2023 하반기 NIMS 산업수학 문제해결 워크숍 참석자들이 기념촬영을 하고 있다.[국가수리과학연구소 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 국가수리과학연구소(NIMS)는 18~20일 웨스틴 조선 부산에서 산업수학 문제해결을 통한 산업수학 활성화를 위해 수학, 물리, 통계, 전산, 그리고 컴퓨터공학 등 관련분야 70여명의 전문가들을 초청, ‘2023 하반기 NIMS 산업수학 문제해결 워크숍’을 개최했다.

이번 워크숍은 ▷산·학·연 협력체계 구축을 통한 산업수학 활성화의 체계화 ▷대학 교수 및 대학원생 등 산업수학 전문가들의 집단지성을 통한 산업문제 해결 다양화 및 고도화 ▷현장문제에 대한 다양한 의견 교류를 통한 전문가 네트워크 구축 및 산업문제해결역량을 강화하고자 마련됐다.

이번 워크숍에서는 기술개발 가치가 높은 3개의 고난도 문제에 대한 수리연 소속 부산의료수학센터의 문제정의 및 해결 방향성을 바탕으로 국내 70여명의 전문가와 대학(원)생들 그룹별 솔루션 개발 및 검증을 통한 문제해결이 2박3일간 이루어졌다.

워크숍에서 다룬 3개의 산업수학 문제는 의료현장과 산업현장에서 발굴된 문제들이다.

문제 1은 다이텍연구원에서 발굴한 중합공정 분자량 예측 기법 개발 문제로, 문제해결을 통해 기존의 시행착오를 통한 개발 방식을 디지털방식으로 전환하여 개발기간 및 비용을 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다.

문제 2는 동아대의료원에서 발굴한 Amyloid brain PET와 clinical parameter의 통합정보를 이용한 multi-modal deep learning 알츠하이머 진단모델 개발 문제다. 문제해결을 통해 알츠하이머 정신질환의 특성 분석을 통한 경도인지장애 진단 등 정신질환 진단에 대한 신뢰성 있는 의사결정의 정보를 제공하고, multi-modal deep learning 알츠하이머 진단모델을 적용하여 진단의 정확도 향상, 진단 시간 단축, 의료비용과 접근성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

문제 3은 주식회사 제이어스에서 발굴한 관성측정장치(IMU) 신발 데이터 기반 전신 마커 데이터 예측 문제로, 예측 알고리즘을 환자들의 동작분석 시뮬레이션에 활용하여 다양한 의료 AI 개발, 이를 통해 퇴행성 뇌질환 진단에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

김현민 국가수리과학연구소장은 “이번 워크숍을 통하여 산업문제해결 성과를 기업, 병원들과 공유하여 산업수학 생태계를 구축하고, 기업 및 병원 관계자와 연구자들의 지식 교류를 통해 문제해결 협업 가능성을 제고하는 계기가 될 것으로 기대한다”고 말했다.