- 국가별 통계 결측치 활용한 인공지능 예측 모델 제안…UN 지속가능발전목표(SDGs) 기여
- 문지훈 교수 지도 아래 유시연 등 4명 참여…후속 연구팀도 KCI급 학술지에 연이어 논문 발표
- 정규 수업과 비교과 프로그램 연계 통한 학부생 연구 역량 입증 사례

대학에 따르면, 데이터사이언스학과 24학번 유시연, 문영신, 이가은, 이유림 학생은 문지훈 교수의 지도를 받아 진행한 산모 사망률 예측 연구 논문을 국제학술지 'Mathematics(14권 8호)'에 발표했다.
이번 연구는 UN 지속가능발전목표(SDGs) 중 하나인 '산모 사망률 감소(SDG 3.1)' 과제를 인공지능과 데이터사이언스 방법론으로 분석한 결과물이다.
연구팀은 글로벌 보건 데이터에서 나타나는 국가별 지표의 결측(누락) 현상에 주목했다. 이들은 데이터 결측을 단순한 오류가 아닌 각국의 보건 행정 환경과 통계 보고 체계를 반영하는 정보로 해석하고, 이를 활용해 산모 사망률을 예측·설명할 수 있는 AI 모델(Missingness-Aware TabNet)을 제안했다.
이번 성과는 덕성여대 대학교육혁신원의 비교과 프로그램인 '교수자-학습자 콜라보 프로젝트'를 통해 도출됐다. 학부생들이 비교과 프로그램을 활용해 직접 연구 주제를 발굴하고 데이터를 분석해 국제 학술지 게재까지 마친 사례다.
학부생들의 후속 연구 성과도 이어지고 있다. 같은 학과 25학번 윤소율, 김민진 학생은 동일한 프로젝트를 통해 금융 시계열 예측 연구를 수행했으며, KCI 우수등재학술지인 한국디지털산업학회지(31권 2호)에 다음 거래일 종가 예측 관련 논문을 게재했다.

문지훈 교수는 "이번 성과는 학생들이 배운 지식을 실제 사회 및 산업 문제 해결에 적용한 결과"라며 "학부생들도 체계적인 지도와 연구 참여를 통해 국제적 수준의 성과를 낼 수 있음을 보여줬다"고 설명했다.
덕성여대 관계자는 "향후 정규 교육과 비교과 프로그램을 연계한 학부 연구 지원을 확대해, 학생들이 데이터사이언스를 바탕으로 사회문제 해결 역량을 기를 수 있도록 지원할 계획"이라고 밝혔다.
bjlee@beyondpost.co.kr





















