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      • 주목도 높아지는 ‘인공지능/빅데이터’.. 연계전공 선택지도 고려해야
      • 2021-06-13 10:06:33 인쇄


    언론정보 사회학과도 빅데이터 교과 개설

    [베리타스알파=권수진 기자] 

    인공지능/빅데이터 분야에 대한 주목도가 날로 높아지고 있다. 산업 수요가 커지는 만큼 관련 학과 신설도 늘어나고 있다. 이 같은 분위기를 반영해 서울교육연구정보원은 10일 발간한 ‘2021 고1,2학년 진학지도 자료집’을 통해 인공지능과 관련해 상당부분을 할애해 소개했다. 인공지능/빅데이터 관련 학과에 바로 진학하는 경우도 있겠지만, 다른 전공을 선택했더라도 재학 중에 인공지능/빅데이터 전공과 연계한 융합전공을 이수하는 방법을 고려해볼 수도 있다. 대입에서 꼭 관련 학과에 진학하지 않더라도 유연하게 대처할 수 있다는 의미다. 다른 전공을 이수하면서 인공지능/빅데이터와 연관해 개설한 교과를 수강할 수도 있다.

    인공지능은 인간의 지적 능력을 기계로 구현하는 과학기술로 인공적인 지능을 말한다. 인간의 지능적인 행위, 즉 의사결정, 판단, 추론, 예측 등을 컴퓨터가 수행하게 하는 기술 또는 이를 연구하는 학문 분야다. 응용분야는 광범위하다. 교통(자율주행차), 농업(스마트팜), 물류(드론), 과학(야생동물 개체 수 추정), 문화생활(영화 추천) 등을 들 수 있다.

    인공지능과 더불어 지능정보사회의 핵심으로 꼽히는 빅데이터는 다양한 형태로 존재하는 대량의 데이터로 빠르게 생성돼, 그 데이터로부터 가치를 추출해내는 기술을 말한다. 생활 속 빅데이터를 응용한 예시를 살펴보면, 서울시의 심야버스 ‘올빼미 버스’가 있다. 자정부터 새벽 5시까지 심야 시간대 30억 이상의 통화량 데이터를 활용해 사람들의 생활 패턴에 맞는 버스 노선과 시간을 조정한다.

    <융합전공도 주목.. 서울대 인공지능 연합전공, 인문데이터과학 연계전공>

    인공지능과 빅데이터 수요가 커지는 만큼 관련 학과를 졸업한다면 전망도 밝다. 수험생들이 관련 학과에 관심을 기울일 필요가 있는 이유다. 관련 학과에 직접 진학하는 것뿐만 아니라 다른 전공으로 입학한 이후에도 AI를 융합해 진로를 만들어 나가는 방안도 염두에 둬야 한다. 서교연은 “우리나라의 경우 AI인재가 절대적으로 부족한 상황이고, AI교육이 학교 교육에서 실제로 이루어지지 않는 상황이라서 인재 부족 현상이 계속될 전망이다. 이에 ‘인공지능 국가전략’에 따라 결손인력을 활용한 대학의 AI관련학과 신/증설을 허용했고, 추가로 학과 신설 수요가 인정되는 경우 국립대의 증원을 추진했다. AI와 인문사회, 의료, 예술 등 다른 분야의 전공을 융합한 융합전공도 개설해 운영할 수 있도록 규제를 완화했고, 입학 모집단위와 관계없이 융합전공을 신설할 수 있게 됐다”고 설명했다. 

    서울대의 경우 인공지능 연합전공과 인문데이터과학 연계전공을 운영한다. 신입생을 대상으로 하는 전공이 아니라 재학생을 대상으로 신청자를 받는다. 인공지능 연합전공은 인공지능 이론을 체계적이고 깊이 있게 공부하고 기업과 연구실의 실제 응용과 연구를 직접 경험할 수 있다. 컴퓨터공학부와 전기정보공학부가 공동주관이 되고 산업공학과, 통계학과, 수리과학부, 언어학과, 경영학과, 지리학과, 지능정보융합학과, 법학전문대학원, 행정학과 등이 참여한다. 인문데이터과학 연계전공은 빅데이터를 학습해 인문학 데이터를 구축하고 분석하는 인문학과 데이터과학 학제 간 교육을 진행한다. 언어학과가 주관하며 고고미술사학과, 국사학과, 국어국문학과, 독어독문학과, 미학과, 언론정보학과, 사회학과, 지리학과, 통계학과, 산업공학과가 함께 참여한다.

    기존의 컴퓨터공학과(소프트웨어학과)에서도 컴퓨터공학 기본교과 이외에 인공지능, 딥러닝, 데이터마이닝 교과를 개설하는 경우가 많기 때문에 이를 고려해 선택해야 한다.

    <타 전공에서 교과 개설 통해 빅데이터 연계하는 경우도 있어>

    다른 전공에서 빅데이터와 연관된 교과를 개설해 전공과 빅데이터를 연계할 수 있도록 한 경우도 있다. 다른 전공에서도 얼마든지 인공지능과 빅데이터를 연계할 수 있다는 의미다. 예를 들어 서울대 지리학과에서는 ‘공간정보분석(머신러닝)’ 교과를, 언론정보학과에서는 데이터 분석 기법을 학습해 저널리즘에 활용하기 위한 ‘데이터 저널리즘’ 교과를, 사회학과에서는 ‘소셜 빅데이터 조사분석 교과’를 개설하기도 했다. 

    각 전공에서 관련 연구를 진행하기 위한 연구실도 운영하고 있다. 서교연이 분석한 바에 의하면 통계학과에서는 ‘지능형 자료분석 연구실’에서 데이터마이닝 방법을, 지리학과에서는 ‘공간 빅데이터와 머신러닝’을, 생명과학부에서는 ‘기계학습 및 생물정보학 실험실’에서 빅데이터를 활용하는 알고리즘과 기계학습을 결합하여 알려지지 않은 미생물 군집에 대한 통찰력을 얻고 있다. 건설환경공학부에서는 ‘교통운영연구실’에서 방대한 빅데이터를 기반으로 차량과 차량, 차량과 도로의 실시간 정보교환을 통하여 교통 운영의 효율을 높이고 사고를 줄이기 위한 연구를 진행하고 있고, 기계공학부의 ‘로봇 자동화 실험실 및 차량동역학 및 제어연구실’에서는 기계학습을 이용한 로봇 동작 학습 및 프로그래밍을, ‘시스템 건전성 및 리스크 관리연구실’에서는 딥러닝과 최적화 기법에 대한 지식을 활용하여 고장을 예진하고 최적의 설계를 하고 있다. 전기/정보공학부의 ‘데이터마이닝 및 데이터베이스 연구실’과 ‘인공지능 연구실’, 컴퓨터공학부의 ‘머신러닝 연구실’과 ‘데이터 마이닝 연구실’, ‘빅데이터 분석 연구실’, 산업공학과의 ‘데이터마이닝 연구실’, 농경제사회학과의 ‘농업 빅데이터 및 기술경제 연구실’ 등도 있다.

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