더티칭랩 최종 결과보고서

■ 개요

주제	융복합 과목 개발 및 계열별 혼합 수업 연구 등
참여자 성명(소속)	윤상후 (통계학과), 구은호 (빅데이터융합학과), 표세구 (음악교육과), 정복기 (수의학과)
정산금액	일금 삼십사만삼천일백원정 (\ 343,100 )
연구기간	2024년 10월 14일 ~ 2024년 12월 16일

2024년    12월     16일

작성자 : 윤 상 후 (인)

전남대학교 교육혁신본부장 귀하

◆ 연구 필요성

■ 딥러닝 응용의 중요성 증가

딥러닝은 인공지능과 데이터 분석의 핵심 기술로 자리 잡았으며, 다양한 분야에서 그 활용이 확대되고 있습니다. 화학에서는 분자 특성 예측, 신약 개발, 화학 반응 모델링 등 대규모 분자 데이터 분석에 활용되고 있습니다. 교육학에서는 협업 필터링과 그래프 신경망(GNN)을 활용하여 학습 분석과 추천 시스템을 개선하며, 수학에서는 최적화 문제 해결과 동적 시스템 모델링에 적용됩니다. 통계학에서는 그래프 이론에 기반한 커뮤니티 탐지가 소셜 네트워크 분석, 바이오 정보학, 금융 데이터 분석 등에서 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다.

■ 산업 및 학계의 수요 충족

딥러닝에 대한 수요는 산업과 학계 모두에서 급증하고 있습니다. 기업은 화학 연구, 교육 기술, 통계 모델링 등 데이터 중심의 의사결정을 위해 딥러닝 알고리즘 개발 능력을 갖춘 전문가를 요구합니다. 학계 역시 수학적 모델링이나 예측 분석 등 새로운 방법론 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 따라서 이러한 수요를 충족하기 위해서는 이론과 실무를 겸비한 인재 양성이 필수적입니다.

■ 융합적 문제 해결 능력 배양

이 연구는 협업 필터링, 그래프 신경망, 커뮤니티 탐지 등 다양한 방법론을 융합하여 복합적 문제를 해결하는 데 초점을 맞춥니다. 예를 들어, 화학에서는 그래프 신경망으로 분자 구조를 모델링하고, 교육학에서는 협업 필터링으로 학습 시스템을 개선합니다. 이 과정에서 수학적 도구(선형대수, 그래프 이론, 최적화 등)와 통계학적 검증 기법이 중요하게 활용됩니다. 이러한 학제적 접근은 창의적 사고와 실무 역량을 강화하여 복잡한 실세계 문제 해결에 기여할 것입니다.

■ 실무 중심 교육의 필요성

이론 중심 교육을 넘어 실제 데이터를 기반으로 한 실습형 교육이 요구되고 있습니다. 화학에서는 분자 데이터셋을 활용하고, 교육학에서는 학습 데이터를 기반으로 적응형 학습 모델을 개발하며, 수학과 통계학에서는 실제 및 모의 데이터를 통해 딥러닝 모델을 구현하고 검증하는 경험이 중요합니다. 이러한 실습은 실질적 기술력을 강화하고 산업과 학문 모두에서 적용 가능한 역량을 배양하는 데 기여합니다.

딥러닝은 화학, 교육학, 수학, 통계학 간의 경계를 넘나들며 학제적 협력을 촉진하는 강력한 도구입니다. 이 연구모임의 연구결과를 기반으로 미래의 학문적, 산업적 요구를 충족시키고, 데이터 중심 사회를 준비하는 수업기획에 초점을 맞추고 있습니다.

◆ 연구 과정(논의사항)

연구과정은 협업 필터링, 그래프 신경망(GNN), 커뮤니티 탐지의 세 가지 모듈로 구성되어 학문 간 융합 가능성을 탐구한다. 수학 및 통계학 기반의 이론 학습과 실습을 병행하며, 수의학, 교육학 데이터를 활용한 실제 프로젝트 중심으로 진행된다. 최신 연구 동향을 반영해 연구 질문을 심화하며, 피드백을 통해 유연하게 과정을 조정한다. 온·오프라인 자료를 활용해 자율 학습을 지원하고, 학제적 문제 해결 역량을 강화하여 실질적 연구 성과 도출을 목표로 한다.

<그림 1. 융합연구를 위한 연구과정의 주요 항목>

1. 모듈화된 연구 설계

연구는 협업 필터링, 그래프 신경망(GNN), 커뮤니티 탐지라는 세 가지 모듈로 구성된다. 각 모듈은 이론적 배경과 주요 알고리즘을 학습한 후 이를 실험적으로 검증하는 방식으로 진행된다. 이러한 모듈화된 접근은 연구자가 각 분야를 깊이 탐구함과 동시에 수학(선형대수, 그래프 이론), 통계학(네트워크 데이터 분석), 수의학(질병 네트워크 모델링), 교육학(학습 추천 시스템) 등 각기 다른 분야의 연구와도 연계성을 이해하도록 돕는다.

2. 이론과 실습의 병행

연구 과정은 수학적 기반의 이론 연구와 이를 실습을 통해 검증하는 과정으로 이루어진다. 수학 및 통계학 연구자는 딥러닝 알고리즘의 수학적 구조와 최적화 과정을 탐구하고, PyTorch와 같은 도구를 활용하여 실제 데이터를 분석한다. 수의학 연구에서는 전염병 네트워크 분석 및 동물 건강 데이터셋 예측 모델을 구현하며, 교육학 연구에서는 학습자 행동 데이터를 기반으로 맞춤형 추천 알고리즘을 개발한다. 이러한 실습은 학문적 이론의 실질적 응용 가능성을 확장시키는 데 기여한다.

3. 실제 데이터 기반의 프로젝트 중심 연구

연구는 실세계 문제 해결을 중심으로 진행되며, 데이터 기반 프로젝트를 통합한다. 예를 들어, 수의학에서는 동물 질병의 네트워크 모델링, 교육학에서는 개인화된 학습 경로 추천, 통계학에서는 그래프 구조에서 커뮤니티를 탐지하여 네트워크를 분석하는 프로젝트가 포함될 수 있다. 이러한 프로젝트는 연구자가 이론과 실제를 결합하여 복잡한 문제를 해결하는 능력을 배양하고, 팀 단위 협업과 커뮤니케이션 능력도 함께 강화하도록 설계된다.

4. 최신 연구 동향 반영

딥러닝은 빠르게 발전하는 분야이므로, 최신 연구 동향과 주요 논문이 연구 과정에 반영된다. 수학 및 통계학에서는 그래프 신경망 기반의 고급 알고리즘 및 최적화 기법, 수의학에서는 유전자 네트워크 분석, 교육학에서는 학습 분석 및 행동 예측 모델링과 관련된 최신 연구가 다뤄진다.

5. 피드백을 통한 연구 과정 개선

연구 진행 중 수집된 피드백을 기반으로 연구 과정을 유연하게 조정한다. 예를 들어, 특정 알고리즘에 대한 이해가 부족할 경우 보충 학습을 제공하거나, 연구자의 관심사에 맞는 데이터셋과 문제를 선택하여 연구의 집중도를 높인다. 이를 통해 개인 맞춤형 연구 환경을 제공하며, 연구 결과의 품질과 효율성을 극대화한다.

6. 온·오프라인 학습 자원의 활용

연구 과정에서 이론과 실습 자료를 온라인으로 제공하여 자율 학습을 지원한다. 수학 및 통계학 연구자는 고급 수학적 개념과 데이터 분석 튜토리얼을 활용하고, 수의학 연구자는 생물정보학 데이터와 분석 도구를 탐구하며, 교육학 연구자는 학습 행동 데이터를 시뮬레이션하며 새로운 모델을 테스트한다. 오프라인 세션에서는 연구자 간의 논의와 피드백을 통해 실험적 아이디어를 더욱 심화한다.

◆ 연구 결과

■ 연구 방법 및 교육과정 설계

1) 모듈화된 교육과정 설계

본 연구에서는 딥러닝 교육을 모듈형 구조로 설계하여 학습자가 단계적으로 심화된 내용을 배울 수 있도록 구성했다. 각 모듈은 다음과 같이 구성된다:

기초 모듈: 딥러닝의 기본 이론(신경망 구조, 역전파 알고리즘, 활성화 함수 등), 주요 프레임워크(PyTorch, TensorFlow) 사용법, 과적합 해결 기법 및 최적화 알고리즘에 대해 학습한다.

심화 모듈: 주요 응용 기술인 협업 필터링(추천 시스템), 그래프 신경망(GNN), 커뮤니티 탐지 기법 등을 포함하며, 각 기술의 이론적 배경과 응용 사례를 다룬다.

프로젝트 모듈: 실제 데이터를 활용한 프로젝트를 통해 이론을 실전에 적용하며, 학습 내용을 종합적으로 검토한다.

2) 이론과 실습의 병행

이론 강의와 실습 강의를 균형 있게 배치하여 학습자가 배운 개념을 실습에서 직접 구현하고 응용할 수 있도록 했다. 특히, 딥러닝의 수학적 원리와 주요 알고리즘을 깊이 이해하는 것을 목표로 하며, PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크를 통해 실제 문제 해결 능력을 강화한다.

3) 프로젝트 기반 학습(PBL, Project-Based Learning)

각 모듈의 주요 학습 내용을 실제 데이터와 연결시켜 프로젝트로 설계했다. 예를 들어:

영화 추천 시스템 구현을 위한 협업 필터링 프로젝트. 그래프 데이터를 활용한 네트워크 분석(GNN). 소셜 네트워크 데이터를 기반으로 커뮤니티 탐지 문제 해결.

4) 최신 연구 및 트렌드 반영

딥러닝 분야는 매우 빠르게 발전하고 있기 때문에 최신 논문 및 연구 결과를 강의 자료로 포함시켰다. 학생들은 주요 논문을 읽고 발표하는 세션을 통해 최신 기술 동향과 연구 방법론에 대한 비판적 사고 능력을 함양한다. 특히, Explainable AI, Fairness in AI, 그래프 기반 대규모 데이터 분석 등 최신 기술 트렌드를 반영한다.

5) 학습 결과 평가

학습자의 이론적 지식과 실습 능력을 균형 있게 평가하기 위해 다양한 평가 방법을 도입했다. 중간고사 및 기말고사(각 30%): 이론 이해도 및 문제 해결 능력 평가.

실습 과제(30%): 코딩 과제와 보고서를 통한 실습 능력 평가.

참여도 및 출석(10%): 강의 참여 태도와 출석률 평가.

■ 연구 결과 및 논의

1) 학습자의 학습 성과 분석

이론적 이해도: 딥러닝의 기본 개념부터 고급 응용 기술까지 포괄적으로 학습하여 이론적 배경에 대한 이해도가 향상되었다.

실무 능력 배양: PyTorch 및 Python 기반의 실습 강의를 통해 데이터 전처리, 모델 설계, 결과 분석에 이르는 실질적 능력을 배양하였다.

문제 해결 능력: 프로젝트 기반 학습을 통해 실제 데이터를 활용하여 문제를 정의하고, 딥러닝 기술을 적용하여 해결하는 과정을 경험하였다.

2) 주요 성과

협업 필터링 프로젝트: 영화 추천 시스템 설계 프로젝트에서 학생들은 사용자-아이템 상호작용 데이터를 분석하고, 유사도 기반 협업 필터링 및 잠재 요인 모델링 하는 방법을 배웠다.

<그림 2. 협업필터링을 활용한 영화 추천 예>

그래프 신경망 프로젝트: 그래프 데이터(예: 소셜 네트워크 데이터)를 활용해 GNN 기반의 노드 분류와 링크 예측 문제를 경험하였다.

<그림 3. GNN을 이용한 노드와 링크 연결 문제>

커뮤니티 탐지 프로젝트: 네트워크 구조에서 커뮤니티를 탐지하는 Louvain 알고리즘과 Variational Graph Autoencoders를 비교 분석하였다.

<그림 4. Variational Grapch Autoencoder를 이용한 Manipulation Action Recognition>

◆ 수업 연구 개선점

학습 부담 조정: 고급 응용 기술을 다루는 과정에서 학생들이 높은 학습 부담을 느낄 수 있다. 이에 따라 특정 주제에 대한 심화 학습 시간을 조정하거나, 기초 내용 보강이 필요하다.

다양한 데이터셋 제공: 프로젝트에서 사용하는 데이터셋의 다양성을 확대하여 학습자가 다양한 문제에 대한 경험을 쌓을 수 있도록 개선할 필요가 있다.

◆ 참여 소감(구성원 개인별로 모두 작성)

번호	이름 (소속)	참여 소감 내용
1	윤상후 (통계학과)	이번 연구회는 새로운 딥러닝 방법을 직접 경험하고, 다양한 응용 가능성을 배울 수 있는 매우 유익한 시간이었습니다. 특히 협업필터링과 GNN의 실습을 통해 이론을 실질적으로 적용하는 방법을 체험하며, 딥러닝의 강력한 문제 해결 능력을 깊이 이해하게 되었습니다. 실무와 연구 모두에 유용한 지식을 얻어 매우 뜻깊었습니다.
2	구은호 (빅데이터융합학과)	최신 딥러닝 트렌드를 다양한 분야의 교수님들과 함께 공부하면서, 교육 방법에 대해 다시 생각해 볼 수 있는 좋은 기회가 되었습니다. 특히 프로젝트 기반 학습(PBL) 방식이 학생들에게 실제 데이터를 다룰 수 있는 능력을 길러준다는 점에서 인상 깊었습니다. 이번 경험은 제 강의 방식에 변화를 줄 수 있는 좋은 자극이 되었습니다.
3	표세구 (음악교육과)	저는 예체능 계열이라 딥러닝이나 AI에 대해 잘 알지 못했지만, 이번 연구회를 통해 기초부터 차근차근 배울 수 있었습니다. 협업 필터링과 GNN 같은 기술이 실제로 어떻게 사용되는지 이해하게 되었고, 특히 교수님들과의 논의를 통해 AI를 예체능 교육에 어떻게 적용할 수 있을지 새로운 아이디어를 많이 얻을 수 있었습니다.
4	정복기 (수의학과)	딥러닝의 기본 개념을 배우는 것뿐만 아니라, 협업 필터링과 GNN을 수의학에 어떻게 활용할 수 있을지 고민하며 실제 사례를 탐구한 것이 큰 도전이었습니다. 관련 전공 교수님들께서 주신 조언이 큰 도움이 되었으며, 이를 통해 새로운 연구 아이디어도 얻을 수 있었습니다. 이번 연구회는 학문 간 융합의 중요성을 깨닫게 해준 소중한 시간이었습니다.