[학회 후기]
이번 2024 데이터마이닝학회는 11월 22일과 23일 경주 화백컨벤션센터에서 열렸다. 데이터마이닝학회는 여러번 참석하였지만, 올때마다 학회의 성장이 느껴지는 것 같았다. 특히 이번 학회는 다른 대학원 연구원들의 발표가 주가 아닌 교수님들 위주의 세션으로 진행되어 더욱 유익한 시간이 되었다. 나는 방법론 자체에 대한 설명보다는 응용 위주의 산업 현장 적용 세션에 주로 참가하였는데, 특정 도메인에 국한되지 않고 다양한 분야의 사례를 접하며 조금 더 견문을 넓힐 수 있는 좋은 기회가 되었다.

[발표 후기]
이번 학회에서는 처음으로 포스터 발표를 진행하였는데, 예상과는 달리 구두 발표보다 더 많은 점을 느낄 수 있었다. 일방향적인 설명이 아닌 궁금한 점을 듣고 또 대답하는 과정에서 다양한 사람들의 질문을 들으며 내 연구에 대한 다양한 시각을 접할 수 있었다. 특히, 내가 생각하고 있던 내 연구의 한계점을 포함한 예리한 질문을 들으며 향후의 연구 방향에 대해서도 생가가해 볼 수 있었다. 또한 연구 자체에 대한 피드백과 더불어 사람들에게 설명하는 방식의 중요성도 다시금 느낄 수 있었다. 처음으로 내용을 접하는 사람에게 설명하기 위해서 가끔 머리가 멍해지기도 했는데, 연구의 핵심을 간략하게 또 명확하게 전달하는 것이 좋은 연구만큼 중요하다는 점을 배울 수 있었다.

[청취 후기]
1. 고객 리뷰 데이터를 활용한 Unique Selling Point(USP) 검증 및 탐색 프레임워크 (서울대학교 산업공학과 강필성 교수님)

해당 발표는 제품의 차별화를 위해 고객 리뷰 데이터를 활용하여 제품에 대한 관심도와 경쟁사 대비 강점 및 혜택을 USP 관점에서 효과적으로 분석한 사례였다. 기존의 인터뷰 중심 USP 발굴 방식이 가지는 편향 문제를 개선하기 위해 사용자 반응 데이터를 기반으로 토픽 모델링 기법을 적용하여 객관적이고 신뢰도 높은 USP를 도출하고, 해석 가능한 결과를 제공한 점이 인상적이었다. 


2. Physics-informed Machine Learning for Engineering Applications (한국공학대학교 경영학과 강지훈 교수님)
해당 발표는 물리학 법칙에 인공지능을 적용한 일련의 연구를 소개해주었다. 하나의 방법론에, 하나의 물리 법칙에 머무르지 않고 최대한 다양한 사례를 소개해주신 것 같았는데 자연과학에 인공지능을 더했다는 접근 자체도 흥미로웠고, 또 그에 따른 해석의 가능성 등 자연스럽게 따라오는 장점들 또한 재밌게 느껴졌다. 연구 주제와 방향을 잡을 때 어떻게 보면 심플하게, 또 어떻게 보면 독창적으로 접근하는 방법에 대해 배울 수 있었던 유익한 시간이었다.