수리링의 데이터교실

7주차 월요일, 드디어 개인 EDA 프로젝트 발표가 있었는데요. 주제 구상 - 데이터 수집, 분석, 시각화 - 인사이트 도출 - 관련 논문 분석 - 모델링 후 논문 검증 - 인사이트 도출 - 발표자료 구성 - 그리고 이 모든 작업을 몇 번이고 되돌아 반복하는 일련의 과정을 통해, 정말 많은 것을 배우고 성장할 수 있었던 기회였습니다.

이번 포스팅에서는 개인 EDA 프로젝트를 준비하면서 스스로 기특하고 자랑스러웠던 점, 그리고 스스로 확인한 나의 강점을 먼저 작성해 보겠습니다. 그리고 이어서 개선할 점을 이어서 적어보겠습니다.

칭찬할 점

첫째, 끊임 없이 피드백을 찾아 나섰습니다.

저희 ASAC 강사님께서는 이번 개인 EDA 발표를 준비하는 25명의 동기들을 모두 혼자서 멘토링하시느라 정말 바쁘셨는데요. 다르게 말씀드리면, 이번 프로젝트에서 강사님 1분을 제외하고는 조언을 구할 다른 멘토가 단 한 분도 계시지 않았습니다. 강사님께서는 몸이 열 개라도 모자라 보이셨고 야근을 자주 하셨어요. 그렇게 원하는 만큼 피드백을 얻기 어려웠던 (나름 열악했던) 상황 속에서, 저는 계속해서 현직자들과 네트워킹을 시도하며 프로젝트에 대한 가이드를 스스로 찾아 나섰습니다. 주로 일일 세미나를 오셨던 강사분들께 부탁을 드렸는데요. 쉬는 시간에 냅다 노트북을 가지고 가서 프로젝트를 보여드리고 조언을 구했습니다. 아니면 이메일이나 링크드인으로 자기 소개를 보내고 강의에 대해 느낀점을 말씀드린 뒤 정중하게 피드백 부탁을 드렸습니다.

쉬운 일은 아니었습니다. 바쁘신 분들께 초면에 그런 부탁을 드린다는 게 생각보다 많은 용기가 필요했어요. 제가 부족한 만큼 정성스럽고 따뜻한 피드백보다는 타격감 있는 직설적인 피드백들을 주로 받게 되었고, 그래서 자존심도 속도 많이 상하기도 했는데요. 그래도 정말 감사한 마음으로 모두 수용했고, 피드백을 찾아 나서는 일을 절대 멈추지 않았습니다. 나 혼자였다면 몰랐거나 흐린눈 하며 내버려 뒀을 어설프고 엉성한 부분들을 열심히 뜯어고치고 보완하면서 프로젝트의 완성도를 올릴 수 있었습니다.

문제상황을 적극적으로 해결하고자 전문가에게 도움을 청할 용기를 낸 나 자신을 정말 칭찬하고 싶습니다. 이번 프로젝트를 통해 네트워킹의 중요성을 다시한 번 확인했습니다. 사람들이 왜 협업을 통해 일을 진행하는지 알 수 있었던 좋은 기회였어요. 앞으로도 이렇게 스스로 배움을 찾아 나서는 적극적인 자세를 통해 더 많이 성장하고 발전하는 제가 되겠다고 다짐했어요. 

둘째, 어려운 과제 속에서 포기하거나 타협하지 않았습니다. 원하는 목표를 달성할 수 있었던 가장 큰 이유였습니다.

저는 25명의 동기들 중에서 이번 개인 EDA 프로젝트에 유일하게 AI 모델링 작업을 포함하여 발표했습니다. 아직 머신러닝 수업을 듣기 전이었지만, 제가 데이터 사이언스와 엔지니어링을 통한 문제해결에 큰 뜻과 욕심이 있다는 걸 아시는 강사님께서 제가 원하는 방향으로 프로젝트를 수립하도록 적극적으로 도와주셨기 때문에 가능한 일이였습니다. 또, CNN을 통한 Image Classification이 프로젝트의 메인 소재였는데, 평소 열심히 Neural Network의 원리를 탐구하고 Tensorflow Keras나 PyTorch와 같은 프레임워크들을 적극적으로 연습하고 실습한 덕분에 원하는 대로 프로젝트를 준비할 수 있었습니다.

딥러닝 과정에서 원하는 목표 성능이 확보 될 때 까지 여러 방법으로 모델을 수정하고 학습시키고 평가하는 일을 수없이 반복했습니다. 마음처럼 일이 풀리지 않아 마음이 흔들릴 때마다 매번 잘 다잡으려고 노력했어요. 그렇게 복잡하지 않고 간단할 거라고 생각했던 것도 예상대로 진행되지 않는 것을 보면서 실무에서는 더 어려운 일이 많이 일어나겠구나 싶었습니다. 여하간, 힘들고 답답할 때마다 타협하지 않고 목표한 일들을 무사히 수행해낸 나의 집념에 박수를 보내고 싶습니다.

앞으로 더 열심히 공부하고 지식 수준을 높여서 더 어렵고 복잡한 모델도 학습시켜 보고 싶습니다. 인공지능은 정말 너무 어려운데, 어려운 만큼 또 너무 재밌어요. 현재 ASAC 과정에서 머신 러닝 모델링 방법들을 여러 가지 배우기 시작했는데요. 평소 몰두했던 인공신경망(Neural Network) 뿐만 아니라 다른 모델링 학습 법도 이렇게 다양했다니 매일이 놀라움의 연속이더라고요. 즐겁게 배우고 있어요. 언제나 새로운 것들을 proactive한 자세로 배우고 탐구하는 제가 되도록 하겠습니다.

개선할 점

데이터 분석의 전문성을 높이기 위해서는 통계학적 지식을 보완할 필요가 있음을 깨달았습니다.

이번 프로젝트는 주제의 특성상 저의 도메인 지식을 적극 활용할 수 있었던 덕분에 통계학적 접근이 크게 필요하지 않았다고 생각했는데요. 그럼에도 불구하고 통계학적으로 분석한 근거가 함께 수반되었다면 더 논리적인 프로젝트 진행이 가능했겠다는 아쉬움이 남습니다. 

저는 지금 고려사이버대학교 소프트웨어공학과 학생으로 이번 3학년 1학기에 확률과 통계 수업을 듣고 있는데요, 수업 내용을 다시 한 번 정리하고 복습해서 다음 프로젝트에 꼭 적용해 보기로 했습니다. 또, 이번 여름 계절 학기에도 통계 관련 수업을 선택해서 연속적으로 수업을 듣기로 했습니다. 앞으로 통계학적 지식을 보충해서 나 자신뿐만 아니라 다른 사람들 역시 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 데이터 전문가가 될 수 있도록 노력하겠습니다.

이것으로 첫 번째 프로젝트(개인 EDA) 에 대한 회고 작성을 마치도록 하겠습니다. 개인 프로젝트 깃허브 링크가 궁금하시다면 댓글을 달아주시거나 niceonesuri@gmail.com으로 연락주세요. 감사합니다.