안녕하세요, 선생님들! 예년과 달리 꽃이 빨리 만개했는데, 다들 벚꽃놀이는 충분히 즐기셨나요? 학교 내부에는 아직 벚꽃이 활짝 핀 곳이 없는 것 같아서 아쉽지만, 중앙도서관 근처를 걷다보면 예쁜 꽃을 많이 볼 수 있어서 기분이 좋아지는 요즘입니다.
오늘은 하루에 좋은 강연을 무려 2개나 들을 수 있는 날이었습니다. 오후 4시에는 정수정 교수님의 ICAP 세미나가 있었고, 저녁 8시에는 UNECO Education Sector가 주관한 ESD-Net 2030: Learning Webinar on ESD Pedagogy 가 있었기 때문입니다. 해외에서 진행된 세미나였지만 다행히 비대면으로 진행되어 한국에서도 편안히 세미나를 즐길 수 있었습니다.
우리 연구실이 관심을 가진 주제는 "Learning at the intersection of AI, physiology, EEG, our environment and well-being (the Life2well Project) - Facilitated by: Disciplinary Intuitions" 였습니다!
Dr.Kenneth Lim이 지도한 싱가포르의 고등학생들이 진행한 연구였는데요. 고등학생임에도 불구하고 연구에 대한 엄청난 열정과 뛰어난 결과를 잘 보여줬던 세션이었습니다.
해당 발표는 Session B에서 이루어졌는데, 발제자들은 Learning at the intersection of AI, physiology, EEG, our environment and well-being 이라는 큰 주제를 여러 아이템을 통해 보여줬습니다. 주제가 well-being이다보니 우리 실생활과 밀접한 관련이 있는 토픽들이 많이 다뤄졌습니다. GOOD Sleep에 영향을 주는 요소는 무엇인지, 눈 깜빡임 횟수와 집중도 간 연관성이 있는지와 같은 흥미로운 주제가 등장해서 세션 내내 눈을 뗄 수 없었던 것 같습니다. 특히 menti 를 사용해서 세션 참여자를 끊임없이 발표에 참여시키는 점이 좋았는데요. 연구 주제에 대한 자신의 생각을 자유롭게 표현할 수 있어서 더욱 인상적이었습니다.
그중 기억에 남는 파트는 "Good Sleep"에 관한 것이었는데요. 질 좋은 숙면에 영향을 주는 요소를 밝히기 위해 Backward Propagation Model을 사용했습니다.
분석기법으로 사용된 Backward Propagation Model은 인공신경망의 핵심으로 볼 수 있는 것으로, '역전파'라고 불리기도 합니다. Backward propagation은 내가 추출하고자 하는 값과 모델이 추출한 값의 차이가 얼마나 되는지 확인하고, 그 차이를 줄이기 위해 오차값을 뒤로 전파해가며 각 노드가 가진 오류를 수정해나가는 방법입니다. 즉 처음에는 입력이 출력값까지 전달되면 Feed Forward 과정을 거치게 되고, 이때 생긴 오류를 backpropagation을 통해 수정하는 것이라고 보면 될 것 같습니다. 훈련 데이터에 대해 이러한 과정을 반복적으로 거치게 되면 오류를 최소화할 수 있는 최적의 모델이 될 수 있다고 합니다.
연구팀은 위 모델을 활용해서 63명의 참여자를 대상으로 숙면에 영향을 미치는 요소를 분석했고, 그 결과 몸을 얼마나 뒤척이는지, 빛은 얼마나 들어오는지와 같은 요소가 영향을 준다는 결과를 얻을 수 있었습니다.
이미 많은 연구결과를 통해 알고 있던 결과였지만, 직접 제작한 장비와 인공신경망 기반의 새로운 분석 기법을 활용해 결론을 도출한 점이 인상적이었습니다.