'데이터 사이언스 빅데이터 해커톤' 대상, 우수상, 장려상 수상 / 빅데이터경영통계전공팀 | ||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
과학기술정보통신부 우정사업본부가 12월 20~21일 개최한 '2018 데이터 사이언스 빅데이터 해커톤' 대회에서 빅데이터경영통계전공 학생들이 참여하여 대상, 우수상, 장려상을 수상하는 쾌거를 보였다. 본 대회는 창의적 아이디어와 우체국이 보유한 다양한 데이터를 결합해 혁신적인 우정서비스 아이디어와 새로운 빅데이터 사업모델을 발굴하기 위한 것으로 일정 장소에서 정해진 시간 내에 진행하는 무박 2일 해커톤 방식으로 진행되었다. 다양한 전공의 대학생, 대학원생 및 데이터사이언티스트로 구성된 예선 참가 팀 중 서류심사를 통해 25개 팀 94명이 본선에 참여하였고 이 중 아이디어의 독창성과 사업화 가능성 등이 우수한 5개 팀이 최종 수상하였다. 대상을 수상한 '사랑보다 먼 우정보다는 가까운'(임필령(13), 전민재(13), 소민걸(13), 이유찬(14)) 팀은 '우체국 택배 물류 예측을 통한 스마트 우편함 위치 선정' 이라는 아이디어를 제시하였다. 구별 연령대별 인구 및 공휴일과 관련된 변수를 사용한 XGBOOST 모델을 통해 서울지역 택배량 예측에서는 1위, 경인 지역 택배량 예측에서는 2위를 달성하였다. 이를 바탕으로 '여성 1인 가구를 대상으로 한 스마트 우편함 위치 선정 및 사회 공헌형 재래 시장 물류 센터 설립'을 제안함으로써 높은 예측 성과와 함께 우정 사업본부가 사회적으로도 공헌할 수 있는 새로운 비즈니스 모델을 제시하였다. 'D&A' (김동규(14), 최영제(14), 임진혁(14), 황태용(14)) 팀은 '소셜 리스닝 및 배송 불안정 지수 생성을 통한 택배 서비스 발전 방안 제시' 라는 주제로 우수상을 수상하였다. 우체국 택배와 관련된 여러가지 텍스트 데이터와 구별 인구 데이터를 사용하여 LSTM, XGBOOST등 다양한 모델을 통해서 예측을 수행했으며, 경인 지역 택배량 예측에서 1위를 달성하였다. 뿐만 아니라 기존 택배량 예측 모델로는 수행할 수 없는 택배에 대한 대중의 관심도와 불만과 같은 감정을 조명하기 위해 소셜 리스닝 및 배송 불안정 지수를 산정하여 발표하였다. 우체국 보험 데이터를 바탕으로 'FT'팀(양현철(14) 외 1명)은 비대면 우체국 보험 상품 솔루션을 제시하여 장려상을 수상하였다. 대상을 수상한 임필령 학생은 "우정사업본부가 4차 산업혁명에 대비한 계획 중 하나인 스마트우편함에 관심을 가져 스마트우편함을 팀의 데이터 분석내용에 접목시킨 것이 대상 수상의 주요 요인이였다"며 "앞으로 빅데이터를 좀 더 깊이 공부하고 우체국의 물류혁신도 기대하겠다"고 소감을 밝혔다. 우수상을 수상한 황태용 학생은 "평소에 전공수업, 학회, 공모전에서 팀 단위로 프로젝트를 진행하며 다져진 팀워크가 무박 2일로 한정된 시간 속에서 진행되는 해커톤에서 발휘되어 좋은 결과를 가져올 수 있었다. 전공과 관련된 교과/비교과 활동을 통해 데이터 분석 지식을 비즈니스 문제와 연결하는 능력을 키울 수 있었던 것 같다."고 소감을 밝혔다.
|