2018 대한산업공학회 추계학술대회 후기

대학원에 입학하고 처음으로 학회에 다녀왔습니다. 빅데이터와 인공지능에 관심을 가지게 되면서 공부는 혼자 해왔지만, 다른 사람들의 전문적인 연구나 발표는 들을 수 있는 기회가 없었기에, 저는 학회에 참가하는 것에 매우 기대를 하고 있었습니다. 그래서 미리 어떤 발표들이 진행되는지에 전체적으로 읽어보고, 듣고 싶은 발표들을 미리 생각해놓은 상태로 한양대학교에 찾아갔습니다.

 처음으로 들은 연구발표는 ‘다채널 센서 데이터 기반 제조공정 내 최적공정 및 원인분석 방법론’ 으로 김성범 교수님 연구실의 조윤상 학생의 발표였습니다. 해당 발표는 여러 센서로부터 발생하는 시계열 데이터를 이용해서 제품의 불량 발생에 대해 예측모델을 만들고 원인을 분석하는 연구였습니다. 앞단에서 시계열 예측모델을 CNN의 구조로 모델링하는 것은 잘 이해가 되었지만, 원인분석 방법론에 CAM이라는 기법을 활용하는 것이 생소했고 흥미로워서 추후에 공부해야겠다는 생각을 했습니다.

 그리고 우리 연구실에 장명준 석사과정이 발표한 ‘Sentence Embedding Module imitating Human Language Recognition’ 를 정말 재미있게 들었습니다. 텍스트를 처리하는 기법을 요즘 공부하고 있는데, 이 연구에서는 텍스트들이 유사한 의미를 가지도록 임베딩하는 모델을 구축해내는 과정을 나타냈습니다. 텍스트를 하나의 벡터로 표현했을 때, 비슷한 여러 텍스트를 통해서 그 벡터가 실제 의미를 잘 표현하고 있는지를 확인하는 지표와, 그를 반영한 모델 제시를 보았습니다. 물론 전체를 다 이해할 순 없었지만, 연구의 목적에 따라 어떤 식으로 문제를 정의하고 실험을 설계하고 정리해야 하는지 등의 일련의 과정을 이해할 수 있는 발표였습니다.

그리고 카이스트에서 ‘자율 주행자동차의 제어권 전환시 운전준비도 평가를 위한 개별 운전자의 안정 주행 패턴 분류’를 주제로 한 박진혁 학생의 발표를 들었습니다. 자율 주행 자동차가 상용화됨에 따라, 자율주행에서 수동 주행으로 바뀔 때 운전자의 준비도를, 운전자의 과거 운전패턴을 바탕으로 평가하는 연구였습니다. 직접 코스를 만들어서 운전 데이터를 수집했다는 점이 흥미로웠지만, 데이터의 수가 적다는 점이 조금 아쉬웠습니다. 운전자의 운전 패턴을 다양한 운전 데이터 변수를 다양한 방식으로 분할해서 군집 분류를 진행한 점이 재미있었습니다. 그리고 특정 변수에 대해서는 운전자들의 패턴이 확실하게 나타나는 점들이 시각화되어 재미있었기에, 추후에 패턴 인식에 대해서 공부를 더 하고 싶고, 추천 시스템과도 연결해서 연구를 해보고 싶다는 생각을 했습니다.

마지막으로 재미있었던 연구는 서울과학기술대학교의 정신유 학생이 발표한 ‘RNN을 이용한 대규모 TV 시청로그 시청자 군집 분석’에 대한 것이었습니다. 이 연구에서는 RNN을 이용해서 특징들을 뽑아내는 학습과정을 거쳤고, 연구자가 10분단위로 방송의 유형을 구분해서 만들어낸 특징들을 정의했습니다. 그래서 만들어진 두 특징 벡터를 이용해서 클러스터링을 하여 비교하는 과정을 통해, 시청자들을 분류했습니다. 시청자가 해당 채널을 보는지에 대해 결정하는 방법이 주관적이긴 하지만 참신했고, 딥러닝 기법으로 특징들을 추출해서 클러스터링을 진행한 점이 좋았습니다.

 여러 연구자들의 발표를 들으며 이해하기 어려운 부분도 많았고 재미있는 부분도 많았지만, 연구를 진행하는 일련의 과정을 어떻게 설계하면 좋을지 계속해서 생각해볼 수 있었고, 스스로 공부하는 분야들을 어떠한 도메인에 적용시켜서 연구를 하면 재미있을지 등에 대해서 생각할 수 있었습니다. 그리고 흥미로운 연구를 통해 꼭 발표를 해보고 싶다고 느낀 뜻깊은 학회였습니다. 그리고 중간에 선배들과 많은 이야기를 했고, 식사도 하면서 많은 조언들을 들을 수 있었던 하루였습니다.

 감사합니다.