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[30300] 6.9. SDGs 주제 선정하기

[30300] 69. SDGs 문제해결 프로젝트

[30300] 6.16. 전통적인 문제 vs AI 적용 문제 비교

[30300] 6.19. 전통적인(실생활) 문제 해결 프로젝트

[30300] 6.20. 인공지능 적용 문제 해결 프로젝트

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제목은 [30300] 날짜 프로젝트 주제 형식으로 작성

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제목은 [30300] 날짜 프로젝트 주제 형식으로 작성

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1. 자신의 문제해결 프로젝트를 나타내는 이미지를 하나 추가하고 활동 내용을 간단히 요약하세요.(활용했던 생성형 AI나 DEVC++, 캔바, 구글 슬라이드, 패들렛 등 활용한 AI, 에듀테크 도구를 포함해서 작성)

2. 프로젝트를 통해서 느낀 점, 새롭게 알게 된 사실을 작성하세요.

3. 추가적으로 알고 싶은 내용이나 후속 활동 계획을 작성하세요.

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나는 산업공학에서 AI를 활용한 공정 데이터 분석과 불량품 감지에 대해 탐구했다.
기존의 품질 관리 방식은 사람이 기준을 정해 불량을 판단했지만, AI는 센서 데이터를 실시간으로 분석하여 이상을 자동으로 감지한다.
AI는 온도, 압력, 습도, 진동 등의 다양한 데이터를 분석하여 불량을 조기에 발견하고, 설비의 이상을 예측해 유지비용을 절감할 수 있다.
전통적인 코딩 방식은 단순하고 명확한 기준에는 효과적이지만, 복잡한 이상 패턴을 감지하는 데에는 한계가 있다. AI는 Autoencoder, Isolation Forest, LSTM 등의 기술을 통해 기준 없이도 정밀한 이상 감지 및 불량 예측이 가능하다. 이러한 AI 기술의 도입은 품질 향상과 불량률 감소, 공정 자동화를 가능하게 하여 산업공학 분야에 큰 기여를 하고 있다.

이 탐구를 통해 새롭게 알게 된 점은, 기존에는 사람이 직접 기준을 설정하여 불량을 감지하던 방식이 주를 이루었지만, 이제는 AI가 센서 데이터를 학습하고 분석하여 기준 없이도 미세한 이상을 감지할 수 있다는 것이다. 특히 Autoencoder나 LSTM 같은 AI 기술은 복잡한 공정 데이터에서도 정상과 이상을 구분하고, 불량이 발생하기 전에도 예측이 가능하다는 점이 인상 깊었다. 이러한 점을 알게 되면서, 산업공학이 단순한 생산 효율 개선이나 작업 분석에만 머무르지 않고, AI 기술과 결합하여 더욱 정밀하고 지능적인 품질 관리로 확장되고 있다는 것을 느꼈다. 앞으로 산업공학은 데이터를 잘 다루는 능력과 AI 기술에 대한 이해를 바탕으로 더욱 스마트한 시스템을 설계하고 운영하는 방향으로 발전할 것이라는 가능성을 실감했다.

AI 모델의 성능은 학습 데이터의 구성 방식과 전처리 방법에 크게 영향을 받는다.
정규화, 이상치 제거, 데이터 비율 조절 등의 방법에 따라 불량 감지 정확도나 예측력이 달라질 수 있으므로, 다양한 데이터 처리 방식을 적용해 성능 차이를 비교해보는 탐구를 진행해보고 싶다.

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1. SDGs 17개 목표 중 어떤 주제가 나의 관심사와 가장 잘 맞는지를 탐색하는 활동을 진행하였다. 결과적으로 지속가능한 도시와 주거지를 만드는 SDG 11번을 선택하게 되었다. 그 이유는 사람들이 건강하고 안전하게 살아갈 수 있는 도시 환경을 만드는 데 기여하고 싶었기 때문이다. 또한, 친환경 건축과 스마트시티 등 내가 관심 있는 분야와도 연결되어 있어, 나의 진로와도 밀접하게 관련된 주제라고 생각했다.

2. 이 활동을 통해, 내가 평소 막연하게 관심 가졌던 스마트시티나 친환경 건축이라는 주제가 단지 기술적인 흥미가 아니라, 사회 문제 해결과 직결되는 중요한 영역이라는 걸 깨달았다. 앞으로 내가 이 분야를 진로로 삼는다면, 단순히 기능적인 건축물을 만드는 것이 아니라, 사람 중심의 지속가능한 도시를 고민하는 설계자가 되어야겠다는 생각도 들었다.

3. 실제로 이 SDG를 위해 이루어진 활동에는 무엇이 있었을지 조사해 보고 싶다.

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종양의 진단 및 예측에 있어서 전통적인 방식에서는 소벨필터를 활용하여 종양의 진단에 활용하고, 현재는 CNN이라고 불리는 합성곱 신경망 기술을 주로 활용한다. 이를 통해 소벨필터를 기반으로 한 CT, MRI, X-ray 에서의 종양 검출 프로그램을 구성해보았다. 이는 이를 통해 종양이 존재할 가능성이 높은 경계선을 식별경계 강도를 기준으로 ‘정상’, ‘경계 의심’, ‘종양 의심’으로 단계적 진단 수행이다. 하지만 이러한 방식에는 병변의 가능성만 판단 할 수 있을 뿐 정확도가 떨어지는데, 이를 해결하기 위해 AI 딥러닝 방식을 활용하여 정확도를 향상시킨 모델이 바로 CNN 기술이다.

소벨 필터라는 전통적인 영상 처리 기법을 활용하여 종양 경계선을 탐지하는 프로그램을 직접 구현해보는 과정을 통해 간단한 수학 연산으로도 이미지 내 밝기 차이를 분석해 경계선을 추출할 수 있다는 점이 인상 깊었고, 영상 처리 기술이 의학적으로 어떻게 응용될 수 있는지를 직접 구현해 볼 수 있어 프로그래밍과 생명공학 사이의 연관성을 체감 할 수 있어 인상깊었고, 프로젝트를 하면서 합성곱 신경망 기술에 관심을 가지게 되었다. 항상 질병을 어떻게 하면 효율적으로 치료 할 수 있을지, 혹은 이 질병에 가장 적합한 약물은 무엇일지에 대해서만 관심을 가지고 탐구를 진행했던 것 같은데, 이 프로젝트를 하면서 적절한 치료 및 약물의 효능을 향상시키는 것 또한 중요하지만 정확한 진단을 통한 조기 발견이 정말 중요하다는 것을 알게되었다. CNN, 즉 합성곱 신경망 기술은 이미지나 영상 데이터를 분석하는 데 특화된 인공신경망 기술로 국소적인 특징(패턴)을 추출해서 학습한다. 이를 통해 더 높은 정확도의 종양 예측 프로그램을 활용 할 수 있다는 점이 인상적이었던 것 같다.

추가적으로, NN 기반의 AI 진단 기술과 전통 기법의 정확도를 비교 분석해보고 싶고, 이러한 CNN방식이 종양의 진단 뿐만이 아닌 다른 질병에 대해서도 적용 가능성이 있는지에 대해서 탐구해보고 싶다,

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1.도시의 에너지 낭비 문제를 해결하기 위해 SDG 11(지속 가능한 도시와 공동체)을 주제로 한 모니터링 프로그램을 제작하였다. C 언어를 사용해 건물별 에너지 소비량을 입력받고, 기준치를 초과하면 경고 메시지를 출력하며, 총 소비량이 과도할 경우 도시 전체의 절약 필요성을 제안하는 기능을 구현하였다.

2.

에너지를 얼마나 사용하는지를 수치로 확인하고 분석하는 것이 중요하다는 점을 알게 되었다. 단순히 데이터를 모으는 것이 아닌, 기준치를 넘었을 때 경고하거나 절약을 유도하는 시스템이 실생활에서 유용하게 적용될 수 있다는 점도 새롭게 깨달았다.

3.

향후에는 전력 외에도 물 소비량, 온실가스 배출량 등 다양한 도시 자원에 대해 통합적으로 관리할 수 있는 스마트시티 시뮬레이션 프로그램으로 발전시키고 싶다. 또한 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 추가해 사용자 편의성을 높이는 방법도 배우고 싶다.

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1. C언어를 활용해 일조권을 보호하기 위한 간단한 시뮬레이션 프로그램을 제작했다. 건물 간 거리, 높이, 태양 고도 각도를 바탕으로, 이웃 건물에 그림자가 드리우는지 여부를 계산하여, 일조권 침해 여부를 판단할 수 있도록 했다. 이 프로젝트는 도시 내 무분별한 고층 건축으로 인한 일조권 침해 문제를 예방하고, 에너지 절감과 주거 환경 개선에 기여할 수 있다.

2. 처음에는 일조권 문제를 단순히 햇빛이 가려지는 불편’정도로 여겼지만, 직접 시뮬레이터를 구현하면서 햇빛 부족이 건강, 에너지 소비, 환경 문제까지 연결되는 복합적인 도시문제임을 깨달았다. 또한, 내가 만든 프로그램이 단순한 수학 계산을 넘어, 도시계획이라는 현실적인 문제에 적용될 수 있는 도구가 될 수 있다는 점에서 프로그래밍의 가치를 새롭게 느꼈다.

3. 이번 프로젝트를 통해 시뮬레이션과 같은 기술이 건축 설계에 실질적인 도움을 줄 수 있다는 것을 깨달았고, 앞으로는 일조권뿐만 아니라 공기 흐름, 대기 질, 소음 등 다양한 도시 환경 요소를 반영한 시뮬레이션 기법을 더 깊이 배우고 싶다. 무엇보다도, 이렇게 만든 예측 시스템을 바탕으로 실제 도시를 설계해보는 활동에 도전해 보고 싶다. 이를 통해, 단순히 아름답고 기능적인 건축을 넘어서 사람들이 안전하고 지속가능하게 살아갈 수 있는 도시 공간을 설계하는 건축가로 성장하는 데 한 걸음 더 나아가고자 한다.

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나는 이 탐구를 통해 SDGs 9번 목표인 ‘산업, 혁신, 인프라’를 달성하기 위해 원자재의 효율적 사용 시스템을 설계하는 것을 탐구햇다.. 산업공학은 자원, 장비, 사람 등의 요소를 통합해 낭비를 줄이고 생산성을 높이는 학문으로, SDGs 9번과 밀접한 관련이 있다. 이를 바탕으로 원자재 낭비와 비효율적인 재고 관리를 해결하기 위해 자원 최적화를 위한 간단한 C언어 프로그램을 프로그래밍 하였다. 이 프로그램은 주어진 자원으로 만들 수 있는 최대 생산량을 계산하고, 남는 자원을 낭비로 간주해 출력한다. 이러한 시스템은 실제 산업 현장에서 자원 절감과 환경 보호에 기여할 수 있다.

이 탐구를 진행하면서 새롭게 알게 된 점은, 산업공학이 단순히 생산성을 높이는 데 그치지 않고, 자원 최적화와 낭비 감소를 통해 환경 보호에도 실질적인 기여를 할 수 있다는 것이다. 특히 SDGs 9번 목표인 ‘지속 가능한 산업화’는 산업공학의 핵심 원리인 효율성과 체계적 개선과 맞닿아 있다는 점이 인상 깊었다. 원자재를 최소한으로 사용하면서도 최대한의 생산을 달성할 수 있도록 시스템을 설계하는 과정은, 환경 파괴를 줄이는 데 직접적인 영향을 미칠 수 있음을 체감했다. 산업공학적 접근이 단순한 기술 개선을 넘어, 지속 가능한 미래를 위한 해결책이 될 수 있다는 사실에 큰 의미를 느꼈다.

이 탐구를 진행하고 나니, AI 기술을 활용해 자원 사용량과 수요를 예측하고 생산 계획을 자동화함으로써, 자원 낭비를 줄이고 효율적인 생산이 가능할 수 있겠다는 생각이 들어, 추가로 탐구해보고싶다.

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2학년 지구과학1 수업에서 사회시스템 측면의 미래기술 사례로 ‘홍수 방지 드론’을 처음 접하게 되었고, 이는 최근의 집중호우로 인한 현실적인 피해와 맞닿아 있어 인상 깊었다. 단순히 비행만 하던 드론이 데이터를 분석하고 실시간 대응까지 하는 기술로 발전하고 있다는 점에 흥미를 느껴, 이번 탐구에서는 이 드론에 어떤 인공지능 모델이 적용되는지, 또 일반 프로그래밍 방식과 어떻게 다른지를 알아보았다.

홍수 방지 드론은 하천과 제방을 정찰하고 수위를 실시간 측정하며, 필요시 구조 및 영상 수집까지 수행하는 시스템이다. 일반적인 프로그래밍은 정해진 경로를 따라 움직이고 조건에 따라 판단을 수행하는 방식이라 빠르게 변하는 상황에 유연하게 대응하기 어렵다. 반면, AI 프로그래밍은 데이터를 스스로 학습해 상황을 예측하고 판단하며, 드론 간 협업도 가능하게 한다.

AI 기반 모델로는 과거 데이터를 바탕으로 홍수를 예측하는 LSTM, 현재 상황에서 최적의 행동을 결정하는 DQN, 부드럽고 안정적인 비행을 위한 PPO 등이 활용된다. 이번 탐구를 통해 일반 프로그래밍과 인공지능 프로그래밍의 차이를 명확히 이해하게 되었고, AI는 단순 자동화를 넘어 사회 전반의 안전과 효율성을 높이는 핵심 기술로 작용하고 있음을 확인했다. 앞으로도 인공지능과 사회 시스템의 융합은 도시 인프라 보호와 공공 안전 확보를 위한 필수적 기술로 자리 잡을 것이라 확신하게 되었다.

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수위판단하는 프로그램으로 실제 일반적인 프로그래밍으로 설계된 드론도 이와 같은 방식으로 활용된다고 한다.

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일반적인 프로그래밍을 c언어를 통해 제작해보았는데 이는 조건을 입력하고 이에 대한 충족, 불충족을 판단하여 홍수 경보를 울리고 보고하는 프로그램을 제작했다. 이는 일반적인 프로그래밍은 확실히 예측하지 못했던 상황에 대응하기 어렵다는 것을 직접 프로그램을 제작하며 느낄 수 있었다.

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1. SDG3- 건강과 웰빙(Good Health and Well-being)을 선택하여 고령자의 심박수 이상 감지 시스템(간단 시뮬레이션)을 통해 고령자의 심박수를 입력 받아, 일정 기준보다 낮거나 높을 경우 “위험” 메세지를 출력하고, 정상 범위일 경우 “정상” 메세지를 출력하는 간단한 감지 프로그램을 구현했다.

2. 프로그램을 만들면서 조사했던 내용 중 일반 성인들과 노인의 심박수 기준이 다를 줄 알았는데 똑같이 60bpm~100bpm이라는 사실을 알게 되었다.

3. 심박수뿐 아니라 체온이나 혈압, 혈당같은 기준으로도 건강 위험 상태를 감지할 수 있는 프로그램을 구현하여 이를 모두 포괄하는 환자감시장치를 만들어보고 싶다.

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[30305] 6.27 병해충 감지 및 경고 시스템 SDGs 13번 목표 달성을 위한 문제 해결 방안

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[30305] 6.27 병해충 감지 및 경고 시스템 SDGs 13번 목표 달성을 위한 문제 해결 방안

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1. 프로젝트 개요 및 활동 요약

프로젝트명: 병해충 감지 및 경고 시스템 개발을 통한 기후변화 대응

문제 상황:
기후 변화로 인해 병해충 발생 시기와 범위가 예측하기 어려울 정도로 변화하고 있으며, 이에 따라 농작물 피해가 증가하고 있음. 이에 조기에 병해충 발생 가능성을 예측하고 농민에게 사전 경고를 줄 수 있는 시스템이 필요함.

프로젝트 목표:
환경 데이터를 기반으로 병해충 위험도를 판단하여, 농민에게 조기 경고를 제공함으로써 피해를 줄이고 기후변화에 대응하는 지속가능한 농업 실현

활용한 에듀테크 및 생성형 AI 도구:

DEVC++: C언어를 활용하여 병해충 경고 시스템 코딩

ChatGPT: 코드 작성 보조, 알고리즘 설계, 보고서 작성 지원

Google Slides: 프로젝트 발표 및 시각 자료 제작

Padlet: 팀원 간 아이디어 공유 및 실시간 피드백 활용

활동 내용 요약:

온도, 습도, 해충 수를 입력 받아 병해충 발생 가능성을 판단하는 프로그램 구현

병해충 발생 임계값을 조건문으로 판단하여 경고 메시지 출력

프로그램 작동 흐름도 및 시나리오 설계

AI 기술이 농업 분야에서 어떻게 적용되는지를 학습하고 구현함

2. 프로젝트를 통해 느낀 점 및 새롭게 알게 된 사실

느낀 점:
단순한 코딩 활동이 아니라 실제 사회 문제를 해결하는 방향으로 기술을 적용하는 과정에서 프로그래밍의 진정한 가치를 느꼈다. 특히, 내가 만든 시스템이 농업 문제 해결에 직접적으로 기여할 수 있다는 점에서 큰 보람을 느꼈다.

새롭게 알게 된 사실:

병해충은 기온 1~2도 상승에도 급격히 확산할 수 있으며, 이를 예측하기 위한 정밀한 데이터 분석이 필요하다.

SDGs 13번 목표(기후변화 대응)는 단지 탄소 저감만이 아니라 농업, 재해 예방, 생물 다양성 보호 등 다양한 분야와 연결되어 있다는 것을 알게 되었다.

AI 기술을 통해 병해충 발생 가능성을 예측함으로써 대응에서 예방 중심으로 농업의 방향을 전환할 수 있다는 점이 인상적이었다.

3. 추가적으로 알고 싶은 내용 및 후속 활동 계획

추가적으로 알고 싶은 내용:

IoT 센서나 드론을 활용한 실시간 병해충 데이터 수집 기술

머신러닝을 활용해 병해충 유형별로 정확도를 높이는 예측 알고리즘

국내외에서 실제로 사용 중인 농업 AI 시스템 사례

후속 활동 계획:

카사바 명해충 예측 AI처럼 이미지로 병해충 여부를 판단하는 방법을 알 고 싶음.

SDGs 2번(기아 종식)이나 15번(육상 생태계 보호)과 연계하여 다른 지속가능 개발 목표에 대한 해결 방안도 탐구해볼 계획

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sdgs문제해결 프로젝트: sdgs6 깨끗한 물과 위생

1.저는 지구촌에서 깨끗한 물이 없어서 고통받는 사람들이 너무 많고 위생의 필요성도 도 이번 코로나19사태로 인해서 많이 체감을 했기 때문에 이 주제를 고르게 되었습니다.

2.그래서 저는 지역 워터 필터라는 프로그램을 구상하게 되었습니다. 이 프로그램은 자신의 지역이 정말로 물,위생이 위험한 지역이 맞는지를 분석하고, 도움을 주는 사이트를 찾아주는 프로그램입니다.

먼저 자신의 지역을 입력하고,여러가지 설문을 통해서 지역의 위험도 낮음 보통 높음 으로 나누고,높음이 나오면 도움을 줄수 있는 사이트로 연결해주는 프로그램입니다.

3. 저는 이 시간을 통해서 깨끗한 물을 위해서 힘써주시는 분들의 노고를 더 와닫게 되었고, , 다른나라들을 도와야겠다는 생각이 들었습니다.

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1.SDGs 3번, 건강하고 행복한 삶 보장을 주제로 선정하고, 항생제 내성과 약물 오남용의 문제를 해결하기 위해 질병의 증상 기반 약물 추천 프로그램을 구상하였다. 화학시간에 약물의 pKa와 체내 pH에 따라 약의 효능이 향상될 수 있다는 내용의 탐구를 진행했었는데, 이를 바탕으로 증상을 입력받고, 이에 맞는 약을 추린 후 이온화율을 계산하여 가장 효능이 좋을것으로 예상되는 프로그램을 설계하였다. 염증 부위 및 증상에 따라 체내의 pH가 변화 할 수 있는데, 일반적으로 pH와 pKa가 비슷할수록 이온화율이 50%로 균형해진다. 이 때, 운반과 흡수가 모두 유리해진다는 특성을 바탕으로 각 약물의 이온화율을 계산하여 가장 효능이 높을 것으로  예상되는 약물을 추천하여 불필요한 약의 중복 복용이나 효과없는 약의 복용을 방지할 수 있도록 하는 프로그램을 설계하였다.

2.약물의 종류로 아세트아미노펜, 이부프로펜, 클로르페니라닌이 주성분인 약물 3개를 각각 선정하고, 아세트 아미노펜, 이부프로펜과 클로르 페니라닌이 합성된 약물 2개를 선정하여 이의 pH와 pka를 조사하여 약물의 이온화율을 계산하였다. 이 과정에서 약의 주 성분에 따라 pKa의 차이가 크게 나타나고, 같은 증상에 효과가 있는 약이더라도 서로 다른 효능을 가질 수 있다는 것을 체감하게 되었던 것 같다. 이러한 약 추천 프로그램을 설계하면서 실제로 화학시간에 탐구했던 내용인 진통제의 pH와 pKa의 상관관계에 대해서 직접 실제 약품을 사용하여 체감 해 볼 수 있었던 것 같다.

3.처음에는 증상과 염증 부위에 따른 염증부위의 체내 pH를 예측하고, 이를 사용하여 이온화율을 계산하여 조금 더 증상에 따라 약을 효율적으로 추천 할 수 있는 프로그램을 만들기 위해 계획하였는데, 이는 실현하지 못해서 다음에는 증상별로 체내 pH변화나, 우리가 체감 할 수 있는 생리적 변화를 조금 더 자세하게 조사해서 이러한 내용에 대해서도 프로그램을 제작해보고 싶다. 또한 더 다양한 성분을 가진 약들에 대한 폭넓은 조사로 더 다양한 증상에서 사용할 수 있는 프로그램을 구현해보고 싶다.

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1.원래 사람이 손수 하던 정보 데이터 처리를 ai가 대신했을 때 어떤 식으로 데이터를 처리할지 프로그래밍으로 구현해봤다.

2.이 프로젝트를 통해 사람들이 그동안 이 작업을 손수 해오던게 얼마나 대단한지 느꼈고 동시에 오류가 굉장히 많았겠구나 라는 생각이 들기도 했다. 반복적인 작업을 굉장히 많이 해야하기 때문에 ai 한테 굉장히 잘 맞는 분야라는 생각이 들기도 했다.

3.이번에 한 dev로는 ai를 활용한 문서 데이터 처리의 기능을 완전히 구현하진 못했다. 프로그램 상의 한계가 가장 큰 이유였다. 이를 극복한 python이라는 프로그램으로 다시 한번 이 활동을 해보고 싶다.

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1. AI 기반 폐암 진단 시스템을 이용하여 영상 속 병변(결절, 종양 등)을 고정밀로 탐지 및 분류할 수 있고 조기 진단 가능성 증가하여 생존율 향상시키고 진단 요소 시간 단축하여 의료진 업무 경감시키고 시골/의료 취약지의 영상 진단 보조가 가능해지는 등 긍정적인 효과를 볼 수 있다는 것을 알게 되었다.

2. 단순히 기술 개발만 하면 삶의 질이 개선될 것이라고 생각해왔는데 AI의 판단 오류로 인한 오진 발생 시 책임이 명확하지 않고 (의사 vs 개발사 vs 병원), 민감한 의료 영상 데이터의 보관 및 학습 과정에서 개인정보 유출 우려가 있고, 의사가 AI 판단을 무비판적으로 수용할 위험이 있고,왜 특정 병변을 악성이라고 판단했는지에 대한 명확한 설명 부족하는 윤리적인 고려사항도 함께 발생한다는 것을 알게 되었다.

3. 설명 가능한 AI(XAI)를 도입하여 AI가 주목한 병변 부위를 시각적으로 제시하고,의사와의 협업 최적화를 위해 AI는 1차 판독, 의사는 최종 판단자로 역할 분담하고,학습 데이터 다양화를 위해 연령/인종/성별 별 데이터 다양성을 확보해 편향 줄이고, 윤리 가이드라인 마련하여 국내 AI 의료기기의 사용 기준 및 법적 책임 분배 체계 확립을 하는 방향으로 이 기술을 개선해 나가고 싶다.

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30309 김지유 / 6.20 인공지능 적용 문제 해결 프로젝트 (AI 기반 채용 분석 시스템)

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30309 김지유 / 6.20 인공지능 적용 문제 해결 프로젝트 (AI 기반 채용 분석 시스템)

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1. AI 기반 채용 분석 시스템을 주제로 C 언어를 활용한 간단한 채용 평가 프로그램을 직접 구현해보는 활동을 하였다. 이 과정에서 지원자의 학력 점수와 면접 점수를 입력받아 가중치를 적용해 총점을 계산하고, 합격 여부를 판단하는 기본적인 시스템을 구상하였다. 또한, AI 채용 시스템이 대규모 지원자 평가, 비대면 면접, 편향 최소화 등 다양한 분야에 적용되며 기존의 주관적이고 제한적인 전통적 채용 방식과 달리 데이터 기반의 객관적이고 효율적인 평가를 가능하게 한다는 점을 조사하였다.

2. AI 기술이 이력서 텍스트 분석, 얼굴 인식, 음성 및 비언어적 행동 평가 등 다양한 방법으로 지원자를 종합적으로 분석하며, 이를 통해 지원자의 성공 가능성이나 성향을 예측하는 방식으로 작동함을 알 수 있었다. 동시에 AI 채용에서 발생할 수 있는 개인정보 보호 문제, 알고리즘의 편향, 투명성 부족 등 윤리적 고려사항 또한 알아보면서 AI의 판단이 지원자에게 미치는 영향에 대해 생각해 볼 수 있었다. 마지막으로 활동을 통해 AI와 인간의 협업 시스템 구축하는 등 개선 방향에 대한 의견을 제시하였다.

3. 기술적 구현뿐 아니라 사회적 책임까지 포함한 AI 채용 시스템이란 무엇이며 어떻게 적용되고 기존의 방식과는 어떤 차이가 있는지, 문제점은 무엇인지 등에 대해 알 수 있었으며 미래 인사,경영 분야에서 AI가 어떻게 보조적 역할을 할 수 있을지에 대해 문제를 직시함으로써 깊이 있게 고민해 볼 수 있었다.

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SDGs주제 중 2번째에 해당하는 기아에 대해서 조사를 하였다. 우리는 조금만 배고프면 짜증나고 업무에 집중할 수 없게 되지만 다른 아이들은 진짜 먹을게 없어 아사하는 아이들도 있고 자신들의 꿈을 펼치는데 어려움을 겪는 아이들도 있다. 따라서 기아가 다른 문제들 보다 심각하게 다가와 이 주제를 선정하게 되었고 기아의 문제점과 기아를 해결할 방안에 대해서 조사를 해보았다.

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기아를 해결할 수 있는 방안에 대해서 추가적으로 조사해 보고 싶다

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기아는 세계적인 문제인 만큼 이것을 해결하면 전세계적으로 많은 이익을 가져온다는 것을 새롭게 알게 되었다. 기아를 해결하면 다양한 분야 또한 성장 또는 촉진 되고 전체적으로 삶의 질이 올라갈 것이다. 기아를 해결하는데 여러가지 방안이 있음에도 국가들이 적극적으로 개입하지 않는것이 안타까웠고 많은 국가들이 이런 문제들에 주목해주면 기아 뿐만이 아니라 다른 문제들도 이전보다 쉽게 해결할 수 있다는 것을 알게 되었다. 그렇기에 국가만에 한정하는 것이 아닌 개인적으로도 이러한 문제점에 관심을 가져야  개인들이 모여서 도움이 필요한 다른 이들에게 도움을 줄 수 있을 것이라고 느끼었다.

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SDGs 중 SDG9는 사회 전체의 발전을 이끄는 기반이라고 생각하기 때문에 가장 중요한 항목이라고 본다. 또한 사회기반시설의 개선을 통해 농촌과 도시 간 격차를 줄이고 경제적 기회를 확장하다는 직접적으로 사회발전에 기여한다는 점도 있지만 다양한 분야와 유기적으로 연결되어 단순한 공장과 산업의 문제가 아닌 기술, 교육, 보건, 환경, 도시개발 등 모든 분야를 지속가능하게 만드는 뿌리 역할을 하기 때문에 현실의 문제를 해결하고 더 나은 미래를 설계하는 데에 있어서 핵심적이다. 그래서 이번 프로그램을 구상할 때도 다른 항목과 연결되어 있는 주제를 잡고 싶었는데 그게 '스마트수질관리시스템'이다. 2학년 자율교육과장으로 진행된 학생 주도 융합프로젝트 당시 만든 지속가능한 산업을 위한 정수필터를 통해 수질의 안전성 유무를 확인하는 프로그램을 제작했다.

이번 프로젝트를 통해 작년에 제작한 정수필터를 통해 알게된 지식으로 도시시스템과 시민의 안전을 보장하는데에 사용될 수 있다는 것이 흥미로웠다

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실제로 작년에 정수필터를 제작하며 수원체취 단계에서 같은 운중천이라도 여러곳에서 물을 체취했는데 이를 반영하여 r1, r2, r3로 3가지 수원을 체취하여 입력하도록 하는 등 작년에 탐구한 내용을 통해 알게 된 것을 바탕으로 프로그램을 설계했다.