2023년 3월 30일 ESD-Net 2030 웨비나 참여

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. 

이번 웨비나를 놓치셨더라도 너무 크게 아쉬워하지 않으셔도 되는데요. 다가오는 5월 31일에 다시 한번 웨비나를 진행하기 때문입니다! 관심있으신 분들은 추후에 등록 후 참여하시면 될 것 같습니다.

요 근래 따뜻한 기온이 계속 됐는데요. 다음 주에는 비가 와서 다시 쌀쌀해진다고 합니다. 다들 꽃이 지기 전에 얼른 꽃 구경 하러 가시고, 큰 일교차로 인한 감기 조심하세요!