주행데이터 제시 뒤 AI로 도착시간 예측

올해부터 국가 공인 민간 자격으로 지정된 AICE(에이스·AI Certificate for Everyone) 어소시에이트는 실무에서 흔하게 접할 수 있는 데이터를 활용해 인공지능(AI) 모델을 구축하는 실력을 평가한다.

AICE 웹사이트에서 제공하는 샘플 문항을 보면 이 같은 특징이 잘 드러난다. 예컨대 ‘내비게이션 주행 데이터를 이용한 도착 시각 예측 문제’ 등이 제시돼 있다. AICE 어소시에이트는 90분 동안 총 14개 문항을 풀어야 한다. 실제 업무와 동일하게 탐색적 데이터 분석, 데이터 전처리, 머신러닝·딥러닝 모델링, 모델 성능 평가를 순차적으로 해볼 수 있다. 샘플 문항에선 출발 시각, 도착 시각, 이동 거리, 주행 시간, 평균 시속, 주소, 요일, 날짜 등 다양한 데이터가 주어진다. 이 같은 데이터를 분석한 뒤 딥러닝 모델을 구축해 도착 시간을 예측하는 모델을 만들고 정확도를 높여야 한다.

사이킷런(scikit-learn) 패키지를 불러오는 코드부터 데이터 파일 병합, 특정 데이터의 시각화, 데이터 이상치·결측치 전처리, 불필요한 변수 삭제, 원 핫 인코딩 등 실무에서 꼭 필요한 작업을 평가한다.

시험은 데이터사이언스에서 가장 흔히 사용하는 주피터 랩(jupyter lab) 환경에서 치러진다. 대화형 구조로 돼 있어 파이선 명령어의 결과물을 바로 확인할 수 있다. AICE 홈페이지에서 KT의 클라우드 환경을 통해 주피터 랩을 제공한다. 작년까지는 AICE 어소시에이트 시험을 볼 때 생성형 AI 등을 제외한 인터넷 검색이 허용됐지만, 올해부터는 시험지 안에 주어진 7개 사이트만 확인할 수 있다. 넘파이(numpy), 판다스(pandas) 등 파이선 라이브러리 사이트가 여기에 해당한다.

이승우 기자 leeswoo@hankyung.com