경영의 언어로 데이터가 말하다…KUBS DT Day

지난 11월 7일(금), 고려대학교 경영대학 LG-POSCO경영관에서 Center for Digital Transformation & Business(이하 CDTB)가 주관한 제6회 KUBS DT Day가 개최되었다. KUBS DT Day는 디지털 트랜스포메이션 시대에 기업 및 공공 영역에 대한 신비즈니스 모델을 발굴하여 공유하는 행사이다. 이를 통해 고려대학교 구성원들에게 DT에 대한 비즈니스 인사이트를 제공하고, 기업과 상호 호혜적 관계 속에서 산학연의 선순환 구조를 구축하는 것을 목표로 삼고 있다.

이 날 오전에는 ‘DAB(Data Analytics for Business) 경진대회 본선’이 개최되었고, 오후에는 ‘캡스톤 프로젝트 중간 발표’가 진행되었다. DAB 경진대회는 데이터 분석을 통해 현실 속 사회·산업 문제를 해결하는 것을 목표로 하는 행사로, 올해 본선에는 8개 팀 중 3개 팀이 진출해 발표를 진행했다. 심사는 박경삼 교수(센터장), 김정현 교수가 맡았다.

올해 대회는 ‘데이터로 사회적 가치 창출’을 핵심 주제로 삼았다. 최종 무대에 오른 ‘따숨’, ‘히포KU라테스’, ‘따릉팡’ 세 팀은 일상의 불편을 데이터와 기술로 해결하고자 한 점에서 공통점을 보였다. 단순한 알고리즘 구현이 아니라, 데이터를 사회문제 해결의 도구로 삼은 것이 특징이었다.

첫 번째 발표팀 ‘따숨’은 고령층을 위한 ‘기상·보행 환경 통합 안전지도’를 제시했다. 폭염, 한파, 도로 기울기 등 환경 데이터를 통합해 고령자의 안전 보행 경로를 안내하는 서비스로, 실제 시뮬레이션을 통해 사고 위험도를 약 5.6% 감소시키는 결과를 보였다. 단순한 길 안내가 아니라 “누구나 안전하게 이동할 권리”를 실현하는 데이터 활용의 좋은 예시였다.

‘히포KU라테스’ 팀은 응급 환자의 재이송 문제, 이른바 ‘응급실 뺑뺑이’ 현상에 주목했다. 의료 데이터와 RAG-LLM(대규모 언어모델 기반 추론 시스템)을 결합해, 환자의 증상과 병원 수용 현황을 실시간으로 분석·매칭하는 응급의료 자원 추천 시스템을 구현했다. 현직 구급대원과 의료진 인터뷰를 토대로 설계된 이 모델은 중증 환자의 골든타임 단축이라는 사회적 과제에 기술적으로 접근한 점에서 심사위원들의 높은 평가를 받았다.

마지막으로 ‘따릉팡’ 팀은 서울시 공공자전거 ‘따릉이’의 대여·반납 불균형 문제를 해결하기 위해 수요 기반 재배치 알고리즘을 제안했다. 대여 실패 데이터와 날씨·시간대 변수를 반영해 최적의 트럭 이동 경로를 설계한 결과, 운영 효율성뿐 아니라 시민 만족도까지 향상시켰다. 공공 서비스의 품질을 데이터로 개선할 수 있다는 가능성을 제시한 사례였다.

심사위원들은 “세 팀 모두 기술을 넘어 ‘무엇을 위해 데이터를 사용할 것인가’라는 본질적 질문에 충실했다”며, “문제를 정확히 정의하고 현장의 목소리를 반영한 점이 특히 인상적”이라고 평했다. 최우수상은 ‘히포KU라테스’ 팀, 우수상은 ‘따숨’ 팀과 ‘따릉팡’ 팀이 차지했다.

‘DAB 경진대회’는 단순한 학술대회가 아니라, 데이터 분석을 통해 사회문제를 해결하는 실험장이자 미래형 비즈니스 교육의 축소판이다. 참가 학생들은 데이터를 수집·분석하는 기술을 넘어, “데이터로 세상을 이해하고 변화시킨다”는 학문적 태도를 실천했다. 이번 대회는 고려대학교 경영대학이 지향하는 ‘실천적 지성(Practical Wisdom)’의 현장이었다.

오후에는 디지털 전환 시대를 이끄는 분석적 사고를 주제로, MSBA 6기 학생들이 기업 협력 프로젝트의 진행 결과를 공유했다.

김병조 기획부학장은 개회사에서 “DT Day는 데이터를 통해 세상을 이해하고, 복잡한 문제 속에서 새로운 가능성을 찾는 과정”이라고 말했다. 올해 발표에는 현대차증권, 현대자동차, LG CNS, 현대홈쇼핑, 현대백화점, PwC, LG생활건강 등 7개 기관과 연계된 20명의 학생이 참여했다.

▲현대차증권 팀은 베이비부머 2세대의 재무 특성을 분석해 퇴직연금 상품 추천 알고리즘을 개발했고, ▲현대자동차 팀은 블루멤버스 고객 리텐션 강화를 위해 프로모션 기반 고객 세분화 모델을 설계했다. ▲LG CNS 팀은 컨설턴트용 그래프 DB 기반 AI 모델링 툴을 제시했으며, ▲현대홈쇼핑 팀은 방송 정체성 유지와 데이터 효율화를 결합한 새로운 콘텐츠 운영 전략을 제안했다. 휴식 이후 발표에 나선 ▲현대백화점 팀은 점포·품목별 수요예측 모델을 개발해 재고 관리 효율을 높이는 방안을 선보였고, ▲PwC 팀은 멀티에이전트 시스템을 활용해 컨설팅 보고서를 자동 생성하는 모델을 발표했다. ▲LG생활건강 팀은 소비자 리뷰 데이터를 기반으로 브랜드 전략을 설계할 수 있는 AI 의사결정 프레임워크를 구현했다.

발표를 마친 뒤 김정현 BA전공주임교수는 “올해 프로젝트들은 산업 데이터를 다루는 수준이 확실히 높아졌다”며 “데이터를 통해 문제를 새롭게 정의하고, 실제 비즈니스 의사결정으로 연결시키려는 시도가 돋보였다”고 총평했다.

학생들은 이번 과정을 통해 데이터가 통찰로, 통찰이 전략으로 전환되는 과정을 직접 체험했다. 약 두 시간 반 동안 이어진 발표는 각 팀의 분석 과정과 현실적 제안이 교차하며 밀도 있게 진행됐다. 참가 학생들은 데이터가 어떻게 전략으로 바뀌는지를 직접 체험했고, 협력 기관과 교수진은 새로운 아이디어를 산업 현장에 적용할 가능성을 함께 탐색했다.

행사 종료 후에도 발표 학생들과 협력 기관 관계자들은 자유롭게 의견을 교환하며 피드백을 이어갔다. 현장에서는 “데이터 분석이 산업의 문제를 다시 쓰는 언어가 되고 있다”는 말이 오갔다. DT Day는 그 이름처럼, 데이터가 사고를 확장시키는 하루로 마무리됐다.