‘광역시·도민의 우울경험에 대한 Random Forest 비교분석’이라는 주제로 진행된 이번 세미나는 (사)한국빅데이터진흥원의 김유정 부원장의 발표로 진행되었다.

‘Random Forest’는 기계학습의 한 방법으로 데이터가 확실하다는 전제하에 높은 정확성을 가진다. 이러한 Random Forest의 특성을 활용해 관련 데이터들을 처리, 평균 예측치를 받아 분석하는 과정을 살피보며 광역시·도민의 우울경험에 대한 결과값을 지역 단위로 나누어 분석하였다.

이러한 데이터 분석 방법은 대학에서도 충분히 활용 가능하다.
발표를 진행한 김유정 부원장은 "예를들어 학생들의 심리상담 결과를 데이터화하여 분석한다면 대학내 학생들의 전체적인 심리 상태를 확인하는데 사용할 수 있다. 이 외에도 성적이나 취업률, 학습 성과 같은 대학 행정이나 대학의 전략, 발전 계획을 수립하는 데에도 큰 도움을 줄 수 있다.”라고 전했다.

한국빅데이터진흥원은 빅데이터 분석기관으로 전남 및 광주지역에서 빅데이터 분석을 통한 의료 지원 대상자 발굴 및 서비스 관리, 복지사물인터넷, 성과분석 등의 대상자 관리시스템 구축을 도우며 빅데이터를 활용한 의료 체계 지원사업을 진행해 나가고 있다.