# 학회 후기

2024년 11월 22일부터 23일까지 경주에서 열린 24 한국데이터마이닝학회 추계 학술대회에 참가했습니다.

처음으로 포스터 발표도 해보았고, 다른 연구원분들의 포스터 발표를 들으며 다양한 연구분야에 대해 접할 수 있었습니다.

또한 학회 데스크 업무를 맡아 학회에 참가하러 오신 분들을 맞이하는 경험도 할 수 있었습니다. 

걱정이 많았던 첫 포스터 발표를 무사히 잘 마쳤고, 정말 운이 좋게 수상도 할 수 있었습니다. 

이번 학회는 연구실에 합류한 이후 처음으로 참가한 학회라서 더욱 뜻깊고 기억에 남을 것 같습니다. 

# 포스터 발표 후기

“최근접 이웃 알고리즘을 활용한 증강 데이터 범주 정보 할당”이라는 주제로 포스터 발표를 진행하였습니다. 

연구실에 합류한 이후로 동기들과 같이 처음으로 연구를 진행하는 것이라, 연구의 퀄리티가 떨어지진 않을지 걱정도 되었고, 포스터를 어떻게 구성해야 연구 내용을 더 효과적으로 전달할 수 있을지 많은 고민을 했습니다. 

발표 당일에는 저희 연구에 사람들이 많이 관심을 가질지 걱정되고 긴장도 많이 됐지만, 예상보다 많은 분들이 찾아와주셔서 놀라웠고 감사했습니다. 

발표를 진행하면서 초반에는 제가 했던 연구임에도 불구하고, 설명이 매끄럽지 않음이 느껴졌습니다.

하지만 같은 내용을 여러번 반복해서 발표하다보니 점차 익숙해지면서, 이후에는 보다 쉽고 명확하게 설명할 수 있었던 것 같습니다.

발표를 하면서 특히 이 내용을 처음 접하는 분들도 쉽게 이해할 수 있도록 잘 풀어서 설명하는 것이 중요하다는 것을 더욱 느낄 수 있었습니다.

또한, 발표를 듣는 분들의 새로운 시각에서 나온 질문과 조언 덕분에 제가 미처 생각하지 못했던 부분을 발견할 수 있었고, 새로운 아이디어들을 얻을 수 있었습니다.

기존에 알고 있던 발표 형식과는 다르게, 포스터 앞에서 연구 내용을 자유롭게 소개하며 다른 연구원분들과 편안하게 소통할 수 있다는 점이 매우 신선하고 좋았습니다.

이번 학회에서의 포스터 발표는 연구원으로서, 그리고 발표자로서도 성장할 수 있었던 소중한 기회였다고 생각합니다.

[주고 받은 질문]

Q1.

왜 비교 방법론에 가장 대표적인 증강 기법인 SMOTE 대신 CiFRUS를 택했나요? 

       
A1.

분류 문제에서 결정 경계를 변화시킬 수 있는 중요한 지점은 클래스와 클래스 사이입니다. SMOTE는 클래스 내부에서 데이터를 증강하는 intra-class 증강 기법으로, 결정 경계를 크게 변화시키는 데 한계가 있는 증강기법이라고 판단했습니다.

반면, CiFRUS는 클래스 내 증강이 아닌 피쳐 내에서 데이터를 생성하는 기법으로, 클래스와 클래스 사이에 데이터를 생성할 수 있으므로, 결정 경계 변화에 더 큰 영향을 미칠 수 있다고 보았습니다.

이러한 이유로 비교 방법론으로 SMOTE 대신 CiFRUS를 선택하게 되었습니다.

Q2.

머신러닝 기반 augmentation 기법 이외에 딥러닝 기반 augmentation 방법론과도 비교해보면 좋을 것 같아요.

A2.

네, 추가 실험을 통해 딥러닝 기반의 증강기법과도 비교분석해보겠습니다.

# 청취 후기

[데이터 헬스 및 웰빙을 위한 데이터 기반 참여 활성화 - KAIST 전산학부 이의진 교수님]

이 발표는 디지털 헬스케어 기술의 발전 방향과 주요 과제를 다루며, 데이터 기반으로 참여를 활성화하는 전략을 중심으로 진행되었습니다.

디지털 피노타이핑과 개인 데이터 클라우드와 같은 개념을 소개하며, 개인화된 디지털 헬스 에이전트의 가능성을 제시한 점이 인상 깊었습니다.

또한, 오픈 데이터셋 부족, 데이터 품질 문제, 프라이버시 및 윤리 이슈와 같은 현실적인 도전 과제들을 짚어주며 해결책의 필요성을 강조했습니다.

특히, 기술적 발전과 더불어 긍정 컴퓨팅과 인간 중심 AI의 중요성을 말씀하신 것이 기억에 남습니다.

데이터 기반 헬스케어의 가능성과 한계를 균형 있게 조명한 유익한 시간이었습니다.