글로벌 중심대학 도약 선언 부산대학교가 내년 개교 80주년을 앞두고 국제화 비전을 선포한다.부산대학교는 2일과 4일 미국 명문대학 출신 학생과 연구자 등이 참석한 가운데 ‘Global Connections for the Future’라는 슬로건을 내걸고, 부산대학교 국제화 비전 선포식과 함께 국제 아카데믹 포럼, 특강, 문화 교류 행사 등 대규모 글로벌 행사를 개최한다고 밝혔다.이번 행사는 대학의 국제화 전략과 비전을 내·외부에 널리 공유하고, 국내외 유수 인사들과의 교류를 통해 글로벌 네트워크를 확대하는 것을 목표로 한다.특히, 이를 위해 이번 행사 기간 중 하버드대학, MIT 등 미국 명문대학 및 Meta, MS, Google 등 글로벌 기업 출신의 학자·연구자, 학생 등 230여 명이 대거 부산대를 방문해 학술교류와 문화행사를 함께 진행한다.부산대 국제화 비전 선포식은 오늘 오후 4시 30분 교내 대학본부 3층 대회의실에서 개최된다.이 자리에는 최재원 부산대 총장을 비롯한 부산대 구성원과 박형준 부산광역시장, 김석준 부산광역시교육감, 배상훈 국립부경대학교 총장, 박수자 부산교육대학교 총장, 레베카 김(Rebekah Kim, 하버드대 교목) SOH(The Seed of Hope Foundation) 대표 등 국내외 주요 인사들이 참석한다.이번 국제화 비전 선포식에서는 ‘Global Excellence through Innovation’라는 목표 아래 부산대가 추진하고 있는 이 같은 △교육 혁신 △연구 혁신 △사회적 혁신이라는 세 가지 핵심 전략이 소개된다. 최재원 부산대 총장은 개회사를 통해 “교육 혁신은 시간과 공간의 제약을 극복하는 AI·XR 기반의 하이브리드 교육체계를 통해 스마트 학습환경을 실현하는 것”이라며 “연구 혁신은 RISE 사업을 중심으로 지역과 함께하는 연구 생태계를 구축하고 산학연 협력을 고도화하는 전략”이라고 설명했다.이어““사회적 혁신은 부산시, 산업계, 교육계, 시민 등 지역사회와의 긴밀한 협력체계를 구축해 글로벌 허브로서의 지속 가능한 지역 발전에 기여하는 것”이라고 덧붙였다.선포식이 진행되는 오늘 포럼도 예정돼있다. 이날 포럼은 △‘Generative AI: 생성형 인공지능의 기술 발전과 사회적 영향’이라는 주제를 시작으로, △AI for Science: 과학 연구에 있어 인공지능의 혁신적 활용 △Big Data in Health: 헬스케어와 공공보건 분야에서의 빅데이터 분석 △Personalized Medicine for Cancer: 정밀의학을 통한 암 치료의 진화 등 4가지 주제로 각각 대학본부 3층 대회의실과 물리관 등에서 진행돼 학문 간 융합과 공동연구로의 확장 가능성을 모색한다.2일 포럼에 이어 메타, 노스이스턴대학 출신 학자 등 아카데믹 포럼의 일부 연사들은 4일 오후에도 교내 공과대학과 부산대병원에서 AGI(생성형 인공지능), 데이터 융합, 딥러닝을 활용한 의학 발전 등에 관한 내용으로 별도의 특강을 진행한다.이번 특강은 교수진뿐만 아니라 학생, 연구자, 의료진 등 다양한 구성원이 참여할 수 있도록 개방된다.이창환(물리학과 교수) 부산대 국제처장은 “이번 국제화 비전 선포식 및 국제 행사를 계기로 부산대는 글로벌 네트워크의 중심에서 혁신을 이끌어 갈 계획”이라며 “특히 학문과 연구, 문화 전반에 걸쳐 글로벌 네트워크를 확장하고 미래 사회를 선도할 혁신 동력을 확보해 나가겠다”고 말했다. 출처: https://digitalchosun.dizzo.com/site/data/html_dir/2025/06/02/2025060280098.html

부산대는 APRU(환태평양대학협회)와 공동 주관해 ‘2025 APEC 교육장관회의’ 공식 연계행사인 「APEC 대학 리더스 포럼(AULF)」을 5월 12일과 13일 제주국제컨벤션센터(ICC JEJU)에서 개최했다. 이번 포럼에서는 아시아-태평양 지역의 주요 대학 총장단과 교수, 글로벌 기업 관계자들이 대거 참석한 가운데, 인공지능(AI)을 활용한 고등교육 혁신 및 기후변화, 보건, 에너지 등 아태지역 주요 현안 해결 방안에 대한 논의가 이뤄졌다.주제는 ‘Leveraging AI in Higher Education to Address Asia-Pacific Challenges(아시아-태평양 문제를 다루기 위한 고등교육에서의 AI 활용)’로, 참가자들은 AI 기반 교육모델을 통한 고등교육 혁신과 지속가능한 사회 문제 해결에 대해 다양한 시각을 공유했다. 참석자에는 교육부 박성민 기획조정실장, APRU 토마스 슈나이더 사무총장, 부산대 최재원 총장을 비롯해 미국, 호주, 말레이시아, 중국 등 세계 유수 대학과 구글, 마이크로소프트, 엘스비어, 화웨이 등 글로벌 기업의 리더들이 포함됐다.환영사에서 박성민 실장은 “AI는 고등교육 혁신과 포용적 성장의 핵심 기술”이라며 APEC 회원국 간 협력을 강조했고, 에두아르도 페드로사 APEC 사무국장은 AI의 윤리적 활용과 디지털 격차 해소를 언급했다. 최재원 총장은 “AI는 사고와 사회 시스템까지 변화시키는 핵심 기술”이라고 강조하며, 부산대가 글로벌 AI 인재 양성과 공동연구 협력을 주도해 나갈 뜻을 밝혔다. 슈나이더 사무총장은 AULF가 APEC 의제 발전에 기여하는 중요한 플랫폼임을 언급했고, 교육부와 이번 행사를 주관한 부산대에 감사패를 전달했다.이번 포럼은 기조연설과 함께 5개의 세션으로 구성돼 디지털 격차 해소, AI 인재 양성, 윤리적 활용 등 다양한 주제를 다뤘다. 특히 개발도상국의 AI 활용 사례, 기후 및 보건 분야에서의 적용, 고등교육에서의 LLM 도입 방안 등 구체적 논의가 이어졌다. 부산대 송길태 교수는 AI를 활용한 맞춤형 교육 구현을 위해 인프라와 데이터 활용 기반 마련의 중요성을 강조했다.행사 후 진행된 갈라디너에서는 참가자 간 네트워킹이 활발히 이뤄졌고, 이번 포럼을 계기로 APRU 회원대학 간 협력 강화 의지를 다지는 자리로 마무리됐다. 부산대는 2021년 국내 대학 6번째로 APRU 회원으로 가입한 이후 세계 명문대들과의 협력을 지속해 왔으며, 이번 AULF를 성공적으로 주관해 국제적 위상을 한층 높였다는 평가를 받고 있다.* 사진: 「APEC 대학 리더스 포럼(AULF)」 개최 모습. 위_행사 기념촬영 / 가운데_최재원 총장 환영사, APRU 토마스 슈나이더 사무총장 교육부·부산대 감사패 전달 / 아래_행사장 전경.* 영상: PNU뉴스 바로 보기 https://youtu.be/Qbg1I65lytA?si=YvJU5jVHEREXFYkq출처: https://www.pusan.ac.kr/news/CMS/Board/Board.do?mCode=MN001 mode=view board_seq=1503086 temp_data1=943 news_ho=943

AI로 그리는 부산의 미래, 4개 고교 학생들 창의력 뽐니다. [교육연합신문=황오규 기자] 【대상_ BE팀】부산의 고령자와 치매 환자의 기억의 소실 문제 해결 (부산센텀여고 이다인, 대광고 이성민, 부산동성고 김근오, 부일전자디자인고 배재성) 지난 5월 9일 부산대학교 인공지능융합연구센터와 지역혁신역량교육연구센터가 주최하고, 남녀 일반고인 부산동성고, 부산센텀여자고와 특성화고인 대광고, 부일전자디자인고가 공동 주관하는 '2025 BOA(Busan On AI) 청소년 챌린지, 청소년의 상상력이 켜는 도시, 부산의 미래' 행사가 개최됐다. 이번 행사를 위해 4개 고교는 부산대학교 인공지능융합연구센터 및 지역혁신역량교육연구센터와 수개월간 긴밀히 협력하며 기획 회의, 프로그램 개발, 사전 교육 콘텐츠 제작 등을 공동 추진했다. 특히, 두 센터는 AI 이론 교육뿐 아니라 실제 지역 문제 해결 중심의 실습 커리큘럼을 개발해 참여 학생들의 몰입도를 높이는 데 기여했다. 이날 대상의 영예는 ‘부산의 고령자와 치매 환자의 기억의 소실 문제 해결을 위한 해결책’을 제시한 BE팀이 차지했고, 최우수상은 ‘주차장 자리 부족 문제 해결책’을 제시한 Park in팀(부산센텀여고 서해나, 대광고 김준오, 부산동성고 임준서, 부일전자디자인고 박민제), ‘부산의 지리적 특성에 의해 발생하는 교통체증 해결책’을 제시한 FLOWBUSAN팀(부산센텀여고 임유진, 대광고 김누리, 부산동성고 이도훈, 부일전자디자인고 박환희)이 차지했으며, 우수상은 우천 시 사용 가능한 휴대용 빗물털이(보관함) 제품을 제작한 레인프리팀(부산센텀여고 노은, 대광고 강승우, 부산동성고 구재우, 부일전자디자인고 남현수), 해양쓰레기 재활용 문제 해결책을 제안한 Blue Piece팀(부산센텀여고 이지유, 대광고 김규빈, 부산동성고 안치원, 부일전자디자인고 이유준), 플라스틱을 재활용해 환경을 지키며 쓰레기로 부산을 상징하는 제품을 만들어 부산을 홍보한 EcoWave팀(부산센텀여고 양정민, 대광고 박시현, 부산동성고 전준현, 부일전자디자인고 심승우), 청년 일자리 부족 문제 해결을 제시한 부기팀(부산센텀여고 이윤서, 대광고 장예원, 부산동성고 손석준, 부일전자디자인고 허주현)이 차지했다. 【최우수상은 ‘주차장 자리 부족 문제 해결책’을 제시한 Park in팀 】【우수상은 우천 시 사용 가능한 휴대용 (빗물털이, 보관함)제품 제작한 레인프리팀】 부산대학교 AI 대학원 송길태 교수 부산대학교 AI 대학원 송길태 교수는 “이번 행사는 '과기부 인공지능융합혁신인재양성' 사업 지원을받아 지역 산업과 연계한 융합형 AI 석박사 인재를 양성하고 있으며, 지역 사회 문제 해결을 위한 다양한 산학연 협력 기반 연구를 수행하고 있다.이번 챌린지를 통해 우리 미래 사회의 주역이 될 고등학생들에게 우리 지역 사회의 문제를 해결할 수 있는 최신 AI/디지털 기술을 탐구할 수 있는 기회를 주고, AI가 불러올 사회 변화에 대비해 고교학점제와 연계한 맞춤형 진로를 고민해 볼 좋은 기회를 제공하였다는 데서 그 의의가 크다고 할 수 있다.”라고 행사의 취지를 밝혔다. 부산동성고등학교(교장 김희석)는 이미 2024년에 부산대학교 AI 대학원과의 MOU 체결을 통해 'AI 과학융합 작품 발표회'를 성공적으로 개최한 바 있다. 특히 AI 기반 보이스 피싱 탐지 시스템, 부산 관광 챗봇, 리튬이온 배터리 수명 예측 시스템 등 다양한 프로젝트에서 우수한 성과를 거두었다. 또한, 2025년 제24회 부산과학축전에서는 '직진반사! 미로탈출+재귀반사', 'AI 알고리즘! 개성 캐리커처 톡톡' 부스를 성공적으로 운영해 부산 지역 과학 및 인공지능 교육 활성화에 크게 기여하고 있다. 특히 이번 행사 당일, 부산동성고의 코딩 동아리 학생들은 ‘지역 홍보 기반 창업 아이템 굿즈 제작 체험 부스’를 운영했다. 이 부스는 참가 학생들이 생성형 AI 프로그램을 활용해 탄생된 부산 홍보 로고나 캐릭터 이미지를 에코백, 티셔츠, 머그컵 등의 굿즈에 직접 프린팅해 보는 창의적인 체험 활동으로 진행 인기를 끌었다. 본 행사에 참여해 수상까지 한 2학년 이O훈 학생은 “저는 평소 문제 해결에 인공지능을 사용하는 것에 대해 부정적인 입장이었다. [부산동성고등학교 김희석 교장과 학생들] 하지만 제한적인 짧은 시간 내에 최종작품을 완성도 높게 만들기 위해서는 AI의 사용이 필수 불가결한 일이고 이를 부정적인 요소로 보기보다 효율적 문제 해결을 위한 도구로 사용할 수 있음을 깨달을 수 있는 계기가 되었다. 그리고, 이렇게 짜여진 서비스에 대해 대중 앞에서 발표하니 우리의 삶이나 비지니스에서 이미 인공지능이 우리들의 생활에 스며들었음을 실감할 수 있는 소중한 경험이었다.”라고 참여 소감을 밝혔다.김희석 교장은 “부산동성고등학교는 2025년 ‘AI정보교육 중심학교’, ‘디지털기반 교육혁신 선도학교’로 지정돼 작년에 이어 인공지능과 관련된 다양한 활동을 지속적으로 수행 및 심화하고 있으며, 올해부터 전면 시행되는 고교학점제와 함께 AIDT(디지털교과서) 기반 수업을 통해 학생 맞춤형 진로 탐색과 디지털 학습 경험을 강화하고 있다”고 밝혔다. 【지역 홍보 기반 창업 아이템 굿즈 제작 체험 부스 운영 모습】 이어 “이번 챌린지를 통해 학생은 물론 지역사회가 AI에 더욱 관심을 가지고 참여하는 기회가 되기를 기대하며, 학생들이 AI 기술을 활용해 창업 아이디어를 실제 결과물로 만들어 보는 경험은 창의적 문제해결 능력, 협업 능력, 디지털 소양을 종합적으로 기를 수 있는 소중한 기회가 될 것”이라고 강조했다.이번 챌린지는 단순한 경진대회가 아닌 산학협력 기반의 AI 교육 모델을 시도하는 모범 사례로 평가받고 있으며, 이번 챌린지를 시작으로 행사를 주관한 4개 학교는 지속적인 인공지능 관련 활동을 공동으로 추진하며 학교 간 장점을 살려 연합 프로젝트 실시, 성과 발표, 지역사회 연계 활동 등 다양한 AI 기반 교육 활동을 지속적으로 협업해 나갈 예정이다. 【부산센텀여고 이진섭 교장과 학생들】 부산센텀여자고등학교(교장 이진섭)의 과학중점반 학생들이 지난 5월 9일 열린 ‘BOA(Busan On AI) 청소년 챌린지’에서 높은 학습 능력과 전문성을 바탕으로 창의적 문제 해결력과 뛰어난 협업 역량을 발휘했다고 밝혔다. 이번 행사에서 과학중점반 학생들은 지난 5월 7일부터 8일까지 진행된 사전 비대면 교육에서 인공지능의 기본 원리를 배우고, 대형 언어 모델 및 이미지·음성 생성 모델을 활용한 실습을 통해 AI 기술의 다양한 적용 가능성을 탐색했다. 이어 5월 9일 부산대학교에서 진행된 대면 행사에서는 4개 고교 학생들과 팀을 이루어 비즈니스 모델 캔버스(BMC) 모형을 기반으로 아이디어 구체화, 숏츠(Shorts) 영상 제작, 발표 자료 작성, 현장 발표 등 전 과정을 수행하며 창업 아이템 기획 배경, 타겟 시장, 제품 특징 등을 효과적으로 발표했다. 이 과정에서 과학중점반 학생들은 그동안 과학·수학 및 정보 분야에서 쌓아온 탄탄한 기초 학력, 탐구·실험 중심의 학습 경험, 과학 프로젝트 활동에서 키운 팀워크와 소통 능력, 디지털 리터러시 및 자기 주도적 학습 역량을 십분 발휘했다. 그 결과, 다른 학교 학생들과의 협업 속에서 주도적인 역할을 수행하며 부산의 고령자 및 치매 환자의 기억 소실 문제 해결을 위한 창의적 아이디어를 제안하는 등 높은 수준의 과학적 사고력과 AI 기술 이해도를 지역 사회 문제 해결에 효과적으로 접목했다. 이번 챌린지는 부산센텀여자고등학교 과학중점반 학생들에게 진로·진학에 대한 동기를 부여하고, 성취 경험을 생활기록부 및 포트폴리오로 연계할 수 있는 소중한 기회가 됐다. 특히 창업 아이디어를 가상으로 상품화하는 경험을 통해 창업 마인드를 함양할 수 있었다. 학교 측은 앞으로도 학생들이 다양한 분야에서 역량을 발휘할 수 있도록 지속적으로 지원할 계획이다.【부일전자디자인고 박찬권 교장과 학생들】 부일전자디자인고등학교(교장 박찬권)는 부산대학교 인공지능융합연구센터와 지역혁신역량교육연구센터가 주최하고, 부산동성고, 부산센텀여자고, 대광고, 부일전자디자인고와 공동으로 주관하는 ‘2025 BOA(Busan On AI) 청소년 챌린지'에 참여하여 매우 뜻깊은 경험을 했다고 밝혔다. 이번 챌린지를 통해 AI 기술에 대한 이해도는 물론, 창업 아이디어 기획, 영상 콘텐츠 제작, 그리고 팀워크의 중요성까지 배울 수 있는 계기가 됐고, 이는 학생들이 단순한 대회 참가를 넘어, 진로와 미래에 대해 다시 한번 고민할 수 있는 계기가 되었을 뿐만 아니라 함께한 타교 학생들과의 소중한 추억을 만들 수 있는 협동의 장이 됐다. 특히 다양한 사례를 통해 창업 아이템을 기획하고 문제를 창의적으로 해결하는 과정에 큰 도움이 되었고, 팀원들과 함께 고민하고 토론하는 시간이 학생들에게 좋은 추억을 마련해 주었다. 행사에 참여한 A학생은 "앞으로도 이러한 유익한 프로그램이 더 많이 열려 더 많은 학생들이 인공지능과 창업에 대해 흥미롭게 배울 수 있는 기회가 제공되길 바라며, 이번 챌린지를 통해 새로운 기술을 직접 활용해 보고, 자신들의 아이디어를 실현해보는 과정에서 많은 것을 느끼고 성장할 수 있는 소중한 시간이 되었다. 이런 기회를 주신 부산대학교와 선생들께 감사드리며, 앞으로도 저희처럼 새로운 걸 도전해 보고 싶은 학생들에게 이런 행사가 더 많아졌으면 좋겠다."라고 소감을 전했다.【대광고등학교 배동윤 교장과 학생들】 대한민국 최초의 발명특허특성화고등학교인 대광고등학교(교장 배동윤)는 5월 9일(금), 부산대학교 본관에서 열린 '2025 BOA(Busan On AI) 청소년 챌린지'에 참가해, 인공지능(AI)을 활용한 창의적 도시 브랜딩 프로젝트를 성공적으로 수행했다. 대광고등학교는 2008년 교육부·특허청·부산광역시교육청 지정 발명특허특성화고로 개편된 이래, 창의력 향상과 문제 해결력 함양을 핵심 교육과제로 삼고 있다. 빠르게 변화하는 기술 환경에 능동적으로 대응할 수 있는 융합형 인재 양성에 주력하고 있으며, 최근에는 AI 및 창업 역량을 결합한 실천 중심의 교육과정을 통해 디지털 창의인재 육성에 힘쓰고 있다.이번 행사에 대광고는 3D프린팅과, VR콘텐츠과, 뷰티아트과, 그리고 2025년 신설된 AI디자인과 등 4차 산업 선도 학과를 기반으로 총 5개 팀(20명)이 참가했다. 학생들은 AI 기반 창업 아이템 기획안과 숏폼 콘텐츠 영상을 제작해 높은 수준의 실무 역량과 창의성을 입증했다. 이번 대회는 단순한 기술 경연을 넘어, 지역 자원을 활용한 창의적 비즈니스 모델 개발과 시장 진출 전략까지 아우르는 창업 교육의 장이 됐다. '청소년의 상상력이 켜는 도시, 부산의 미래'를 주제로 진행된 이번 챌린지에서, 대광고 학생들은 AI 이미지 생성기, Adobe Firefly, Express 등의 툴을 활용해 도시 브랜드 디자인, 창업 아이템 시각화, 타깃 시장 분석, 제품 스토리텔링 등에서 우수한 기획력과 표현력을 선보였다. 김승민(1학년, AI디자인과) 학생은 “AI 기술을 배우는 것도 흥미로웠지만, 그것을 지역과 연결해 실제 제품으로 기획하는 과정이 특히 인상 깊었다”고 소감을 전했다. 이번 행사는 AI를 도구가 아닌 상상력의 동반자로 인식하고, 미래 디지털 산업의 주역으로 성장할 수 있는 기회를 제공했다. 특히 AI디자인과 1학년 학생들에게는 첫 외부대회 참가임에도 불구하고 탁월한 역량을 입증한 의미 있는 경험이 됐다. 더불어, 대광고의 발명·AI·창업 교육이 유기적으로 연계돼 있음을 확인할 수 있는 자리였다. 배동윤 교장은 “AI 디지털 시대를 살아갈 청소년에게 필요한 것은 단순한 기술 습득이 아니라, 창의성과 윤리성, 협업을 기반으로 한 융합형 문제 해결 능력”이라며, “대광고는 앞으로도 발명교육과 AI디지털 교육, 그리고 실천 중심 창업교육이 결합된 대한민국 대표 직업교육 모델을 만들어갈 것”이라고 밝혔다.[BOA 청소년 챌린지 참석한 학생들의 활동 모습] 출처: https://www.eduyonhap.com/m/page/view.php?no=91909

극한 온도 의료급여수급권자 건강영향 평가 연구지구 온난화 및 기후 위기의 영향이 전 세계적으로 미치고 있는 가운데, 우리나라에서 여름철·겨울철 극한 온도에 따라 응급실을 찾는 비율이 취약계층인 의료급여*수급권자 청년-중년층(19~64세)이 비수급권자에 비해 30% 이상 많다는 연구 결과가 발표돼, 대응책 마련이 요구되고 있다.* 의료급여: 생활유지 능력이 없거나 생활이 어려운 저소득 국민의 의료문제를 국가가 보장하는 공공부조제도로, 건강보험과 함께 국민 의료보장의 중요한 수단이 되는 사회보장제도.의생명융합공학부 이환희 교수 연구팀이 전 세계적으로 진행되고 있는 지구 온난화와 기후 위기와 관련해, 여름철과 겨울철의 극한 고온 및 극한 저온 노출에 따른 건강 위험이 취약계층일 가능성이 높은 의료급여수급권자에서 비수급권자에 비해 청년 중년층(19~64세)의 경우 약 30% 이상 높다는 연구결과를 발표했다.극한 온도에 따른 우리나라 의료급여수급권자의 응급실 방문 자료를 분석해 건강 위험과 비용의 이중 격차를 평가한 이번 논문은 역학 분야의 저명한 국제 학술지인 『International Journal of Epidemiology』 온라인 3월 27일자에 게재됐다.- 논문 제목: Double disparities of the excess risks and costs of extreme temperatures on hospitalization between medical aid and non-medical aid populations in South Korea (한국 의료급여수급권자의 비의료수급권자 대비 극한 온도로 인한 응급실 방문 초과 위험 및 비용의 이중 격차)- 논문 링크: https://academic.oup.com/ije/article/54/2/dyaf027/8098158 【이환희 교수】 최근 심각해지고 있는 지구 온난화와 기후 위기에 전 세계적인 대응이 촉구되고 있다. 여름철 무더위 및 겨울철 강추위는 조기 사망 및 건강 악화로 인한 응급실 방문 위험을 높이는 것으로 알려져 왔다.특히, 경제적 취약계층은 비취약계층에 비해 극한 온도에 따른 영향에 더욱 취약한 것으로 알려져 있는데, 이러한 차이가 연령-성별-장애여부-응급실 방문 원인에 따라 더욱 심화될 수 있다는 이중격차에 대한 연구는 세계적으로도 매우 드물었다. 연구팀은 이러한 제한점에 주목해 한국건강보험자료를 이용, 2010년부터 2019년까지 10년간의 의료급여수급권자 전수를 대상으로 고온 및 저온 노출에 따른 응급실을 경유한 입원 위험을 분석했다.경제적 취약계층의 경우, 극한의 온도에 대비할 수 있는 냉난방시설 접근성이 낮고 온도 노출이 많은 실외근로의 가능성이 높으며, 경제적 제한으로 인해 의료시설 접근성이 일반적으로 비취약계층에 비해 낮은 경향을 보여 왔다. 하지만 기존의 연구들은 대부분 경제적 취약계층 여부에만 관점을 두고 취약계층과 비취약계층의 정량적 차이에만 주목했을 뿐, 그 차이가 어떤 요인에서 더 두드러지는지 정보를 줄 수 있는 ‘이중 취약성(double disparities)’에 대한 연구는 국내외적으로 부족한 실정이었다. 연구팀은 이번 연구의 필요성이 여기에 있다고 설명한다.분석 결과, 비수급권자 대비 의료급여수급권자의 고온으로 인한 응급실 경유 입원 위험도는 18세 이하 연령군에서 50% 이상, 19~64세 연령군에서 30% 이상 높은 것으로 확인됐다.의료급여수급권자의 저온으로 인한 응급실 경유 입원 위험도는 18세 이하 연령군에서 약 10%, 19~64세 연령군에서 약 30% 정도 높았다. 또한, 장애가 있거나 정신질환으로 인한 입원 위험도에서 수급권자와 비수급권자의 격차는 저온에서는 30% 이상, 고온에서는 20% 이상 높은 것으로 나타났다. 고온 및 저온으로 인한 응급실 경유 입원 초과의료비용의 경우에도 의료수급권자와 비의료수급권자의 초과비용 격차는 64세 이상 연령군에서 더 두드러졌다. 특히, 저온일 때 65~84세 연령군에서 수급자의 초과비용이 2배가량 많았다.한편, 이번 연구는 노년층일수록 극한 온도에 취약할 것이라는 기존의 인식과는 달리, 청년-중년층(19~64세) 인구에서 더 많이 발생할 수 있는 실외 및 직업활동, 음주, 경제활동 취약요인(더 좋지 않은 작업 환경, 더 빈번한 야외근로 및 직장 내 격차로 인한 스트레스 등)이 고온 및 저온의 위험도 격차를 더욱 두드러지게 만들 수 있는 요인일 가능성을 제시했다. 이번 연구는 부산대 의생명융합공학부 이환희 교수 연구팀과 서울대 보건대학원 김호 교수 연구팀이 국민건강보험 청구 자료를 활용해 공동 연구로 진행했으며, 이환희 교수가 교신저자, 서울대 보건대학원 김아영 박사과정생이 제1저자로 수행했다. 해당 연구는 한국연구재단 글로벌 기초연구실 및 한국환경산업기술원의 지원을 받았다.이번 연구의 분석 결과는 향후 국가 단위의 기후 위기 대응 수립 시 경제적 취약 집단을 더욱 정밀히 고려할 필요가 있음을 의미한다. 국내외적으로 더욱 포괄적이고 정의로운 기후 위기 대응 정책 수립을 위한 중요한 과학적 근거가 될 것으로 기대된다. 이환희 의생명융합공학부 교수는 “기후변화의 건강영향은 인구에 불균형적으로 작용하며, 이러한 불균형을 해소하는 맞춤형 대응 정책이 필요하다”며 “이번 연구 결과를 바탕으로 데이터 기반 경제적 취약계층 및 격차 완화를 위한 기후변화 대응 정책이 활발히 논의됐으면 하는 바람”이라고 말했다.* 상단 연구 이미지: 의료급여수급권자와 비수급권자별 온도에 따른 응급실 경유 입원의 위험도(오즈비*)- 점선: (왼쪽부터) 1%, 10% (저온), 90%, 99% (고온) 온도 분위* 오즈비(Odds ratio): 두 오즈(Odds)의 비율. 오즈(Odds, 승산)는 어떤 집단 내에서 특정한 사건이 발생할 확률(P)을 그 사건이 발생하지 않을 확률(1-P)로 나눈 값이다.[Abstract]This study examined (1) the differences heat- and cold-related risks on hospitalization between people eligible and non-eligible for the medical aid system in the national health insurance service system and (2) differences of the heat- and cold-related risk and cost differences by specific subgroups in South Korea. We collected population-based longitudinal cohort data from the National Health Insurance Service-National Health Insurance Database (NHIS-NHID) from 2010 to 2019. The data included all individuals who were eligible for the Korean Medical Aid (MA) system during the study period, and we used their data on hospitalization through the emergency department. As a control group, we collected age-sex-residential address matched individuals who were not eligible for the MA system. Results: During the study period, 509480 hospital admissions to the emergency department (ED) were recorded among 1466176 beneficiaries eligible for MA. Among MA beneficiaries, the estimated risk for ED admission attributable to heat was 1.19 (95% CI: 1.14-1.24) and the risk attributable to cold temperature was 1.52 (95% CI: 1.43-1.61), which were both higher than those of the control groups incorporating matched beneficiaries who were not eligible for MA. For both heat and cold, the difference between MA and non-MA was prominent in non-elderly populations, males, people with disabilities, and admissions with mental and cardiovascular diseases. This study revealed the hypothesis that the differences in heat and cold-related risks in the socially marginalized population existed and suggested the disparities might be also disproportionate by socioeconomic and demographic statuses. - Author (Pusan National University): Whanhee Lee (School of Biomedical Convergence Engineering)- Title of original paper: Double disparities of the excess risks and costs of extreme temperatures on hospitalization between Medical Aid and non-Medical Aid populations in South Korea- Journal: International Journal of Epidemiology- Web link: https://academic.oup.com/ije/article/54/2/dyaf027/8098158 - Contact email: whanhee.lee@pusan.ac.kr

유전자 맞춤 치료 혁신…정밀 의료 새 시대 열린다 AI(인공지능)가 다양한 분야에 적용되면서, 질병 연관 유전자 발굴에도 AI가 활용되고 있다. 기존 AI 시스템에서는 단순히 특정 유전자의 질병 연관성만을 예측하는 데 그친 반면, 이번에 정보컴퓨터공학부 송길태 교수 연구팀이 유전자의 질병 연관성 예측과 동시에 해당 유전자가 질병 치료 타깃 또는 생체 지표 유전자로서 기능할 수 있는지 여부를 예측하는 AI 시스템 개발에 성공했다. AI를 통해 환자별 유전자 맞춤 치료를 제공하는 정밀 의료 시대가 앞당겨질 것이라는 기대도 커지고 있다. 송길태 교수팀은 부산대병원 순환기내과 이혜원 교수팀과의 공동연구를 통해, 질병에 대한 유전자의 치료적 유전자 타깃 및 생체 지표 유전자 여부를 예측하고 결과에 대해 충분한 설명을 제공하는 AI 시스템을 개발했다. 질병은 개인이 가진 여러 유전적 요소들의 복합적 상호작용으로 발생한다. 연구팀은 이 같은 상호작용을 반영해 어떤 유전자의 치료적 유전자 또는 생체 지표 유전자로서의 가능성을 예측하는 AI 시스템을 제안했다. 이 시스템은 하이퍼그래프(Hypergraph)* 및 어텐션(Attention)** 메커니즘을 사용해 질병에 관여하는 여러 생물학적 요소들 사이 복합적 상호작용을 모델링하고, 어텐션 연산 결과 시각화를 통해 모델 예측 결과에 대한 설명도 제공한다. * 하이퍼그래프(Hypergraph): 네트워크(Network) 형태 데이터의 일종으로 노드와 하이퍼엣지의 집합으로 정의되고, 각 하이퍼엣지는 2개 이상 노드를 동시에 연결하고 이들 사이 복합적, 공통적 상호작용을 포착한다. ** 어텐션(Attention): 최신 인공지능(딥러닝) 모델들에서 널리 쓰이는 계산 알고리즘의 일종으로, 인간의 ‘주의 집중’을 모방해 인공지능 모델이 중요한 정보에 좀 더 집중하고, 덜 중요한 정보는 상대적으로 덜 집중하도록 만드는 정보 연산 알고리즘이다. 모델의 어텐션 메커니즘 연산 결과를 시각화 하면 모델이 특정한 의사결정을 내리는 데 있어 어떤 정보를 좀 더 중요하게 반영했는지 알 수 있다. 연구팀은 DisGeNET을 비롯한, 생물학 전문가들에 의해 큐레이션 된 오픈소스 데이터베이스로부터 유전자, 유전자 온톨로지(ontology, 언어로 표현된 개념 간 연관 관계 지식이 드러나는 망), 질병, 질병 온톨로지, 그리고 인간 표현형 온톨로지 사이 관계 데이터를 얻어 개발한 AI 시스템을 검증했다. 【연구 개념도】송길태 교수는 “이번 연구는 기존 연구들이 질병과 유전자 사이 연관성 여부만 단순 예측했던 것에서 한 발 더 나아가, 특정한 유전자의 치료적 유전자 및 생체 지표 유전자로서 가능성을 정밀 예측하는 실전적 AI 시스템을 개발했다는 데 큰 의미가 있다”며 “제안 AI 시스템을 활용하면 단시간 내 특정 질병에 대한 치료적 유전자 후보군을 발굴하고, 이를 기반으로 질병 유발 유전자에 직접 작용해 질병의 근본 원인을 제거하는 정밀 의료 실현에 한 걸음 다가갈 수 있을 것”이라고 설명했다. 연구팀은 해당 AI 시스템에 대한 특허를 국내 출원 완료했고, 부산대 산학협력단의 지원을 받아 미국 특허 출원도 진행 중이다.이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 기초연구실 및 중견연구 사업과 정보통신기획평가원이 지원하는 인공지능융합혁신인재양성사업의 지원을 받았으며, 정보컴퓨터공학부 송길태 교수가 교신저자, 대학원 AI전공 김기범 박사과정 연구원이 제1저자, 부산대병원 이혜원 교수가 공동저자로 수행했다. 질병과 유전자 사이 연관관계 예측에 대한 기존 AI 시스템의 한계를 극복할 것으로 전망되는 이번 연구 성과는 영국 옥스퍼드대가 발간하는 국제 학술지 『Briefings in Bioinformatics』 1월 22일자에 게재됐다.- 논문 제목: Therapeutic gene target prediction using novel deep hypergraph representation learning - 논문 링크: https://doi.org/10.1093/bib/bbaf019 * 상단 인물 사진: 왼쪽부터 김기범 연구원, 송길태 교수.[Abstract]As AI continues to advance across various fields, its application in identifying disease-related genes is expanding. While traditional AI systems only predicted gene-disease associations, a research team at Pusan National University has developed an AI system that also determines whether a gene can serve as a therapeutic target or biomarker. This breakthrough is expected to accelerate precision medicine by enabling gene-based treatments tailored to individual patients.Led by Professor Giltae Song in collaboration with Professor Hyewon Lee’s team at Pusan National University Hospital, the system uses hypergraph structures and attention mechanisms to analyze complex biological interactions and provide interpretable results. Validated through curated open-source biological databases like DisGeNET, the model enhances the accuracy of identifying therapeutic gene candidates.Professor Song emphasized that this research surpasses conventional methods by refining gene predictions, ultimately facilitating faster drug development and targeted treatments. The first author of the study, Kibeom Kim, a Ph.D candidate researcher in AI and a student of Professor Song, played a key role in its development. The team has filed a domestic patent and is pursuing a U.S. patent with university support. The study, backed by major Korean research institutions, was published in Briefings in Bioinformatics on January 22, marking a significant step in AI-driven medical innovation.- Authors (Pusan National University) · First author: Kibeom Kim (Division of Artificial Intelligence) · Corresponding author: Giltae Song (Department of Electrical and Computer Engineering)- Title of original paper: Therapeutic gene target prediction using novel deep hypergraph representation learning- Journal: Briefings in Bioinformatics- DOI: https://doi.org/10.1093/bib/bbaf019

부산대학교는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 지원하는 '2024년도 생성AI 선도인재 양성 사업'에 최종 선정됐다고 29일 밝혔다.생성AI 선도인재 양성사업은 국내 생성AI 기업의 인력난 해소와 생성AI 시장 활성화를 위해 필요한 석·박사급 고급 인재를 양성하기 위한 산·학 협력형 공동연구 프로젝트를 수행하고, 매년 우수연구자를 생성AI 기업에 파견하는 초격차 생성AI 연구 인력을 양성하고자 정부가 추진하는 것이다.올해 사업에는 전국에서 총 2개의 컨소시엄이 선정됐다. 생성AI 선도 기업이 주관하는 산·학 협력형 인재 양성 사업에 부산대는 '산업융합형 멀티모달 생성 인공지능 인재양성사업단' 컨소시엄으로 선정됐다.이 컨소시엄에는 포티투마루를 주관기관으로 현재 과기부 AI대학원·AI융합대학원 사업을 수행 중인 부산대와 성균관대, 울산과학기술원, 인하대 등 4개 대학이 참여한다.사업 추진을 위해 향후 4년간 72.5억원을 지원받아 글로벌 생성 인공지능 시장을 선도하는 멀티모달 생성형 AI 초격차 기술 공동연구를 수행하고, 이를 기반으로 산업융합형 석박사급 생성AI 고급 인재를 양성하기로 했다.부산대 AI융합대학원은 이번 사업을 통해 생성AI 석·박사급 전문 인력 부족 문제를 해결하고, 세계적인 수준의 초격차 생성AI 기술을 연구하는 지역 거점 역할을 수행할 계획이다.부산대 AI융합대학원은 2020년 과기부 '인공지능융합연구센터 지원사업'과 2023년 과기부 '인공지능융합혁신인재양성 사업'을 통해 일반대학원 AI전공(정보융합공학과)을 설치해 인공지능융합 석·박사 커리큘럼을 운영하고 있다. 이번 사업 선정을 통해 생성AI 관련 대학원 과정 커리큘럼을 강화하고, 생성AI 기술 기반 지산학연 협력을 확대할 계획이다.포티투마루는 RAG(검색 증강 생성)과 MRC(기계독해)를 혼합한 '하이브리드 대형언어모델(LLM)' 자체 기술을 기반으로 생성AI 시장 확장을 진행 중인데, 지난 1월 LGU+로부터 100억원의 투자를 이끌어 내 화제가 됐다. 사업총괄책임을 맡은 김동환 포티투마루 대표는 부산대 정보컴퓨터공학부 출신 동문(93학번)인 것으로 전해졌다.또 이번 사업을 통해 각 대학원당 4~6명의 생성AI 분야 교수진이 산학 협력형 공동연구 프로젝트를 수행한다. 부산대 AI융합대학원은 부산대병원과 연계해서 '멀티모달 환자 데이터 기반 임상 진료차트 자동 생성' 주제로 포티투마루 대형언어모델(LLM) 기술을 멀티모달 의료 데이터에 적용하는 연구를 맡는다.송길태 부산대 AI융합대학원 책임교수는 "이번 사업을 통해 최근 급변하는 생성AI 시장 생태계에 발빠르게 대응하기 위해 인공지능 석·박사 대학원 과정 교육 커리큘럼에 생성AI 최신 기술 교과목을 신설하고, 대형언어모델(LLM) 기반 생성AI 연구 프로젝트를 수행해 부산대가 생성AI 수요 기술 및 전문 인력 공급의 지역 거점 허브 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.출처부산대, 과기부 '생성AI 선도인재 양성 사업' 선정 :: 공감언론 뉴시스통신사 :: (newsis.com)

부산대학교 머신러닝 바이오인포매틱스 연구실(지도교수: 송길태) 박사과정 최정훈, 석사과정 김기범, 김민욱 학생(좌측부터) 부산대학교 머신러닝 바이오인포매틱스 연구실(지도교수: 송길태)의 박사과정 최정훈, 석사과정 김기범, 김민욱 학생이 ‘2023년 클라우드기반 AI 아이디어 공모전’에서 우수상을 수상했다. (팀명 : 도로 위의 슈퍼히어로)‘도로 위의 슈퍼히어로’ 팀은 클라우드 기반 인공지능(AI) 시스템 제안으로, 코로나 이후 급증하고 있는 교통법규 위반 사례의 효과적이고 효율적 단속을 위한 ‘영상 기반 교통법규 위반 사례 식별 및 신고 보고서 생성 인공지능 클라우드 플랫폼’ 아이디어를 제안했다.위 대회는 클라우드 기반 AI 활용 아이디어 발굴 및 비즈니스 플랜 제시를 주제로, 부산광역시가 주최하고 (재)부산정보산업진흥원, 인공지능그랜드ICT연구센터, (주)더존비즈온이 공동으로 주관하여, 지난 2023년 9월부터 12월까지 약 3개월에 걸쳐 진행됐다.최정훈, 김기범, 김민욱 학생의 '2023년 클라우드기반 AI 아이디어 공모전 '우수상 수상을 진심으로 축하합니다!

'2023 의료 인공지능 아이디어 경진대회' 한국보건산업진흥원장상 수상부산대학교 머신러닝 바이오인포매틱스 연구실(지도교수: 송길태) 석박사통합과정 강동길 학생(좌측에서 네번째)부산대학교 머신러닝 바이오인포매틱스 연구실(지도교수: 송길태)의 석박사통합과정 강동길 학생과 부산대학교 의료인공지능융합전공생 의과대학 이은교, 유준영 학생이 '2023 의료 인공지능 아이디어 경진대회'에서 한국보건산업진흥원장상을 수상했다. (팀명: 자린고비)보건의료 영의 문제 해결을 위한 인공지능 기술 필요성에 대한 공감대 형성 및 솔루션 탐색을 위해, 의료 현장에서 의료 시계열 데이터의 AI 예측을 통한 병원 내 의료 수요 예측 및 수술 재료 및 공급품 관리 자동화 시스템을 주제로 프로젝트를 진행하였다.위 대회는 의료 현장의 문제점에 대한 인공지능(AI) 활용 아이디어 발굴 및 솔루션 제시를 주제로, 한국보건산업진흥원(KHIDI)가 주관, 보건복지부가 주최하여, 지난 2023년 9월부터 11월까지 약 2개월에 걸쳐 진행됐다.강동길 학생의 '2023 의료 인공지능 아이디어 경진대회' 한국보건산업진흥원장상 수상을 진심으로 축하합니다!

2023 학생주도 연구프로젝트 수상자 정선근·김장현·이시열(장려상), 김기범(우수상), 강재민(최우수상)및 시상자 감진규·전상률·송길태·조준수·김태운 교수 (좌측부터)지난 2023년 12월 8일 AI대학원은 학생주도 연구프로젝트 성과발표회를 대학본부 3층 대회의실에서 개최했다.35개의 연구프로젝트 중 내부 심사를 거쳐 우수 프로젝트로 선정된 AI대학원생 5명 강재민·김기범·이시열·김장현·정선근(22학번)이 구두 발표를 진행했다. 강재민 학생이 최우수상을, 김기범 학생이 우수상을, 이시열·김장현·정선근 학생이 장려상을 각각 수상했다. 학생주도 연구프로젝트는 AI대학원 비교과 프로그램 중 하나로, 학생 스스로 산업 현장의 문제를 발굴하고 해결하는 역량을 배양하는 활동이다. 지난 8월 제안발표회로 시작된 프로젝트는 12월 성과발표회를 끝으로 대단원의 막을 내렸다. 본 행사에서는 AI대학원 학생 및 교수가 온오프라인으로 참여했으며 AI대학원 구성원 간 연구 성과를 공유하는 자리가 됐다.* 강재민 학생 프로젝트- 프로젝트명 : 조영증강 CT 데이터 기반 담도암 자동 진단 시스템- Abstract : 담도암(CCA)은 근치적인 수술 없이는 생존율이 낮아, 효과적인 수술 개입을 위해 초기에 진단이 중요하다. 그러나 담도암 진단은 질병과 관련된 영역을 정확하게 식별해야 하는 어려움이 있어 임상 전문가의 개입이 필수적이다. 따라서, 본 연구에서는 조영증강 CT를 기반으로 한 담도암 진 단 자동 시스템을 제안한다. 간과 담도 세그멘테이션을 활용하여 담도 영역을 추출하는 방법을 개발하였고, multi-domain 데이터셋을 활용하여 domain adaptative한 세그멘테이션 모델을 구축하였다. 또한, 적은 데이터와 데이터 불균형을 해결하기 위해 샴 신경망을 기반으로 한 대조 학 습 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 부산대학교 병원의 데이터를 사용하여 학습 및 검증되었으며, f1-score가 0.8621, 정확도가 0.9062로 기존 의 컴퓨터 비전 기반 방법과 비교하여 우수한 성능을 보여주었다.* 김기범 학생 프로젝트- 프로젝트명 : Hypergraph Representation Learning for Therapeutic Gene Discovery- Abstract : In this study, we introduce an innovative hypergraph representation learning model tailored for the identification of therapeutic genes in heterogeneous biological networks. Utilizing data from comprehensive sources such as HumanNet, GO, Disease Ontology, Human Phenotype Ontology, and DisGeNET, our model uniquely circumvents the need for additional biological classifications of genes. Our approach represents a departure from conventional methods that depend on predefined knowledge in heterogeneous graph representation learning. We validated our model using DisGeNET data, demonstrating its superiority over existing models in gene-disease association(GDA) identification, as evidenced by its F1 score. This method facilitates the accelerated discovery of genes with therapeutic potential, potentially transforming targeted drug discovery processes and reducing reliance on resource-intensive experimental approaches. * 이시열 학생 프로젝트- 프로젝트명 : 딥러닝을 활용한 2D 초음파 영상의 스캔 궤적 추정 및 3D 복원- Abstract : 의료용 초음파(Clinical Ultrasound)는 다양한 임상 분야에서 널리 사용되는 의료 영상 기법이지만, 3차원적인 이미지를 제공하지 못하고 비교적 시야가 작아 습득 영상이 제한된다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위하여 2D 배열의 탐촉자를 이용하거나 위치 센서를 기반으로 스캔 모션을 추적하여 3D 초음파 영상을 습득할 수 있지만, 추가적인 비용이 발생하며 병원 내 다른 장비들과의 전자기적/광학적 간섭에서 자유롭지 못하다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용하여 초음파 탐촉자의 스캔 모션을 추정하고 3D 초음파 볼륨으로 복원하여 데이터 습득 영역을 확장하는 문제에 대하여 다룬다. 제안된 딥러닝 모델은 상관계수 볼륨(Correlation Volume), 광학 흐름(Optical Flow) 등을 비롯한 데이터를 초음파 영상으로부터 생성하여 입력으로 활용한다.* 김장현 학생 프로젝트- 프로젝트명 : Non-Local Affinity Distillation Network for Lightweight Depth Completion- Abstract : Depth completion is one of the crucial methods to estimate dense depth information of surrounding environments for various real-world applications such as autonomous driving, robotics, and augmented reality (AR). In these real-world applications, it is strictly required for a depth completion model to achieve lightweight network architectures and reduced computational costs to operate in real-time. With this in mind, we propose a non-local affinity distillation network for lightweight depth completion. Furthermore, we propose to utilize guidance from missing LiDAR points to further improve the performance of our network especially regions without LiDAR points.* 정선근 학생 프로젝트- 프로젝트명 : Hybrid Quantum Convolutional Neural Networks for UWB Signal Classification- Abstract : Ultrawideband (UWB) technology provides accurate indoor positioning capabilities. However, indoor environments contain various obstacles leading to significant signal propagation effects. This results in errors in the time-of-arrival- based UWB positioning system. Therefore, UWB signal classification is essential for improving positioning accuracy. This study proposes a hybrid quantum convolutional neural networks (HQCNNs). We used UWB channel impulse response data to demonstrate the performance of the proposed algorithm and compared the benchmarks with HQCNN using the evaluation metrics. The results showed that the HQCNN outperformed the others.

'2023 DATA AI 분석 경진대회' 최우수상 수상부산대학교 데이터베이스/빅데이터 연구실(지도교수: 홍봉희) 석사과정생 오지현 학생 부산대학교 데이터베이스/빅데이터 연구실(지도교수: 홍봉희)의 석사과정 오지현 학생과 부산대 AI활용 빅데이터분석 풀스택서비스 SW개발자 양성과정 수강생 이현진, 홍세현, 김은빈 학생이 '2023 DATA AI 분석 경진대회'(https://dataon-con.kr/bord_view.html?_uid=705 table=notice)에서 최우수상(과기정통부 장관상)을 수상했다. (팀명: 뉴노멀워럴)과학현안 ‘ AWS 관측자료를 활용한 하천 유량 예측 모델 개발' 문제에 참가하여, 비정상성 시계열 데이터를 활용한 섬진강 하천의 수위 예측을 주제로 프로젝트를 진행하였다.동 대회는 DATA 및 AI 기반의 과학·사회적 문제 해결 및 DNA 저변 확대를 목적으로, 한국과학기술정보연구원(KISTI)가 주관, 과학기술정보통신부, 국가과학기술연구회, 대전광역시, 국회도서관가 주최하여, 지난 2023. 5. 30.(화) ~ 10. 27.(금)까지 약 5개월에 걸쳐 진행됐다.오지현 학생의 '2023 DATA AI 분석 경진대회' 최우수상 수상을 진심으로 축하합니다!