“많은 밤을 새우며 긴 시간을 버텼는데, 그 시간이 절대 헛되지 않았던 것 같습니다.” 

진동데이터 활용 충돌체 탐지 AI 경진대회 우승자 인터뷰

 올해 6월에 열렸던 진동데이터 활용 충돌체 탐지 AI 경진대회는 원전 현장의 사고를 방지하는 솔루션 개발을 위해 열렸던 아주 뜻깊은 대회였습니다. 

 총 225팀이 제출하고 상위 30팀 내의 점수들의 차이가 0.01을 넘지 않고 1위와 2위의 점수 차가 0.001 이내일 만큼 경쟁이 치열하였습니다. 

 대회에서 우승을 차지한 ‘PB.’, ‘데이터 잘 모르는 사람’ 그리고 ‘두부’ 팀이 어떻게 대회에 임하하게 되었는지와 데이터 분석에 대해 어떤 생각을 하고 있는지에 대한 이야기를 한번 들어보고자 합니다.

Q1. 수상을 진심으로 축하드립니다. 수상소감을 말해주세요.

PB. - It was a great experience. I am very happy to win. It was a long process with many nights of no sleep, but it was worth it in the end. Learned some interesting things, and it is fun to sometimes work on solving practical problems.

아주 좋은 경험이었습니다. 우승하게 되어 기쁩니다. 많은 밤을 새우며 긴 시간을 버텼는데, 그 시간이 절대 헛되지 않았던 것 같습니다. 흥미로운 사실들을 많이 알게 되었고 실무적인 문제를 해결하는 것이 재미있기도 하였습니다.

데이터 잘 모르는 사람 - 딥러닝을 제대로 즐길 수 있었습니다. 무척 뿌듯합니다.

두부 - 제가 발전할 기회를 준 아주 좋은 대회였습니다. 많이 배웠습니다.

Q2. AI 경진대회에 참여한 동기가 무엇인가요?

두부 - 많이 배우고 싶었고, 이런저런 데이터를 다루는 것을 통해 다양한 문제들을 해결해봄으로서 문제해결능력을 키우고 싶었습니다.

Q3. 학업, 현업, 일상생활 등과 관련해서 대회 중 느낀 점이 있나요?

PB. - I tried to not make it affect my other research activities, and mostly just worked on the problem at night or in my free time. But it definitely shortened my sleeping time a few nights.

저는 제 다른 연구 활동에 영향을 주지 않으려고 애썼고 주로 밤이나 여유 시간에 작업을 하였습니다. 그래도 며칠 동안 잠을 어쩔 수 없이 줄여야 했습니다.

Q4. 대회 참여 중 어려운 점이 있었나요?

데이터 잘 모르는 사람 - ‘현업=대회’일 때는, 더할 나위 없이 좋았습니다. 그게 아니라면 시간 관리가 참 어려운 것 같습니다. 낮에 돌려놓고, 밤에 제출하는 것을 반복했습니다.

두부 - 분석 방법론과 관련해서 알고 있는 것이 많지 않다 보니 다양한 실험을 못 해 본 것이 아쉬웠습니다.

Q5. 데이터 분석에 관심을 가지게 된 계기나 데이터 분석 일을 하게 된 이유가 있다면 무엇인가요?

PB. - My main interest is currently more in computational neuroscience and artificial intelligence. But applying machine learning to data problems is a good way to learn more practical skills. Also real world problems usually come with their own interesting challenges.

전산 신경과학과 인공 지능이 요즘 저의 주된 관심사입니다. 하지만 머신 러닝으로 데이터 문제를 해결하는 것이 실무적인 능력을 더욱 키우기에 좋은 방법인 것 같습니다. 실제 세상의 문제들은 주로 그들의 고유한 특성을 가진 채 등장하기 마련이니까요.

두부 - 저는 솔직히 처음에는 데이터 분석을 하면 취직이 잘된다고 해서 했습니다. 그런데 하다 보니 재미있어서 계속하게 되었습니다.

Q6. 데이콘에 기대사항이 있나요?

PB. - I think DACON is an important platform. Companies generate vast amounts of data, but rarely do anything with it. I hope more companies will start to see the potential value of data and services like DACON, and start thinking what types of things they might want to solve using this data. Many things are possible.

DACON은 아주 중요한 플랫폼이라고 생각합니다. 기업들이 아주 많은 양의 데이터를 만들지만 거의 그걸로 아무것도 하지 않습니다. 저는 조금 더 많은 기업들이 데이터나 DACON과 같은 서비스의 가치를 알아봐 주기를 바라고, 생성된 데이터로 어떤 문제를 해결하고 싶은지에 대해 생각하기 시작하면 좋겠습니다. 많은 것들을 할 수 있다고 믿기 때문입니다.