2019 한국데이터마이닝학회 춘계학술대회 - 양우식

데이터마이닝학회
작성자
관리자
작성일
2020-03-12 13:45
조회
84
안녕하세요 DSBA연구실 석사과정 양우식입니다. 지난 4월 11일 코엑스에서 "사례를 통해 본 AI & BI" 를 주제로 열린 데이터마이닝 학회에 참석하였습니다. 다양한 학회를 참석하면서 항상 좋은 연구들을 접했기 때문에 이번 학회 또한 큰 기대가 되었습니다. 이번 학회에서는 기업들의 참가가 활발했다는 점이 눈에 띄었습니다. 아예 오전 세션은 기업에서 나온 분들의 발표로 구성되었고 이를 통해 현업에서의 데이터 마이닝 적용과 더불어 현재 이 분야에서 일하고 있는 산업 인력들의 생각을 알 수 있었던 좋은 경험이 되었습니다.

본격적으로 오후 세션에 들어오면서 발표를 들었고 인상 깊었던 발표를 정리해보려 합니다.

[Faster R-CNN을 이용한 태풍 중심위치 및 강도 산출 모델 개발]

Faster R-CNN을 지난 세미나 발표를 준비하면서 이번 발표에 대해서 더 흥미를 가졌습니다. Faster R-CNN이라는 딥러닝 기술을 실제 현실 데이터에 적용하는 과정을 보면서 기술을 적절하게 사용하여 실제 현실에서 도움이 되는 유의미한 연구 결과를 만들어냈다는 점이 크게 다가왔습니다. 저희 연구실에서 파도 정보를 딥러닝 방법론에 사용하여 높은 성능경제성을 확보하는 것처럼 기상 분야에서도 딥러닝을 활용되어 보다 좋은 성능을 가져올 수 있었다는 점을 증명하였고 이는 비단 기상 분야에만 한정되지 않을 것입니다. 딥러닝을 연구하는 사람으로써 연구 방법론도 중요하지만 실제 현실을 개선할 수 있는 유의미한 연구 결과를 만들어내는 것도 뜻깊은 일일 것이라는 생각을 하였습니다.

[시계열 데이터 예측을 위한 Attention 기반 RNN 모델]

개인적으로 시계열 데이터의 예측이라는 Task는 상당히 어려운 분야였기에 본 발표에 기대가 되었습니다. 본 발표는 이전 윈도우만큼의 시점속에서의 시계열 트렌드 정보를 통해 다음 시점을 예측하는 방식을 취했고 이를 위해 dual stage attention모델을 사용했습니다. 프로젝트를 진행하면서 dual stage attention을 알게 되었는데 이번 발표에서 이 모델을 기반으로 자신만의 개선점을 적용했다는 점에서 뜻깊게 발표를 볼 수 있었습니다. 시계열 예측에서 many to many를 적용할 때 bidirectional을 쓰는 부분에 있어서 항상 개인적인 의문이 있었는데 이를 물어보지 못했던 점이 많이 아쉬움으로 남습니다.

[Occlusion을 적용한 Domain-Specific 감성 사전 자동 생성에 대한 연구]

도메인 별 감성 사전을 구축하는 과정을 보여주었습니다. 제가 관심있는 VQA 분야에서는 이미지와 텍스트를 동시에 다루고 있습니다. 텍스트를 임베딩하는 방식에 있어서 더 효과적인 방법이 필요한데, 이에 대해서 아이디어를 참고할 수 있는 발표였습니다. VQA에서도 질문의 유형에 따라 같은 모델이라도 큰 성능의 차이가 나타나는데 이를 질문의 도메인을 고려한 모델을 구축한다면 개선할 수 있는 가능성이 있지 않을까라는 생각이 들었습니다. 실제 어떻게 적용해야할지에 대한 구체적인 방식은 아직 막연하지만 한 번쯤 고려하여 시도할 생각입니다.

이번 학회에서 또한 인상깊었던 점은 발표에 대한 피드백이 활발히 이루어졌다는 것입니다. 각 세션의 좌장분들을 포함하여 적극적이고 날카로운 질문과 피드백이 이루어졌고 이를 통해 발표를 더 잘 이해할 수 있었습니다. 적극적인 피드백의 필요성과 중요성을 다시 한 번 느낄 수 있었고 연구실 자체적으로 진행하는 세미나에서 저 자신이 한층 적극적으로 참여해야겠다고 생각했습니다. 매번 학회에 참여할 때마다 저 자신만의 의미있는 연구를 진행해야 할 필요성을 느낍니다. 앞으로 한 학기가 남은 만큼 마지막 학기에는 제가 직접 진행한 연구를 주제로 발표를 할 수 있기를 바라면서 더욱 부지런하게 살 것을 다짐하는 좋은 기회가 되었습니다.
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