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2020-06 12

[일반]한양대 도시설계분석연구실, 와이티파트너스와 부동산 빅데이터 기반 공동연구를 위한 업무협약 체결

한양대학교 도시설계분석연구실(이하 UDAL)이 지난 8일 종합부동산 서비스기업 와이티파트너스와 부동산 빅데이터 기반 공동연구를 위한 협약을 체결했다. 양 기관은 이번 협약을 통해 도시 설계의 모형 구축 및 인공지능(AI) 등 협동 업무를 수행하고, 구축 데이터연구 및 기술인력 상호교류 등을 진행한다. 또한 국내외 학술대회∙세미나∙학회 발표와 특강, 인턴 실습 등 협력해 나갈 예정이다. ▲ 최창규(왼쪽) 한양대 도시설계분석연구실 교수와 엄현포(오른쪽) 와이티파트너스 대표가 8일 한양대학교에서 부동산 빅데이터 기반 공동연구를 위한 업무협약 체결 후 기념촬영을 하고 있다. (출처: 와이티파트너스) 와이티파트너스는 부동산 정보플랫폼인 ‘부동산플래닛’을 통해 부동산 실거래가 정보와 직상업용 빌딩의 시설 및 공실정보, 7만여개 건물주와 관리인 데이터 등을 갖고 있다. 이를 기반으로 양 기관은 도시분석 사업과 관련한 새로운 융합분야를 발굴하고, 관련 성과를 사회 전반에 알려 부동산 산업 발전에 기여하는 것을 목표로 하고 있다. 한양대 UDAL 최창규 교수는 “전통적으로 부동산은 정보 비대칭성이 높고 대중의 접근과 분석이 어려운 분야였다”며 “이번 산학협력으로 부동산 시장에 대한 정확한 이해와 부동산정보의 대중화에 힘쓰겠다”고 말했다.

2020-05 04

[학술][우수R&D] 차재혁 교수, 빅데이터 기반 사회과학 연구 플랫폼 개발

차재혁 컴퓨터소프트웨어학부 교수는 사회과학과 데이터 과학을 결합해 사회의 여러 문제를 대응할 수 있는 플랫폼을 개발하고 있다. 플랫폼은 빅데이터를 통한 사회현상 분석과 예측 시뮬레이션을 제공하고 있다. 데이터 과학은 빅데이터를 수집, 분석하고 유용한 결과를 도출하는 학문으로 재정의되고 있다. 데이터 과학이 성공적으로 적용된 분야로 생물 정보학이 있다. 생물 정보학은 공개된 대량의 실험 데이터로 분석 및 시뮬레이션을 가능케 해서 실제 수행해야 할 실험의 횟수를 획기적으로 줄여준다. 이번 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 사태의 검사키트 개발이 빨리 될 수 있었던 이유도 이 때문이다. 차 교수는 생물 정보학처럼 데이터 과학과 사회과학이 융합한 연구 방법을 실현하고자 한다. ▲ 차재혁 컴퓨터소프트웨어학부 교수는 사회과학자와 데이터 과학자가 함께 연구할 때 매개가 되어줄 플랫폼을 개발하고 있다. 전통적인 사회과학적 연구 방법과 데이터 과학을 융합하는 일은 소통이라는 큰 난관에 가로막혀 있다. 사회과학과 데이터 과학은 학문이 다르므로 종사하는 연구자들이 생각하는 방식과 언어에도 차이가 있다. 차 교수는 데이터 과학을 통한 결과를 공유하는 것과 분석 방법 수정을 위해 소통하는 것 등 상호 교류에서 어려움이 있다는 것에 주목했다. 차 교수는 데이터 과학적 해석을 직관적으로 볼 수 있는 플랫폼 개발을 결심했다. 이번 연구 '초연결사회 위험 관리를 위한 빅데이터 기반 사회 환경 실시간 모니터링/사회 시뮬레이션 시스템'은 플랫폼의 효용성과 가능성을 보기 위해 세 가지 사회 문제에 융합 연구를 적용하며 진행되고 있다. 차 교수는 해당 프로젝트의 총괄 관리와 지원을 맡고 있다. 현재 진행되고 있는 연구는 사회 불안도 체크, 장애인 이동권, 질병 대응책 세 부분으로 모두 전통적인 연구 방식과 눈에 띄는 차이를 내고 있다. 데이터 과학과 사회과학의 융합 연구 방식은 상호보완적으로 이뤄진다. 빅데이터를 통한 예측 모델은 전통적인 사회 조사 방식으로는 활용할 수 없던 지표까지 사용할 수 있다. 이를테면 생물 정보학의 등장으로 새로운 유형의 생체 빅데이터도 수집, 분석 가능해져 신속한 치료제 개발에 도움을 주고 있는 것과 같다. 사람 피부에서 나타나는 생체 데이터도 분석 대상이 됐다. 데이터 과학은 이용하는 지표의 범주가 넓어 기존에 몰랐던 사회현상의 상관관계를 도출해낼 수 있다. 반면 ‘두 사회현상 간의 강한 상관관계가 있다’까지만 유추할 수 있고 인과관계를 밝혀내지는 못한다. 이때 사회과학 연구의 차례가 돌아온다. 사회과학 연구방식은 실험과 분석으로 뚜렷한 인과관계를 알아내는 것에 강점을 가진다. ▲ 차 교수는 융합연구를 원하는 연구자들이 빅데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 플랫폼을 공개할 예정이다. 차 교수는 융합연구 방식이 필요한 누구든 플랫폼을 이용할 수 있게 공개할 예정이다. 플랫폼을 구축한 이유이기도 하다. 플랫폼(클릭 시 이동)에서 열람 신청을 하면 사회현상에 대한 빅데이터를 시각적으로 제공받을 수 있다. 차 교수는 플랫폼 개발 외 사회과학과 데이터 과학의 융합을 위한 또 다른 목표가 있다. 그는 “플랫폼이 중간에서 매개해준다고 해도 사회과학 연구자와 데이터 과학 연구자는 서로의 생각을 완벽히 이해할 수 없다”며 한 사람이 두 분야의 지식을 모두 가진 융합인재의 필요성을 말했다. 차 교수는 컴퓨테이셔널사회과학과를 대학원에 신설해 융합연구자를 양성하고자 한다. 차 교수는 “분업형이 아닌 실질적 융합이 필요한 문제가 많이 존재한다”고 덧붙였다. 글/ 김현섭 기자 swiken1@hanyang.ac.kr

2020-04 07

[성과]한양대 , 4차 산업혁명 선도인력 양성사업 선정

7일 한양대가 고용노동부가 주최하는 '2020년 4차 산업혁명 선도인력 양성 사업'에 선정되었다. 이 사업으로 빅데이터와 블록체인 등 관련 분야에서 다양한 훈련과정을 운영할 예정이다. 4차 산업혁명 선도인력 양성사업은 4차 산업혁명을 대비해 신기술·고숙련 청년인력을 양성하기 위해 2017년부터 시작됐다. 추가로 올해는 4차 산업 분야에 탄력적으로 대응하기 위해 훈련과정 전반에 기업이 주도적 역할을 할 수 있도록 신규모델(유형Ⅱ)을 도입했다.신규모델은 기업의 현장 수요에 효과적으로 대응하기 위해 프로젝트 교과 비중을 기존 30%(유형I)에서 50% 이상으로 늘리고 프로젝트 주제 선정 등 훈련과정 설계에 기업이 직접 참여한다. 또한, 교사와 강사가 멘토와 매니저로 개별적으로 훈련생의 학습활동을 지원하는 등 다양한 지도 활동을 할수 있도록 하여 훈련의 질을 높일 계획이다. 이번에 선정된 한양대를 포함한 28개 훈련기관(50개 훈련과정)은 빅데이터, 스마트제조 등 9개 분야에 걸쳐 다양한 훈련과정을 운영하게 된다. 각 훈련기관은 우수인재를 확보하기 위해 기관별로 필기시험, 면접전형 등 다양한 절차를 거쳐 훈련과정 관련 기초지식을 갖춘 사람을 중심으로 훈련생을 선발할 계획이다. 한양대 산학협력단은 빅데이터 분야에서 ‘프로젝트형 IoT활용 빅데이터 분석가 양성과정’과 ‘프로젝트형 머신러닝 기반 빅데이터 분석가 양성과정’ 등 2개 과정을 운영한다.참여를 희망하는 훈련생은 훈련기관에 참여 신청 후 선발절차를 거쳐 훈련기관을 관할하는 고용센터에서 내일배움카드를 발급받으면 된다. 만약 훈련생으로 선발되면 3∼10개월에 걸쳐 훈련비 전액과 월 최대 11만6천 원의 훈련장려금을 지원받고, 훈련을 이수하면 각 훈련기관의 협약기업 둥으로 취업 지원을 받는다. 자세한 내용은 직업훈련포털(HRD-Net)을 통해 확인할 수 있다.

2020-04 01

[학술][코로나 19] 한양대, KT 주관 코로나19 확산 예측 공동연구 참여

한양대가 최근 KT 주관 인공지능(AI)과 빅데이터를 응용한 코로나19 확산 예측 공동연구에 참여한다. KT는 지난 24일, 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 협력해 코로나19의 확산예측 모델을 개발하는 연구 기관들과 '코로나19 확산예측 연구 얼라이언스'를 구축한다고 발표했다. 코로나19 확산예측 연구 얼라이언스는 과기정통부와 행정안전부가 공동으로 추진하는 '국민생활안전 긴급대응연구' 사업의 일환으로 코로나19 확산예측 모델 개발 중이다. 한양대를 포함해 ▲건국대 ▲서울대 ▲한국과학기술원(KAIST) ▲한국과학기술연구원(KIST) ▲한국과학기술정보연구원(KISTI) 등 6개 기관이 유동인구 데이터를 제공받아, 인공지능(AI), 빅데이터, 수리 모델링 등을 활용해 코로나19의 국내 유입 및 지역 내 확산 예측 연구를 공동으로 수행하여 코로나 19의 확산 방지를 위해 노력할 예정이다. 한편, 코로나19 확산예측 연구는 과기정통부 인공지능기반정책관에서 운영 중인 '데이터 안심구역'에서 철저한 보안 관리 하에 이뤄질 예정이다. 데이터 안심구역은 민감할 수 있는 공공기관 및 민간기업의 데이터를 안전한 보안 환경에서 연구∙분석에 활용할 수 있도록 한국데이터산업진흥원(KDATA) 내 조성된 공간이다.

2019-09 19

[교원활동브리핑][전자신문] 차경진 경영학부 교수, 빅데이터 기술 경쟁력에 대한 코멘트

9월 19일자 <전자신문>은 빅데이터 기술력에 대하여 보도했습니다. 한국정보화진흥원에 따르면 우리나라의 빅데이터 기술력은 선진 기술수준을 100으로 설정했을 때 62.7 수준(2016년 기준)에 불과하며, 그 마저도 해외 기업에 종속된 실정이라고 합니다. 빅데이터 저장을 위한 하드웨어부터 분석과 활용 시각화 등 주요 소프트웨어 대부분이 외국산이라고 합니다. 2000년대 초반부터 주요 빅데이터 기술은 해외에서 개발됐습니다. 우리나라는 자체 기술개발보다 오픈소스로 공개된 기술을 활용해 서비스를 개발했습니다. 일부 국내기업이 대용량 데이터 처리기술을 선보였지만 국내 기업 제품신뢰, 안정성 등을 이유로 확산이 미진했습니다. 차경진 경영학부 교수는 우리나라의 빅데이터 기술 경쟁력 확보를 위한 우선과제로 인재확보를 꼽았습니다. 차 교수는 “빅데이터 기술 뿐 아니라 적용, 활용 단계별 도입을 위한 빅데이터 프로세스 전반을 이해하는 인재가 필요하다”고 말했습니다. 또한 빅데이터 기술개발과 생태계 구축에 중요한 양질 데이터 확보에 대해서는 “빅데이터 경쟁력을 확보하기 위해서는 양질 데이터를 융합/분석해 혁신적 서비스를 내놓아야 하는데 양질 데이터가 없다”며 “그동안 빅데이터센터가 출범하고 데이터 구축/융합을 표방했지만 효용성 있는 빅데이터 플랫폼을 찾아보기 힘들다”고 진단했습니다. <기사 링크> http://www.etnews.com/20190904000301

2019-09 09

[성과]한양대 등 22개 기관 ‘빅데이터 플랫폼·센터 구축 사업 기관’ 선정

한양대 산학협력단 등 22개 기관·기업이 빅데이터 플랫폼 및 센터 구축 사업 신규 센터로 선정됐다. 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 '빅데이터 플랫폼 및 센터 구축 사업' 공모 과제 선정을 위해 지난 8월말 한국정보화진흥원(NIA)에서 평가위원회를 개최하고 선정결과를 발표했다. 동 사업은 공공과 민간이 협업해 빅데이터 센터 등에서 수집된 데이터를 플랫폼에서 분석·유통하고 혁신 서비스를 발굴·확산하는 등 데이터 기반의 가치 창출 생태계 조성을 지원하는데 그 목적이 있다. 과기정통부는 분야별 플랫폼 10개소와 이와 연계된 기관별 센터 100개소를 구축하는데 3년간 총 1,516억 원을 투입할 계획이며, 올해는 총 640억 원 규모로 사업을 추진한다. 과기정통부는 지난 6월 1차로 10개 분야 플랫폼·72개소 센터를 지정했고, 28개소 센터를 선정하기 위한 공모 절차를 진행한 결과, 지난 7월 8일부터 8월 8일까지 총 10개 분야 37개의 공모 과제를 접수받아, 분야별 평가 및 종합평가 등 2단계의 평가 절차를 거쳐 22개 과제를 선정했다. 이에 따라 94개 센터 선발이 마무리됐다. 분야별 선정된 기관은 △금융(한국감정평가사협회·㈜기웅정보통신) △환경(한국과학기술원·순천향대 산학협력단·노바코스) △문화(㈜원투씨엠·데이터마케팅코리아·㈜티엔엠에스) △교통(성남시청·진주시청) △헬스케어(서울대 산학협력단·분당서울대병원·화순전남대병원) △통신(한국스마트그리드사업단·제로투원파트너스·㈜더큰나눔엠티엔) △중소기업(녹색기술센터·㈜선도소프트) △지역경제(한양대 산학협력단·국토연구원) △산림(㈜우림인포텍·마켓링크) 등이다. 한편, 6개소 센터를 추가 선정하기 위한 3차 공모 절차는 9월 초 진행될 예정이다.

2019-05 14

[학술]김상욱 교수, 그래프 빅데이터 처리속도 대폭 향상

▲김상욱 교수 김상욱 컴퓨터소프트웨어학부 교수팀은 최근 그래프 빅데이터의 분석성능을 기존 대비 최대 40배 이상 빨라진 싱글머신 기반 그래프엔진 ‘리얼 그래프(RealGraph)’를 개발했다. 그래프는 객체들과 이들 간의 관계들을 표현하는 데이터 구조다. 페이스북‧인스타그램 등의 사회연결망, 그리고 뉴런‧단백질 구조‧도로망 등은 이러한 그래프로 표현되는 대표적 빅데이터다. 이러한 그래프 빅데이터를 분석하면 비즈니스와 과학기술에서 활용할 수 있는 유용한 지식을 추출해 낼 수 있다는 장점이 있다. 김 교수팀은 리얼 그래프를 설계하는 과정에서 ‘현실 세계의 그래프 데이터는 정규분포가 아닌 멱급수법칙 분포(power-law degree distribution)를 보인다’는 특징을 반영했다. 인스타그램 등의 사회연결망에서 대부분의 사용자들은 소수의 사용자들과만 관계를 맺는데 반해, 극소수의 사용자들은 수많은 사용자들과 관계를 맺는 것이 대표적인 멱급수법칙의 예다. 기존 그래프 엔진들은 이러한 멱급수법칙 분포를 보이는 특성을 고려하지 않았고, 이로 인해 작업량 불균등분배와 비효율적인 메모리 접근을 일으켰다. 김 교수팀은 이런 문제를 해결할 수 있는 새로운 전략들을 반영했고, 그 결과 리얼 그래프는 대용량 그래프 빅데이터 처리 시 기존보다 최대 44배 빠른 성능을 보였다. 향후 리얼 그래프는 사회연결망 분석, 단백질 구조 분석 등 그래프 빅데이터의 빠른 분석을 위해 다양한 영역에서 활용될 것으로 기대된다. 한편 김 교수팀의 리얼 그래프 연구는 한국연구재단의 연구비 지원을 받아 진행됐으며 조용연 박사, 장명환 연구원, 그리고 박선주 연세대 교수가 개발에 함께 참여했다. 리얼 그래프의 아이디어는 학술적으로도 크게 인정받아 5월 15일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열리는 ‘The Web Conference 2019’에서 발표될 예정이다.

2019-03 25

[학술][알림] 한양대 의학통계지원실, 2019 빅데이터 연구 발표회 및 공모 설명회 개최

한양대학교 의학연구지원센터 의학통계지원실은 오는 4월 17일(수) 오후 5시 30분 의과대학 본관 TBL룸(605호)에서 ‘2019 빅데이터 연구 발표회 및 공모 설명회’를 개최한다. 이날 강좌는 기존에 의학통계지원실에서 빅데이터 분석 지원서비스를 받은 연구에 대한 발표회와 2019년 공모에 대한 설명회를 진행할 예정이다. 강좌 프로그램을 살펴보면 ▲소화기내과 박찬혁 교수 ‘위암 시술 혹은 수술 후 이시성 종양 발생에 미치는 영향’ ▲호흡기알레르기내과 김상헌 교수 ‘스테로이드 의존성 중증천식 환자의 사망률과 합병증’ ▲응급의학과 고벽성 교수(발표자 조용일) ‘일산화탄소 중독 환자의 혈전 발생 위험성 기간’ ▲방사선종양학과 박혜진 교수 ‘교모세포종 치료에서의 새로운 근거중심의료의 도입과 전파’ ▲심장내과 박진규 교수 ‘한국 일반 인구 집단에서 심방세동 발생의 위험요인 조사’ ▲혈액종양내과 최정혜 교수 ‘혈액투석 환자에서 암 발생과 치료현황’ ▲2019 빅데이터 연구 공모 설명회 등이다. 등록 신청 기간은 4월 10일(수)까지이며, 온라인 페이지(https://goo.gl/forms/wKj8Gk7cxf0qdg9z1)에서 신청하면 된다. 등록비는 무료이다. 자세한 내용은 의학통계지원실(02-2220-2509, ryu3209@hanyang.ac.kr)로 문의하면 된다. ▲'2019 빅데이터 연구 발표회 및 공모 설명회' 포스터

2018-09 24 중요기사

[학술][연구성과] 차재혁 교수(컴퓨터소프트웨어학부)

빅데이터는 최근 복잡한 사회 문제를 통제하기 위한 일종의 대안으로 거론되고 있다. 세종특별자치시는 교통, 안전, 재난 등 다양한 사회 문제를 예측하고 해결하기 위한 빅데이터 구축에 힘쓰고 있다. 한양대 차재혁 교수(컴퓨터소프트웨어학부)는 정부 지원금 약 96억 원으로 종합 학문적인 탐구를 통한 빅데이터 기반 사회 환경 실시간 모니터링 및 사회 시뮬레이션 시스템 개발에 착수했다. 데이터과학자와 사회과학자가 만나다 현대사회는 IT(정보기술)를 바탕으로 사람, 데이터, 사물 등이 서로 연결돼 하나의 네트워크를 형성하고 있다. 차재혁 교수(컴퓨터소프트웨어학부)는 이러한 ‘초연결사회’에서 발생하는 문제들을 이해하기 위해 데이터과학과 사회과학의 결합을 시도했다. 빅데이터 처리 기술을 활용하면 인터넷 뉴스와 사물인터넷(loT) 등을 통해 사회의 복잡다단한 문제에 대한 많은 정보를 수집할 수 있기 때문이다. ▲ 빅데이터와 여러 학문을 결합해 사회문제를 해결하고자 하는 데이터과학자 차재혁 교수(컴퓨터소프트웨어학부)의 모습. 연구에는 책임자인 차 교수를 포함해 데이터과학자 김광욱, 김상욱, 박희진, 유민수, 최용석(이상 컴퓨터소프트웨어학부), 권준호(부산대) 교수와 사회과학자 김한성(사회학과), 손동영(미디어커뮤니케이션학과), 오성수(행정학과), 현성협(관광학부), 김유심(미국 애리조나 주립대), 구민영(뉴욕 시립대) 교수가 참여했다. 학문간 결합을 통한 사회 현상 관찰 이들은 세 주제를 선정했다. 먼저 교통 취약 계층의 이동성 개선에 대한 연구를 진행했다. SNS와 설문조사를 통해 교통약자인 장애인들의 이동 경향을 파악할 수 있었다. 이동거리가 아니라 얼마나 많은 곳을 다녔는지가 이들 삶의 만족도에 영향을 미친다는 것을 밝혔다. 보다 많은 정보 수집을 통해 검증 과정을 거친 후 새로운 순환버스노선 개발 등 정책을 평가할 계획이다. 다음은 정부의 감염병 대응 체계와 실제 사회에서 수행한 대처 방법 비교. 다양한 미디어를 통해 다섯 개 매체의 신문기사와 감염병 대응 공문 등을 수집하고 분석한 결과 중동호흡기증후군(MERS·메르스)에 대한 사회의 실제 조치는 보건복지부의 공식적 대응 체제와 상이했다. 다른 매체들을 통해서도 관련 데이터를 모아 추후 감염병 대응 정책의 평가도구로 활용할 예정이다. ▲ 차재혁 교수는 세 가지 사회 위험에 대한 초학제적 융복합 연구로 해당 사회 현상을 이해하고 예측해 기존 정책의 분석과 새로운 정책을 제안하고자 한다. (차재혁 교수 제공) 마지막으로 시공간에 따라 사회적 불안이 어떻게 변하는지 알기 위해 소셜미디어 감정 데이터를 모았다. 트위터 등 SNS를 통해 개인의 감정 표현을 추적했다. 그 결과 사회 기저에 존재하는 여러 정서의 미묘한 변화를 확인할 수 있었다. 정보의 양을 늘려 자살률 및 실업률 등과 어떤 관련이 있는지 다뤄볼 예정이다. 힘들지만 힘이 되는 융합 연구 연구원들의 전문 분야가 다르다 보니 알고 있는 지식을 이해하도록 설명하는 데 분명 어려움이 존재했다. 차 교수는 “힘든 부분이지만 서로 배려하고 이해하려고 노력하기 때문에 잘 해결해나가고 있다”며 “시너지 효과로 기존의 세분화된 연구보다 만족할만한 결과를 기대하고 있다”고 말했다. 사회 문제 해결과 함께 비전문가도 사용할 수 있는 빅데이터 플랫폼을 만들 계획이다. ▲ 차재혁 교수는 다른 학문과의 융합과 새로운 키워드에 대해 관심을 가지라며 한양인들에게 응원의 메세지를 전했다. 차 교수는 “개개인이 풀 수 없는 과제를 집단 연구를 하게 되면 해결할 수 있다”며 “교내 연구자들의 융합 연구가 활발히 이루어졌으면 좋겠다”고 말했다. “학생들은 주전공을 소화하는 것만으로도 쉽지 않겠지만 다른 학문에 기웃거리며 관심을 갖고 적극적으로 배우면 분명 문제 해결 능력 향상에 도움이 될 것입니다." 글/ 유승현 기자 dbtmdgus9543@hanyang.ac.kr 사진/ 이진명 기자 rha925@hanyang.ac.kr

2018-05 08

[행사]한양대, AI·블록체인 등 특별교육 통해 우수 창업인재 양성

한양대는 4차 산업혁명을 이끌 창업가 양성을 위해 우수 창업인재를 대상으로 인공지능(AI)·블록체인·빅데이터 등에 대한 특별교육을 진행한다. 이번 특강은 4월 26일부터 6월 14일까지 매주 목요일(총 8회) 교내 스타트업 타운에서 열리며, 창업에 관심을 가진 학생들을 대상으로 3시간씩 진행된다. 오는 10일에는 네오위즈·네이버·라인 등을 거치며 해당 업계에서 ‘슈퍼 개발자’ 로 불리는 남세동 보이저엑스 대표가 AI분야 핵심기술로 주목받는 딥 러닝(deep learning)에 대해 강연한다. 또한 내달 7일에는 표철민 체인파트너스 대표가 블록체인과 암호화폐에 대해, 내달 14일에는 신민호 케이체인 최고기술책임자(CTO)가 블록체인 기술의 현재와 미래에 대해 강연 및 토론을 진행할 예정이다. 유현오 산업융합학부 교수(창업지원단장)는 “4차 산업혁명을 선도할 창업전사를 키우기 위해 1학기에 인공지능과 비즈니스 관련 창업 강좌를 신설했고 2학기에는 블록체인과 비즈니스모델을 신설할 예정이다”며 “대학생의 혁신적 창업아이템을 발굴 및 육성해 성공 창업과 일자리 창출에 기여할 수 있도록 아낌없이 지원하겠다”고 말했다.

2018-03 14

[동문]저는 공학도 잘하는 의학자입니다

'21세기의 석유'로 불릴 만큼 현대 사회에서 데이터가 지닌 가치는 크다. 빅데이터는 4차산업혁명이라는 단어와 함께 어디서나 빠지지 않는다. 그렇기에 얕게 배우거나 상업적 목적을 갖고 접근하는 이도 많다. 이런 때일수록 묵묵히 연구를 진행해온 사람이 중요하다. 한현욱 동문(전자전기공학부 94)은 컴퓨터공학과 의학을 전공해 데이터로 의학을 연구한다. 그를 판교에 위치한 차의과학대학 연구실에서 만났다. 공학과 의학의 만남 한현욱 동문이 걸어온 길은 공학과 의학 두 가지가 함께한다. 한양대 전자전기공학부와 서울대 대학원에서 공학을 공부했다. 이후 SAP에서 데이터베이스 플랫폼 'HANA'의 초기 개발자로 참여했고 LG전자기술원에서 근무한 바 있다. 이후 차의과학대 의학전문대학원에서 의사면허와 의료정보학 박사학위를 받으며 의료정보연구의 길을 걷기 시작했다. 아주대 의과대학 의료정보학교실 조교수를 지냈고 현재는 차의과학대 의과대학 교수로 재직 중이다. “지금은 크게 두 가지를 하고 있어요. 의료정보학, 그리고 블록체인.” ▲최근 차의과학대로 자리를 옮긴 한현욱 동문(전자전기공학부 94)을 지난 12일 한 동문의 연구실에서 만났다. 의료정보학은 단어 그대로 의료 관련 정보를 분석하는 분야다. 환자의 질병, 치료 등에 대한 임상 데이터와 유전체와 의약품의 분자서열 등에 대한 데이터를 연구한다. 한 동문의 강점은 공학석사까지 데이터베이스를 연구했다는 점. “각 데이터 간의 상관관계를 연구하다 보면 유의미한 결과를 얻어낼 수 있어요. 질병 간의 관계나, 특정 분자가 어떤 질병을 만들어내는지 파악하죠. 빅데이터로 제공되는 자료를 이용하거나 수학적 모델링을 통해 상호관계를 도출해냅니다.” 이렇게 도출한 관계는 기초의학의 세부 분야에서 필요한 통찰을 제공하고 기존 결과에 대한 근거가 될 수 있다. 기술 도입으로 데이터 수집 향상시키고파 블록체인에 대한 연구도 궁극적으로 의료정보를 위한 일이다. 기존 체계에서 의료정보학 연구에 필요한 데이터 수집엔 한계가 있다. “임상 데이터가 많이 파편화 돼있어요. 의료법상 병원 내에서 이뤄진 진단 및 치료에 대한 자료는 외부서 볼 수 없어 여러 병원의 자료를 취합하기가 불가능합니다.” 특히 한 환자가 한 곳에서만 진료 받는 경우는 적다. “암이 의심되는 환자가, 4~5곳 병원에서 진단 받은 후 치료는 한 곳에서만 받을 수도 있죠. 이런 경우에도 각 병원에 진단 데이터는 있지만 치료 데이터가 없어 결국 연구에 쓰지 못하는 상황이 발생합니다. 이 외에 환자 측면에선 내 임상 데이터가 어떻게 쓰이는지 알고 싶어하죠. 이를 블록체인이 해결해줄 수 있을지 연구 중입니다.” 한 동문은 메디블록의 어드바이저다. 메디블록은 이은솔 동문(의학과 03)이 공동창립자로 있는 회사로 의학에 블록체인 도입을 시도하고 있다. 공학석사이자 의료정보학 박사인 한 동문은 아직 초창기지만 블록체인이 의료정보학에 큰 도움을 줄 수 있다는 입장이다. “의료계에서는 블록체인을 통해 환자로부터 임상 데이터를 취합할 수 있습니다. 환자는 자신의 데이터에 대한 직접적인 보상을 받을 수 있죠.” 임상 데이터를 제공할 때 마다 환자는 블록체인 속 토큰을 받는다. 이를 통해 환자에게는 데이터를 보관할 유인이 생긴다. 자발적인 참여를 유도해내는 셈. “아직까지는 시작 단계에 불과해요. 그럼에도 블록체인이 정보의 질을 높일 수 있으리라 기대합니다.” (이은솔 동문 참고기사 - '의료 정보 플랫폼의 새 판을 짜다') 관심이 이끈 길 데이터베이스로 공학석사까지 취득하고도 의전원을 간 건 주위의 추천이 컸다. 서울대 대학원에서 석사과정을 밟던 중 접한 생물 관련 세미나는 큰 방향을 제시했다. “당시 학교에 다양한 분야의 세미나가 열렸어요. 데이터베이스를 공부하면서도 어떻게 활용할지 고민하던 중에 한 세미나에서 생물 쪽의 데이터 관련 연구가 절실해질 거란 말을 들었죠. 그때가 게놈 프로젝트 얘기가 있던 때였습니다.” 생물 쪽으로 방향을 정한 한 동문은 끊임없이 주변에 조언을 구했다. 대부분 ‘생물 관련 전공 지식이 크게 필요할 것이다’라며 관련 분야 대학원을 추천했다. 중간에 데이터베이스 플랫폼 HANA의 개발자로 참여하는 등 잠깐 다른 길도 걸었지만 박사 과정에 대한 의향도 컸던 한 동문. 이내 차의과학대 의학전문대학원에 입학했고 석사 과정과 박사 과정을 모두 밟아 의료정보학 박사가 됐다. “공학과 의학의 공부 방법은 너무나 달랐어요. 공학은 논리적 이해가 우선이었는데 의학은 암기가 우선이었죠. 저는 30대였는데 옆의 23살 동기는 젊어서 머리도 쌩쌩 돌아가고.(웃음) 그래도 박사 과정에서는 데이터베이스에 대한 이해도 덕에 관련 논문을 읽을 때 부담이 훨씬 덜했죠. 나중에는 공부 효율이 높았던 거 같네요.” 한편으로 한 동문은 끝내 원하던 의료정보학의 길을 왔다는 자부심도 있다. “의전원 특성상 임상 위주로 수업이 많아요. 그쪽으로 돌아서는 이들도 많은데 끝내 여기까지 왔네요.” ▲<이것이 헬스케어 빅데이터이다>의 저자 한현욱 동문은 책에 헬스케어 빅데이터에 대한 전반적인 내용을 실었다. 거품에 휘말리지 않고 묵묵히 한 동문은 최근 <이것이 헬스케어 빅데이터이다>라는 책도 냈다. 급증하는 빅데이터에 대한 관심 속 업계 전문가의 의견을 담은 책이다. “4차산업혁명 얘기가 나오면서 빅데이터에 대한 자료도 범람하고 있어요. 아쉬움이라면 대부분 상업적 측면에서 접근해서 의료쪽에 대한 이해도는 떨어지죠. 그간 기고한 칼럼이나 블로그 등에 쓴 글을 모아 펴냈습니다.” 한 동문이 펴낸 책에는 의료정보학에 대한 전반적인 내용이 실려있다. 대중적으로 익숙한 ‘헬스케어 빅데이터’란 단어 속에 의료정보학이 뭐고, 왜 의료와 정보를 별개로 할 수 없는지 소개한다. “가끔 주변사람들이 말해요. ‘너는 취미생활을 너무 오래하고 있다’고. 좋아하고 재밌으니까 남들이 잘 안오는 길도 오게 됐네요.” 취미생활이라고 농담하지만 그만큼 한 동문이 연구분야에 갖는 애정 또한 크다. 지금은 각광받지만 언제 또 사그라들지 모르는 빅데이터 열풍. 그 안에서 묵묵히 연구중인 한 동문이 새삼 눈에 띄는 이유다. ▲한현욱 동문의 주력은 결국 의료정보학이다. 블록체인 연구는 더 나은 연구를 위한 방법 중 하나인 셈이다. 글/ 이상호 기자 ta4tsg@hanyang.ac.kr 사진/ 강초현 기자 guschrkd@hanyang.ac.kr

2018-01 08

[학술][우수 R&D] 김상욱 교수(소프트웨어학과)

더 빠르게, 더 정확하게. 컴퓨터 분야에서 신기술이 나올 때마다 쓰이는 단골 문구다. 과거 빌게이츠는 “640KB면 누구에게나 충분하다”고 했다. 1981년 IBM PC를 발매하며 했던 말인데, 당시 시중에 나오던 애플II나 코모도어64 같은 8비트 컴퓨터의 64KB에 비하면 큰 용량이긴 하다. 물론 지금은 유머로 쓰이는 말이다. 최근에는 1KB의 십억배가 넘는 1TB 메모리도 시중에서 판매된다. 그리고 이 안에는 엄청나게 많은 데이터가 담긴다. 자연스레 처리속도의 중요성도 커졌다. 김상욱 교수(컴퓨터소프트웨어학부)는 지도학생들과 함께 수많은 양의 데이터 곧 빅데이터를 위한 정보처리 기술을 연구하고 있다. 최근에는 처리 속도 및 분석의 정확도에 관해 주목할 만한 성과를 보여 국제 학계에서도 주목받았고, 관련 공로를 인정받아 지난 2017년 12월 '국가연구개발 성과평가 유공포상' 수여식에서 대통령 표창을 수상했다. ▲ 김상욱 교수(소프트웨어학과)는 빅데이터의 처리와 관련해 여러 연구를 수행중인 학자다. 김 교수를 지난 5일 그의 연구실에서 만났다. 정보 처리에 필요한 연산을 정보에 맞게 적용시키다 컴퓨터과학 분야에서, 그래프(graph)는 정보를 표현하는 중요한 자료구조이다. 일반적으로 자료를 보여주는 그래프와는 다르다. 주로 이산 수학 분야에서 쓰이는 꼴로, 이는 노드(node)라 불리는 점과 그 점들을 연결하는 선(edge)이 중요한 형태다. A, B, C, D, E라는 다섯 개의 노드가 있다면, 이들 각각의 관계가 선으로 연결되거나 끊어져 있거나 하는 꼴이다. 또한 이를 수학적으로 표현하기 위해 행렬(matrix)이 활용된다. 이렇게 변환된 정보들은 여러 수학적인 연산을 통해 유의미한 결과를 얻어낼 수 있으며, 이에는 수많은 관련 기술들이 사용된다. 김상욱 교수 연구실은 특히 SNS와 블로그 등의 플랫폼 데이터를 처리하기 용이한 방법을 연구해 개선안을 찾았다. 이들의 특징이라면, 행렬로 변환 시 그 밀도가 매우 낮다는 점이다. 구체적으로는 단위마다 특정 구간에만 유효한 정보가 존재한다. 김 교수는 이 과정에서 생기는 병목(bottleneck) 현상을 지적했다. “페이스북을 예로 들면, 수천만 개가 넘는 계정 중 다른 계정과 갖는 관계의 수는 대부분 몇 천 개를 넘지 않습니다. 이조차도 극소수를 제외하곤 수백 개 수준이 대부분이죠.” 유의미한 해석을 위해서는 각 행과 열이 수천만 개가 되는 행렬들끼리 곱해야 하는데, 저 탓에 병목 현상이 발생한다. 병목 현상이 생기는 이유를 알려면 간단한 연산 과정을 알 필요가 있다. 한때는 컴퓨터에서 CPU(중앙 처리 장치)를 위주로 사용했는데, 현재는 대부분의 데이터센터에서 GPU(그래픽 처리 장치)를 함께 사용해 연산 속도를 높였다. GPU가 CPU와 달리 갖는 강점이 병렬연산이다. 명령 한 번에 GPU 속 수천 개의 코어(Core, 연산 기본 단위)가 연산을 처리해 CPU와 비교도 안되게 빠르다. 그런데 한 번의 명령마다 모든 코어가 일을 마칠 때까지 다른 코어들도 대기한다. 기존에 GPU 개발사 등에서 제작한 소프트웨어는 행렬 속 대부분의 값이 0이 아닌 ‘일반적인’ 경우에 최적화 돼있다. 그래서 행렬의 곱연산 시 병목 현상을 피할 수 없었는데, 김 교수 연구팀에서 대기 시간을 크게 줄인 방법을 찾았다. “컴퓨터 처리 속도가 빨라지는 이상으로 처리할 정보도 많아지는데, 주로 쓰일 환경에서 효율적인 방법을 찾았다는 점이 의미 있죠.” ▲ 김상욱 교수가 연구한 내용을 적용하면 GPU에서 일어나는 연산 처리 시간을 획기적으로 줄일 수 있다. (출처: 김상욱 교수) 정보 자체를 저장하고 읽는 속도도 연구, 개선하다 정보들로 이뤄진 그래프의 크기는 무척 크다. 읽어 들이는 과정조차 상당히 시간이 걸린다. 이에 쓰이는 소프트웨어를 ‘그래프 엔진’이라 하는데, 김 교수는 최근 보다 효율적인 그래프 엔진도 연구했다. 그리고 이를 ‘현실세계의 그래프를 잘 반영한다’는 의미로 ‘Real Graph’라 이름 붙였다. 동시에 발생하는 ‘핵심 이슈’는 데이터 저장 방법이다. 그 큰 크기의 정보를 저장할 때 기존에는 별다른 가공 없이 저장하곤 했다. 김 교수는 각 정보를 저장할 때 저장하는 위치에 대한 약간의 재배열을 통해 처리속도의 큰 개선을 할 수 있다는 것을 발견했다. “같은 내용의 정보 더미를 저장 위치 배열만 바꿔 분석 알고리즘을 처리하니, 매우 큰 성능 개선을 보이더군요. 결국엔 정보의 특성을 잘 파악하여, 최적의 저장 위치를 파악한 후 재배열해서 저장함으로써 시스템 차원에서도 속도를 크게 개선할 수 있다는 거죠.” 그래서 김 교수는 어떤 배열이 효율적인지 시행착오를 반복했다. 수 차례의 시도 끝에 그래프에서 높은 상관관계를 보인 정보끼리 묶는 방법을 찾아내 높은 처리 속도를 이끌어냈다. 현실 세계의 정보가 어떤 형태인지 알았기에 가능한 일이었다. ▲ 그래프를 저장하는 과정에서 몇 가지 단계를 선행해 이후 분석시 속도를 높일 수 있다. (출처: 김상욱 교수) 데이터 저장, 처리, 분석 모두 알았기에 이룬 성과 김상욱 교수의 연구는 이처럼 데이터의 저장, 처리하는 시스템 분야에만 한정되지 않는다. 이를 기반으로 데이터를 분석하는 데이터 마이닝 분야도 김 교수의 주력 연구다. 그렇기에 시스템 분야 연구에도 이를 적극 활용한다. 이번 성과도 실제 수집되는 데이터를 분석해본 경험 덕에 이뤄낼 수 있었다. “시스템 분야 연구만 했다면 시스템 차원에서 빠르게 하는 방법만 연구했을 거예요. 그런데 실제 데이터가 어떤 형태인지 봐왔으니 적합한 방법을 찾을 수 있었죠.” 얼핏 당연한 얘기지만, 이런 성과들은 한두번의 시도로 이뤄지지 않았다. 직관적으로 옳은 방법을 적용해도 실제로 성능 향상이 이뤄지지 않는 경우도 많이 발생한다. “그렇지만 그런 실패를 반복하면서 더 좋은 방법 발견에 다가가는 거죠. 대학원생의 경우 실패에 얻는 정신적 타격이 클 수 있는데, 이를 잘 극복하면 실패하지 않은 것보다 더 좋은 역량을 얻을 수 있는 기회가 됩니다. 이러한 것을 잘 느끼게 해 주는 지도교수가 되고 싶어요.” ▲ 김상욱 교수는 "연구자는 본디 시행착오가 되게 많기 마련인데 같이 연구한 학생들이 단기적 실패에 너무 좌절하지 않았으면 한다"고 말했다. 글/ 이상호 기자 ta4tsg@hanyang.ac.kr 사진/ 강초현 기자 guschrkd@hanyang.ac.kr