2017.11.4(토)에 대전 카이스트에서 열린 대한산업공학회 추계학술대회에
참석하였습니다. 이번 학술대회의 주제는 "4차 산업혁명과 산업공학"이었으며 이에
따라 본래 산업공학에서 많이 연구되던 경영 공학과 생산, 물류 시스템과 같은 분야
만 아니라 데이터 마이닝과 인공 지능에 대한 연구도 확실히 늘어 났음을 확인 할 수
있었습니다(물론 아직도 부족하다고 생각할 수도 있지만요).
앞으로도 지속적으로 본 분야에 대한 연구가 확장 되면 좋겠습니다.

개인적으로 관심이 있어 참석했던 세션은 다음과 같습니다.
[1] 딥러닝 기반 강화학습을 이용한 토목 공정 계획
[2] Deep Q-network를 통한 미래 정장 무인전투기 임무 수행 알고리즘
[3] 심층 강화학습을 통한 토목 공정 최적화

[1], [3]번 발표의 경우 이번 대한산업공학회 추계학술대회의 개최지였던 KAIST 산업
및 시스템공학과의 발표였으며, [2]번의 경우 덕성이와 함께 GAN 스터디를 할때 함께
공부했던 연세대학교 산업공학과 친구들의 발표였습니다. 두 연구 모두 강화학습을
특정한 도메인에 적용시키는 연구였습니다. 토목에 관한 내용이나 무인전투기에 대한
기본 지식이 없어 해당 내용을 온전히 전달하는 것이 힘드나, 제가 위의 발표들에서
전달 받은 내용은 간략히 '간단한 Deep Q-network를 통해서도 좋은 성능을 뽑을 수
있다' 입니다.

현재 연구실에서 많이들 공부하고 구현하는 CNN과 RNN을 통하여 많은 작업을 할 수
있으며 좋은 성능을 발휘하고 있음이 사실이지만, 일련의 시퀀스를 가진 프로세스를
처리함에 있어서는 적용시키기 어렵습니다. 위의 발표들을 들으면서 어렵게만
생각했던 강화학습을 간단한 네트워크로 구현하여 적용시켜볼 분야가 많음을 느꼈고
생각 만큼은 강화학습이 어렵고 먼 분야가 아닐 수 있음을 알게되었습니다.

끝으로 이번 학술대회에서 발표를 하신 모든 발표자 분들 수고 많으셨습니다.