[학회 후기] 

11월 16일 대전컨벤션센터(DCC)에서 개최된 2022년 육군 M&S 국제학술대회에 참석했다. 대학원 입학 후 처음 오프라인 학회에 발표자로 참석하게 되어 많은 기대가 되었다. 특히, 육군에서 주최하는 학회이기에 일반적인 학회와 어떤 차별점이 있을지 굉장히 궁금했다. 대전컨벤션센터 내부에는 군대 내 여러 부대에서 적용할 수 있는 발전된 연구에 대한 홍보 부스 또한 설치되어 있었다. 가장 기억에 남는 것은 기관총을 부착하여 무기화한 드론이었다. 기관총의 무게를 감당할 수 있을지가 의문이었지만 실제로 가능하다고 한다. 

내가 참여한 AI/빅데이터 분야 외에도 획득/기술, 정책/분석, 교육훈련 등 여러 분야와 관련된 연구 발표가 진행되었다. 이런 점에서 소규모로 진행될 것으로 생각했지만 정확하게 내 생각이 틀렸다는 것을 깨닫게 되었다. 좋은 기회였고 앞으로 많은 학회에 도전해볼 생각이다. 

[발표 후기] 

'최적화된 대응 전력 할당을 위한 자기 지도학습 기반 멀티 에이전트 강화학습'을 주제로 발표를 진행하였다. 해당 연구는 최적화된 대응 전력 할당을 위해 실제 전장 상황을 고려한 스타크래프트 2 게임 환경을 사용해 멀티 에이전트 강화학습을 적용한다. 기존 멀티 에이전트 강화학습만을 적용하는 것 외에도 적 위협 다변화를 잘 고려하기 위해 자기 지도학습을 결합한 연구도 진행하였다. 최종적으로는 자기 지도학습을 결합한 멀티 에이전트 강화학습의 일반화 성능 또한 확인하였고 모든 실험에는 실제 전장 상황을 고려해 직접 제작한 시나리오를 사용한다. 

군대에서도 AI/빅데이터에 관심이 많은 것을 학회에 참석한 20명 이상의 인원으로 짐작할 수 있었다. 꽤 많은 사람 때문에 긴장도 많이 됐지만, 그 때의 기분과 긴장감을 잊지 못한다. 후반부에 몇 차례 실수도 있었지만, 나의 실수 덕분에 발표에 앞서 사전에 준비해야 하는 것들에 관해 깨닫게 되는 좋은 계기가 되었다. 나의 첫 학회 발표를 생각하면 지금도 긴장감, 즐거움 그리고 아쉬운 실수들이 생각난다. 하지만, 이제 시작일 뿐이고 앞으로의 학회에서 만족할 수 있는 발표를 할 수 있으리라 의심치 않는다. 

질문 1) 데이터의 요약 방식이 2가지라고 하셨는데 어떤 방식을 사용하셨나요? 

답변 1) 데이터가 벡터 형태라면 다층 퍼셉트론을 활용하게 되고 이미지의 형태라면 합성곱 신경망을 사용합니다. 

질문 2) 자기 지도학습에서 마스킹 기법을 적용한 이유가 있나요? 

답변 2) 스타크래프트 2 게임 환경에서 주어지는 데이터의 형태가 벡터 형태입니다. 따라서 기존에 이미지에서 적용되었던 여러 데이터 증강 기법 적용에 어려움이 있어 마스킹 기법을 적용하였습니다.