Page 13 - 송도고등학교 수학일보 제5호
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SONGDO HIGH SCHOOL                                                                                             13




               통계를 이용한 사례
                수학 통계는 의료분야 발전에 절대적인 영향을 많이 끼쳤다.

                그 예시로 나이팅게일이 간호사로 일했던 크림전쟁을 들 수 있다. 전쟁 중 입원하는 사람의 부상, 질병, 사망의
               수를 통계 분석하였고, 전투 중 죽는 사람보다 전염병으로 죽는 사람이 더 많았다고 한다.

                당시 콜레라로 아프리카에서 약 2000명이 사망하였는데, 미국의 한 연구팀이 콜레라의 확산경로를 위생상태, 백신접종, 항생제 치료
               등 여러 가지 조건을 포함하여 예측 수학 방정식 만든 후 시뮬레이션을 돌려본 결과, 콜레라로 인한 사망자 수는 31명에서 9명으로, 감염

               자는 절반으로 주는 놀라운 결과가 나왔다고 한다.
                이 외에도 아픈 사람과 아프지 않은 사람이 유전자를 비교하여 어떻게 다른지를 다중비교라는 통계법을 통해 암 유발 유전자를 밝혀냈으

               며, 통계법을 이용하여 인간 게놈 프로젝트를 실행했다고 한다.



               초음파 검사
                초음파 검사는 장기의 구조와 움직임까지 관찰할 수 있는 검사 방법이다. 초음파 검사를 할 때 사용되는 스페클 레이저가 사용되는데,

               이 스페클 레이저가 거친 면을 반사하면 작은 반점이 나타난다고 한다. 이러한 작은 반점들은 신체부위마다 다른 형태로 나타나 오류를
               유발한다. 이 때문에 검사대상의 정확한 측정이 어려워지고, 자동화 성능을 요구하게 되었다. 딥 러닝이라는 인간이 사물을 구분하는 정

                                                  보처리방식을 모방하고 컴퓨터가 사물을 분별하도록 기계를 학습하는 기술을 이용하여 초음파
                                                  영상 촬영 스페클을 구분하는 데이터를 축적했다고 한다.

                                                    허프 변환은 이미지 또는 여상 속에서 주요 특징 요소를 찾는 딥 러닝 미분을 기본으로 하는 것
                                                  이다. 어떠한 점을 지나는 모든 직선들을 살펴보는 것인데, 직선의 기울기와 y절편을 살펴보고

                                                  다른 점들을 지나는 기울기와 y절편을 이용하여 공통 직선을 찾는 것이 아이디어이다. 즉, y=ax
                                                  로 표현된 직선을 점으로 표현하여 컴퓨터가 이해하기 쉽도록 한 것이다. 이를 통해 초음파 검사

                                                  를 할 때 생겨나는 작은 반점을 찾아 제거할 수 있었다.
                                                                                                             (NOM 1학년 진유영 기자)






                                       4차 산업 혁명, 수학이 힘이다.






                4차 산업 혁명은 2016년 1월 스위스의 다보스에서 열린 세계경제포럼(World Economic Forum)을 통하여 전 세계에 알려지게 되었

               다. 인공지능과 빅데이터 기술이 발달하여 인류의 삶의 질이 획기적으로 개선된다는 것이 4차 산업 혁명의 핵심 내용이었다. 이 후 우리
               나라의 정부 대학 및 기업은 AI와 빅데이터 기술개발을 위한 정책과 투자를 계속적으로 이어오고 있다.

                하지만 국내 AI 기술은 미국 등 이 분야의 선진국에 비해서 많이 뒤쳐져 있는 것이 현실이다. 4차 산업혁명에 필요한 AI기술 격차를 줄
               이기 위한 다양한 노력들이 진행되었지만 그 동안 소프트웨어 프로그래밍에 기반한 국내 AI 기술발전은 최근 한계를 보이고 있다. 미국,

               일본 등의 AI 기반 기업의 다양한 서비스 및 시스템에 우리 기업은 제대로 경쟁하지 못하고 있는 실정이다.
                이 분야의 전문가들은 인간 사회에 적용될 수 있는 고도의 AI 기술 산업에서 발생되는 핵심 문제를 해결하기 위해서 미적분, 대수

               학, 확률, 통계 등 수학의 도움이 절실하다고 주장하고 있다. 세계적인 경제 잡지인 포브스(Forbes)의 그레고리 페런스턴(Gregory
               Ferenstein)의 기고에 의하면 미국의 AI 프로그래밍 교육에서 미적분과 대수학이 반드시 포함되고 있음을 밝히고 있다. 이에 비하여 국

               내 AI 소프트웨어 분야에서는 C, Java, R, Python 등의 컴퓨터 언어에 치중하고 있다. 물론 AI 산업 발전을 위하여 코딩은 반드시 필요
               한 능력이지만 인간의 삶의 질을 직접적으로 높일 수 있는 고급 AI 기술의 개발을 위해서는 수학의 도움이 반드시 필요한 상황이 되었다.

                국가 산업 발전을 이끌 수 있는 고급 AI 기술 개발을 위해서는 AI 기술 분야의 개발자를 대상으로 한 수학에 대한 체계적인 교육이 시급
               한 상황이다. 다행히 9월에 시작하는 카이스트, 고려대, 성균관대의 AI 대학원에서는 입학 단계부터 입학 후 교육 과정에 걸쳐 미적분, 대

               수학, 확률, 통계에 대한 체계적인 교육이 진행될 것으로 알려졌다. 이를 통해 국내 AI 기술이 선진국과 대등하게 발전할 수 있는 계기가
               되기를 기대해 본다.

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