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이 과장은 “모기를 유인해 내부로 포집한 뒤 살아 있는 상태에서 촬영하고, AI가 이미지를 기반으로 종류를 판별한다”며 “분석 결과는 다음 날 아침 서버로 전송돼 전날 밤 어떤 모기가 몇 마리 포집됐는지 바로 확인할 수 있다”고 설명했다.
기존 모기 감시는 채집된 개체를 실험실로 옮긴 뒤 현미경으로 형태를 분석하는 방식이었다. 수거와 판독, 분류까지 거치면서 결과 확인에 수일 이상 걸렸다. 반면 AI-DMS는 현장에서 바로 데이터를 확보한다. 전문가 판독 대비 약 95% 수준의 정확도를 확보했다는 게 질병청의 설명이다. 또한 검사자의 숙련도에 따라 결과가 달라질 수 있는 기존 방식과 달리 AI 기반 분석은 보다 표준화된 감시 체계를 구축할 수 있다는 점도 특징으로 꼽힌다.
질병청은 AI-DMS를 말라리아와 일본뇌염 등 매개체 감염병 대응에 활용하고 있다. 일본뇌염 경보는 특정 모기 개체 수가 기준치를 넘으면 발령되는데, 기존에는 분석 시간이 길어 대응에도 시차가 있었다. 이 과장은 “이 장비는 하루 단위 분석을 할 수 있어 사실상 실시간에 가까운 감시가 가능하다”며 “장비가 확대되면 지역별 예보 체계 구축도 가능할 것”이라고 말했다.
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질병청은 말라리아 대응의 핵심을 ‘조기 발견’과 ‘매개체 관리’로 보고 있다. 말라리아는 감염된 모기가 사람을 물어 전파하지만, 반대로 모기도 감염 환자의 혈액을 빨아들이는 과정에서 병원체에 감염된다. 환자를 빨리 찾아 치료할수록 감염원을 줄일 수 있고, 동시에 말라리아 매개 모기의 분포를 신속하게 파악해 방제를 병행해야 재확산을 막을 수 있다는 설명이다. 실시간에 가까운 모기 감시망 구축에 힘을 쏟는 이유도 여기에 있다.
현재 전국에서 운영 중인 AI-DMS는 총 7대다. 질병청은 향후 각 시·도 단위 설치를 시작으로 보급을 확대한다는 계획이다. 이 과장은 “해외에도 유사 장비는 있지만 대부분 실험실 내부에서 사용하는 형태”라며 “야외 현장에서 상시 운용되는 AI 기반 모기 감시 장비는 국내 사례가 유일하다”고 강조했다.
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고공포집기는 공중 이동 개체를 포집하는 데 초점이 맞춰져 있다. 포집망 안으로 들어온 모기는 아래 수거함으로 이동하고, 이후 촬영과 분류 과정을 거친다. 채집된 개체는 일주일 단위로 회수해 말라리아 감염 여부 등을 검사한다. 이 과장은 “포집되는 개체 수가 많지는 않지만 공중 이동 모기를 감시할 수 있는 수단이 제한적이기 때문에 현재로서는 중요한 감시 장비”라고 했다.
실제 이 지역에서는 과거 말라리아 양성 개체가 확인된 사례도 있었다. 다만 해당 개체가 실제 북한에서 유입된 것인지는 단정하기 어렵다. 북측 지역의 모기 데이터와 직접 비교할 수 없기 때문이다. 이 과장은 “풍향과 포집 시점 등을 함께 분석하고 있다”며 “북한에서 바람이 불어오는 시점과 포집 시점이 겹칠 경우 유입 가능성을 검토한다”고 설명했다.
현장에서는 남북 공동 감시체계 가능성도 언급됐다. 농촌진흥청은 현재 동남아 국가들과 동일 장비를 활용해 해충 이동 경로를 비교 분석하고 있다. 질병청 관계자는 “남북 협력이 가능하다면 유사 장비를 함께 운영하면서 데이터 비교 분석도 가능하다”고 말했다.
현장을 동행한 임승관 질병청장은 “자동화된 감시 장비를 통해 실시간에 가까운 정보 확보가 가능해졌다”며 “지역 맞춤형 감시망 구축과 표준화된 데이터 확보에 의미가 있다”고 말했다. 이어 “기후변화로 매개체 분포와 감염병 양상이 달라질 수 있는 만큼 선제적인 감시체계 구축이 필요하다”고 강조했다.




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