정바름 기자
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| 수상 모습 (사진=대전대 제공) |
이번 해커톤은 지난 7~8월 온라인 예선을 통과한 6개 팀이 본선에 진출해 경합을 벌였다. 과학기술정보통신부 국책과제를 통해 ETRI가 개발한 '주문형 데이터 기반 네트워크 지능화 프레임워크(NIF)' 기술을 활용해 진행했다. 참가자들은 부산시 공공 망에서 수집된 고품질 데이터를 기반으로 한 트래픽 예측 모델을 제시하며 창의성과 실용성을 평가받았다.
김재운, 유덕현 학생은 두 가지 주제를 중심으로 본선에 참여했다. 첫 번째 주제에서는 네트워크 트래픽의 단기 변화를 예측하는 과제를 수행했다. 이를 위해 대규모 데이터의 상관관계를 분석하고 전처리 과정을 통해 불필요한 요소를 제거한 뒤, 예측에 유리한 형태로 데이터를 가공했다. 이러한 과정을 기반으로 효율적인 예측 모델을 개발해 향후 발생할 트래픽 최대치를 보다 정밀하게 추정하고, 실제 네트워크 자원 관리에 도움을 줄 수 있는 가능성을 보여줬다.
두 번째 주제에서는 네트워크 플로우의 특성을 조기에 식별하는 연구를 진행했다. 초기 몇 개의 패킷만으로 플로우의 지속 시간과 전송량을 미리 파악할 수 있도록 데이터를 구조화하고, 다양한 모델을 적용해 분류 성능을 비교·개선했다. 특히 데이터 가공과 전처리를 통해 정확도를 높였으며, 빠른 시점에 플로우 특성을 예측할 수 있다는 점에서 네트워크 운영 효율성을 향상시킬 수 있음을 입증했다.
김홍준 교수(대전대 컴퓨터공학과)와 홍용근 교수(대전대 AI 소프트웨어학부)는 "이번 해커톤 대회는 학생들이 실제 공공 데이터를 기반으로 한 AI 모델을 구현하며 산업적 활용 가능성을 검증할 수 있었던 값진 경험이었다"라며 "앞으로 학부생, 대학원생을 대상으로 다양한 산업 데이터셋을 활용하고 사회 문제 해결에 도움이 되는 교육을 강화하도록 하겠다"라고 말했다.
정바름 기자 niya15@
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