와이즈유 빅데이터융합전공 정세훈 교수. (사진=와이즈유 제공)

와이즈유 평생교육대학 연계전공학부 빅데이터융합전공의 정세훈 교수가 지난 6월 국제저명학술지에 3편(SSCI 1편, SCI(E) 2편)의 논문 게재와 함께 지난 6월 베트남에서 개최된 국제학술대회인 ‘MITA(Multimedia Information Technology and Applications) 2019’에서 우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다.

정 교수의 연구 주제는 ‘레이블링 되지 않는 데이터 또는 데이터 결핍환경에서 변형된 Clustering 알고리즘’으로 개선된 Reinforcement Learning 알고리즘을 적용해 확률론적 데이터 분류와 예측이 가능한 모델을 연구했다. 이러한 연구결과는 세계적인 학술 논문 발행 기관인 MDPI 그룹의 SSCI급 저널지 ‘Sustainability’ 6월호에 등재됐다. 또한 기존 K-means 알고리즘의 초기값 선택의 문제점을 개선한 변형된 K-means 알고리즘과 비레이블링 데이터의 예측 모델 정확성 향상을 위한 CKLR 알고리즘을 연구해 세계적인 학술 논문 발행 기관인 Word Scientific 그룹의 SCI(E)급 저널지 ‘International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering’ 6월호에 2편의 논문이 등재되는 등 총 3편의 논문이 유명 학술지에 동시에 게재됐다.

정 교수는 이러한 연구결과를 국제학술대회인 ‘MITA 2019’에 발표해 우수 논문상을 수상했다. MITA는 한국멀티미디어학회에서 주최하는 국제학술대회다. 올해는 15회째로 머신러닝 및 멀티미디어와 관련된 연구 주제를 가지고 영국, 일본, 호주, 중국, 베트남, 독일, 대한민국 등 11개국 200여명이 참석해 다양한 지식과 정보를 공유했다.

정 교수는 “4차 산업혁명시대의 빅데이터의 역할은 다양한 분야를 여러가지 형태로 융합해야 하는 중요한 학문이며, 다양한 분야의 다변량 데이터를 효율적으로 분석하고 예측하는 프로세스가 필요하다”고 전했다.

또 “그러나 산업 융합을 위한 분야별 데이터는 빅데이터를 포함할 수 있으며 불필요한 데이터를 제거한 후 데이터 결핍 현상에 포함될 수 있어 유의미한 결과를 얻기 힘든 실정”이라며 “이러한 조건을 효율적으로 활용하고 새로운 예측을 제시할 수 있는 연구가 필요한데 이번 연구를 통해서 다양한 조건에서도 분야별 빅데이터를 융합하고 효율적으로 핸들링해 유의미한 결과를 예측할 수 있는 연구가 가능해 질 것”이라고 설명했다.