경영학과 4명, 행안부 주최 ‘2019 빅데이터 분석 공모전’ 대상 수상
장애인콜택시 운행 데이터 분석 토대로 배차·도착 대기 시간 단축 모델 설계
“실제 분석 경험 쌓을 수 있는 강의, 캡스톤디자인 프로젝트 비용 지원 큰 도움”

경희대학교는 학생들이 스스로 자유롭게 미래를 설계해나갈 수 있도록 사회맞춤형 교육을 강화하고 있다. 그중 캡스톤디자인은 전공지식을 바탕으로 프로젝트 기획부터 설계, 제작까지 전 과정을 경험할 수 있도록 해 현장에서 부딪칠 수 있는 문제의 해결 능력을 길러주는 프로그램이다. 올 한해 학생들은 캡스톤디자인을 통해 다양한 성취를 거뒀다. 행정안전부와 한국정보화진흥원이 개최한 ‘2019 빅데이터 분석 공모전’에서 대상(행정안전부장관상)을 수상한 어셈블 팀의 성과도 그중 하나다.

경영학과 김유리안나(16학번), 박진선(16학번), 엄정훈(14학번), 최자령(15학번) 학생이 모인 어셈블 팀은 장애인콜택시 운행 데이터 분석을 통한 배차·도착 대기 시간 단축 모델을 발표했다. 이들은 장애인콜택시 대기 시간을 줄이기 위해 시간대 및 지역별 수요를 분석해 수요에 따라 차량을 공급하고, 장애인콜택시 차고지 주변 수요를 분석해 배차 수를 조정하는 결과를 도출하며 심사위원단의 호평을 받았다.

지난 9월 열린 ‘2019 빅데이터 분석 공모전’은 빅데이터 분석 및 시각화 등 2개 부문에 75개 작품이 응모됐으며, 전문가 심사를 거쳐 상위 8개 팀의 우수작이 본선에 진출했다. 최종 순위는 학계, 산업계로 구성된 외부 평가위원단의 발표심사(70%)와 인터넷 공모를 통해 선발된 국민평가단 100명의 현장 청중평가(30%)를 합산해 결정됐다. 대상을 수상한 어셈블 팀을 오비스홀 카페 SOM에서 만났다.

장애인콜택시 운영에 도움 돼 기뻐
Q. 수상을 축하한다.
박진선(이하 진선): 캡스톤디자인 강의에서 다룬 주제로 공모전에 나가게 됐다. 처음에는 예선만 통과하자는 마음으로 준비했는데, 대상까지 수상하게 돼 경희대 학생으로서 뿌듯하고 자랑스럽다.

김유리안나(이하 유리안나): 우리 팀은 기업 또는 정부기관 등 조직의 데이터를 기반으로 통찰력 있는 문제 해결 방안을 제공하겠다는 목표로 결성됐다. 우리가 생각한 모델이 공모전에 그치는 것이 아니라 실제로 장애인콜택시 운영에 도움이 됐다는 게 기쁘고, 감사하다.

최자령(이하 자령): 데이터 분석경영 강의에서 만난 인연이 캡스톤디자인까지 이어졌다. 한 학기 동안 노력한 결과가 대상이라는 값진 결과로 이어져 좋았고, 다음에도 기회가 있으면 도전하고 싶다.

엄정훈(이하 정훈): 올해 1월부터 모여 데이터 관련 기초 공부를 하고, 과제를 진행하며 감을 익혔다. 3월부터 실질적으로 주제를 선정해 데이터를 모았다. 6월에는 다른 대회에서 발표를 해봤고 거기서 받은 평가를 반영해 9월에 대회에 나가게 됐다. 예상치 못하게 참여하게 됐지만 좋은 결과를 냈다. 함께 해준 친구들이 잘 이끌어주었다. 고맙다.

공공데이터 분석, 장애인콜택시 실시간 수요를 예측해 대기 시간 단축
Q. 장애인콜택시 운행 데이터 분석을 기반으로 만든 배차·도착 대기 시간 단축 모델은 어떤 내용인가? 주제는 어떻게 선정하게 됐는가?
유리안나: 처음에는 모빌리티 플랫폼 ‘타다’를 중심으로 배차 시 대기 시간과 관련된 문제를 풀어보기 위해 데이터를 찾았다. 배차가 어떻게 이뤄지는지, 대기 시간은 어떻게 형성되는지 알아보는 과정에서 오히려 장애인콜택시 제도의 문제점을 파악할 수 있었다. 장애인콜택시는 보통 1시간, 최대 2~3시간 정도 기다려야 해서 불편함이 이만저만이 아니다. 그래서 이 불편함을 해결하기 위해 주제를 변경했다.

진선: 이 문제를 해결하기 위해 서울시가 가진 장애인콜택시 운행 데이터, 서울 장애인 인구데이터, 장애인콜택시 종합현황 등 공공데이터를 분석했다. 이를 기반으로 딥러닝 기법을 활용해 서울시 장애인콜택시 수요를 예측하는 모델을 만들었다.

자령: 데이터를 분석해보니 배차할 때 접수 시간, 대기 시간, 차량과 고객 간 거리, 치료 목적 여부 등 네 가지 요소를 반영해야 했다. 우리는 출발지와 도착지 빈도수 데이터를 기반으로 장애인콜택시의 기존 이동 경로를 분석하고, 실시간 수요를 예측해 콜택시를 미리 보내면 대기 시간이 줄어들 것으로 기대했다.

정훈: 서울 전역의 장애인콜택시 차고지에 차량 대수가 비효율적으로 배치돼 있다는 것도 장애인콜택시 운영 문제 중 하나였다. 시간대별 차고지 차량 대수를 분석해 차고지별로 배차를 조절하면 대기 시간을 단축하고, 비용도 줄일 수 있다고 판단해 모델에 적용했다.

공공데이터 중요성 깨달아, “누구나 열람할 수 있어야 한다”
Q. 공모전을 준비하면서 어려운 점은 없었는가? 배운 점이 있다면?
정훈: 장애인콜택시를 실제로 이용하는 고객을 만나기 어려웠다. 고객의 심정을 제대로 알고 싶어 활동가를 만나 인터뷰를 했다. 교통은 공간과 공간을 이어주는, 사람과 사람을 만나게 해주는 것이라는 말이 크게 와닿았다. 그런데 장애인분들은 교통이 보장 안 돼 사람 자체를 만나기 어렵다고 하더라. 우리가 진행한 프로젝트가 정말 필요한 일이라는 것을 느꼈다.

진선: 이번 공모전에 나가기 전에 다른 곳에서도 발표할 기회가 있었다. 그전까지 우리는 데이터 분석이 완전히 새로운 방안을 제시해 줄 것이라는 막연한 기대를 하고 있었다. 그런데 발표하고 피드백을 얻는 과정에서 우리가 세운 가정을 검증할 때 데이터 분석이 하나의 수단으로 활용된다는 것, 그리고 이것을 비즈니스에 어떤 식으로 적용하는가도 중요하다는 것을 배웠다. 이를 바탕으로 공모전에 참가하면서 데이터가 실무적으로 이용되는 과정까지 경험할 수 있었다.

한편 데이터는 이미 입지가 탄탄한 기업에서 독점하고 있다. 이러한 현상이 양극화, 사회적 불평등 등 부정적 결과를 가져올 수 있음을 항상 우려하고 고민해왔었는데, 특정 인원이 아닌 모두에게 열람된 공공데이터를 활용해 공모전에 참가하면서 공공데이터의 잠재성과 중요성을 확인할 수 있었다. 잘 구축된 공공데이터가 더 많아졌으면 좋겠고, 축적된 데이터를 누구나 열람할 수 있게 하는 것도 중요하다고 생각했다.

유리안나: 공공데이터가 제공하는 사회적 가치는 무엇인지 고민하고, 공부해왔다. 공모전을 통해 내가 공부한 것이 사회에 기여할 수 있다는 게 참 좋은 것임을 깨달아 진로를 결정하는 데 도움이 됐다.

자령: 주어진 문제를 데이터라는 툴을 이용해 풀어나가면서, 데이터가 실제로 도움이 된다는 것을 느꼈다. 기업이나 다른 현장에서 문제가 생겼을 때 이번 경험을 살려 지금보다는 개선된 방식으로 해결해 나갈 수 있겠다고 생각했다.

시민교육 “나의 강점을 토대로 사회에 기여하는 방안에 대한 고민 키워줬다”
Q. 경희 교육의 영향을 받은 점이 있다면?
유리안나: 후마니타스칼리지 시민교육의 영향을 가장 많이 받았다. 신입생 때 필수로 들어야 하는 수업이다. 시민교육을 수강하며 개인이 사회를 얼마나 바꿀 수 있는지를 공부하고, 실제로 적용해볼 수 있다. 성취감도 느낄 수 있었다. 1학년 때는 봉사활동으로 끝났다면, 지금은 데이터 분석을 통해 내가 가진 강점을 토대로 사회에 기여할 수 있는 부분은 무엇인가를 고민하게 됐다. 이 모든 게 시민교육에서 시작됐다.

자령: 아무래도 데이터 관련 강의가 도움이 많이 됐다. 특히 박재홍 교수님의 데이터 분석 및 경영 강의가 도움이 많이 됐다. 개인적인 바람인데 학과와 관계없이 데이터 관련 강의가 많이 개설됐으면 좋겠다. 단순히 코딩이나 프로그램을 공부하는 게 아니라 실제로 분석 경험을 쌓을 수 있는 강의가 도움이 될 것 같다. 또한 24시간 학습하거나 팀 프로젝트를 할 수 있는 공간이 학교에 마련되면 좋겠다.

진선: 학생들을 위한 지원이 잘 돼 있다. 캡스톤디자인 프로젝트를 할 때 비용이 필요했었는데, 학교에서 주는 지원금으로 비용을 해결할 수 있었다.

Q. 향후 계획이 있다면?
정훈: 대학원에 진학할 예정이다. 프로젝트를 진행하면서 자동차 산업이 나아갈 방향에 관심을 갖게 됐다. 앞서 말했듯, 자동차, 즉 교통수단은 사람과 사람을 만나게 해준다. 초고령화 시대를 맞이했고, 소득도 양극화되는 상황에 자율주행기술을 사회에 어떻게 적용할 수 있을지 공부해보고 싶다.

자령: 금융 분야의 데이터를 이용해 증권사에서 데이터를 통한 펀드 및 자산운용을 해보고 싶다. 현재 증권사에서의 알고리즘 트레이딩 같은 경우 데이터를 활용하긴 하지만 머신러닝이나 딥러닝 기반의 투자는 아직 많이 개척이 안 되었다고 들었다. 따라서 기존의 트레이딩 방식과 딥러닝 개념을 융합한 자산운용을 해보고 싶다.

유리안나: 경영학과 아동가족학을 복수전공하고 있다. 진로에 대해 고민하며 창업도 해보고, 연구소에서 복지 관련 연구도 해보고, 기업 인턴도 해봤다. 결국 내가 하고 싶은 것은 더 많은 사람에게 가치를 주고 사회적 임팩트를 주는 것이다. 정책을 통해 국민에게 혜택을 주거나 서비스를 만들어 더 많은 고객에게 가치를 줄 수도 있겠다. 이를 위해 경력을 쌓으면서 사람들에게 줄 수 있는 가치란 무엇인지 고민하고 발전해나가고 싶다.

진선: 4차 산업혁명 시대라고 말하지만 중요한 건 전문성이라고 생각한다. 어떤 전문성을 가질 것인지 고민하고 있다. 어려서부터 선한 영향력을 끼치는 사람을 추구해왔다. 삶에서 사람들에게 어떻게 좋은 영향을 줄 수 있을지 고민하고 있고, 공모전도 그중 하나라고 생각한다. 일상생활에서 일터에서, 삶의 전반에서 선한 영향력을 끼치는 사람이 되고 싶다. 다른 친구들도 그랬으면 좋겠다.

글 박은지 sloweunz@khu.ac.kr
사진 정병성 pr@khu.ac.kr

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