[학회 후기]

2024년 11월 22~23일 경주 화백컨벤션센터에서 열린 한국데이터마이닝학회 추계학술대회에 참가하였다. 최초로 연구실 대부분의 인원들과 함께 참여한 학회이며 학생들의 발표세션이 아닌 첫 포스터 발표 그리고 교수님들의 세션발표였기 때문에 신선하고 재밌는 학외였다. 또한 포스터 세션에서 스티커를 통해 신선한 논문에 투표를 할 수 있었기 때문에 동기부여도 되는 좋은 학회였다. 또한 신임 교원세션에서 교수님들이 된 선배들의 대학원 생활 및 노하우를 들을 수 있어서 좀 더 기억에 남는 학회인것 같다.

[발표 후기]

주제: 사람 행동 인식을 위한 시공간 정보 반영 자기지도학습

현재 연구하고있는 분야에 대해서 실험을 진행하면서 포스터를 만들었다. 현재 사람 행동 인식을 위해 자기지도학습을 적용하여 연구하고 있으며 기존 방법론들의 문제점의 개선을 통해 제안방법론을 생각하게 되었다. 자기지도학습을 활용한 사람 행동 인식 분야는 현재 매우 활발하게 연구되고있기 때문에 보다 좋은 성능을 얻기위해 많은 시간이 걸렸지만 유의미한 결과를 도출하게 되어 기뻤다. 이번 포스터 발표를 바탕으로 현재 연구에 대해서 다시 한번 생각해 볼 수 있었고 제안하는 방법론이 부족한 점들을 향후 연구로 계획하고자 한다.

- 질문 1: Stream이 joint인 경우 성능이 월등히 좋은 것 같은데 motion이나 bone 같은 경우는 비슷하거나 조금 떨어지는것을 확인할 수 있는데 그 이유는 무엇이라고 생각하나요?

- 답변: 우선 joint의 경우 x, y, z인 좌표로 이루어져 있는 좌표 데이터이고 나머지 motion, bone의 경우 시간의 흐름에 따라 변화하는 변화량 데이터입니다. 현재 제가 제안하는 방법론은 좌표데이터의 공간적 특징을 어떻게 잘 반영할 수 있을지 그리고 좌표가 변화하는 프레임에 대해서 어떻게 시계열성을 잘 반영할 수 있을지에 대한 연구였던 것 같습니다. 따라서 이번 연구를 마무리한다면 향후에는 움직임의 변화량을 잘 반영하는 연구를 진행하여 보다 좋은 성능을 얻고자합니다.

[청취 후기]

여러 포스터 및 교수님들의 발표를 보면서 LLM분야가 정말 많이 연구가 되어가고있는 것을 알게되었고 기업에서 원하는 기술이나 데이터를 알 수 있는 계기가 되었다.

1. CSI-based Human Action Recognition with shapelet approach (정종민, 광운대)

해당 연구는 사람행동인식(HAR)을 데이터를 분석해 행동을 식별하는 기술로, 개인정보 침해와 객체 가림 문제를 보완하기 위해 WiFi 채널 상태 정보(CSI)를 활용한 모델을 제안한다. 본 연구는 Shapelet 기반 다변량 시계열 분류 모델을 통해 CSI 데이터를 분석하며, dilation과 다중 스케일 시계열을 활용해 전역 및 부분적 특징을 함께 고려한 행동 분류 방법을 제안한다. 해당 포스터를 보면서 현재 진행하고 있는 연구는 객체 가림을 고려하지 않은 완전한 상태에서의 사람 행동 인식 예측인데 사람 행동이 보여지지 않는 상황에서 보여지는 사람 행동만을 가지고 전체 행동을 예측한다는 점에서 신기하면서도 흥미로웠다. 현재 사람 행동 인식에 대해 연구하고있지만 해당 분야에서도 단순 행동 분류가 아닌 여러 task들이 연구되는 것을 알 수 있었고 보다 다양한 논문을 보면서 향후 연구에 적용할 수 있도록 더 열심히 연구해야겠다.

2. 동적 관심구간 선정법을 활용한 디퓨전 기반 PPG to ECG 변환(추창욱, 고려대)

해당 연구는 실시간 모니터링의 어려움을 해결하기 위해 착용형 기기로 수집 가능한 PPG 데이터를 활용하여 ECG 데이터를 생성하는 디퓨전 기반 모델을 제안한다. 동적 관심 구간(ROI) 선정 알고리즘과 선택적 노이즈 추가 기법을 도입해 QRS 복합체 재현 성능을 개선하고, 하이퍼파라미터에 의존하지 않는 동적 설정 방식을 적용하였다. DiffWave 기반 모델로 ECG를 효과적으로 복원했으며, Cardio Bench를 통해 실제 데이터와의 높은 유사성을 검증하였다. 해당 포스터를 들으면서 현재 내가 제안한 방법론에서 masking을 랜덤하게 적용하고 있는데 랜덤하게 적용하는 것이 아닌 관심있는 joint에 집중해서 masking을 하면 보다 좋은 성능을 얻을 수 있지 않을까 라는 생각을 하게 되었다. 또한 포스터에 대해 열심히 또 자세하게 설명해준 추창욱 연구원에게 고맙다는 말을 전하고싶다.