한밭대는 지난 19일부터 21일까지 제주중문 롯데호텔에서 열린 대한전자공학회 2020년도 하계종합학술대회에서 전자공학과 석사과정 이영지 씨가 ‘인공지능 기반의 미생물 균총과 질병과의 연관성 예측을 위한 Data Augmentation 방법론’ 이란 주제로 우수논문상을 수상했다고 밝혔다.
최근 미생물이 질병과 면역력에 영향이 크다는 사실이 알려지면서 미생물 균총 기반의 건강관리가 주목받고 있으며 이에 따라 미생물 균총에 대한 연구가 증가하고 있지만 바이오와 의료 분야에서는 데이터가 부족하여 딥러닝에 적용하기 어렵다는 문제점이 있다.
이번 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존에 정형화된 데이터베이스를 기반으로 인위적인 변화를 주어 학습에 활용할 수 있는 데이터를 생성하는 데이터 증강 기법을 활용하여, 인공지능 기반의 미생물 균총과 질병의 연관성 예측을 위한 Data Augmentation 방법론을 제안하였다.
현재 질병과 미생물 분포와의 연구는 활발하게 진행되고 있으나 이영지 씨의 발표논문 분야는 사례가 적어 이번 연구결과가 아직까지 밝혀지지 않은 다양한 질병에도 적용될 수 있다.
전자공학과 이영지 씨는 “대부분의 Bio와 IT의 융합연구들이 Bio 관련 학회에서 대부분 발표가 되고 단순한 방법론 적용에만 한정돼 있어 융합연구에 진전이 없는 상황이 논문을 쓰게 된 동기”라며, “지도교수이신 이승호 교수님께 감사드리고, 이번에 수상한 논문을 계기로 Bio와 IT의 실용적인 융합을 통한 글로벌 산업화에 학계와 산업계의 공동연구를 확대하고 싶다”라고 포부를 밝혔다.
한편 이번에 수상한 우수논문상은 대한전자공학회에서 매년 주최하는 하계학술종합대회에서 국내 대학·대학원에 재학 중인 대한전자공학회 학생회원을 대상으로 최우수논문상 1편, 우수논문상 2편을 시상하는 권위 있는 상으로, 제출된 900여 편의 논문 중에서 2번의 엄격한 심사를 거쳐 선정되는 영광을 안았다.