이번에 처음으로 국제 학회인 ICLR 2024에 다녀오게 되었습니다. 다른 국제 학회 중에 ICLR를 선택했던 이유는 무엇보다 응용이 아닌 이론 연구가 많은 학회라는 점과 인공지능 연구에 있어서 핵심이 되는 연구들이 많이 있다고 생각했기 때문입니다. 논문이 억셉이 되어서 가는게 아니라는 점에서 약간의 아쉬움와 부족함을 탓하며 많이 보고 느끼자라는 마음으로 다녀왔습니다.

학회 참석을 통해 놀라웠던 점은 국내 학회에서 볼 수 없었던 포스터 세션에서의 활발한 discussion 이었습니다. 포스터 세션 장소가 작은 편은 아니었지만 유난히 논문 수가 늘었던 2024 인 만큼 한 세션에 350개의 포스터와 그보다 많은 사람들이 서로 쉬지않고 대화를 이어나가는 모습에 이곳이 학계의 클럽이구나 라는 생각이 들었습니다.

약 일주일이라는 기간 동안 아침부터 저녁까지 매일 두 번의 세션을 둘러보며 많은 생각이 들었습니다.

첫 번째, 온라인과 오프라인은 다르다.

연구실 세미나와 연구 미팅 또한 온라인으로 할 때와 오프라인으로 할 때 서로 느낌이 다르듯, 연구실에 앉아서 학회에 억셉된 논문들을 다운받으며 읽어보는 것과 in-person으로 대화하며 들어보는 것은 큰 차이가 있었습니다. 무엇보다 오프라인에서의 장점은 최근 연구에 대한 흐름을 빠르게 알 수 있었다는 점입니다. 역시나 올해 ICLR에는 Diffusion 연구가 정말 많이 나왔습니다. 또한 그중에서는 한국 저자가 정말 많은 비중을 차지하고 있다 생각되었습니다. ICLR에서 많이 봤던 키워드는 Grokking, Gaussian splatting, Schrödinger Bridge 와 같은 키워드였습니다.  또한, 흐름을 아는것 뿐만 아니라 논문의 저자에게 직접 궁금한 점들을 물어 볼 수 있다는 것과 가서 친해진 사람들을 통해 건너건너 물어볼 수 있다는 점이 있습니다.

두 번째, ICLR는 어렵다.

저희 연구실의 연구와는 많이 다릅니다. ICLR에서 발표된 포스터들을 보았을 때 당혹스러웠던 발표들이 몇몇 있었습니다. 예를 들면 “On Bias-Variance Alignment in Deep Models”와 같은 논문이나, “Feature Collapse”이 있습니다. 연구실에서는 주로 특정 task에 대한 기존 연구와의 차별점을 가지는 새로운 방법을 고민하는데 시간을 많이 썼다면 앞선 연구들은 특정 task가 아닌 조금 더 일반화된 이야기들을 주제로 하고 있기에 당혹스러웠고 어렵게 느껴졌습니다. 그러나 이러한 경험 덕분에 연구에 대한 시야가 넓어졌다 생각되고 간단히 생각하고 넘어갔던 사실들을 하나씩 다시 고민해보는 시간이 되었습니다.

세 번째, 학회 어플을 적극 활용하자.

이번 ICLR에서는 whova 라는 어플을 통해 프로필을 공유하고 다른사람들과 커뮤니케션을 할 수 있었습니다. 흔히 학회는 네트워킹을 위한 자리이다 라는 이야기를 많이 하기에 혼자가는 학회였지만 그동안 이름만 알았고 만난적이 없었던 분들도 모두 연락을 돌려보고 이야기를 나눌 수 있었던 시간이 있었습니다. 비록 모든 만남이 유익하고 생산적이진 않았지만 서로의 연구와 연구 생활을 들을 수 있었던 좋은 시간이었습니다. 연구실 외적으로 다른 사람들을 많이 만난 것은 처음이었기에 이런 사람 저런 사람 많이 보게되었습니다.

네 변째, 영어를 잘하자.

가장 큰 아쉬움이라면 제 영어 실력이죠. 주로 만난 사람은 물론 한국분들이었습니다. 영어를 잘하지 못하기에.. 다음 번에는 더 향상된 회화로 더 편안한 학회 탐방기가 되기를 바라고 있습니다.

이번 학회를 지원해주신 교수님께 감사 인사 드립니다.