 차례대로 한현·안예성·장유안 학생기자와 이다예 학생모델.
소중 학생기자단이 방문한 서울 광화문 KT 사옥은 방역을 위해 엄격하게 출입이 통제되고 있었어요. 마스크 착용과 손 소독뿐 아니라 가방 검사까지 한 후에야 내부로 들어갈 수 있었죠. 건물 규모에 비해 사람들이 별로 보이지 않아 놀란 학생기자단에게 황진영 디지털&바이오헬스 사업개발팀 차장은 “평소 북적북적한데, 코로나19로 재택근무가 늘어 회의실도 빈 곳이 많다”고 얘기했어요.
“학생기자단과 인터뷰를 위해 로봇 바리스타가 있는 카페테리아를 생각했는데, 현재 코로나19로 오픈하지 않았어요. 아쉽지만 잠깐 구경만 해볼까요.” 황 차장의 안내로 로봇 바리스타를 만나러 가자 이종일 디지털&바이오헬스 사업개발팀장이 나와 있었습니다. 하얀 사각형 카페 부스 안을 본 이다예 학생모델과 장유안 학생기자가 “저기 로봇이 있어”“어떻게 움직일까” 속삭였죠. 안예성·한현 학생기자는 전에 로봇 카페를 본 적 있다고 했고요. “앱을 설치해서 로봇 바리스타에게 먹고 싶은 음료를 주문할 수 있어요. 먹어보니 아직은 사람 바리스타가 만들어 주는 것이 더 낫더라고요. 감성이 좀 부족한 느낌이에요.” 이 팀장의 말에 다예 학생모델이 “맛이 궁금해요. 코로나19가 아니었음 먹을 수 있었을 텐데” 하고 아쉬워했죠.
인터뷰에 앞서 KT의 로봇 바리스타를 만난 소중 학생기자단.
AI 기술을 상징하는 로봇 바리스타를 만난 뒤, 소중 학생기자단은 본격적으로 ICT 기술이 어떻게 감염병 확산 방지에 쓰이는지 알아봤습니다. 지금은 코로나19가 기승을 부리지만, 2015년엔 메르스가 우리나라를 강타했죠. 당시 69일간 확진자 186명, 사망자 38명이라는 피해를 냈습니다. 이 팀장은 “당시엔 감염병의 중요성을 크게 인식하고 있지 않았어요. 대응도 잘 못 하고 우왕좌왕했죠”라며 메르스 1번 환자 얘기를 예로 들었어요. 메르스 1번 환자는 바레인을 방문해 아랍에미리트·사우디아라비아를 여행하고 카타르를 거쳐 한국에 들어왔는데, 입국 당시 증상이 없었고 그가 메르스 위험국인 사우디에 간 것을 빨리 파악하지 못했죠. 일주일 후 열이 나고 증상이 나타나 병원에 갔는데, 감기·폐렴 등의 치료를 받으며 세 차례 병원을 옮겨 4번째 병원에서야 사우디에 다녀온 걸 파악해 메르스 확진 판정을 받았죠. 당시 보건당국은 메르스 감염률이 높지 않다고 밝혔으나, 첫 확진자가 나온 지 한 달도 되지 않아 감염자가 100명을 넘었습니다.
“환자 본인도 기억을 잘 못 하고, 병원도 파악을 못 하는 가운데 바이러스가 다 퍼진 거예요. 그 와중에 14번 환자가 격리 중에 평택에서 서울로 이동했어요. 검역당국에서 이를 찾기 위해 어떻게 했을까요. 바로 통신 데이터에 주목했습니다. KT에서 통신 데이터를 사용할 것을 제안했고, 14번 환자가 탔던 버스에 있던 사람들을 다 파악할 수 있었죠. 그 후 KT의 ICT 역량을 기반으로 질병관리청, 당시 질병관리본부와 연합해 시스템을 만들게 됐어요. 그게 GEPP(Global Epidemic Prevention Platform·글로벌 감염병 확산 방지 플랫폼)입니다.”
감염병 위험 국가를 방문한 국민에게 GEPP를 통해 관련 내용을 맞춤형 SMS로 안내한 모습.
GEPP의 원리는 단순합니다. 감염병 위험 지역 방문 사실을 알게 되면 통신 데이터를 기초로 누구와 접촉했고, 어디를 다녀갔는지 역추적해 감염이 우려되는 사람과 감염병의 전파 경로를 파악하는 거죠. 예를 들어 A가 에볼라 위험국가를 간다고 해보죠. A는 그 나라가 위험한지 모를 수 있어요. 이때 휴대전화 로밍 데이터를 살펴 에볼라 관련 내용을 SMS로 전송합니다. 해외 유입 감염병 차단 문자 서비스죠. 귀국했을 때에도 에볼라 잠복기를 조심하라는 SMS를 보내요. 대한민국 국민 누구에게나 정보를 제공함으로써 스스로 위험을 알고 적극적으로 예방에 참여하게끔 하죠. 감염병은 예방이 우선이니까요.
“2017년, GEPP를 통해 해외여행자 2600만 명 중 480만 명에게 SMS를 보냈어요. 그중에서 확진자를 16명 찾았죠. 감염병 의심 증상 신고 건수도 늘었어요. 2016년 850건이었던 게 2017년 1248건으로 47% 증가했죠. 제3국을 경유한 입국자의 검역률도 2017년 36.5%에서 2019년 90.4%로 늘었고요. 2018년 메르스가 재발했을 땐 쿠웨이트에서 귀국한 확진자를 빠르게 찾아 추가 확산 없이 확진자 1명으로 38일 만에 종결할 수 있었죠.” 이 팀장의 설명에 한현 학생기자가 GEPP로 로밍 데이터를 활용해 그 사람이 다녀간 곳을 알 수 있다면 범위를 어느 정도까지 좁힐 수 있는지 물어봤죠. “통신을 위해 개설하는 기지국이라는 게 있어요. 전파를 주고받는 기능을 하죠. 휴대전화는 기지국에 접속해야 사용할 수 있고 이게 많으면 통신이 수월한데, 여기에 위치 데이터가 나와요. GPS 데이터와 결합하면 정확도가 높아지죠. 코로나19로 확진자가 어느 건물에 갔는지 동선이 다 나오잖아요. 서울이 지방보다 파악하기 쉬운 이유도 서울에 기지국이 많기 때문이에요.”
“작년에 유럽 여행을 다녀왔다”며 말문을 연 유안 학생기자가 “카타르를 경유해 귀국했는데 문자를 2주 동안 받았어요. 기간이 2주로 정해진 이유는 뭔가요” 질문했죠. “감염병엔 잠복기가 있는데, 1주·3주·6달 등 병마다 천차만별이고 사람에 따라 발현 시기가 다르게 나타날 수도 있죠. 메르스 잠복기가 2~14일이라 2주라고 안내가 갔을 거예요. 해당 기간은 잠복기 기준입니다.” GEPP는 감염국을 방문하고 잠복기 내 입국한 국민들의 정보를 검역당국과 공유하고 검역당국은 이를 검역·의료기관에 실시간으로 제공해 바로 조치할 수 있게 하죠.
국내 통신 기지국 위치 데이터는 코로나19 국내 확진자와 밀접 접촉자 역학조사에도 활용된다.
개인의 오염지역 방문 정보가 전송되면, 귀국 시 공항에서 바로 해당하는 사람들을 검사할 수 있을까요. 이 팀장은 그건 검역 쪽 일이라고 답했죠. “행정·보건의료 분야에서 관할하는 부분이라 GEPP 일은 아닌데요. 2018년 메르스가 다시 창궐했을 때, 관련 SMS를 받고 위험 증상이 나타난 걸 알고 귀국해 공항에서 바로 병원으로 간 사례를 보면 GEPP 시스템이 잘 작동하고 있는 걸 알 수 있어요.”
다예 학생모델도 질문을 던졌습니다. “해외의 경우 출입국 정보를 얻을 수 있지만 국내에만 있을 경우 휴대전화를 끄면 전혀 정보를 얻을 수 없지 않나요. 이럴 땐 어떻게 하나요.” 그러자 이 팀장이 반문했죠. “지금 휴대전화 없는 친구 있나요?” “지금은 안 가지고 있지만 갖고는 있다”는 유안 학생기자를 비롯해 모두 고개를 저었습니다. “휴대전화를 오래 끈 적 있나요?” 이 질문엔 한현 학생기자가 “2달까지 꺼놓은 적 있다”고 답했죠. 2달이란 시간에 모두 놀란 가운데 설명이 이어졌습니다. “현재 우리나라 휴대전화 가입률은 100%가 넘어요. 2대씩 쓰는 사람도 있고요. 기본적으로 휴대전화를 소지하고 있다는 전제하에 운영되는 플랫폼이죠. 의도적으로 끄면 GEPP는 활용할 수 없어요. 데이터가 없으니까요. 하지만 보통 일상에서 휴대전화를 사용할 때 한현 학생기자처럼 오래 끄진 못하죠. 잠깐 1~2시간은 꺼놔도요. 켜는 순간 기지국에 접속해 데이터가 생깁니다.”
정보통신기술과 개인 정보
GEPP는 1인 1모바일 시대에 통신 기지국의 위치 데이터(로밍)를 이용, 감염병 위험·증상 정보를 제공하고 감염병 확산을 막기 위해 만들어졌어요. 어느 곳에 감염병이 도사리고 있는지 알 수 없으니 질병관리청·WHO 등의 공신력 있는 감염병 데이터를 함께 사용하죠. 또 전 세계 언론·SNS 등에서 AI 기술로 감염병 발생 정보를 추출(데이터 크롤링·Data Crawling)도 합니다. 뽑아낸 데이터는 복잡한 알고리즘을 거쳐 정보를 합치고 추출해 지역별·질병별 위험도를 평가해서 역학조사에 활용돼요. 이때 AI가 단어만이 아니라 문장을 인식해 맥락 안에서 관련 단어가 어떻게 쓰였는지 파악하죠. AI 기술로 추출한 감염병 발생 정보와 로밍 데이터를 활용한 입국자 정보, 주요 감염병 위험 국가에 거주·방문 중인 국민 통계, 위험국 방문 후 잠복기 내 입국한 국민 현황 등의 데이터는 축적됩니다. 이를 빅데이터로 분석해 해외 발생한 감염병이 국내에 유입될 가능성을 계산하고, 국민의 위험 노출도를 가늠해 효과적인 방역 등을 돕죠.
소중 학생기자단이 5년째 GEPP 관련 업무를 맡아 사내외 협력 리딩을 주로 해온 이종일(안쪽 가운데)디지털&바이오헬스 사업개발팀장을 인터뷰하며 어떻게 ICT로 감염병 확산을 막는지에 대해 알아봤다.
유안 학생기자가 GEPP이 나온 뒤 2018년 메르스 땐 확진자가 1명이었지만 올해 코로나19는 감염자가 훨씬 많은데, 대응에 무슨 차이가 있는지 궁금해했어요. “락다운(Lock-Down·이동 제한 등 전면 봉쇄 정책)이나 경제 봉쇄란 말을 들어본 적 있나요?” 이 팀장의 질문에 학생기자단은 바로 고개를 끄덕였죠. 코로나19 사태 초기인 3월 호주는 국경을 폐쇄했어요. 지난 8월엔 코로나19 확산세가 멈추지 않아 오후 8시부터 다음날 오전 5시까지 통행을 금지했고, 한 집에 한 명이 하루 한 번 식료품을 살 수 있으며, 사실상 전 학년 원격 수업 등 제한 단계 4를 실시했죠. 이 팀장은 “우리나라도 그럴 수 있었다”고 말했어요.
“개인 정보를 일부 사용하는 게 나을까요, 지역·국가 락다운이 나을까요. 밤엔 밖에 나가지도 못하고, 기껏 나가도 길마다 경찰이 지키고 있는 상황을 상상해 보세요. 지금 미국에선 우리나라 총 확진자보다 많은 사람이 매일 확진 판정을 받죠. 인도 확진자는 누적 700만 명을 넘겼어요. 우리나라는 코로나19 확진자 위치·동선을 관리해 문자로 알려주며 개인 방역에 힘쓰죠. 통신 데이터를 활용한 역학조사를 통해 경제가 봉쇄되는 걸 막은 거예요. 다른 나라에서도 K-방역 잘한다는 얘기가 나오고요.”
최근 주요 감염병으로 인한 경제적 피해
“공익을 위한 데이터 수집이긴 하나, 개인 정보 보호 논란은 없을까요.” 예성 학생기자의 질문에 이 팀장은 “오히려 여러분이 쓰는 SNS나 게임보다 안전하다”고 선을 그었어요. “GEPP를 개발하며 2016년 1월 통신 데이터의 공공활용을 위한 법률을 개정했어요. 개인 정보는 감염병예방법에 의해 보호되며, 최소한의 정보만 제공됩니다. 역학조사관이 보건 관점에서 조사한 후 불명확한 부분이 있을 경우만 데이터를 볼 수 있고, 인증된 관계자만 볼 수 있게 제한돼요.” 우리 국민의 해외여행 이력은 감염병의 예방 및 관리에 관한 법률 제76조의2 제5항에 의거해 의료기관에 전달돼 진료에 참고할 수 있습니다. 관련 정보는 감염병 예방 목적으로만 활용되며 잠복기 경과 후 즉시 파기되죠.
설명을 들은 다예 학생모델이 GEPP에 사용한 기술이 다른 곳에 활용된 예가 있는지 물어봤어요. “현재 케냐·가나·라오스에서 GEPP를 이용합니다. 아프리카·아시아 국가 간 이동 거점이자 감염병 확산에 취약한 나라죠. 카자흐스탄도 관심을 보여 얼마 전에 다녀왔어요. 유사 기능의 앱을 40~50개국에서 만들었고요. 그런데 앱으로 만들면 문제가 하나 있죠.” 한현 학생기자가 바로 “앱은 다운로드 받은 사람만 사용할 수 있어요”라고 답했죠. “맞아요. 다른 나라는 한국처럼 전 국민이 GEPP를 활용하진 않아요. 케냐의 경우 앱으로 30만 명 정도가 쓰고 있는데, 확대해 달라고 요청했죠. 일부만 사용하면 사각지대가 생기니까요.”
코로나19 예방 수칙
“취약 국가에 GEPP을 보급해 감염병 확산을 막는 것은 훌륭한 아이디어인데요. 질병 취약 국가는 후진국일 가능성이 높고, 데이터 수집을 위해 필요한 기술도 부족할 것 같습니다. 그럼 GEPP 활용이 어려울 수도 있지 않나요.” 한현 학생기자의 말이 이어지자 이 팀장은 좋은 질문이라며 미소 지었죠. 중진국이나 개발도상국, 후진국의 경우 데이터 활용 교육까지 같이한다고 합니다. 자동차를 수출하면서 운전법도 알려주고 휘발유도 주는 격이죠.
예성 학생기자는 GEPP의 단점이 뭔지 물어봤습니다. “뭐가 단점이라기보다 전체적으로 기능을 확장하려고 작업 중이에요. 게이츠재단과 협력해 감염병 대응 연구도 하죠. 앞서 설명했던 감염병 국내 유입 가능성 예측이라든지, 통신 데이터를 기반으로 인구 유형별 이동 패턴을 파악하고 AI로 전파 경로를 분석해 위험 지역을 예측하는 거예요. 증상 등을 입력해 감염병을 자가 진단할 수 있도록 알고리즘 개발 프로젝트도 진행합니다.”
감염병을 막기 위해 다양한 기술이 쓰이는 걸 살펴본 유안 학생기자가 자신의 꿈을 피력했어요. “GEPP 같은 프로젝트를 하고 싶고 ICT 개발자가 되고 싶다면 어떤 준비를 해야 할까요.” 이 팀장은 “GEPP는 2016년엔 KT 가입자에 한해 제공됐지만, 2017년 타 통신사로 확대됐고, 지금은 해외 보건기구와 협력을 논하죠. ICT 개발뿐 아니라 정부 상대로 이야기하고, 글로벌 협력을 이끌어낼 사람도 필요한 거예요. 지금 여러분은 좀 더 넓게 볼 수 있도록 다방면으로 공부하는 게 좋아요. 그럼 내가 ICT를 개발하고 싶은지, 국제경영을 더 잘할지 알 수 있겠죠.”
코로나19 유증상자 수칙
통신 데이터를 이용해 역학조사를 보완하고, 개인 스스로 방역에 신경 쓰도록 돕는다는 아이디어는 지금 우리 생활에서 뗄 수 없는 기술이 되었습니다. 어떤 감염병이 새롭게 나타났을 때, 빅데이터를 비롯한 ICT 기술로 어느 지역이 위험할지 예측해 사전에 확산을 차단하는 등 중장기적인 감염병 대응 플랫폼이 만들어질 수도 있겠죠. 계속 발전하는 ICT에 어떤 아이디어를 내어 우리 삶을 더 나아지게 할지 여러분도 한번 생각해 보세요.
소중 학생기자단 취재 후기
사실 GEPP에 대해 아는 게 별로 없었어요. 이번 취재를 통해 GEPP가 역학조사의 보조제로 전염병 예방 및 확산을 막는 데 일조한다는 것을 알게 됐죠. 앞으로도 GEPP를 통해 여러 전염병 확산을 잘 막았으면 좋겠습니다.
-안예성(인천 연성중 1) 학생기자
취재 전 GEPP에 대해 찾아봐도 뭔가 눈에 보이지 않는 기술에 대해 확실히 이해가 되지 않았어요. KT에 가서 취재하며 궁금한 사항을 물어보고, 메르스 사태로 인해 만들어진 것부터 GEPP에 대해 많은 사실을 자세히 알 수 있어 통쾌했죠. 역시 직접 찾아가 설명을 듣는 방법이 가장 좋다고 느꼈어요. 메르스를 겪으면서 기술을 발전시키고 GEPP를 만들어두지 않았다면, 코로나19 사태가 벌어진 지금, 훨씬 힘든 일을 겪었을 거라는 생각을 했습니다. 항상 어려움 속에서도 준비해두는 것이 더 어려워졌을 때 대비하는 방법이겠죠. 정보통신 관련 기술 개발을 비롯해 우리나라가 IT강국임은 확실합니다.
-이다예(서울 리라초 4) 학생모델
취재를 가기 전에는 GEPP가 감염병 확산을 어떻게 줄이는지, 또 코로나19와 어떤 관계가 있는지 몰랐습니다. 하지만 이번 취재로 GEPP에 관심을 가지게 됐죠. GEPP에 사용된 ICT의 대표적인 기술과 그 기술을 어떻게 이용했는지 궁금하다는 질문에 이종일 팀장님은 "확진자의 사망, 기억력 의존의 한계 거짓 진술 등의 상황에서 객관적인 역학조사를 할 수 있다"고 답변해 주셨습니다. '나도 GEPP 같은 ICT 개발자가 되어야지' 하는 생각이 들었는데 이에 대해 "컴퓨터 공학 쪽으로 진출하고, 국제 개발학을 공부하는 게 좋다고 조언도 주셨죠. 우리나라 GEPP가 질병 취약 국가 등 세계 여러 나라에 보급한다는 사실이 자랑스러웠고, K-방역의 힘을 느낄 수 있었습니다.
-장유안(경기도 안말초 5) 학생기자
GEPP은 로밍 정보를 활용해 바이러스 확진자의 이동경로를 분석, 그곳에 방문했거나 방문할 예정인 사람들에게 주의 메시지를 보내줍니다. 뛰어난 기술을 계기로 상도 받고 빌&멜린다게이츠재단의 투자도 받게 되었다고 해요. GEPP 같은 우리나라의 선진 기술이 세계에서 큰 주목을 받으며 많은 기여를 하고 있다는 사실을 취재하며 뿌듯했죠. 비록 코로나19 때문에 여러 체험이 취소돼 아쉬웠지만, 그만큼 철저한 방역이 이뤄지고 있는 것 같아 마음이 놓였습니다. 앞으로 감염 예측 기술이 보다 발달한다면, 감염병 확산에 미리 대비할 수 있어 인류에 아주 큰 도움이 될 것 같아요.
-한현(서울 명덕초 5) 학생기자
