LX한국국토정보공사와 서울시립대학교와 인공지능(AI)·빅데이터 분야의 도시과학 연구과제 발굴을 위해 힘을 모으고 있습니다. 서울시립대는 ‘도시과학빅데이터·AI연구소’를 개소하고 학부에는 인공지능학과와 융합응용화학과를, 일반대학원에는 스마트시티학과와 도시빅데이터융합학과를 신설했습니다. 도시과학빅데이터·AI연구소를 기반으로 서울 대도시권 ‘데이터 사이언스 플랫폼’을 구축하여 데이터 기반 분석과 연구를 통해 당면한 도시문제뿐만 아니라 겪어보지 못한 미래 도시문제에도 선제적으로 대응해 나갈 계획입니다. 이처럼 데이터를 확보하여 미래사회에 필요한 인재양성을 기관들과 대학이 프로그램을 운영하여 취·창업을 지원하는 모습이 보이고 있습니다.
▶ 빅데이터학·통계학과가 개설되어 있는 대학은?
서울시립대(빅데이터분석학전공/도시빅데이터융합학과), 세종대(데이터사이언스학과/응용통계학전공), 국민대(빅데이터경영통계전공), 경희대(빅데이터응용학과), 성신여대(수리통계데이터사이언스학부), 연세대(데이터사이언스학부), 인하대(전자공학과 빅데이터전공), 충북대(수학·정보통계학부), 서울대(연계전공), 건국대(응용통계학과), 중앙대(응용통계학과), 고려대(통계학과), 성균관대(통계학과) 등이 있습니다.
▶ 빅데이터학·통계학과에서 수학외에 과제 탐구 과목도 중요한 이유
빅데이터학과 통계학에서 수학 과목은 매우 중요합니다. 수학적 역량에 탐구적 역량을 더하기 위해 수학과제 탐구, 사회문제 탐구, 융합과학 탐구, 과학과제 연구 등을 선택하여 데이터를 분석하여 실생활의 문제를 해결하고 예측해 보는 것도 좋습니다. 정보과학의 경우는 인간·사회 및 기계·생물체에서의 정보의 형태·전송·처리·축적에 관한 이론 또는 기술을 연구하는 전반적인 내용을 배웁니다. 이 교과는 데이터의 수집과 저장에 필요한 데이터 프로세싱 기술과 데이터 분석에 관한 지식(데이터 마이닝, 머신러닝 등)을 기반으로 다량의 데이터로부터 패턴을 찾아내고, 통계적 추정, 예측 모델링 등을 통해 필요한 정보를 창출하고, 이를 실제로 활용하는 것을 연구하는 융합과학이라고 생각하면 됩니다.
이 외에도 데이터가 많아지면서 발생하는 윤리적 문제점을 다룰 수 있는 ‘현대사회와 윤리’나 ‘사회문제 탐구’, ‘윤리문제 탐구’ 등의 과목을 활용하는 것도 좋습니다. 이때는 다른 사람들의 생각을 반영하기 위해 설문하고 이 수치를 분석하는 활동들도 좋은 활동이며, 토론 활동을 통해 다른 사람들의 생각을 읽을 수 있는 좋은 기회가 될 수도 있습니다.
▶ 빅데이터학·통계학과 교과 세특 작성 노하우
※아래 사례들은 합격생들의 세특을 재구성했습니다.
[학급특색활동] 지역문제 해결을 위한 데이터 분석 지역경제살리기 프로젝트에서 사전 조사팀장의 역할을 맡음. 주말에 팀원들과 지역시장에 나가 유동인구를 조사함. 코로나 이전과 지금 시장을 찾는 횟수를 설문하고, 시장주차장의 관리인과 인터뷰를 진행함. 관련 자료를 정리하고, 예전만큼 활성화되지 않은 이유를 교통의 문제라고 사전보고서를 제출하고 프로젝트 진행팀과 협업을 진행함. 인근 식당 주차장을 한가한 시간과 휴무일 등을 조사하여 시장 정보 마당에 제공하는 게 어떨까하는 의견을 제시함.
이후 ‘교통 및 통신 데이터 기반지역경제활동 선행성 분석 결과’를 확인하여 교통량 및 이동량과 비교적 높은 상관관계를 보이는 업종과 낮은 업종의 데이터를 비교 분석함. 제조업, 정보통신업 등 일부 서비스업종은 낮은 상관관계를 보이는 이유를 교통량과는 상관없이 일정한 업종이라고 분석을 함. 이 활동에서 지역 경제 발전 정책을 선제적으로 지원할 수 있는 민․관 협력 빅데이터 분석의 롤 모델 구축이 필요하는 것을 알았다고 함.
[경제수학] 사회현상을 분석한 프레이밍효과
‘현금 계산 시 할인해 드려요’, ‘신용카드 계산 시 부가세 별도’ 생활속 문구에 관심을 가지고 프레이밍효과에 대한 탐구를 진행함. 학생들을 대상으로 가격대별 5%, 10%, 20% 현금할인으로 설문조사를 진행하여 구매 선호도를 조사함. 가격대가 낮을수록, 할인율이 놓을수록 현금할인을 선호했지만, 100만원 이상이 되는 물건에서는 카드계산을 한다는 학생들이 85%정도 차지한다는 결과를 보며 무조건 현금할인이 좋다고 생각하는 자신을 뒤돌아보게 되었다는 함. 설문이후 프레이밍효과를 바탕으로 두 문구는 같은 혜택이 주어진다는 내용을 정리한 보고서를 제출하여 학생들을 놀라게 함. 경제 홍보학에서 어떤 프레임 안에 홍보문구를 넣는지 중요하다 것을 알게 된 활동이라고 함. 이후 세금의 공제와 추징 방식이나 하루, 월, 연간 보험료를 계산을 비교해보는 심화활동하면서 프레이밍효과의 정확한 개념을 이해했다고 소감문을 작성하기도 함.
[심화국어] 서평쓰기 활동을 통해 데이터분석에서 비과학적 오류 조사
서평쓰기 활동에서 ‘증거의 오류’를 읽고 데이터 분석의 중요성을 알게 되었다고 함. 데이터가 많아지면 연구 진행이 빨라지고 미래 예측이 편할 것이라는 생각과는 달리 비과학적오류나 생길수도 있다는 것을 확인하였다고 함. 한 사례로 미국의 '라티노(Latino)'라는 인구집단의 연구가 배경이 전혀 다른 멕시코, 푸에르토리코, 쿠바 이민 집단이 주축이 되었으며 정치적 목적에 의해 창출한 '범민족적인 정체성'이였다는 내용을 제시함. 데이터를 활용해 사회를 연구하는데 필요한 기술과 전략은 정성적 연구방법과 공통점이 많다는 것을 보고 데이터와 증거의 간극을 줄이기 위해서은 현장연구를 바탕으로 한 데이터 과학이 필요하다는 것을 알게 됨. 이후 ‘수디르 벤카테시 괴짜 사회학’과 ‘비트바이비트’를 읽고 디지털시대에 사회조사방법론에 대해 공부할 수 있었다는 독후감을 제출함.
[수학과제탐구] 통계적 분석을 활용한 미래에너지 분석 ‘에너지 혁명 2030’이라는 책을 읽고 태양광 발전이 점차 에너지 산업을 주도할 전망을 가지고 있음을 알게 되어 ‘통계적 분석을 바탕으로 한 2030년 태양광에너지 상용화’를 주제로 과제 탐구를 진행함. 통계 자료를 이용하여 한국의 발전량, 전기 소비량, 건물의 연면적 변화를 분석하고 이를 토대로 2030년에 태양 전지를 이용한 분산형 에너지 발전 사용화가 가능한지 예측했다고 함. 건물의 연면적의 경우는 통계청에 관련 자료가 없어 인터넷 기사에 언급된 국토교통부의 자료를 이용하는 적극적인 모습 또한 인상적임. ‘소감발표시간’에 지금까지 에너지 발전 원리나 활용 예시 조사하는 활동을 많이 했는데 통계를 분석하여 미래 에너지 산업 동향을 예측하는 이번 보고서는 미래지향적인 내용을 조사할 수 있어 뜻 깊었다는 자신의 소감을 이야기함.