국민들의 안전한 이동을 위한 통찰력과 아이디어 도출이라는 목적 아래 개최된 국토교통 빅데이터 온라인 해커톤은 국토교통부의 주최로 약 두 달간 진행된 경진대회였습니다.

 추석 연휴을 앞두고 있던 때라 대국민 이동으로 인해 코로나19 확산이 우려되는 시점이었습니다. 이렇게 추석 연휴동안의 코로나19 확산을 방지하기 위한 인사이트를 도출한 팀들도 있었고 포스트 코로나 시대에 어떻게 고령자가 안전하게 이동할 수 있을지에 대한 아이디어 제시를 하거나 지역별로 코로나 위험지표를 제공함으로써 국민들이 안전하게 이동할 수 있도록 하는 길찾기 플랫폼을 제안한 팀도 있었습니다.

 그렇다면 이번 대회를 통해 국토교통부 장관상을 수상하게 된 ‘애플민트’, ‘알파’, 'COVID-1GINDA’, ‘야!퇴근이다’ 그리고 ‘ToMiddles’ 팀의 수상 소감을 한번 들어보겠습니다!

Q1. 장관상을 수상하게 되셨습니다. 수상을 진심으로 축하드립니다.

애플 민트 - 여름 내내 노력한만큼 좋은 결과가 있어서 기쁘고 뿌듯합니다. 분석 기회를 주신 주최측에 감사드리고 큰 상을 받은 만큼 더 열심히 공부하겠습니다.

알파 - 저희 팀은 코딩을 배운지 2개월도 되지 않은 팀원들로 구성되어 있어서 이번 해커톤 참가 자체가 큰 도전이었고, 또 대회 준비하면서 많이 배웠는데 예상치 못한 수상까지 하게 되어 너무 감격스럽습니다. 국토교통 해커톤 참여가 앞으로 데이터분석이나 빅데이터 공부를 함에 있어 큰 전환점이 될 것 같습니다.

출신 지역도 대학도 제각각인 저희 5명이 모여 평소엔 다뤄보기 힘든 대용량의 교통 데이터나 코로나19 데이터를 분석하고 안전한 지하철 이용방안에 대해 생각해볼 수 있는 기회를 마련해주신 주최측과 운영측에 감사의 인사를 전합니다.

야!퇴근이다 - 퇴근 이후 밤잠과 주말을 반납하며 시간을 갈아넣었던 노력이 헛되지 않았던 것 같습니다. 좋은 대회 개최해주시고, 이렇게 큰 상을 주신 관계자분들께 감사 인사 드립니다. 부족한 면도 많았고, 회사원 신분이라 시간을 많이 내기도 어려웠는데 함께한 팀원 덕분에 제한된 시간을 훨씬 효율적으로 사용할 수 있었던 것 같습니다. 함께한 팀원에게도 감사드립니다.

Q2. 이번 경진대회에 참여한 동기는 무엇인가요?

ToMiddles - 공부한 내용을 실제 데이터에 적용시킴으로써 한층 더 성장할 수 있는 기회를 얻고자 하였고, 다른 대회들중에서도 국도교통 빅데이터 해커톤이 일상생활과 밀접하게 맞닿아 있는 '교통'을 주제로 했다는 점에 이끌려 참여하게 되었습니다.

알파 - 파이썬을 배운지 한달도 되지 않은 저희도 참가할 수 있는 가장 적합한 대회라 참여를 하게 되었습니다. 또한 평소 교통데이터에 관심이 많았을 뿐더러 평소 접하기 힘든 코로나19 관련 데이터가 제공되었기 때문에 참여했습니다.

COVID-1GINDA - 앞서 말한 분석을 하며 느끼는 흥미들을 단순히 저의 재미만을 넘어서 사회에 도움이 되는 쪽으로 진행을 하면 정말 좋겠다라고 막연히 생각만 하고 있었습니다. 그러던 중 데이콘에서 '국민들의 안전한 이동을 도모하라'는 주제를 가진 온라인 해커톤을 개최하였고 관심을 갖고 있던 중 친하게 지내던 형이 "공모전 하나 해야지"라는 말에 해당 해커톤을 제시하였고 그 후 팀을 꾸려 밤낮없이 열심히 준비한 게 좋은 성과를 거두었던 것 같습니다.

Q3. 데이터 분석에 관심을 가지게 된 계기나 데이터 분석 일을 하게 된 이유가 있다면 무엇인가요?

알파 - 코로나19 이후 AI,사물인터넷과 같은 4차산업혁명 기술과 챗봇, 하이브리드 미팅과 같은 언택트 기술의 중요성이 대두되면서 데이터 분석 공부의 필요성을 느꼈기 때문입니다. 또한 제가 향후 취업하고자 하는 분야에서 통신, 카드, 소셜데이터에 기반한 관광 정책이 늘어남에 따라 빅데이터 분석 및 시각화 국비교육을 2개월 정도 들었습니다.

COVID-1GINDA - 제가 다니고 있는 아주대학교 e-비즈니스학과이터 애널리틱스 - R통계라는 과목이 있는데 해당 과목에서 R이라는 프로그램을 접하게 되었고 R로 다양한 사회현상 분석을 하며 데이터 분석에 흥미를 느끼게 되었습니다. 단순하게 성적을 받고 끝내는 것뿐만 아니라 사회현상, 예를 들면 2020년도의 자동차 판매량을 회귀모델을 세워 예측해보는 것들은 이전까지 느껴보지 못한 새로운 경험이었습니다. 그런 것들이 누군가는 지루해보일 수 있어도 저는 정말 흥미있었고 그 쪽으로 좀 더 전문적으로 배우기 위해 앞으로 남은 대학 강의 커리큘럼을 짜두었습니다.

야!퇴근이다 - 대학 시절 한 데이터 분석 컨설팅 회사 관계자의 특강을 듣고, 데이터 기반 의사결정에 매력을 느꼈습니다. 단순히 직감이나 짧은 경험 등에 의거해 의사결정하는 것이 아니라 방대한 데이터를 활용해 의사결정을 최적화하는 과정이 매력적으로 다가왔습니다.

Q4. 대회에 참여 중 어려운 점이 있었나요?

애플 민트 - 휴게소의 밀집도를 예측하는 모델을 구축하기 위해 데이터셋을 가공하는 과정이 매우 까다로워 힘들었던 기억이 있습니다. DSRC 원시 데이터만을 활용하여 개별 차량의 경로, 밀도 교통량, 휴게소 이용 여부 등을 계산해야 했는데 코드를 어떻게 짜야 할지 막막하고 힘들었지만 여러 논문과 자료를 참고하면서 차근차근 진행한 덕분에 잘 마무리할 수 있었던 것 같습니다.



알파 - 저희 팀은 유동인구와 서울 지하철 데이터를 중심으로 분석을 했는데 저희가 예상했던 결과와 다른 구나 역이 추출될 때마다 신기했고 그 원인을 다른 공공데이터를 바탕으로 찾아보는 과정이 즐거웠습니다. 또한 서울시 지하철을 이용하면서 각 역 별 데이터 분석 결과가 떠오를 때마다 잡지식이 늘은 것 같아 뿌듯했습니다.

Q5. 이외 더 하고 싶은 말이 있으신가요?



ToMiddles - 대회를 통해 프로그래밍적 기술, 노하우, 협업 시 가져야할 태도 등 많은 것을 배울 수 있었습니다. 좋은 기회 주셔서 감사하고, 앞으로도 꾸준히 나아가는 투미들쓰 팀이 되겠습니다!