Transcript 빅데이터 과학, 산업의 축으로 급부상

『산업수학 문제헌터 발대식』
산업수학의 축
빅데이터 수리적 분석과 활용
2015. 8. 17
발표자 : 임 용 도 (성균관대학교)
빅데이터 과학
<빅데이터 과학, 산업의 축으로 급부상>
▪ 2012년 세계 경제 포럼: 떠오르는 10대 기술 중 그 첫 번째를 빅 데이터 기술 선정
▪ 지식경제부 R&D 전략기획단: IT 10대 핵심기술 가운데 하나로 빅 데이터를 선정
▪ 2014년 삼성전자 미디어솔루션센터 산하 `빅데이터 센터’ 신설
▪ 2014년 `국방통합데이터센터령’
▪ 2014년 KT `빅데이터 센터’ 신설
▪ 2015년 5월 `강원도 빅데이터 산업의 요람’ 강원 창조경제 혁신센터 설립
▪ 미래인터넷과 빅데이터: `미래네트워크 2020 포럼’
▪ 빅데이터 산업의 대형 축, 비정형 데이터 보호 기술 시급
▪ 2014년 `산업인터넷, 21세기 산업혁명을 이끌다’: GE코리아
산업수학의 축
▶ 논리/ 수리적 사고: 수리적 모델링과 알고리즘 개발
• 빅데이터 솔루션의 핵심
• 니즈에 맞는 알고리즘을 수정 및 창조할 수 있는 수리해석 인력 요구
- 기계학습법, 효율성/정확성 요구
- 산업 인터넷(Industrial Internet)의 등장
- 기존 통계학 기반 데이터 기법의 한계 극복
▶ 데이터 기반 산업수학분야: 빅데이터 기법이 중요 해결 방안으로 급부상
• (빅)데이터 기반 수리생물, 금융수학, 암호/보안 등 산업수학 전 분야
• 산업수학 분야에 새로운 방법론과 사고의 전환을 제시
• 산업수학 대중화 기여
산업수학의 축
▶ 다양한 빅데이터 솔루션의 수학 이론들
• 행렬해석/분해법 및 계산법, 행렬 최적화, 행렬 다양체: MDA
• (대수적)위상수학, 거리 기하학: TDA
- 거시적 그리고 국소적 특징들을 파악
- 데이터 형태의 시각화, 감성과 직관도 활용
• 조합/그래프론, 조합적 최적화, 확률(과정)론
• 리만 기하학: K-means, Geometric BCI
• 모든 순수수학 분야 중요: 창의성, 한계극복, 돌파구
▶ 산업수학 난제 및 유망상품개발 수요 현황
• 금융경영, 보건의료, 국토건설교통물류
• 재난안전, 정보보안, 에너지환경, 농림수산
• 국방우주, 선도산업, 문화생활
▶ “전문화된 교육 프로그램 개발”이 수학계에 긴급히 요구
사업단 별 연구문제
▶ 서울대(TDA)
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뇌과학: 뇌파 분석을 통한 뇌 관련 질병 분석 및 예측
유전공학: 특정 질병관련 유전자의 조합에 관한 연구
통신: 통신데이터를 통한 사회현상 분석과 선도그룹 발견
설문조사 데이터분석: 지난 10년 간 국내의 병원에서 수집한 데이터를 통한
질병과 생활습관과의 관계성 조사
▶ Unist
• 한글 뉴스에 대한 새로운 클러스터 방법의 개발과 응용
• 사회적 적대 및 소외에 대한 행위자 기반의 수리모형 개발
• 주요도시 교통 네트워크를 활용한 구조적 해석
▶ 성균관대(MDA)
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전투기 수리부속 수요예측 모형 개발
보험 종합솔루션 시스템 개발
질병관리본부 에이즈종양바이러스 분석
치매진단 앱 개발
MDA & TDA 프로그램
MDA(성균관 대학교)
기초
석사
박사
학부
⦁실해석학
⦁고급대수학
⦁대수적 위상수학
⦁고급수치해석
⦁리만 다양체
고급
⦁데이터다양체및 거리기하학
⦁수치 최적화
⦁Data Mining 1
⦁확률과정론
⦁조합적 최적화
⦁텐서 분해론
⦁Numerical Linear Algebra
학부 수학과목 65학점 이상 수강
선형계획법, 수학적 모델링
확률론, 수리통계, 수치해석
심화
⦁캡스톤 디자인*
⦁Data Mining 2
⦁조합적 행렬론
⦁산업수학 특강
⦁금융데이터 해석
⦁계산복잡도
Python 언어 필수
TDA(서울대학교)
<Applied Topology and Combinatorics>
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Simplicial homology theory
Combinatorial Laplacians for computing betti numbers
Persistent homology and persistent harmonics
Mapper: lenses and metrics
Data processing methods (Flat Construction)
Centralities in networks
- 추천 선행과목: 학부 수준의 위상수학, 조합론, 통계학
인력양성
▶ 순수수학, 수학의 힘: 고급 전문인력 양성의 핵심, 수리해석 데이터 전문가 (석/박사급) 배출
깊이 있는 수학적 이론 지식과 도전 및 창의성을 겸비한 우수 학부·대학원생의 참여 및 육
성
• 주입식 교육법에서 탈피, 학생 스스로 탐구, 문제 파악 및 해결 노력
• 강력한 동기부여를 제공할 수 있는 바탕마련과 지원 프로그램 개발이 최우선
- 성균관대학교 빅스 그룹 (자율형 스터디 그룹: 대학원생 7명, 학부생 12명)
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▶ 데이터 해석 경험: 산업체 인턴쉽, Open School 등 참여
• 2015년 7월 13일~7월 24일: MDA Open School, 성균관 대학교
• 2016년 7월 17일~7월 30일: MDA Open School, 성균관 대학교 (전국 규모 100여명, 무료)
▶ 기초적 데이터 수리해석 강의록 개발: 학부 2~3학년용/선행대수학 기반
• NIMS와 공동 추진 예정
▶ 연구논문중심 탈피: 현장경험(성과도출), 현장 이론습득 중심, 수학의 힘 경험
감사합니다