김준홍 - 2019 INFORMS Annual Meeting 2019 후기

2019년 10월 20~23일에 미국 시애틀에서 개최된 INFORMS Annual Meeting에 다녀왔습니다.

개인적으로 INFORMS는 2번째 참여이며, 2016년도에 참여한 경험이 있습니다.  2016년도와 많이 달라졌다고 느껴졌으며 그에 대한 가장 큰 원인은 세션의 배치와 제목에 있었습니다. 2016년도에만 하더라도, Machine learning와 AI라는 키워드의 세션보다는 산업공학회 학회로써, OR과 Optimization의 키워드가 많았습니다. 2019년도에는 이와 반대의 상황이라는 점에서 달라졌다고 생각이 들었습니다. 

Application area로는 healthcare가 압도적이었습니다. 미국에서 가장 많이 프로젝트가 진행되고 있다고 현지 학생들에게 전해 들었으며, 제품 운송, 투약 효과, 투약 에피소드 등의 다양한 주제에 대하여 다양한 방법론에 대한 세션이 아주 많이 있는 것을 확인 할 수 있었습니다. 

개인적으로 청취를 중점적으로 들었던 부분은 관심이 있는 Manufacturing과 Uncertainty분야입니다. 

Manufacturing 쪽으로는 실제 공정 Line에 관한 모니터링과, Wafer Map에 대한 Outlier에 대한 내용이 많았습니다. 이는 실제로 중요한 문제이지만, 웹에 연구를 위하여 공유되어 있는 데이터셋은 보안상의 이슈로 인하여 거의 없습니다. 이에 대하여 많은 세션에서 실제 사내에서 발생하는 문제에 대한 정보와 이에 대하여 직접적으로 실행되고 있는 문제에 대하여 접할 수 있었습니다. 

재미있게 들었던 주제는 EDS test를 통하여 나온 Wafer Bin Map (WBM)문제를 기반으로 어떻게 지엽적인 정보들을 모니터링 하기 위하여 추출할 것인가? 였습니다. 이에 대한 발표에서 접근한 방식은 Monitoring index의 가정하에서 칩 혹은 다이에 대한 정보를 픽셀로 두고 Gaussian filter를 건 다음에 각 부분에 대한 클러스터링을 진행한 후에 density와 distance를 가지고 모니터링을 하는 경우였습니다. 하지만 ‘이에 대하여 사전에 진행을 하여야 하는 것이 어떤 BIN까지를 fail chip으로 보는가?‘ 였습니다. 이에 대하여 저자에게 질문을 하였고, 답변은 사실 사내에서는 manually하게 진행을 한다는 것이었습니다. 그리고 ML방법론의 실제 적용에 대한 한계점도 들을 수 있었습니다. 우리가 배우고 적용하고자 하는 방법론들이 실제 상황에 대하여 의사 결정에 직접적 역할을 하려면 데이터에 대한 표준화된 정보가 있어야 합니다. 특히 Wafer bin map의 경우에서 각 EDS test를 통해 나온 BIN정보가 어디까지 Fail로 둘 것이냐에 따라서 Binary기반 wafer map의 상황은 많이 변하게 됩니다. 그리고 Line마다 시간마다 외생적 정보가 많기 때문에 이에 대한 현 연구자에 대한 정보를 얻을 수 있어서 좋은 기회가 되었다고 생각합니다. 

그리고 Uncertainty 부분에 관하여서는 실제로 산업 현장에서 직접적으로 연결될 수 있는 부분이 많기 때문에 많은 세션이 열린 것을 확인 할 수 있었습니다. 몇몇의 발표는 수식의 간결함을 위하여 Linear 문제에서 푼 경우도 많았고, 일반적으로 알고 있는 Monte-carlo samping방식의 Aleatoric, Epistemic uncertainty에서 다양한 접근법으로 해석하고자 하는 연구들이 있었습니다. 또한, 실제 적용하고자 하는 부분이 많은 것으로 확인되어 반가우면서 재미있게 청취하였습니다. 특히 Transportation문제에 적용하거나 Benchmark dataset에 대하여 푼 문제들이 많았습니다. 

네트워킹으로는 우리 연구실에서 졸업하고 미국에서 학업을 이어나가고 있는 해동이를 오랜만에 보고, 고려대학교를 졸업하고 미국에서 연구 하고 계신 분들의 이야기를 들을 수 있는 자리가 있어서 좋았습니다. 

감사합니다.