경주 화백컨벤션센터에서 2024년 11월 22일~23일 한국데이터마이닝학회 추계학술대회가 개최되었다. 교수님 및 기업체 직원들이 진행한 구두 발표 세션, 대학원생이 주로 참가한 포스터 세션 모두에서 의미있는 발표를 들을 수 있었다.

1. 학술대회 개최를 사전에 준비하기 위해 21일날 경주로 출발했다. 학회장에서 자주 인사를 나누던 김미숙 교수님 연구실 캡틴을 휴게소에서 만나게 되어 엄청 반가웠다. 서로의 포스터 세션에 방문해서 궁금한 내용을 서로 교환하며 대화도 할 수 있었다.

2. 미리 학회장을 방문해 여러 준비를 하면서 다같이 으쌰으쌰하면서 준비했던 세진, 성수, 민성이에게 고맙다는 말을 전하고 싶다.

3. 포스터 세션에서 '반도체 웨이퍼 투과식 전자 현미경 특징을 고려한 다중 과업 기반 의미론적 분할'이라는 주제로 포스터 발표를 진행하였다. 여러 교수님들과 학생들이 관심을 가져주어 의미있었다.

- 질문 1: 가상 객체 경계면을 생성해 사전 학습때 활용하는 것이 의미가 있어보인다. 혹시 가상 객체 경계면 내부 공간을 채워 semantic segmentation 처럼 학습하는 건 고려하지 않았는지?

- 답변: 질문해준 내용에 대해서는 생각해보지 못했지만 유사한 실험을 수행하였다. 공정별 정답 이미지를 활용해 실제 관심 객체와 이에 대한 경계면을 인식하도록 수행하였다.  (다시 생각해보니 정확히 질문에 대한 답을 한 것은 아닌 듯 하다.)  

- 객체 사이 구분되는 경계면을 정확하게 인식하는 것을 기대하였는데, 내부 공간을 채운다면 기대했던 역할을 수행하지 못할 것으로 생각한다. 

- 질문 2: 다른 autoencoder 방식과 비교한 사례는 없는가?

- 답변: autoencoder, denoising autoencoder, context autoencoder와 비교했는데 masked autoencoder가 가장 우수했다. 이러한 이유는 노이즈와 관련해서 작은 영역을 마스킹하는 전략이 wafer TEM 이미지 내 노이즈 효과를 감소시킨 것으로 생각한다.

4. 처음으로 세션 체어 역할을 수행해보았다. 금요일, 토요일 각각 1회씩 수행하였다. 첫 번째 좌장 수행할 때 발표가 길어질때 이를 제지하기 어려웠다. 숙소로 복귀하고 곰곰히 생각해보니 다른 발표자, 청중을 고려했을 땐 제지를 하는 것이 올바른 역할 수행이라는 생각이 들어 두 번째는 효과적으로 세션을 이끌수 있었다. 한번도 수행해보지 못한 역할을 해보라고 제안주신 교수님께 고맙다는 말씀 전하고 싶다. 여러 일을 직접 해보고 고민하는 것이 큰 경험이 되었고, 미래에 내 자산이 될 것이다.

5. 연구실 인원 대부분이 참석한 지방 학회는 이번이 처음이었다. 졸업 직전 마지막으로 리딩해서 다녀오는 학회였는데, 동료들이 빠르게 따라주어 일을 신속히 처리할 수 있었다. 동료 연구원들에게 고맙다는 말을 전하고 싶다.

6. 한국데이터마이닝 학회는 2013년부터 참가했던 학회이고 2024년이 된 지금도 많은 의미를 주는 학회다. 학생으로선 참가할 순 없지만 미래에도 계속해서 의미있는 학회로 남아있고 싶고 참가하고 싶다. 데이터마이닝을 포함한 인공지능에 대한 많은 관심을 선물해준 학회이기 때문이다.