덕성여대 학부생 연구팀, 국제 SCIE 저널 게재

본문경제기업PR덕성여대 학부생 연구팀, 국제 SCIE 저널 게재수정 2026-06-17 22:38펼침기사를 읽어드립니다Your browser does not support theaudio element.0:00데이터사이언스학과, AI 기반 글로벌 보건 연구 성과…산모 사망률 예측.

교수자-학습자 콜라보 프로젝트 통해 비교과 기반 학부생 연구역량 입증.2025 교수자 학습자. (왼쪽부터) 이유림, 문영신, 이가은, 유시연.

(덕성여자대학교 제공)광고덕성여자대학교(총장 민재홍) 데이터사이언스학과 학부생 연구팀은 문지훈 교수의 지도 아래 대학교육혁신원 비교과 프로그램인 ‘교수자-학습자 콜라보 프로젝트’를 통해 AI 기반 산모 사망률 예측 연구를 수행했으며, 그 성과가 2026년 4월 15일 국제 SCIE급 학술지 Mathematics에 논문으로 게재됐다.이번 연구는 UN 지속가능발전목표(SDGs) 중 하나인 SDG 3.1 ‘산모 사망률 감소’와 연결된 글로벌 보건 문제를 인공지능과 데이터사이언스 방법론으로 분석했다는 점에서 의미가 크다.

학부생들이 비교과 프로그램을 통해 연구 주제를 발굴하고, 실제 데이터를 분석하며, 논문 작성과 학술지 게재까지 이어간 사례라는 점에서도 주목된다.연구에는 덕성여대 데이터사이언스학과 24학번 학부생인 유시연, 문영신, 이가은, 이유림 학생이 참여했다. 연구팀은 문지훈 교수의 지도 아래 산모 사망률 예측 연구를 심화해 「Missingness-Aware TabNet: Handling Structural Missing Data for the Interpretable Prediction of Global Maternal Mortality」 논문을 국제학술지 Mathematics에 게재했다.

해당 논문은 Mathematics 14권 8호 Article 1325로 게재됐다.광고연구팀은 결측 데이터가 자주 발생하는 글로벌 보건 데이터를 바탕으로 산모 사망률을 예측하고, 그 예측 결과를 설명할 수 있는 인공지능 모델을 제안했다. 특히 국가별 보건·사회경제 지표에서 나타나는 결측 현상을 단순한 오류가 아닌 각 국가의 통계 보고 체계와 보건 행정 환경을 반영하는 정보로 해석했다는 점에서 차별성을 보였다.

산모 사망률은 한 국가의 의료 접근성, 임신·출산 과정의 안전성, 여성 건강권, 보건 행정 역량, 사회경제적 불평등을 보여주는 핵심 지표다. 이번 연구는 AI와 데이터사이언스가 글로벌 보건 문제 해결과 데이터 기반 정책 수립에 기여할 수 있음을 보여준 사례로 평가된다.광고광고이번 성과의 바탕에는 덕성여대 대학교육혁신원의 InnoT 혁신교수법 연구모임과 교수자-학습자 콜라보 프로젝트가 있었다.

학생들은 연구 주제 탐색과 학술 발표 경험을 바탕으로 연구를 심화했으며, 이를 국제저널 논문 게재라는 성과로 발전시켰다.2026 교수자 학습자. (왼쪽부터) 문지훈, 윤소율, 김민진.

(덕성여자대학교 제공)후속 성과도 이어졌다. 데이터사이언스학과 25학번 윤소율, 김민진 학생은 2026학년도 1학기 교수자-학습자 콜라보 프로젝트를 통해 금융 시계열 예측 연구를 수행했으며, 문지훈 교수의 지도 아래 「2단계 결측치 보정과 하이브리드 딥러닝 기반 S&P 500 다음 거래일 종가 예측」 논문을 한국연구재단 우수등재학술지인 한국디지털산업학회지 31권 2호에 게재했다.광고문지훈 교수는 “이번 성과는 학생들이 수업과 비교과 프로그램에서 배운 지식을 실제 사회 문제와 산업 문제 해결에 적용한 결과”라며 “학부생들도 체계적인 지도와 적극적인 연구 참여를 통해 국제적 수준의 연구 성과를 만들어낼 수 있다는 가능성을 보여줬다”고 말했다.

덕성여대 관계자는 “이번 성과는 학부생 AI 연구역량 강화와 비교과 기반 연구성과 창출의 우수 사례”라며 “향후 AI 중심 교육체계 구축과 관련한 사업 제안 및 성과 확산 자료로도 의미 있게 활용될 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.덕성여대는 앞으로도 정규 교육과 비교과 프로그램을 연계한 학부 연구 지원을 확대하고, 학생들이 인공지능과 데이터사이언스를 바탕으로 사회문제 해결 역량을 키울 수 있도록 다양한 교육 혁신 프로그램을 지속적으로 운영할 계획이다.2025 교수자 학습자 'Missingness-Aware TabNet: Handling Structural Missing Data for the Interpretable Prediction of Global Maternal Mortality' 논문 초록.

(덕성여자대학교 제공)2026 교수자 학습자 '2단계 결측치 보정과 하이브리드 딥러닝 기반 S&P 500 다음 거래일 종가 예측' 논문 초록. (덕성여자대학교 제공)<이 기사는 대학이 제공한 정보기사로, 한겨레의 의견과 다를 수 있습니다>광고한겨레신문 신청하기오늘도 진실 보도를 이어가겠습니다.한겨레 저널리즘을 응원으로 지켜주세요한겨레 후원하기이 기사 어떻게 생각하시나요?

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