우선 이번 학회에서는 우리 연구실의 수상의 기쁨과 그동안 노력의 결실이 있어 더욱 뜻 깊은 학회로 다가왔습니다. 리허설보다 더욱 안정적이고 좋은 발표를 보여주어 연구실원으로써 뭔지 모를 뿌듯함도 느껴졌습니다.

가장 기억에 남는 연구 중 하나로 convolution Autoencoder with Hybrid Learning이었습니다. 변수추출 모델로써 기존 convolution Autoencoder의 경우 독립변수만을 이용하기 때문에 분류문제에서의 성능을 기대하기 어려우므로 이 연구에서는 종속변수도 이용하여 지도/준지도 학습의 방법론을 선보였습니다. 요즘 각광받는 딥러닝에 feature extraction의 단점을 보완하는 아이디어를 더해 흥미로운 주제였고 이론으로 배웠던 autoencoder와 convolution network에 대해 다루어 매우 인상적이었던 발표였습니다. 다소 어려울 수 있는 내용을 청자로 하여금 쉽게 이해할 수 있도록 설명하여 효과적으로 연구 목적과 발표내용을 전달하여 이 또한 배울 점이 많았습니다.

이번 학회에서 들어간 세션에서는 발표 후 연구의 목적과 연구 결과의 평가방법에 대한 질문이 전반적으로 많았던 것 같습니다. 연구자의 입장에서 주로 연구 방법이나 그 과정을 고민하기 때문에 연구 발표나 설명이 이에 치우치기 쉬운 것 같습니다. 하지만 청자의 입자이 되어 보니 연구의 목적이나 동기가 더 명확해야 연구자의 의도를 이해하기 쉬웠습니다. 제 발표에서도 부족한 부분인데 이런 점을 유념하여 고쳐 나가겠습니다. 또한 준홍오빠의 발표가 뒤에서 두번쨰 발표였는데 청자와 소통하면서 하루동안 지쳤을 청자의 흥미와 참여를 유도하여 더욱 전달력 있었습니다. 이 또한 제가 본받아야 할 부분이라 생각했습니다.

이번 학회에서는 연구의 교류뿐 아니라 고려대에서 학회가 열리면서 학회 준비과정도 살펴보게 되었고 다른 연구실 사람들과도 친분을 더욱 쌓는 계기도 되어 다른 때와는 조금 다른 의미를 갖는 학회가 되었습니다. 끝으로 이번 학회를 준비하신 분들과 교수님께 감사드립니다.