[학회 후기] 2024년 5월 30일 서울 양재에서 열린 한국데이터마이닝 학회에 참석하였다. 연구실에 들어와서 처음으로 참석하는 학회여서 설레는 마음으로 참석했다. 개인적으로는 발표장의 규모가 크고 발표장에 참석한 인원이 많아 놀랐다.

학회에서 여러 분야에 대한 내용과 어떤 연구들이 진행되고 있는지 궁금하여 이미지/영상 데이터마이닝 세션, 산업인공지능의 응용 세션, 최적화 및 강화학습의 응용 세션을 청취했다. 

개인적으로 이미지 , 최적화 세션에서는 생소한 분야가 많아 이해가 어려운 부분이 많았지만 다른 연구원들은 어떤 연구를 진행하고 있는지에 대해 알고 연구 동향 대해 배워갈 수 있는 유익한 시간이였다. 또, 정말 다양한 분야에서 인공지능을 활용해 문제를 풀어가고 있음을 다시 한번 깨닫는 시간이였다. 

[청취 후기]

1. 포즈 인식 디퓨전 모델을 통한 가상 의상 착용

이미지 기반 가상 의상 착용에는 포즈를 제대로 인식하지 못하는 문제가 발생하여 의상이 잘 생성되지 않는 문제들이 존재한다고 한다. 이를 생성모델에서 성능이 좋은 디퓨전 모델을 사용해 성능을 높이고 추가 모듈인 포즈인식과 controlnet을 통해 이미지의 정보를 보존하면서 잘 생성하는 방향으로 설계한게 아이디어가  매우 흥미로웠다. 그리고 이를 정성적인 방법으로 개선된 방향을 보이고 정량적인 방법으로도 개선된 방법론의 효과를 설명하여 이러한 방식이 효과가 있었음을 알기 쉽게 잘 설명했던 발표였던거 같다. 또 디퓨전 모델의 발전으로 다양한 활용이 기대가 되게 만드는 발표였다. 

2. 역학 모델을 사용한 데이터 효율적인 다중 에이전트 강화학습

이 발표는 멘토인 정인이형이 진행하는 발표이고 관심있는 강화학습에 대한 발표라 매우 관심을 가지고 보았다. 다중 에이전트에서는 사용하지 않았던 방법인 다이나믹 모델을 사용하여 미래 잠재 상태 표현을 예측하며 학습하는 방면으로 샘플 효율성을 높인 연구 방향성이 매우 흥미로웠다. 다중에이전트에서 다이나믹 모델의 사용이 어려움에 대해 설명하였는데 풀어가는 과정이 정말 쉽지 않았을 것이라는 생각이 들었다. 아이디어와 설계 과정의 복잡한 문제를 정말 잘 풀어냈고 좋은 성능을 만들어 낸 좋은 발표였던 거 같다. 

3. 소리 데이터를 활용한 C-EPS 모터 소음 불량품 검출 모델 제작

자동차 핸들 조향장치인 C-EPS 모터에서는 불량품을 검출하기 어려운 문제를 가지고 있어 소음을 측정하여 불량품을 검출한다고 한다. 3가지 유형의 불량 소음이 발생하는데 그것을 spectrogram으로 이미지를 변형하고 이미지 처리 기법으로 불량품을 검출하는 방법론이 자주 사용된다는 것이 신선했던 거 같다. 이 이미지 처리 과정에서 spectrogram과 전혀 관련이 없다고 생각한 ImageNet으로 사전학습한 모델을 fine-tunning하였는데 성능이 잘 나온다는 사실에 신기했다. 실제 산업에서 불량품 검출하는 테스크에 모델을 적용하려는 관점에서 재밌게 봤던 발표였다.