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▲특강을 진행하는 박인범 교수

HUSS 위험사회 컨소시엄 세종대학교 사업단(곽창규 사업단장)이 지난 6월 9일 오전 9시, 이당관 201호에서 전문가 특강 ‘머신러닝의 산업 응용’을 진행했다.

이번 특강은 인공지능과 머신러닝의 기본 개념을 이해하고, 지도학습·비지도학습·강화학습 등 주요 머신러닝 기법과 산업 분야별 AI 활용 사례를 학습할 수 있도록 마련됐다.

특강은 동국대 산업시스템공학과 박인범 교수가 진행했다. 박인범 교수는 인공지능과 머신러닝의 개념을 설명하면서, AI가 인간의 의사결정 과정에서 감지, 이해, 추론 등의 기능을 대체·보완하는 기술이라고 소개했다. 이어 AI와 머신러닝, 딥러닝의 포함 관계를 제시하며 전문가 시스템과 머신러닝의 차이를 통해 인공지능 기술의 발전 과정을 설명했다. 특히 과거 규칙 기반으로 작동하던 전문가 시스템은 정교하고 유연한 판단이 어려웠지만, 머신러닝은 데이터를 컴퓨터가 직접 학습한다는 점에서 차이가 있다고 밝혔다.

이어 박 교수는 머신러닝의 주요 유형으로 지도학습, 비지도학습, 강화학습을 제시했다. 지도학습은 입력 데이터와 정답 데이터를 바탕으로 분류·회귀 문제를 해결하는 방식이며, 비지도학습은 정답 데이터가 없거나 부족한 상황에서 군집화와 이상치 탐지 등에 활용된다고 밝혔다. 또한 강화학습은 한 번의 의사결정이 아니라 여러 단계의 선택이 이어지는 상황에서 효과적인 방식으로, 현재의 선택이 이후의 결과에 영향을 미치는 문제를 다루는 데 적합하다고 설명했다.

강연 후반부에는 반도체 산업과 게임 분야의 사례를 중심으로 머신러닝과 강화학습의 활용 방식이 소개됐다. 박 교수는 반도체 웨이퍼 불량 패턴 분류와 가상 계측 사례를 통해 산업 현장에서 AI가 품질 관리와 비용 절감에 활용될 수 있다고 설명했다. 또한 구글 딥마인드의 아타리 게임과 알파고의 사례를 언급하며, 강화학습이 시행착오를 통해 데이터를 축적하고 더 나은 의사결정을 학습하는 방식이라고 밝혔다.

특강에 참여한 임무영(데이터사이언스학과·23) 학생은 “막연하게 느껴졌던 강화학습이라는 개념을 다양한 사례를 통해 접하면서 새롭고 흥미로운 지식을 얻을 수 있었다”고 소감을 전했다.

취재/ 조현서 홍보기자(florencecho14@naver.com)