11월 4일 대전 KAIST에서 열린 대한 산업 공학회에 다녀왔습니다. 대학원생으로서 참석하는 마지막 학회이고 처음 가는 대전인지라 부푼 기대를 안고 떠났지만 KAIST는 정말 연구와 공부하기에 좋은 환경에 위치했단 점을 깨닫고 돌아오는 기회였습니다. 이번 학회의 세션들에 참가하며 느낀 점들은 다음과 같습니다.

[1] 인상 깊었던 발표들 중 하나는 word2vec기반의 의미적 유사도를 고려한 웹사이트 키워드 선택 기법입니다. 웹사이트 문서의 키워드를 추출할 시 빈도수에만 근거하여 추출할 경우, 문서의 의미적 키워드가 추출되지 않기 때문에 이를 고려하기 위해 word embedding 모델을 사용한 연구였습니다. 발표자가 word embedding 기반으로 실험 한 후 의미가 잘 반영되었는지 정성적으로 확인했다고 하며 평가의 어려움을 호소했는데 이 부분은 저도 topic naming에 대한 연구를 찾아보며 느꼈던 부분이라 많이 공감할 수 있었습니다.

[2] 기억에 남는 또 다른 발표는 포항공대에서 발표한 TF-IDF와 association rule을 결합하여 대용량의 transaction data에서 규칙을 찾는 연구였습니다. 단순히 빈도수에 근거하여 규칙을 찾을 땐 상대적으로 중요하지 않은 규칙이 포함될 수도 있기 때문에 단어의 중요도를 TF-IDF로 나타내어 이를 반영한 연구였습니다. 평상시 TF-IDF와 association rule이 서로 결합될 수 있는 생각조차 해보지 못했기 때문에 들었을 때 신선한 충격이었습니다. 정말 간단한 아이디어지만 결합하면 의미 있는 연구 결과가 나올 수 있다는 점을 다시 한번 깨달은 기회였습니다.

[3] 마지막으로 학회 전반적으로 아직까지 통계, 머신러닝 기반의 제조업 관련 연구가 많다는 점을 느낄 수 있었습니다. 제조업보다는 비즈니스 쪽의 인공지능이나 딥러닝 연구를 기대했지만 여전히 반도체, 제조공정과 관련된 연구가 주를 이뤄 약간의 아쉬움이 남는 학회였습니다. 앞으로 대한산업공학회에서도 다양한 연구주제와 신선한 이론들을 많이 봤으면 좋겠다는 생각이 들었습니다.