덕성여대 연구진, '산모 사망률' 예측하는 AI 모델 개발

국가별 결측 데이터 분석해 '산모 사망률 예측·설명' 모델 제안

데이터사이언스학과 유시연·문영신·이가은·이유림 학부생 성과

[서울=뉴시스] 덕성여대 데이터사이언스학과 연구팀의 AI 기반 '산모 사망률 예측·설명' 모델 연구 논문 일부 발췌. (사진=덕성여대 제공) 2026.06.16. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]박시은 인턴 기자 = 덕성여대는 데이터사이언스학과 학부생 연구팀이 인공지능(AI) 기반 산모 사망률 예측 연구를 수행하고, 성과를 국제 SCIE급 학술지 '매스매틱(Mathematics)'에 게재했다고 16일 밝혔다.

이번 연구는 유엔(UN)의 지속가능발전목표(SDGs) 중 하나인 '산모 사망률 감소'와 연결된 글로벌 보건 문제를 AI와 데이터사이언스 방법론으로 분석했다는 점에서 의미가 크다.

연구에는 데이터사이언스학과 문지훈 교수의 지도 아래 유시연·문영신·이가은·이유림 학생이 참여했다.

덕성여대 연구진은 결측 데이터가 자주 발생하는 글로벌 보건 데이터를 바탕으로 산모 사망률을 예측하고, 그 예측 결과를 설명할 수 있는 AI 모델을 제안했다. 특히 국가별 보건·사회경제 지표에서 나타나는 결측 현상을 각 국가의 통계 보고 체계와 보건 행정 환경을 반영하는 정보로 해석했다.

연구진에 따르면 산모 사망률은 국가의 의료 접근성, 임신·출산 과정의 안전성, 여성 건강권, 보건 행정 역량 등을 보여주는 핵심 지표다. 이번 연구는 AI와 데이터사이언스가 글로벌 보건 문제 해결과 데이터 기반 정책 수립에 기여할 수 있음을 보여준 사례로 평가된다.

아울러 이번 성과의 바탕에는 덕성여대 대학교육혁신원의 비교과 프로그램 '교수자-학습자 콜라보 프로젝트'가 있었다. 학생들은 프로그램을 통해 연구 주제 탐색 및 학술 발표 경험을 바탕으로 연구를 심화했으며, 이를 국제 저널 논문 게재라는 성과로 발전시켰다.
 
문 교수는 "이번 성과는 학생들이 수업과 비교과 프로그램에서 배운 지식을 실제 사회 문제와 산업 문제 해결에 적용한 결과"라며 "학부생들도 체계적인 지도와 적극적인 연구 참여를 통해 국제적 수준의 연구 성과를 만들어낼 수 있다는 가능성을 보여줬다"고 밝혔다.


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