☐ 충북대학교(총장 직무대리 유재수) 이차전지 혁신융합대학사업단이 지난 8월 11일(화)부터 8월 14일(금)까지 레이크힐스 호텔에서 ‘2026년 이차전지 Python 데이터 분석 부트캠프(중급)’을 운영했다.

□ 이번 프로그램은 지난 7월 운영한 ‘Python 데이터 분석 부트캠프(초급)’에 이어 데이터 분석과 머신러닝 활용 역량을 한층 강화하기 위해 마련됐다. 초급 과정에서 데이터를 관찰하고 의미를 찾는 데서 나아가, 중급 과정에서는 데이터 전처리부터 AI를 활용한 예측 모델의 성능 비교·검증과 의사결정까지 직접 경험할 수 있도록 심화 실습 중심으로 진행됐다.

□ 교육에는 충북대 학부생과 학·석사 연계과정 재학생 총 20명이 참여했다. 참가자들은 각자의 전공 지식과 분석 경험을 바탕으로 주어진 문제를 해결하고, 분석 결과를 제시하는 데 그치지 않고 결과의 근거와 한계까지 설명하며 데이터 기반 문제해결 과정을 익혔다. 특히 학부생과 대학원 진학을 준비하는 학생들이 함께 참여해 서로 다른 관점과 분석 방법을 공유하는 융합 학습의 기회를 가졌다.

□ 박건호 인공지능융합교육원 부대표가 강사로 참여해 NASA 배터리 데이터를 활용한 배터리 건전성 상태(SOH) 예측을 주제로 AI 활용 교육을 진행했다. 참가자들은 Orange3와 Google Colab을 활용해 데이터를 전처리하고 시각화했으며, 다양한 예측 모델의 성능을 비교·검증했다. 또한 고온·저온 환경의 새로운 데이터를 분석하며 가설 설정부터 결과 해석, 모델의 한계 판단까지 데이터 기반 문제해결 과정을 수행했다.

□ 교육 마지막 날에는 실습 결과 발표와 함께 시상식이 진행됐다. 학부생 부문에서는 ▲대상 이준호 학생(화학공학과 4학년) ▲금상 윤현진 학생(화학공학과 4학년)이 수상했으며, 학·석사 연계과정 부문에서는 ▲최우수상 김태하 학생(재료공학과 대학원 1학년) ▲우수상 이재원 학생(재료공학과 대학원 2학년)이 수상의 영예를 안았다.

□ 대상을 수상한 이준호 학생은 “초급 과정에서는 데이터를 정리하고 시각화하는 방법을 배웠다면, 이번 중급 과정에서는 어떤 AI 모델을 선택해야 하는지, 또 그 결과를 어디까지 신뢰할 수 있는지 스스로 판단하는 방법을 배울 수 있었다”며 “특히 NASA 배터리 데이터를 직접 전처리하고 여러 머신러닝 모델의 성능을 비교하면서 높은 정확도만으로 좋은 모델을 판단해서는 안 된다는 점이 인상 깊었다. 앞으로도 이차전지 전공지식과 데이터 분석 역량을 함께 발전시켜 실제 배터리 진단 문제를 해결해 보고 싶다”고 소감을 밝혔다.

 ☐ 한편, 이차전지 혁신융합대학(COSS) 사업은 교육부와 한국연구재단의 지원으로 2023년부터 운영되고 있으며, 충북대를 비롯해 가천대, 부산대, 인하대, 경남정보대와 충청북도, 청주시, 부산광역시, 인천광역시가 참여해 이차전지 분야 인재 양성과 교육·연구 프로그램을 추진하고 있다.

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