정보통신기술의 영향이 나날이 커져가는 요즘이다. 이제는 이 거대한 변화의 파도를 피하지 말고 진정으로 동참해야 할 때가 왔다. ‘스마트도시 리빙랩’이란 기술적으로 진보하는 사회에서도 여전히 존재하는 도시 문제를 정보통신기술로 해결하는 것이다. 이에 2020년 서울특별시와 서울디지털재단은 서울시의 각종 도시문제 해결을 목적으로 디지털 기술을 활용한 스마트도시 관련 서비스 및 솔루션을 제안하는 ‘스마트도시 리빙랩 아이디어 경진대회’를 주최했다. 이 대회에서 우리 대학 인공지능학회 ‘TNT’의 박지예(사진 상단 왼쪽), 김민수(사진 하단 왼쪽), 양동훈(사진 상단 오른쪽) 학우는 인공지능을 활용한 단체 급식소 식수 예측으로 LINC+사업단장상을 수상했다. 이번 <성대생은 지금>에서는 세 학우를 함께 만나 대회에 대한 이야기를 나눠보았다.

◈ 자기소개 부탁드립니다.

- 박지예 : 안녕하세요, 소프트웨어학과 3학년에 재학 중인 19학번 박지예라고 합니다. 데이터 분석에 관심을 가져 2020년부터 데이터 학회 ‘TNT’에서 활동했습니다. 현재는 또 다른 관심분야를 찾기 위해 여러 활동들을 하는 중입니다.

- 김민수 : 안녕하세요. 스포츠과학 15학번 김민수입니다. 저는 데이터 분석에 관심이 많아 18년도 2학기부터 시스템경영공학을 복수 전공했고 현재 8월 졸업 예정입니다.

- 양동훈 : 안녕하세요. 저는 스포츠과학과 17학번 양동훈입니다. 데이터 분석과 인공지능을 공부하고 싶어 19년도부터 소프트웨어학과를 복수 전공했고 지금은 수료 후 졸업을 앞두고 있습니다.

◈ ‘2020 서울시 스마트도시 리빙랩 아이디어 경진대회’에 참여하게 된 계기는 무엇인가요?

- 박지예 : ‘인공지능을 이용한 친환경 AI 기술’이라는 주제로 데이터 분석을 진행하려던 찰나 스마트 도시 리빙랩 아이디어 공모전 포스터를 보게 됐습니다. 마침 저희가 생각하는 방향과 대회의 방향이 일치하는 것 같아 참여하게 됐습니다.

- 김민수 : 데이터 분석에서 공부한 내용을 현실에 적용하고 싶었습니다. 그래서 다양한 데이터 분석 대회에 참여하고 있었는데 그러던 중 서울시 스마트도시 리빙랩 아이디어 경진대회를 우연히 알게 됐습니다. 해당 대회 주제도 결국 ‘스마트도시’가 핵심이고 이러한 주제에서 가장 중요한 것은 데이터일 것 같아 참가하게 됐습니다.

◈ 음식물 쓰레기라는 환경 문제에 대하여 ‘단체 급식소 식수 예측 문제’를 생각해 낸 동기가 궁금합니다.

- 김민수 : 어렸을 때부터 음식물 쓰레기 문제가 중요한 문제로 여겨지고 있지만 계속해서 해결 되지 않는 것으로 알고 있었습니다. 이러한 문제를 데이터를 통해 해결할 수 있는 아이디어를 제시하고 싶었습니다. 그래서 데이터를 분석해 정확도 높은 식수 예측을 한다면 조금이라도 낭비를 줄일 수 있지 않을까 생각했던 것 같습니다.

- 양동훈 : 단체 급식소는 영양사님의 경험에서 나온 판단으로 운영이 되는 곳이 많습니다. 하지만 그러한 판단이 항상 정확할 수는 없습니다. 실제로 문제를 관찰했을 때도 작은 경우에 발생하는 큰 오차가 많은 손해를 가져오는 것을 알 수 있었습니다. 저희는 이러한 작은 경우를 줄일 때 전체적으로 큰 이익을 가져올 수 있다는 생각으로 문제에 접근했습니다.

◈ 기존의 단체 급식소 식수 예측에서 구체적으로 어떤 문제가 있다고 파악하셨나요?

- 김민수 : 기존의 문제는 사람(영양사) 중심의 직관적인 식수 예측을 기반하여 조리를 한다는 것입니다. 현장에서 오랜 기간 쌓아온 사람의 경험적 직관은 무시할 수 없는 요소지만 가끔은 객관적이지 못하고 정확도의 편차가 클 경향이 있다고 생각합니다. 실제로 잘 맞추는 경우도 있었지만 대체적으로 평균 100명 정도 오차가 발생하고 있었습니다.  

◈ 다양한 인공지능 알고리즘이 있는 거로 알고 있는데 그중에서도 시계열 모델 ‘Prophet’을 선택한 이유가 무엇인가요?

- 김민수 : Prophet은 2017년 페이스북 인공지능 팀에서 개발한 시계열 예측 알고리즘입니다. Prophet을 선택한 이유는 장기 예측에 대한 정확도 때문입니다. 실제 현실을 생각해 보면 재료 주문, 재고 등 다양한 상황이 존재하고 이러한 상황을 고려하여 예측이 필요합니다. 영양사도 하루를 예측하는 것이 아니라 일주일에 대한 식수를 예측합니다. 그래서 저희도 단순히 하루만 예측하는 것이 아닌 일주일을 예측할 모델이 필요했습니다. 하지만 대부분 모델이 예측 기간이 길수록 예측력이 떨어졌는데 Prophet은 논문에 있는 실험 결과를 보니 다른 시계열 알고리즘과 비교했을 때 정확도가 크게 떨어지지 않아서 Prophet을 선택했습니다.  

◈ 제안한 모델에서 식수 예측 오차를 더 줄일 방법은 어떤 거라고 생각하시나요?

- 김민수 : 최근 Bigdata와 AI로 이슈가 많지만 결국은 사람입니다. 데이터를 활용하여 만든 예측 모델도 한계가 존재합니다. 그리고 단순히 데이터로 입력할 수 없는 돌발 상황이 존재하기도 합니다. 따라서 식수 예측 오차를 더 줄일 방법은 예측 모델이 우선적으로 예측값을 산출하고 영양사가 해당 값에 대한 경험적 노하우를 바탕으로 좀 더 정확하게 보정하는 방법입니다. 이런 식으로 예측 모델과 사람이 협업한다면 지금보다 더 큰 기대효과가 나타날 것으로 생각합니다.

- 양동훈 : 급식소를 이용하는 직원들에 대한 분석이 필요할 것 같습니다. 직원들의 행동 패턴을 분석하거나 회사의 문화를 파악할 수 있다면 새로운 관점으로 식수 예측을 진행할 수 있을 거라 생각합니다.

◈ 제안한 아이디어의 장점과 아쉬운 점

- 김민수 : 가장 큰 장점은 정말 특별한 상황을 제외하고 크게 틀릴 일은 없습니다. 다만 다양한 변수를 조합한 예측 모델에 대한 고려가 부족했던 게 아쉽습니다.

- 양동훈 : 요일별로 일정한 식수 패턴이 존재했기 때문에 시계열 모델이 좋은 성능을 낼 수 있습니다. 하지만 지금 형태로는 현장에서 생길 수 있는 다양한 상황에 유연하게 대처하기 어려울 확률이 높습니다.

◈ 대회를 준비하며 즐거웠거나 행복했던 일화

- 박지예 : 처음에 식수를 어떻게 예측해야 할지 고민하면서 해당 식수 날짜의 급식소 메뉴를 분석하는 작업을 진행했습니다. 일일이 분류하기가 힘들었지만 나름 재밌었고 점점 완성되어가는 그 과정 자체가 뿌듯했습니다.

- 김민수 : 아이디어를 내고 기획하기까지 끊임없이 커뮤니케이션하는 과정이 재밌었습니다. 식수 예측이 정말 가능할까, 그리고 다양한 주제에서 어떤 식으로 예측하는 게 좋을까 의견을 주고받으며 아이디어가 점점 완성되는 과정이 즐거웠습니다.

- 양동훈 : 데이터 전처리 과정(데이터 분석을 위해 진행하는 가공 등의 과정)을 실제로 수집한 row 데이터에 적용해보는 게 재밌었습니다. 그게 뭐가 재밌냐고 얘기할 수 있겠지만 이제 막 전처리에 입문한 저에게는 상당히 큰 놀라움이었습니다. 특히 전처리를 위한 다양한 패키지들을 찾고 적용해볼 때는 “이게 되네”라는 신선한 충격과 생각한 대로 데이터를 만들어냈을 때 오는 성취감을 동시에 느낄 수 있었습니다.

◈ 사회문제 해결에서 정보통신기술이 가져올 수 있는 효용은 무엇이라고 생각하시나요?

- 김민수 : ‘편리함’이라고 생각합니다. 사회문제를 해결하는 데 정보통신기술은 사람의 노력이 100이 드는 작업을 50으로 줄일 만큼 해결 과정을 편리하게 만들 수 있습니다.

- 양동훈 : 새로운 시각으로의 접근이 가능해졌다는 것을 꼽고 싶습니다. 인력으로는 모두 해결할 수 없었던 문제들에 IT 기술이 발전함에 따라 다양한 해결책들이 등장하게 됐고 이제는 더 나은 방향으로 갈 수 있는 기반이 마련됐다고 생각합니다.

◈ 많은 사람들이 인공지능과 같은 정보통신기술을 마냥 어렵게 생각하는 경우가 많은 것 같습니다. 정보통신기술의 매력은 무엇일까요?

- 박지예 : 상상만 해오던 일들이 시간이 점점 지나면서 사람들에게 ‘이게 기술로 되네?’라는 느낌을 줄 수 있는 것이 바로 정보통신기술의 매력이라고 생각합니다.

- 김민수 : 정보통신기술이 어렵지만 기술의 기본적인 아이디어는 사람의 행동과 유사한 것 같습니다. 결국 사람처럼 알 것 같으면서도 모르는 것이 정보통신기술의 매력이지 않을까 싶습니다.

- 양동훈 : 무한한 가능성이라 생각합니다. 생각의 폭이 넓어집니다. 처음 배울 때는 이게 뭔 말인가 싶다가도 어느 정도 익숙해지고 이해하기 시작하면 주변 어느 곳에나 적용해볼 수 있겠다는 생각이 들고 또 적용해보고 싶어집니다. 물론 그것보다 더 많이 알아야 적용할 수 있는 것 같습니다. 저도 아직은 생각만 합니다.

◈ 앞으로의 목표는 무엇이고, 어떤 사람이 되고 싶은지

- 박지예 : 사실은 남은 1년 반도 열심히 잘 마무리하고 싶은 마음이 가장 큽니다. 성균관대에 입학한 후부터 지금 3학년의 절반이 지나고 있는 시점까지 거의 쉼 없이 달려온 것 같습니다. 입학하기 전까지 그저 좋은 회사에 들어가 월급을 많이 받는 일을 하는 것이 목표였는데 요즘은 제가 가장 빛나는 곳이 어디인지, 저만의 가치를 뽐낼 수 있는 곳이 어디인지에 대한 고민이 깊어진 듯해요.

- 김민수 : 학부를 다니며 데이터 분석 기술을 주로 공부하고 다양한 대회에 참가했습니다. 다양한 주제의 데이터를 분석하면서 재밌었던 것은 제조 관련 데이터였습니다. 예를 들어 데이터를 분석해 생산량을 높이는 것이 재밌었습니다. 그래서 현재 SK에 입사할 예정인데 현장에서 데이터를 분석하면서 가치를 생산하고 싶습니다.

- 양동훈 : 데이터 관련 분야에서 학문적으로 더 깊은 지식을 쌓고 다양한 현장에서 그 지식을 실현하면서 많은 경험을 쌓고 싶습니다. 나중에는 현장에서 데이터를 기반으로 한 솔루션과 인공지능을 접목한 실질적인 서비스를 제공할 수 있는 능력을 갖춘 사람이 되는 것이 목표입니다.

◈ 학우들에게 한마디

- 박지예 : 실패라는 단어 없이는 성공이라는 단어가 없듯이 어떤 일을 잘하기 위해서는 수많은 실패가 필요한데 대학이라는 곳이 그 실패를 수없이 많이 하기에 적합한 곳이라고 생각해요. 공모전, 대회, 해커톤 등 여러 대회에 참여하면서 본인만의 이야기를 만들어냈으면 좋겠습니다. 처음 여러 번 실패할 때는 힘들고 지치기도 하지만 나중에는 결국 결실을 맺을 수 있더라고요.

- 김민수 : 성균관대는 다양한 경험을 할 수 있는 환경이라고 생각합니다. 4년의 세월 동안 좋은 환경에서 다양한 경험을 하며 본인만의 길을 만들면 좋겠습니다.

- 양동훈 : 배우고 싶은 것을 배우고 해보고 싶은 것을 하다 보니까 좋은 기회들이 많이 생겼습니다. 성균관대는 경험과 배움에서 많은 기회를 제공해 주는 것 같습니다. 대학에 다니는 동안은 하고 싶은 것들을 마음껏 해봤으면 좋겠습니다.