백석문화대학교와 함께한 교육 AI 프로젝트, 분산된 데이터 통합으로 재학 지속성 예측 모델 구현

안녕하세요, 디피니트입니다.

작년 말, 디피니트에게 특별한 의뢰가 들어왔습니다.

백석문화대학교에서 학업 중단 가능성이 높은 학생을 미리 파악하여 선제적으로 대응할 수 있는 예측 모델을 개발해달라는 요청이었습니다.

흥미로웠던 것은 이 문제가 디피니트가 제조업에서 해결하고 있는 과제와 본질적으로 동일했다는 점이었습니다. 여러 시스템에 흩어진 데이터를 하나로 연결하여 숨겨진 패턴을 찾아내는 일이었죠.

데이터는 많았지만 연결되지 않았다

백석문화대학교 상황을 살펴보니 흥미로운 점이 있었습니다. 학생들에 대한 데이터가 부족한 게 아니라 오히려 너무 많았습니다.

학생들은 입학 과정에서부터 다양한 검사를 받고 있었습니다.

1. UACI 검사 - 학습능력 진단

2. 4-REST 검사 - 성격과 적성 파악

3. 심리검사 - 학생 심리 상태 분석

4. 학사 데이터 - 성적, 출결 등 매 학기 축적

5. 실태조사 - 만족도 및 생활 실태

한 학생당 상당한 양의 정보가 쌓여 있었습니다.

문제는 이 모든 정보들이 제각각 다른 시스템에 저장되어 있다는 점이었습니다.

교무 시스템에는 성적과 출결이, 상담 시스템에는 검사 결과가, 또 다른 곳에는 설문조사 답변이 따로 보관되어 있었죠.

이는 디피니트가 제조업에서 만나는 상황과 정확히 일치했습니다. ERP에는 생산 계획이, MES에는 실시간 공정 데이터가, SCM에는 자재 정보가 각각 저장되어 있지만 서로 연결되지 않아 전체적인 그림을 보기 어려운 상황 말입니다.

머신러닝으로 숨겨진 패턴 찾기

XGBoost 알고리즘 선택

데이터 양에 비해 컬럼 수가 많은 상황에서 과적합을 방지하면서도 높은 정확도를 보장할 수 있는 알고리즘이 필요했습니다. 이런 조건에서 XGBoost가 최적의 선택이었습니다.

예상 밖의 발견

프로젝트를 진행하면서 흥미로운 패턴을 발견했습니다. 검사 미수행 횟수가 학업 과정을 중도 포기할 가능성을 예측하는데 있어서 중요한 지표라는 점이었습니다. 성적이나 출결보다도 참여하지 않는 패턴이 더 강력한 변수였던 것입니다.

현장에 맞는 조정 작업

초기 임계값 0.5에서 시작해 0.9로 조정하면서 정확도와 재현율의 균형점을 찾아갔습니다. 단순히 높은 정확도를 위한 것이 아니라 실제 상담실에서 활용 가능한 수준으로 시스템을 최적화하기 위한 과정이었습니다.

백석문화대학교 교육 AI 프로젝트 성과

몇 개월의 작업 끝에 93%를 넘는 예측 정확도를 달성했습니다. 시스템이 학업 과정을 포기할 가능성이 높다고 판단한 학생들이 실제로 그럴 확률이 93%가 넘는다는 의미였습니다.

하지만 더 중요한 건 이 시스템이 가져올 수 있는 변화였습니다.

기존에는 학생이 실제로 자퇴서를 내고 나서야 문제를 파악할 수 있었다면 이제는 미리 위험 신호를 포착해서 적절한 지원을 제공할 수 있게 된겁니다.

• 학습 부진 → 개별 학습 지원

• 적응 어려움 → 심리 상담

• 전공 부적합 → 진로 상담

• 경제적 어려움 → 장학금 정보

DARVIS로 이어지는 기술 발전

동일한 문제, 다른 산업

이 프로젝트를 통해 중요한 깨달음을 얻었습니다. 흩어진 데이터를 연결하여 패턴을 찾는 과제는 산업을 가리지 않는다는 것이었습니다.

교육 분야에서는 어떤 학생이 중도 포기할 가능성이 높은지, 제조업에서는 어떤 공정에서 불량률이 높은지, 금융에서는 어떤 고객이 이탈 위험이 높은지, 헬스케어에서는 어떤 환자가 재입원 위험이 높은지, 모든 영역에서 공통적으로 나타나는 데이터 사일로 문제와 예측 분석의 니즈를 확인할 수 있었습니다.

기술의 진화 과정

백석문화대학교 프로젝트는 수동 데이터 통합과 개별 ML 모델링으로 수개월이 걸렸습니다. 하지만 현재의 DARVIS는 자동 데이터 연결과 자연어 질의응답으로 구축 기간을 수 주로 단축시켰습니다.

같은 팀이 만든 더 진화한 솔루션인 DARVIS는 당시의 경험과 인사이트를 바탕으로 자동화와 사용성을 크게 개선한 결과물입니다.

검증된 성과 패턴

백석문화대학교에서는 학업 과정을 중도 포기할 가능성이 높은 학생을 조기 발견하여 재학생 보호와 상담 자원의 효율적 배분이라는 성과를 얻었습니다.

현재 DARVIS를 도입한 다양한 분야의 기업들은 흩어진 데이터를 연결하여 위험 요소를 사전에 감지하고 자원 배분을 최적화한다는 공통 성과를 얻고 있습니다.

교육 시장으로의 확장 가능성

백석문화대학교 프로젝트의 성공은 교육 분야에서의 DARVIS 확장 가능성을 보여줍니다:

• 전국 400개 대학의 중도 포기 문제 해결

• 초중고 학업 부진 학생 조기 발견

• 평생교육 기관의 수강생 이탈 방지

• 교육 콘텐츠 기업의 학습 효과 분석

현재 디피니트는 이러한 인사이트를 바탕으로 교육에 특화한 DARVIS Education 출시를 검토하고 있습니다.

마치며

백석문화대학교와의 프로젝트는 디피니트에게 중요한 의미를 갖습니다. 모든 조직이 직면한 데이터 활용 과제에 대한 해답을 제시했기 때문입니다.

제조업에서 시작된 데이터 통합과 AI 예측 기술이 교육 분야에서도 93.3%라는 높은 정확도로 검증되었습니다.

현재 DARVIS는 이러한 경험과 노하우를 바탕으로 질문 하나로 모든 데이터를 연결하는 더욱 진화한 기업용/교육용 AI 솔루션으로 발전했습니다.

제조업을 넘어 교육, 금융, 헬스케어 등 모든 산업의 데이터 사일로 문제를 해결하는 것이 디피니트의 궁극적인 비전입니다.

여러분의 조직에도 백석문화대학교처럼 흩어져 있는 데이터들이 있으신가요?

그렇다면 디피니트와 함께 PoC를 통해 그 가능성을 확인해보시기 바랍니다.

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