SIAI Yearbook – 2024

작년 발간된 SIAI YearBook 2023은 “기업 경영에서의 AI 알고리즘 활용”을 주제로 다뤘다. 올해는 기계 산업 내 AI 산업에 대한 관심이 커짐에 따라 시스템 효율성을 중점으로 2024 YearBook을 준비했다.

먼저 곽연숙 연구원은 헬스케어 산업에서 생체 행동 데이터를 적용한 연구를 주제로 삼았다. 웨어러블 기기의 사용이 증가하면서, 특히 수면 추적에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 아직까지도 사람이 잠에 드는 시점과 깨어나는 시점을 정확하게 감지하는 데에는 여전히 한계가 존재한다. 이를 해결하기 위해, 곽 연구원은 최근 연구에서 수면 상태와 깨어 있는 상태의 데이터 분포 함수 차이를 활용해 정확도를 개선하는 방법을 제안했다. 기존의 1차원적인 평균만을 사용하는 AI 알고리즘과는 달리, 이 분포 함수는 평균과 분산 같은 다차원 데이터를 활용하여 잠드는 순간과 깨어나는 변화를 더욱 정교하게 식별할 수 있다. 이러한 접근 방식은 수면 추적뿐만 아니라 웨어러블 기기에서 수집되는 다양한 데이터를 분석하는 데에도 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

한성수 연구원은 서울시의 공공 자전거 대여 서비스 ‘따릉이’의 관리 효율성을 개선하기 위한 방안을 분석했다. 이 연구는 현재 서울의 25개 구가 각각 독립적으로 운영하는 시스템이 비효율적이라는 문제를 지적한다. 한성수 연구원은 모든 자전거 주차 구역을 개별적으로 관리하는 대신, 특정 지역에 집중하고, 관리 구역을 약 5개에서 10개로 나누는 방식을 제안했다. 그는 실제로 공공 자전거 관리 구역을 5개의 큰 구역 또는 10개의 작은 구역으로 나누는 것이 효율성을 크게 향상시킬 수 있다고 설명한다. 구체적으로 한성수 연구원 코로나19 팬데믹의 영향을 제외하고, 계절적 요인과 추세, 날씨 등의 변수를 고려하기 위해 시계열 모델링을 사용했으며 서울 자전거 이용자들의 이용 패턴을 보다 잘 파악하기 위해 네트워크 효과를 반영한 루베인 알고리즘을 적용했다. 이를 통해 운영 인력 배치를 최적화함으로써 비용 절감 효과를 기대할 수 있다는 결론을 도출했다.

김동규 연구원은 대한적십자사가 관리하는 혈액 공급망의 수급 균형을 조사했다. COVID-19 팬데믹 기간, 날씨, 성별 차이, 지역 변동을 포함한 다양한 변수를 고려한 계절적 자기회귀누적이동평균(SARIMA) 모델과 같은 고급 시계열 분석 기법을 사용했음에도 불구하고, 김동규 연구원은 대한적십자사의 혈액 관리가 부족 사태를 방지할 만큼 안정적이라고 밝혔다.

권형근 연구원은 게임 이론을 사용해 뉴욕주에서 학교 구역과 지역 구역이 중복되는 지역의 세금 정책을 분석하고, 각 지역 주민들이 누리는 효용을 평가했다. 권형근 연구원은 연구 논문에서 논의된 주민들의 효용이 실제로 부동산 가격과 생활 환경과 같은 현실적인 요소로 해석될 수 있다고 설명했다. 따라서 이 연구는 학군의 초등학교, 중학교, 고등학교에 대한 예산 배정이 지역 사회와 부동산 가격에 미치는 영향을 이해하는 데에 중요한 통찰을 제공할 수 있다고 덧붙였다.