2024년 5월 30일 서울 양재 엘타워에서 열린 한국데이터마이닝학회에 참석하였다. 데이터마이닝 학회는 처음 참석하는데 양질의 발표가 많이 준비되어 있었고 원활한 진행이 되어 있었다고 느꼈다. 많은 발표가 있었지만 다양한 분야에서 인공지능 기술이 발전하고 있었다. 우리 연구실에서 많은 연구원이 관심을 가지고 있는 이미지 합성, 도메인 일반화, 강화학습 뿐만 아니라 경찰 보안, 군수 시스템 등 실제 적용 사례를 들을 수 있어 재미있게 청취하였다.

1. TA-Net: Tri-Aspect Network for Camouflaged Object Detection

TA-Net은 위장된 물체를 식별하는 Task로 다양한 시각적 특성에서 오는 차이를 인공지능을 통해 해결하고자 하는 연구이다. 기존 학습된 모델들의 성능의 경우 위장이 된 물체이기 때문에 물체의 경계, 색상, 질감에 따라 성능이 크게 하락하는 이슈가 존재한다. 이를 해결하고자 Edge Network, Color Network, Texture Network를 활용해 각각의 최적화된 독립적 네트워크를 구성하였다. 선행 연구들은 이를 한번에 해결하려고 했으나 정보가 섞임으로 인해 어려움이 있었던 것 같고 각각의 컨셉을 갖는 독립적인 네트워크를 잘 구성한 것 같다. 하지만 학습 및 추론에서 시간이 오래 걸린다는 문제점이 발생할 것 같아 이를 함께 해결할 수 있는 방안이 제시되면 더욱 좋을 것이라고 생각한다.

2. 포즈 인식 디퓨전 모델을 통한 가상 의상 착용

사람의 사진과 옷의 사진 두 이미지가 주어질 때 사람의 체형에 맞춰 옷을 생성할 수 있는 Task이다. 기존 디퓨전 모델은 옷을 완전히 생성하지 못하거나 사람의 손이 사라지는 등 다양한 문제가 있는 상황이다. 이를 사실적으로 합성하기 위해 VTON 프로세스에 공간 컨디셔닝 제어를 추가하여서 포즈 일관성 보존을 향상시킨다. 온라인에서 의상을 구매할 때 나에게 잘 어울리는지 직접 옷을 사람에게 착용 시킬 수 있는 기술로서 잘 활용된다면 수익으로 연결 시킬 수 있는 좋은 기술이 될 것이고 기업들이 큰 관심을 가질만한 연구라고 생각한다.

3. SSD 불량 예측을 위한 인공지능 모델 설계

우리의 컴퓨터에 있는 SSD에 문제가 생기면 정보와 보안에 큰 문제가 발생 할 수 있다. 이를 인공지능을 통해 불량 SSD를 찾아내는 Task를 해결하고자 하는 연구이다. 불량을 잘 찾아내는 것은 당연히 중요하지만 정상을 불량이라고 하는 경우에 SSD의 가격이 비싸기 때문에 기업 입장에서 사용 할 필요가 없는 비용이 많이 발생 할 수 있다. 그래서 어디에 중점을 두는 것이 좋을지 충분한 논의가 필요한 연구인 것 같다. 개인적으로는 SSD가 불량일 때 데이터는 보존하되 사용이 되지 않도록 하는 등의 임시조치를 취할 수 있다면 불편함은 생기겠지만 기업과 개인의 입장을 적절히 고려할 수 있지 않을까 하는 생각을 하였다.

오랜만에 반가운 얼굴들을 좋은 기회로 만날 수 있어 기분이 좋았고, 다양한 주제의 발표를 들을 수 있는 소중한 시간으로 학회 및 발표를 준비해준 분들께 감사의 말을 전하고 싶다.