2026 한국데이터사이언스학회 하계학술대회서 최우수상·장려상 수상

장석기 기자
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차 의과학대 학생들, AI의료데이터학 전공팀, 「KNHANES 기반 근로청년층 의료 미충족 예측모델 개발

차 의과학대학교 학생들이 수원컨벤션센터에서 개최된 '2026 한국데이터사이언스학회 하계학술대회'에서 최우수상과 장려상을 수상했다. 

이번 학술대회에는 전국의 대학생, 대학원생, 연구원 등 150여 명 이상이 참석하였으며, 국내 주요 기업 관계자들도 자리를 함께해 데이터사이언스 분야의 최신 연구 성과와 산업계 활용 사례를 공유했다. 

AI의료데이터학 전공 4학년 학생들(김명하·박한결·강정엽·김서윤·김은수)과 이상민 교수로 구성된 연구팀은 「KNHANES 기반 근로 청년층의 의료 미충족 예측 모델 개발 및 고위험군 특성 분석」을 발표해 최우수상을 수상했다. 해당 연구는 국민건강영양조사(KNHANES) 데이터를 활용해 근로 청년층의 의료 미충족 발생 위험을 예측하고 고위험군의 특성을 면밀히 분석한 것으로, 학술적 우수성과 사회적 기여 가능성을 높게 인정받았다. 

또한 미래융합대학 1학년 이도윤 학생은 정미현 교수와 함께 「공공데이터를 활용한 경기도 지역별 카드 소비 특성 비교분석 및 시각화」를 발표해 장려상을 받았다. 공공데이터를 기반으로 경기도 지역별 소비 패턴을 분석·시각화하여 지역경제의 특성을 효과적으로 제시했다는 평을 받았다. 

이번 수상은 학부생들이 실제 데이터를 활용해 사회문제를 분석하고, 데이터 기반의 실질적인 인사이트를 도출해냈다는 점에서 의미가 크다. 특히 의료데이터와 공공데이터를 활용한 융합 연구가 전국 규모의 학술대회에서 역량을 인정받으며 차 의과학대학교의 우수한 연구 경쟁력을 대외적으로 입증했다. 

연구를 지도한 이상민 교수는 “AI의료데이터학 전공 학생들이 수업에서 배운 데이터 분석 기법을 연구에 적용해 좋은 성과를 거뒀다”며 “의료 미충족과 같은 사회적으로 중요한 문제를 데이터 기반으로 분석하고 해결 방안을 모색했다는 점에서 큰 의미가 있다”고 말했다. 

이어 “학생들이 단순히 데이터를 분석하는 데 그치지 않고, 의료·보건·사회 문제를 해결할 수 있는 연구를 수행하도록 적극 지원할 계획”이라며 “AI와 데이터사이언스 역량을 갖춘 융합형 인재를 양성하는 데 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 

한편, 차 의과학대학교는 데이터사이언스와 인공지능 분야의 교육 및 연구 경쟁력을 강화하고, 학생들의 학술활동과 산학협력을 적극 지원해 데이터 기반 융합형 인재 양성에 힘쓸 계획이다.

사진 '2026 한국데이터사이언스학회 하계학술대회'에서 수상한 차 의과학대학교 학생들이 기념사진을 촬영하고 있다.
사진 '2026 한국데이터사이언스학회 하계학술대회'에서 수상한 차 의과학대학교 학생들이 기념사진을 촬영하고 있다.
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