안녕하세요, 비지트입니다.

서울대 데이터 사이어스 대학원은 비지트가 2019년 작년 상반기 부터 관심있게 봐 온 대학원입니다. 인공지능 대학원이냐 데이터 사이언스 대학원이냐 등의 기로에서 어떻게 대학원이 2020년 어떤 모습으로 설립이 될지 그 과정을 지켜보면서 여러가지 안타까움이 있기도 했었지요. 그래서인지 서울대 데이터 사이언스 대학원 입학에 대한 문의를 작년부터 지속적으로 받아왔습니다.

학교 측에서 입학자에 대한 상세한 프로파일을 제공하지는 않습니다. 하지만, 비지트는 커리큘럼 및 매일경제 기사 데이터를 분석해 본 결과 여러 가지 추론할 수 있었는데요, 그 중에서 일부를 포스팅해보고자 합니다. 먼저 서울대 데이터 사이언스 홈페이지에 나온 석사과정 커리큘럼에 대해서 이야기를 나누어 보고자 합니다. (출처: 서울대 데이터 사이언스 대학원 홈페이지)

 

교과목 구분

내용

교과목 명

전공선택

기초

▫데이터 사이언스를 위한 컴퓨팅

▫데이터 사이언스를 위한 확률과 통계

공통

▫데이터 기반 혁신과 창업

▫데이터 사이언스 캡스톤 프로젝트

▫데이터 사이언스 세미나

▫데이터 사이언스 특강

계산

▫빅데이터 및 지식 관리 시스템

▫데이터 사이언스를 위한 머신러닝 및 딥러닝

▫확장형 병렬 프로그램

▫데이터 사이언스를 위한 소프트웨어 플랫폼

▫영상 빅데이터 분석 방법론

▫텍스트 및 자연어 빅데이터 분석 방법론

▫데이터 사이언스와 심층 강화 학습

▫앰비언트 인공지능 플랫폼 및 실습

분석

▫데이터 분석과 시각화

▫데이터 사이언스를 위한 고급 통계분석

▫시공간 데이터 분석 및 처리

▫데이터 사이언스를 위한 학습이론

응용

▫유전체 데이터 분석 방법

▫연계 과목*

2) 연계 과목* - 연계 과목은 데이터 사이언스의 응용분야로 인정될 수 있는 타 전공, 타학과(부)의 학부/대학원 과정의 교과목을 의미한다. 연계 과목은 학생이 수강 전에 선정하여 교과과정 위원회의 심의를 거쳐 승인을 받은 후 수강할 수 있다.

3) 논문연구 과목 : 논문연구 과목의 경우, 석사과정은 최소 3학점, 최대 6학점까지, 박사과정은 최소 6학점, 최대 12학점까지 졸업 이수 학점에 포함된다.

4) 석사과정: 석사과정은 교과목 구성 중 “계산” 분야에서 최소 3 과목, “공통” 분야에서 데이터 사이언스 세미나 특강(1학점) 두 번 이상과 이 외의 최소 1과목, “분석” 및 “응용” 분야에서 최소 1 과목을 선택하여 수강해야 한다.

출처: 서울 데이터 사이언스 대학원 홈페이지

커리큘럼 분석 결과

커리큘럼상 적어도 대학에서 수학과 통계 분야에서 상당부문을 이수를 한 지원자들만이 선발될 가능성이 높지 않을까 판단됩니다. 실제로 해외 대학원의 경우 수학, 통계, 컴퓨터 공학 전공자이거나 아니면 최소 일정부문의 정량 데이터를 다뤄본 학과(경제, 경영 등) 출신들에게 패스웨이 과정을 통해서 대학 기초 수학 및 통계 분야를 수강 후 본 과정에 입학시키는 정책을 시행 중입니다. 물론 기본적인 프로그래밍 언어 이수도 필수이기도 합니다. 이러한 커리큘럼 분석을 통해서 순수한 인문학 전공자가 데이터 사이언스 분야에 아무런 준비 없이 지원한다는 것은 합격할 가능성이 거의 없다는 것을 알 수 있습니다.

 

합격자로 본 학생 선발 트렌드

서울대에서 공식적으로 합격생 프로파일을 공개하지 않기에, 매일경제에 나온 데이터를 가지고 이야기를 나누는 것이 맞을 듯 보입니다. 석사과정 40명 선발에 250여 명 이상 지원을 했고 국내 대학 출신뿐만 아니라 해외 대학 출신들도 상당수가 지원을 했다고 합니다. 또한, 국내 유수의 대기업에 재직 중인 회사원들이 회사의 지원을 받아서 입학을 했다는 점도 매우 중요한 데이터로 볼 수 있습니다.

 

1997년생부터 1977년생까지 연령대도 다양한데, 10명 중 8명(82.5%)이 20대였고 박사과정까지 염두에 둔 이들도 많았다. 출신 대학과 전공은 합격자들 간 중복이 거의 없을 만큼 각양각색이었다. 서울대 졸업예정자를 포함해 KAIST 연세대 한양대 서울교대 방송통신대 등 국내 대학 출신은 물론, 케임브리지 대학에서 화학공학 석사학위 소지자, UCL(University College London)을 졸업하고 런던정경대(LSE)에서 경영전략으로 석사를 받은 학생 등 외국 명문대 출신 우수 인재들도 합격했다. SK하이닉스와 네이버, KDB산업은행 등 대졸자들이 선망하는 직장인들과 외국계 인공지능(AI) 회사 컨설턴트, 해외 유수 대학 부속병원 데이터 사이언스 연구인턴 등 다양한 경력의 인재들이 입학증을 받았다.

서울대 관계자는 "전 세계 100여 개 대학 출신들이 지원해 입학 담당자들이 깜짝 놀랐다. 데이터 사이언스 대학원의 설립 취지와 학습목표를 잘 이해하고 있는 우수한 인재들이어서, 교수들끼리 (석사 정원의 두 배인) 80명을 선발해도 되겠다는 이야기가 나올 정도였다"라고 말했다.

출처: 매일경제

 

특히, 매일경제에서 언급한 7명의 합격생들의 전공 혹은 업무는 다음과 같습니다.

1. 해외 대학 화학공학 석사(대학 수학과 통계 과목 이수했을 가능성이 높다고 추정)

2. 서울대 자유전공학부(심리학/통계학)

3. 서울대 물리학부와 통계학(변리사)

4. SK 하이닉스 데이터 담당자(대학 때 수학 및 통계 과목을 수강했을 가능성이 높다고 추정)

5. 영국 LSE(런던정경대) 경영 석사(대학 수학 및 통계학 수강 가능성 존재)

6. 네이버(데이터 관련 업무 수행 가능성)

7.KDB 산업은행(대학에서 수학 및 통계학 수강 가능성 존재)

출처: 매일경제

즉 비지트가 추정한 대로, 커리큘럼상 선발 대상 가능성이 높은 지원자는 대학 때 최소 수학과 통계는 기본으로 수강하고 정량적인 데이터를 실제로 다뤄본 경험(인턴 혹은 실제 회사 업무)이 있는 경우입니다. 순수 인문학이나 아니면 자연계열이라고 하더라도 수학, 통계 수업을 일정 기준으로 다루어 본 경험이 없을 경우 서울대 데이터 사이언스 대학원에 선발될 가능성은 매우 낮아 보입니다.

실제로, 비지트가 상담해본 결과, 입학 지원 자격에 이러한 제한이 없다고 그냥 지원하시려는 분들이 제법 계셨는데, 그것은 별로 바람직해보지 않아 보입니다. 실제로, 데이터 사이언스 대학원은 기초가 없는 지원자들을 빌드업 해서 새롭게 만들어 가는 것이 아니라, 어느 정도 자격을 갖춘 지원자들을 2년간 가혹하게 트레이닝 해서 실전에 투입하기 위해 만든 과정으로 보입니다.

그러기에 수학과 통계 과목을 대학에서 이수하지 않고 아무런 정량 데이터를 다뤄본 경험이 없으신 분들은 서울대 사이언스 대학원 도전이 상당히 쉽지 않아 보임을 이번 데이터 분석을 알 수가 있습니다.

 


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안녕하세요, 비지트입니다.

요즘 국내외적으로 많은 이야기를 듣고 있습니다. 오늘은 미국 뉴욕에서 비지트와 같이 생활했던 아는 지인의 이야기를 들을 수가 있었습니다. 외출금지령으로 집에만 갇혀있고, 렌트비는 물론 생활비 걱정에 한국 귀국 여부를 고민하고 있었습니다. 하지만, 이것은 미국만의 문제는 아닐 것입니다. 유럽, 중국, 심지어 중남미도 마찬가지고 국내도 마찬가지입니다. 이러한 상황에서 과연 한국 경제는 코로나 19 이후에 어떠한 상황을 맞이하게 될까요? 폭망 할까요? 아니면 더 나아질까요? 얼마 전 모 방송국 경제전문 기자분의 기자협회보 기고문이 있었습니다. 먼저 그 기사를 링크해 드립니다.

 

경기는 파탄이고 우리 경제는 망할 거라는 분들에게

‘이런 추석은 처음’이었다가, ‘이런 설이 처음’이었는데, 코로나19 여파로 ‘이런 불경기가 처음’입니다. 자영업은 대란, 중소기업은 몰락, 경제는 파탄이라고 하네요. 그런데 골프장은 손

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그런데 어렵고 망한다는 업종들 대부분이 재래업종들입니다. 치킨집에서 방직공장, 인쇄소 골목처럼, ‘시대에 밀리는’ 업종들입니다. 배달 플랫폼 시장이 5조 원을 넘어서는데, 충무로 전단지 인쇄골목이 과연 경기가 좋을까? 우리 경제에 실을 짜는 방직공장이 호황일 수 있을까?(그럼 나이키의 나라 미국에 왜 나이키 운동화 공장은 하나도 없을까?)

우리 경제(GDP)는 이미 호주와 캐나다, 스페인을 넘어섰습니다. 코스피 상장사 중 20위권인 KT나 현대제철의 매출이 20조 원을 훌쩍 넘습니다. 지역의 백화점 한 곳의 매출이 1년 1조 원을 뛰어넘습니다.(부산 롯데백화점/2019년) 명동 롯데백화점에 가면 1년 1억 원 이상 쓰는 고객을 위한 레니드라운지가 따로 있습니다. 이들은 PSR이라는 방에서 따로 쇼핑을 합니다. 1억 원짜리 시계가 드물지 않게 팔립니다.(우리가 이름을 아는 시계는 이미 명품이 아니다) 결국 경기가 어려운 게 아니고 격차가 벌어지는 겁니다.

기자협회보

이 기자분의 말처럼, 지금 어려움을 겪고 있는 대부분의 업종은 재래업종들 즉, 아날로그 기반 오프라인 전문 업종들이라는 이야기입니다. 반대로 배달 앱, 홈페이지 제작, 빅데이터를 비롯한 디지털 트랜스포메이션 관련 업종은 호황을 누리고 있습니다. 이번 코로나 19 사태가 진정되면 FANG과 PANDA 시대가 더욱 촉진될 것입니다. 페이스북(Facebook), 아마존(Amazon), 넷플릭스(Netflix), 구글(Google)이라는 FANG 과 페이팔(Paypal), 아마존(Amazon), 엔비디아(Nvidia), 디즈니(Disney), 알파벳(Alphabet, 구글)으로 이야기되는 PANDA가 우리 곁으로 더욱 가까이 다가올 것입니다. 즉, 비지트가 강연에서 자주 언급되었던 1:99 의 시대입니다.

이러한 글로벌 거대 IT 업체를 비롯한 로컬 IT 업체들이 전 세계 부의 1프로를 장악하는 시대가 더욱 가까이 온 것으로 볼 수 있습니다. 분명 경제는 더욱 침체될 것입니다. 다만 1프로의 부를 가진 개인과 디지털 공룡 기업들의 소비 패턴과 나머지 99프로에게 혜택을 줄 수 있는 선순환 구조를 만들어 낼 거인지가 앞으로 다가올 기본소득제 시대의 주된 이슈가 될 것입니다.

 

[코로나19 재난, 기본소득제의 서막을 알리다.] 코로나19 사태 이후 자동화와 무인화가 더욱 가속�

안녕하세요, 비지트입니다.​지방 출장 중에 많은 분들과 상담 및 미팅을 가지면서 지방의 상황을 또 알 수...

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이미 한국 정부에서는 수십조 원의 재원을 들여 재난 기본소득을 천만 명의 중위 소득자까지 지급한다는 계획을 발표했습니다. 이 기준은 중위소득 100% 이하 가구, 약 1천만 가구에 긴급재난지원금을 100만 원씩 지급하는 방식으로 현금이 아닌 상품권이나 체크카드로 지불하는 방식입니다. 예산은 대략 20조 원 정도로 소요될 것으로 예상됩니다. 이제 기본소득제 도입은 이상이 아닌 실제적인 이슈로 우리 앞으로 다가오고 있습니다. 비지트가 예상했던 것보다 3년 이상 빠른 전 세계적인 도입입니다. 그러기에 코로나 19 이후 싱귤레러티의 핵심은 기본소득제이며 우리가 이것을 어떻게 준비하느냐에 따라서 경제의 흥망성쇠를 좌우하게 될 것입니다.

 

“1천만 가구에 100만 원 상품권 · 체크카드 지급”

오늘 8시 뉴스는 코로나19로 생계가 어려워진 사람들을 위해서 우리 정부가 지원 방안을 마련했다는 소식부터 전해드리겠습니다. 정부가 기준 중위소득 100% 이하 가구, 그러니까 전국적으로 약 1

news.sbs.co.kr

 

 

출처: 픽사베이

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안녕하세요. 비지트입니다.

요즘 코로나 19 감염 때문에 전 세계적으로 난리고 우리나라도 이태원 3,4차 감염 때문에 난리이기도 합니다. 그런데 이 코로나 확산모델을 예측하는데 가장 중요한 역할을 담당하는 것이 바로 수학이라는 것을 알고 계시는가요? 대부분 국내에서 수학을 공부하신 분들은 수학이 단순히 문제 푸는 것으로 만 이해하시는데, 수학은 자연의 법칙을 숫자나 기하학으로 해석을 한 것인데요, 4차 산업혁명과 언택드 시대인 포스트 코로나 이후 빅데이터와 인공지능의 핵심 영역이기도 합니다. 더 나아가서, 코로나 19의 예상 감염 모델링도 응용수학 영역에서 적용이 가능한데요. 오늘은 그 내용을 다루어 보고자 합니다. 먼저 이와 관련된 3개의 기사를 링크해 드립니다.

 

'AI 역학조사관 프로그램' 개발…역학조사인력 한계 대안으로 떠올라

[아이뉴스24 박명진 기자] 코로나19 바이러스 확산이 지속되면서 역학조사에 대한 관심이 증가하고 있다. 역학조사를 통한 감염자 동선 확인 후 대비를 해야되기 때문이다. 기존의 역학조사는 확

www.inews24.com

 

 

KT, AI·빅데이터로 감염병 원천까지 찾는다...90% 정확도 수분 내 확인

KT가 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용, 코로나19 등 감염병의 원천 확인과 유입 차단은 물론 확진자 추적·예측까지 모든 과정을 관리하는 시스템을 상용화한다. KT는 코로나19 등 대규모 감염병의

www.etnews.com

 

 

정은옥 교수, 무증상 코로나 맞선 '조용한' 추적자

"같은 비용으로 감염병 확산을 막는다면 서울 강남과 인근 과천 중 어디에 예산을 투입해야 할까요? 현실적으로 과천에 집중하는 것이 비용 대비 높은 방역 효과를 얻을 수 있을 겁니다." 지난 13

news.v.daum.net

이 세 가지 뉴스의 공통된 특징은 수학이 코로나뿐만 아니라 전염병 예측 모델에 널리 쓰인다는 점입니다. 수학의 진면목이 이번 코로나19로 인해서 전격적으로 나타나고 있다는 점이 아이러니 이기는 합니다. 건국대학교 수학과 정은옥 교수의 코멘트는 수학의 활용적인 측면에서 매우 중요한 의미를 가르쳐 주고 있습니다. 즉 이 모델링을 알려면 여러 가지 정보가 융합되어야 하는데, 그 정보로는 행동 분석학, 역사적 배경, 문화적 차이 등을 접목시켜야 합니다. 예를 들어, 다문화 가정이 많고 유럽 출신이 많을 경우, 마스크 착용 여부에 대한 인식에 대한 새로운 데이터도 반드시 접목되어야 합니다. 이러한 미세한 데이터까지 다 접목이 되어야, 감염 예측 모델링은 더욱 정교해지고 정확도가 높아집니다.

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정 교수는 사회적 거리 두기 같은 사람들의 행태도 모델링에 반영해 정확도를 높이고 있다. 기존에는 감염 가능성이 있는 이들을 감염 의심, 노출, 감염, 회복 등으로 나눠서 변화를 예측하는 SEIR 모델을 많이 썼으나, 정 교수는 이를 한 단계 더 발전시켰다. 정 교수는 "우리 연구팀은 기존 메르스나 신종플루 때와 달리 SEIR에 더해 격리 기간을 계산에 넣고, 손 씻기 등 개인위생이나 마스크를 쓰는 행동 변화까지 고려해 실제 현상에 가까운 모델을 만들기 위해서 노력했다"라고 말했다.

수리 모델링의 장점은 눈에 보이는 그래프를 통해 미래를 예측할 수 있다는 것이다. 정 교수는 "과거 인플루엔자 때는 SEIR 모델을 기반으로 서울, 인천, 부산 등 200여 개 지역별로 통근·통학 데이터를 모아 연립해서 구현한 적도 있다"라고 말했다. 추후 그는 누구나 쉽게 모수와 변수 값을 넣으면 감염병 변화 양상을 그래프로 예측할 수 있는 플랫폼인 대시보드를 만들 계획이다. 정 교수는 "매스웍스 등의 기술 지원을 받아 연구하고 있다"라며 "숫자만 바꿔놓으면 눈에 보이는 그래프로 나타내 줘 이해를 돕는 방식인데 이른 시일 내에 인터페이스를 확충해 공개할 예정"이라고 말했다. 또 그는 "수학이 단순 예측을 넘어서 역학자나 의사, 정책결정자의 의견을 중재하고 효과적인 정책을 만들게 도와주는 역할을 하도록 노력하겠다"라고 다짐했다.

인용: 매일경제

" 수리 모델링의 장점은 눈에 보이는 그래프를 통해 미래를 예측할 수 있다는 것이다." 이 부분은 데이터 사이언티스트의 데이터 시각화와 일맥상통하는 부분입니다. 감염병 예측 역시 데이터 시각화를 통해서 언제, 어디서, 어떻게 전염병이 파급될지 대해서 진단이 가능해진다는 것입니다. 이미 이러한 감염병 예방 모델링은 4차 산업혁명 시대의 미래 유망분야로 나와있던 것입니다. 2016년 동아사이언스에 나온 기사 내용에 다음과 같이 언급돼 있습니다.

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미국에선 2009년 신종 인플루엔자 대유행을 겪은 뒤 관련 연구가 크게 늘었습니다. 텍사스첨단컴퓨팅센터(TACC)는 웹 기반의 독감 시뮬레이션 시스템 '텍사스 대유행 독감 툴킷(The Texas Pandemic Flu Toolkit)’을 개발했습니다. 매사추세츠공대(MIT)는 이를 활용해 2013년 뉴욕시 동쪽 해안에서 시작된 감염병이 고속도로망을 통해 어떻게 확산될지 시뮬레이션하기도 했습니다.

 

이 같은 '역학정보 분석기술(Infoepidemioloy)’은 최근 바이오 분야에서 가장 활발히 연구되는 기술 중 하나입니다. 원시림 파괴, 도시화와 세계화로 에볼라와 지카, 메르스 등 감염병 대유행이 증가하는 추세와 더불어 주목받고 있습니다.

(중략)

역학정보 분석 역시 인공지능과 빅데이터 기술로 감염병 발생과 바이러스 확산을 한발 먼저 내다보고 예방책을 찾는 기술입니다. 글로벌화와 함께 더욱 심각한 문제가 된 신종 바이러스와 슈퍼 박테리아의 세계 확산을 막을 수 있습니다.

인용: 동아사이언스

그런데 이러한 역학정보는 앞에서 정은옥 교수님이 이야기하신 대로, "누구나 쉽게 모수와 변숫값을 넣으면 감염병 변화 양상을 그래프로 예측할 수 있는 플랫폼인 대시보드를 만들 계획이다." 이러한 대시보드가 나오게 되면, 여러 가지 데이터를 획기적으로 다양하게 축척할 수 있는 장점이 있습니다. 실제로 KT가 만든 AI 모델링은 48개국의 데이터를 사용하는 것으로 나오고 있습니다. 코로나를 최초로 예측한 블루닷의 경우 다음과 같은 데이터를 인공지능 감염역학 모델링에 접목한다는 것입니다.

-감염병 발생 지역들
-병원들/헬스케어 업체 관련 시설들
-지역 이동량
-가축들의 수
-모기들과 곤충들의 수
-동물 감염 질병들
-인구 구성요소들
-글로벌 비행기 티켓량
-리얼 타임 기후 상황들

이러한 데이터에 그동안 축척해놓은 감염병 데이터를 접목하여, 감염병 예상지역을 모델링 해서 그 결실을 맺은 것이 바로 이번 코로나 예측이었고 이러한 예측 모델링에 당연히 수학적 계산과 응용능력이 접목된 것은 당연한 것일 겁니다. 이러한 수학 응용능력을 갖춘 인재는 앞으로 포스트 코로나 시대를 선도하게 될 것입니다. 그래서 현재 초중고 심지어 대학에 다니고 있는 분들에게는 이러한 응용수학 능력을 어떻게 빌드 업하느냐가 미래 생존을 좌우할 주요 요소가 될 것임을 이번 코로나 19가 우리에게 던지는 메시지입니다.

블루닷 데이터 인용 홈페이지

 

"인공지능이 메르스 등 감염병 예방" 10대 미래기술 발표

GIB 제공요즘 사람과 가금류 모두 꺾일 줄 모르는 인플루엔자 바이러스의 기세에 고생하고 있습니다. 초기에 잡지 못한 탓에 전국적으로 퍼져 큰 피해가 생겼습니다. 하루가 다르게 발전해 여기�

dongascience.com


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