성신여자대학교(총장 이성근) 수리통계데이터사이언스학부(통계/빅데이터사이언스전공) 학생들이 한국자료분석학회(The Korean Data Analysis Society, KDAS) 하계학술논문발표대회에서 구두발표 최우수상(박은우) 1개 팀, 포스터발표 장려상 4개 팀 등 총 5개 팀이 수상하는 영광을 안았다.

이 학술대회는 통계학, 데이터사이언스, 인공지능(AI), 빅데이터 분석 등 다양한 분야의 최신 연구성과를 공유하는 학술행사로 전국 주요 대학 및 연구기관의 학생과 연구자들이 대거 참가해 활발한 연구 결과를 발표했다.

이번 학술대회에서 구두발표 부문 최우수상을 수상한 수리통계데이터사이언스학부 박은우 학생은 'IoT 시계열 데이터를 활용한 전기화재 위험 사전탐지'를 주제로 발표했다. 해당 연구는 IoT 센서에서 실시간으로 수집되는 시계열 데이터를 활용해 전기화재 발생 위험을 조기에 탐지하는 데이터 기반 예측기법을 제안한 연구로, 산업 현장과 스마트빌딩 등에서 활용 가능한 실용성과 사회적 파급효과를 크게 인정받아 심사위원들로부터 최고 평가를 받았다.

이어 포스터발표 부문에서도 성신여대 수리통계데이터사이언스학부 4개 연구팀이 장려상을 석권하며 학과의 뛰어난 연구 경쟁력을 입증했다. 수상 연구는 ▲‘머신러닝과 잠재계층분석을 활용한 대학생 취업지원 서비스 참여유형과 효과성 분석’(김민주·김경민·김혜원·신혜진·이세영·장미영·전새봄) ▲‘대전광역시 소비상권의 유형화 생애주기 진단 및 결정요인 분석’(김성현·전새봄) ▲‘성남시 상권의 시간 불균형을 이용한 미래 상권 변화 예측 연구’(선예원·홍서연·전새봄) ▲‘숏폼 AI 생성 광고 탐지를 위한 이미지·텍스트 멀티모달 융합 연구’(박은우·이가연·임유정·한예원·김동하) 등이다.

이번 수상 연구들은 인공지능, 머신러닝, 시계열 분석, 잠재계층분석(Latent Class Analysis), 멀티모달 AI 등 최신 데이터사이언스 기법을 활용해 사회문제 해결과 산업 현장의 다양한 문제를 분석하고 해결방안을 제시했다는 점에서 높은 평가를 받았다. 특히 취업지원 서비스 효과성 분석, 지역 상권 변화 예측, AI 생성 콘텐츠 탐지, IoT 기반 화재 위험 예측 등 실제 사회에서 활용 가능한 주제를 대상으로 통계적 방법론과 데이터 분석을 융합한 연구라는 점에서 의미를 더했다.

정호현 수리통계데이터사이언스학부장은 "학생들이 수업과 연구실 활동을 통해 습득한 통계학과 데이터사이언스 역량을 실제 연구로 발전시켜 학술대회에서 좋은 성과를 거둔 것이 매우 뜻깊다"며 "앞으로도 학부생과 대학원생들이 다양한 융합연구를 수행하고 국내외 학술대회에서 연구성과를 발표할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.

한편 성신여대 수리통계데이터사이언스학부(통계/빅데이터사이언스전공)은 통계학을 기반으로 데이터사이언스와 인공지능 기술을 융합한 교육과 연구를 통해 다양한 산업 분야의 데이터 분석 전문가를 양성하고 있으며, 학부생의 연구 참여와 대학원 연계 연구를 적극 지원하고 있다.