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(선략)
연구팀은 서울, 부산, 대구의 지하철 및 뉴욕 교통 데이터를 비롯해 코로나19 확진자 분포 등 다양한 데이터를 활용해 실험을 진행했다. 이 과정에서 총 6종의 학습용 데이터셋을 새로 구축해 공개했으며, 이 기술은 기존 최신 예측 모델 16종과의 성능 비교에서 모든 항목에서 뛰어난 결과를 보였다. 예측 정확도에서는 기존 우수 모델 대비 최대 76.1% 증가한 수치를 기록했다는 설명이다.
이번 연구 결과는 세계적 학술대회인 ‘지식발견 및 데이터마이닝학회(KDD) 2025’에서 지난달 발표됐다. 이재길 교수는 이번 기술이 대형 행사나 도심 교통 혼잡 예방은 물론, 감염병 확산 억제 같은 공공위험 대응 분야에도 널리 응용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.
이같은 기술 발전은 국민 안전을 위한 데이터 기반 정책 수립과 스마트시티 구현 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 앞으로 인공 지능을 활용한 도시 안전 관리 방식은 더욱 고도화될 가능성이 크다.
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출처 : 토큰포스트