[학회 후기]

2024년 여수에서 열린 대한산업공학회에 참석하였다. 국내 학회 참석(발표)은 약 2년 전 양재에서 열렸던 데이터마이닝학회가 마지막이었는데, 여수에서 열린다는 소식을 듣고 문득 방문하여 직접 발표해보고 싶다는 생각이 들었다. 다행히도, 참여하고 있었던 하이닉스 프로젝트 주제 내에서 발표되면 좋을 주제가 있었는데, 프로젝트에 같이 참여하고 있는 용원이 형에게, "형! 제가 가서 발표해보고 싶습니다 ㅎㅎ" 설득하며 내가 다녀오게 되었다. 오래간만에 서울을 떠나 여수 바다 및 음식도 즐길 수 있었고, 학회장 안에 붐벼있는 사람들도 구경하며 리프레시 되는 기분을 느꼈다. 발표의 경우 SK 하이닉스 연구진들과 공통 세션을 이루어 발표를 진행했다. 서로의 발표 내용들이 모두 이어져 있었기 때문에 청중들도, 발표자들도 모두 한결 이해하기 쉬웠을 것이라 생각한다. 오래간만에 발표하는 것에서 느낀 긴장감과 발표 후 후련함, 뿌듯함이 기억에 많이 남는다. 발표에 관해서는 아직 부족한 점이 많다고 느꼈으며 더욱 노력해야 겠다는 생각도 같이 하였다. 내 발표가 끝난 뒤에는 마음 편하게 다른 사람들의 발표를 청취하였다. 준지도학습과 Domain adaptation들을 기반한 다른 사람들의 연구 주제들이 기억에 남는다. 나도 평소에 관심 가지고 있던 주제들이라, 자연스레 생겨났던 궁금점들 편하게 묻고 응답받는 시간을 가졌다. 내가 연구하고 있는 주제와 결이 비슷한 Open-set Active Learning이라는 연구 주제도 처음 청취할 수 있었는데, 무척 흥미로웠고 다음 연구 주제로 현 연구와 엮어볼 수 있을 것 같다는 느낌도 들어 뿌듯하였다. 

[발표 후기]

반도체 웨이퍼 TEM 이미지에 적합한 Semantic Segmentation을 주제로 발표하였다. TEM 이미지는 촬영 환경 및 여러 현업 이슈로 인해 기존 Semantic Segmentation 기술들을 그대로 활용하는 것이 어렵다. 본 연구는 이러한 문제점들을 극복한 기술을 개발하는 것을 목표하고 있으며, 발표에서는 데이터 부족 및 이미지 노이즈 문제에 강건한 연구 결과물들을 소개하는 시간을 가졌다. 발표가 끝난 후 성능 변화가 실제로 유의미한 것인지 질문을 받았었는데, 정성적으로는 유의미한 변화라고 답했으며(살짝 당황하긴 했었다), 실제 현업에 본 기술을 사용하고 있는 하이닉스 연구진 팀장님께서 같이 동의해주셨고, MIoU 지표 기준으로는 유의미한 성능 향상이 맞다는 교수님 답변 덕분에 무사히 잘 대응할 수 있었다.

[청취 후기]

지식 증류 기반 약지도 비디오 이상 탐지를 주제로 한 발표를 청취하였다. 여기서, 약지도란 정확하지는 않지만 대략적인 Label만을 이용하여 모델을 학습하는 것을 의미하는데, 여러 이미지 프레임으로 구성된 비디오에 대하여 모든 프레임 별 정상, 비정상을 레이블하는 것이 어려우니, 특정 구간 혹은 동영상 안에 정상만 포함되어 있다, 혹은 이상 현상이 포함되어 있다 정도만 활용해서 정확한 이상 탐지를 목표하는 것이 본 연구의 핵심이였다. 이 때, Label이 아예 안 되어 있는 비디오 데이터들도 존재할텐데, 이들을 약지도로 학습을 수행한 모델로 pseudo-labeling하여 재학습하는 것이 본 연구가 말하는 지식 증류(전달)의 개념이었다. Unlabeled 데이터를 활용하는 방안이 내가 알고 있던 Semi-supervised learning 개념과 매우 유사하여 이해하기 편하였고, 향후 계획 쪽에서 Consistency Regularization 관점에서 효과적인 이미지 증강 쪽을 더욱 파보면서 연구해보겠다 하셨는데 SSL을 많이 공부해 본 입장에서 더 우선시 되면 좋을 것 같은 점들을 발표 후 질의응답 시간에 건내보았다. 다행히, 좋은 생각 같다고 동의해주셔서 뿌듯하였고, 내가 연구하고 있는 SSL 개념이 이런 식으로도 확장될 수 있구나 식견을 넓힐 수 있던 시간이었다.