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숙명여대, 'AI·통계학습과 건강데이터 거버넌스' 학술대회

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AI 핵심 요약

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  • 숙명여대 창의융합연구소가 13일 AI 건강데이터 학술대회를 연다
  • 기조·주제강연서 건강데이터 분석과 데이터법 쟁점을 다룬다
  • 가명처리·재식별·투명성 등 책임 있는 활용방안을 논의한다

!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.

숙명여대, 건강데이터 분석 관련 최신 연구 성과 발표
AI와 통계학 활용에 따른 법적 책임 문제 제기
데이터 보호와 알고리즘의 투명성 필요성 강조

[서울=뉴스핌] 정태선 기자 = 숙명여자대학교 창의융합연구소가 인공지능(AI)과 통계학습을 활용한 건강데이터 분석과 데이터 거버넌스를 주제로 국내 학술대회를 연다. AI를 활용한 의료·건강데이터 분석이 빠르게 확대되는 가운데 데이터의 정확한 분석뿐 아니라 개인정보 보호와 법적 책임, 알고리즘 투명성 등을 함께 논의하는 자리다.

숙명여대 창의융합연구소는 오는 13일 오후 2시부터 5시까지 숙명여대 미래창조관 103호 AI센터에서 'AI and Statistical Learning for Health Data and Data Governance'를 주제로 '2026년 크리에이티브 컨버전스 반기 국내학술대회'를 개최한다고 밝혔다.

이번 학술대회에서는 AI와 통계학습을 활용한 건강데이터 분석의 최신 연구성과와 함께 데이터 수집·분석·공유 과정에서 요구되는 법적·윤리적 원칙을 다룬다. 인공지능·통계학·보건의료데이터·데이터법을 연결해 책임 있는 데이터 활용 방안을 모색하는 것이 핵심이다.

기조강연은 덕성여대 정보통계학과 김재희 교수가 맡는다. 김 교수는 'MEG 기반 동적 기능적 연결성 네트워크의 Hawkes Process 모델링'을 주제로 뇌자도(MEG) 데이터에 나타나는 시간적·동적 상호작용을 분석하는 통계적 방법론을 소개한다.

Hawkes Process는 사건이 발생한 뒤 추가적인 사건이 발생할 가능성이 어떻게 변화하는지를 모델링하는 방법이다. 이번 강연에서는 이를 MEG 데이터 분석에 적용해 뇌의 동적 기능적 연결성을 파악하는 접근법을 소개한다. AI와 통계적 모델링이 뇌과학과 건강데이터 연구에서 어떤 방식으로 활용될 수 있는지를 살펴보는 자리다.

[숙명여대 제공]

AI 활용이 늘면서 함께 커지고 있는 데이터법 문제도 주요 의제로 다뤄진다. 주제강연에서는 덕성여대 AI DynaInfo 연구소 박정인 학술연구교수가 'AI 시대 알아야 할 데이터법'을 발표한다. 데이터 수집과 분석, 공유 과정에서 발생할 수 있는 개인정보 보호 문제부터 데이터의 재산적 가치와 이용 권한, 데이터 거래·계약, AI 학습데이터 활용에 따른 법적 쟁점 등을 설명한다.

특히 AI 시대 핵심 과제로 떠오른 '투명성 의무'에 초점을 맞춘다. 데이터가 어디에서 수집됐는지, AI가 활용됐다는 사실을 어느 수준까지 공개해야 하는지, 자동화된 분석이나 의사결정 과정은 어디까지 설명해야 하는지 등을 짚는다.

데이터를 둘러싼 권리 관계에 대한 설명도 이어진다. 개인정보라고 해서 동의나 법적 근거 없이 자유롭게 활용할 수 있는 것은 아니며, 데이터에 경제적 가치가 있다는 이유만으로 언제나 독립적인 소유권이 인정되는 것도 아니라는 점을 구체적인 사례를 통해 설명할 예정이다.

연구 현장에서 자주 문제가 되는 개인정보의 가명처리와 재식별 위험도 다뤄진다. 여러 데이터를 결합하는 과정에서 발생할 수 있는 연결공격과 모자이크 효과, 연구데이터의 적법한 이용과 안전한 관리 등 데이터 분석 과정에서 연구자들이 유의해야 할 실무적인 내용도 소개한다.

학술대회의 연구발표 세션에서는 건강·사회문제에 고도화된 통계기법과 머신러닝을 적용한 연구들이 발표된다.

숙명여대 통계학과 석사과정 윤예빈 연구자는 'IPCW Weight Clipping을 통한 생존 분석 안정화'를 발표한다. 생존분석 과정에서 발생할 수 있는 가중치의 불안정성을 줄이기 위한 방법론을 다룬다.

이어 덕성여대 AI DynaInfo 연구소 김서윤 연구자가 'Double Machine Learning을 활용한 식품불안정이 우울에 미치는 효과 추정'을 발표한다. 머신러닝을 활용해 식품불안정과 우울 사이의 인과적 관계를 추정하는 연구다.

두 연구는 통계학과 AI 기술이 실제 건강 및 사회문제를 분석하는 데 활용되는 사례라는 점에서 주목된다. 단순히 데이터를 예측하는 것을 넘어 복잡한 건강 관련 요인 사이의 관계를 보다 정교하게 추정하는 것이 목표다.

이번 학술대회는 AI 기반 건강데이터 연구가 확대되는 과정에서 기술과 제도를 함께 바라봐야 한다는 문제의식을 담고 있다. 의료·보건 분야에서 축적되는 데이터가 AI 학습과 통계 분석에 활용되면서 연구 효율성은 높아지고 있지만 개인정보 침해와 재식별 가능성, 데이터 이용 권한, 알고리즘의 설명 가능성 등 새로운 과제도 커지고 있기 때문이다.

박정인 교수는 "인공지능과 통계학습을 활용한 건강데이터 연구가 확대될수록 분석의 정확성뿐 아니라 개인정보 보호, 데이터 이용의 정당성, 알고리즘의 투명성과 책임성도 함께 논의돼야 한다"며 "이번 학술대회가 통계학·인공지능·보건의료·법학을 연결하고 책임 있는 데이터 활용 방향을 모색하는 융합적 학술교류의 장이 되기를 기대한다"고 말했다.

학술대회는 무료로 진행된다. 인공지능과 통계학, 보건의료데이터, 데이터법 등에 관심 있는 연구자와 학생, 실무자 등이 참여할 수 있다. 참가 및 사전 신청과 관련한 자세한 사항은 숙명여대 창의융합연구소를 통해 확인할 수 있다.

windy@newspim.com

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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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