예측에 영향 미친 주요 요인 함께 분석
지자체 인구정책 수립 지원 자료로 활용
세종대학교 연구팀이 인구 감소 지역의 생활인구 변화를 예측하고, 예측 결과에 영향을 미친 주요 요인까지 분석하는 인공지능 기술을 개발했다.
세종대는 콘텐츠소프트웨어학과 백성욱 교수 연구팀이 기계학습과 심층학습 기반 인구 예측 모델에 ‘설명 가능한 인공지능’ 기술을 결합한 생활인구 분석 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
이 기술은 지역별 생활인구 변화 추이를 예측하는 데 그치지 않고, 어떤 요인이 예측 결과에 영향을 미쳤는지도 함께 보여주는 것이 특징이다. 연구팀은 이를 통해 인공지능이 어떤 근거로 결과를 도출했는지 확인할 수 있도록 했다.
지방자치단체는 분석 결과를 바탕으로 생활인구 변화와 관련된 요인을 살펴보고 지역 특성에 맞는 인구정책을 검토할 수 있다. 다만 연구팀은 인공지능의 예측 결과를 특정 정책의 효과로 단정하기보다 지역 여건과 현장 상황을 함께 고려하는 정책 판단 자료로 활용하는 데 초점을 맞췄다.
이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하고 정보통신기획평가원이 참여하는 국가 연구개발 과제의 하나로 추진됐다. 백 교수 연구팀은 생활인구 예측 모델과 설명 가능한 인공지능 분석 기술 개발을 맡았다.
연구팀은 이번 연구와 관련해 국제학술지 논문과 국내외 학술대회 발표, 국내 특허, 기술보고서 등 10건 이상의 성과를 냈다고 설명했다.
백 교수는 “예측 성능을 높이고 설명 가능한 인공지능 분석 기술을 고도화해 지방자치단체에서 실제 활용할 수 있도록 협력을 확대하겠다”고 말했다.
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