66일차) 내일배움캠프 데이터 분석 TIL - 실전 프로젝트(10), 밍글데이

1) 제조업 도메인

• 데이터 출처: NASA, UCI 데이터셋, KAMP(중견기업 플랫폼) 등 활용 가능
• KAMP는 무료 데이터셋 제공하며 배터리팩, 다이캐스팅 등 고품질 제조 데이터 보유
• 데이콘, 캐글에서도 기업 제공 데이터 확인 가능

핵심 기술 트렌드:

• 비지도 학습: 실무에서 선호되는 방법론. 정상 데이터만으로 이상 탐지 가능하며 라벨링 비용 절감
• 피지컬 AI: 최신 트렌드. AI와 물리학적 지식을 결합하는 접근
• 딥러닝 활용: 제조업에서 전통적 머신러닝보다 딥러닝 권장

산업 현황:

• 한국 5대 기업 모두 제조업. 대기업·중견·중소기업까지 모수 매우 큼
• 외국계 기업 진출도 활발
• 대기업은 코딩테스트 요구 (특히 LG)

세부 분야: 반도체, 배터리 등이 주요 관심 분야로 논의됨

 

2) 헬스케어 도메인

데이터 수집 방법:

• 병원, WHO 등 국제기구 공개 데이터 활용
• 논문에 포함된 데이터셋 활용
• IRB(기관생명윤리위원회) 승인 필요 시 최소 1개월 소요. 최종 프로젝트 기간 고려 필요

세부 분야별 특징:

• 신약 개발: LLM 및 에이전트 활용 증가. Autonomous Lab 트렌드 (제약 과정 자동화)
• 의료기기: 피부 미용 분야가 한국에서 매우 큰 시장 (KIMES 박람회 사례)
• 제약: 취업 시장에서 수요 많은 분야
• 생체신호/뇌과학: 시계열 데이터 처리 기술로 다른 분야 응용 가능

취업 전략:

• 국내는 제약, 의료기기 등 상업성 있는 분야 권장
• 연구 지향적 분야(뇌과학 등)는 해외 취업 또는 대학원 진학 고려
• 스타트업도 다수 존재

 

3) 컴퓨터 비전 트렌드

• CNN에서 Vision Transformer로, 최근에는 VLM(Visual Language Model)으로 패러다임 전환
• 새로운 트렌드 적응이 중요. 패러다임 변화 시 모두가 동일한 출발점에서 시작

 

4) 대학원 및 진로

계약학과 제도:

• 기업이 등록금과 생활비 지원하며 졸업 후 취업 보장
• 서울시립대 헬스케어 분야 조기취업형 계약학과 추천 (석사 1년만 재학 후 기업 병행)

대학원 조언:

• AI 엔지니어 목표라면 석사 이상 학위 권장
• 석사까지가 가성비 최고. 박사는 신중히 결정
• KAIST AI 대학원 정원 100명 증가로 전반적 경쟁률 하락 예상