2020 대한산업공학회 춘계학술대회 - 이유경

대한산업공학회
작성자
Yukyung Lee
작성일
2021-01-05 20:34
조회
56

2020년 11월 13일에 "언택트시대의 디지털 트랜스포메이션과 산업공학"이라는 주제로 진행된 대한 산업공학회에 참석하였습니다.

[Uncertainty-Aware Soft Sensor Using Bayesian Recurrent Neural Netwroks]

이 연구는 산업 현장에서 많이 사용되는 센서에 대한 연구로서 베이지안 순환 신경망을 활용한 불확실성 인식 소프트센서를 제안하였습니다. 특히 제안한 모델을 실제 자동차 산업데이터에 적용하여 실용성을 입증하였기에 굉장히 유용한 주제라 생각하였습니다. 기존에 센서데이터를 활용하여 모델링을 진행하는 연구는 많았지만, 이때 생길 수 있는 불확실성을 베이지안 네트워크를 활용하여 풀어낸것이 인상깊었습니다. 모델 학습 후 예측값과 함께 불확실성을 보여주기 때문에 여러가지 변수가 존재할 수 있는 자동차 산업에서 실용적으로 사용될 수 있겠다는 생각을했습니다. 산업공학회의 가장 큰 장점 중 하나가 기존의 모델을 실제 데이터와 산업에 접목하는것을 구체적으로 볼 수 있다는 점인데, 완전히 새로운 모델을 제안하는것 만큼 중요한 분야의 연구임을 알 수 있는 기회였습니다. 좋은 발표 감사합니다.

[zero-shot 지식 증류 기반 인공 신경망 예측 불확실성 정량화]

인공 신경망의 가장 큰 문제는 학습이 잘못되었을 경우 잘못된 답을 도출하는것이라 할 수 있습니다. 모델이 환경에 영향을 받지 않고 강건한 예측 결과를 만들어내는것은 인공신경망의 궁극적인 목표라 볼 수 있으며 이 문제를 해결하기위한 다양한 연구가 진행되고있습니다. 본 연구 또한 비슷한 흐름 중 하나로 인공신경망이의 예측 결과가 얼만큼의 불확실성을 가지고있는지 정량화 하는 방법을 제안하였습니다. 예측 결과가 어느정도의 불확실성을 가지고 있는지 판단하는 지표로는 error값을 사용할 수 있습니다. 하지만 이 연구에서 초점을 맞춘 부분은 회귀문제에서 원본 데이터 활용이 불가능한 상황 하에 예측 불확실 성을 정량화 하고자하였습니다. 지식 증류문제는 Teacher, student 모델이 존재하고 Teacher 모델로부터 학습한 지식을 Student모델이 따를 수 있도록 설계합니다. 따라서 원본 데이터를 사용할 수 없는 경우 학습된 student 모델이 teacher와 예측 차가 크거나 student 예측 사이의 분산이 클 때 Teacher 예측의 불확실성이 크다고 볼 수 있습니다.

본 모델은 2 phase로 나누어집니다. 먼저 Phase 1은 지식증류로서 Teacher, Student, Generator로 구성됩니다. 이 때 학습되는것은 Generator와 Student 이며 새 input을 생성하기위해 Generator를 활용하여 Teacher 모델과 Student 모델 사이에 지식 증류를 진행하였습니다. Phase 2는 여러개의 Student 모델을 활용하여 특정 데이터포인트에 대한 student 예측간의 분산, teacher 예측과 student 예측 사이의 평균 차를 이용하여 불확실성을 정량화 하였습니다. 본 모델을 벤치마크 데이터셋으로 실험을 진행하였으며 제안한 방법론의 결과가 효과적임을 보였습니다.

문제를 정의하고 풀어가는 흐름이 좋아 재미있게 들을 수 있는 연구였습니다.

산업공학회를 통해 실제 데이터에 모델을 적용하는것이 굉장히 중요하다는것을 알 수 있었습니다. 또한 모델을 적용하기에 앞서 문제를 정의하는 과정이 굉장히 인상깊었는데, 좋은 자극을 받을 수 있는 기회였습니다.

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