정유·에너지 산업은 하루에도 수없이 많은 센서 데이터가 만들어지고, 그 데이터를 바탕으로 설비 운영과 공정 관리가 이루어집니다. 그러나 실제 현업에서는 IT 전문 인력이 아닌 일반 실무자들이 데이터를 다루는 경우가 많습니다. 따라서 데이터를 분석하고 이해하는 역량은 조직 전체의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 되고 있습니다.

현대오일뱅크는 이러한 흐름을 빠르게 포착했습니다. 비전공자까지 포함한 전 직원이 데이터 기반 사고를 익히고 실제 데이터 분석 역량을 키울 수 있는 실습형 교육을 도입하기로 결정한 것입니다. 엘리스와 함께한 교육은 단순한 이론 교육이 아니라, 직접 코드를 작성하고 문제를 해결해 보는 과정 전체를 경험하게 하는 방식이었습니다.

산업 데이터를 이해하기 위한 데이터 분석 기초 학습

정유·에너지 산업은 이미지, 영상, 센서값처럼 형태가 다른 여러 데이터를 동시에 다루는 대표적인 산업입니다. 설비의 외관 변화는 이미지로 확인하고, 공정 안정성은 센서 데이터의 흐름을 분석해 판단해야 합니다. 이번 교육에서는 산업 환경에서 실제로 쓰이는 분석 방식을 구성원들이 자연스럽게 이해할 수 있도록 데이터 분석의 전체 흐름을 자연스럽게 경험할 수 있도록 구성했습니다.

이런 실습이 가능했던 기반은 교육 실습 플랫폼 엘리스LXP와 엘리스클라우드 인프라였습니다. 고성능 GPU가 탑재된 실습 환경이 제공되었기 때문에 참여자들은 복잡한 딥러닝 모델도 제한 없이 실행해 보며 학습할 수 있었습니다.

유가 데이터를 활용한 실습형 교육 과정

교육 과정은 파이썬 기초부터 데이터 시각화, 기초 통계 분석, 그리고 실제 유가 데이터를 활용한 데이터 분석 프로젝트까지 단계적으로 구성되었습니다. 처음에는 생소했던 파이썬 문법을 변수, 자료형, 조건문, 반복문 등 핵심 개념 중심으로 익히며 비전공자도 무리 없이 따라올 수 있도록 설계했습니다.

데이터 분석 단계에서는 주유소별 유가 데이터를 직접 전처리하고 시각화함으로써, “데이터가 어떻게 구조화되고 분석으로 이어지는지”를 익힐 수 있도록 구성했습니다. 이어지는 시각화 실습에서는 데이터의 변화를 다양한 그래프 형태로 표현하며, 시각화를 통해 어떤 인사이트를 얻을 수 있는지 자연스럽게 이해하도록 구성했습니다.

▲ 엘리스LXP에서 이루어진 데이터 분석 및 시각화 실습

통계 분석 구간에서는 t-test, ANOVA, 상관관계 분석 등 실무에서 자주 활용되는 기초 통계 기법을 학습해 변수 간 관계를 해석하는 감각을 익혔습니다.

교육의 마지막은 실제 유가 데이터를 활용한 회귀 분석 프로젝트로 마무리되었습니다. 데이터 정리와 변수 후보 선정, 비교・분석 과정이 단계적으로 안내되었고, 주요 영향을 미치는 변수가 도출되면서 교육에서 다뤄진 내용이 실제 산업 문제 해결에 어떻게 적용되는지 확인할 수 있었습니다.

비전공자도 막힘없이 학습할 수 있었던 비결, AI헬피챗

실습형 교육에서는 작은 오류 하나도 학습 흐름을 크게 방해할 수 있습니다. 현대오일뱅크 교육에서는 이러한 장애물을 최소화하기 위해 엘리스의 생성형 AI 솔루션 AI헬피챗이 학습 전 과정에 활용되었습니다. 특히 AI헬피챗은 다양한 최신 AI 모델을 탑재하고 있어 참여자들이 문제의 유형에 맞는 답변을 즉각적으로 확인할 수 있다는 점이 큰 장점으로 작용했습니다.

전문적인 정보 검색 역시 AI헬피챗이 담당했습니다. 참여자는 외부 자료를 일일이 찾아볼 필요 없이 필요한 정보를 확인하며 실습을 이어갈 수 있었습니다. 전문 지식이 없는 참여자들도 강의를 멈추거나 동료에게 도움을 요청하지 않고도 스스로 문제를 해결하며 실습 과정에서의 자기 주도성이 크게 향상되었습니다. 혼자 해결이 어려운 부분도 즉각적으로 안내받을 수 있어 교육 전반에 걸쳐 안정적인 학습 경험을 제공한 점이 높은 완주율로 이어졌습니다.

▲ 실습 중 AI헬피챗을 사용해 코드 작성 도움을 받는 모습

실습형 교육으로 구성원의 AI 실무 역량 향상

교육을 마친 구성원들은 파이썬 기초 문법을 이해를 넘어 실제 데이터를 불러오고 정리하며 통계분적으로 분석・시각화하는 역량을 갖추게 되었습니다. 유가 데이터를 활용한 데이터 분석 프로젝트까지 완수한 경험은 데이터 기반 의사결정 방식이 현업과 어떻게 연결되는지 직접 체감하도록 만드는 중요한 계기가 되었습니다.

AI와 데이터 기술은 이제 특정 직무에만 요구되는 전문 능력이 아니라 모든 구성원이 이해하고 활용해야 하는 필수 역량으로 자리 잡았습니다. 현대오일뱅크의 이번 교육 과정은 단순히 기술을 배우는 것을 넘어 실제 산업 데이터를 활용해 문제를 해결하는 실무형 프로젝트까지 완성했다는 점에서 큰 의미가 있습니다.

엘리스는 앞으로도 기업 실무자가 실제 업무에 적용할 수 있는 실습 중심 AX 교육을 제공하며, 조직 전체가 기술 변화를 주도적으로 이끌 수 있도록 계속해서 지원할 예정입니다.