-발표자 후기-



[발표 주제: A Research Paper Recommendation based on Citation Networks]



1.발표준비과정



인용 네트워크를 통해 논문을 추천해주는 방법을 제안하였다. 키워드나 협력필터링 기법을 기반으로 하는 알고리즘보다 추천성능의 우수성을 입증하기 위해 실제로 서비스 되고있는 추천시스템과 성능을 비교함으로써 본 연구의 우수성을 입증하였다. 발표를 준비하는 과정에서 기존의 문제점 및 한계점에 대해 자세히 살펴보고 제안하는 알고리즘을 4단계로 나눠 설명하였다. 특히 각 단계마다 이루어지는 프로세스가 왜 이루어지는지 혹은 어떠한 목적을 갖고 있는지 설명하기 위해 노력하였다.



2. 질문 및 대답

질문자가 무슨 질문을 하는지 몰랐다. session chair으로 계셨던 교수님께서 대답해주셨다.



2.발표 시 아쉬웠던 점과 개선방향

질문자는 본 논문 추천시스템이 누구에게 필요한가를 물어본듯하다. 이에 session chair는 앞서 발표한 내용을 summary 해서 말씀해주셨다. 마치 영화추천시스템이 누굴위한거냐고 묻는것과 같은데 추천시스템은 도메인과 상관없이 아이템을 추천받길 원하는 모든사람을 위한것이다. 논문추천시스템에서는 논문을 찾고있는 교수, 학생, 연구원, 회사원, 일반인 모두에게 유용할 것이다.




-청취자 후기-

[1일차]

첫째날은 Keynote Speeches로 이루어졌다. 먼저 "Flow-Net Accountable Logging and Applications" 발표의 목적은 사건이 발생하였을때 추적이 가능해야 한다는 것이다(events should be traceability). 사건을 추적할때는 log 기록을 이용하는데 기존에는 로그 파일 관리의 문제가 있었다. 정리(organized)가 잘 되어있지 않기 때문에 lack이 발생하는것이다. 이러한 문제점을 해결하여 위해 로그를 네트워크로 매핑하였으며 인상깊었던것은 로그를 layer별로 나누어 계층적인 네트워크를 구성한다는 것이다. 이는 multi resolution을 목적으로 하고있으며 데이터의 종류가 다양해짐에 따라 네트워크도 복잡해져 계층 네트워크가 필요한것이다. 이처럼 최근에 네트워크 layer별로 mapping하는 과정에 대한 연구가 많이 진행되고 있는것 같다.

그 다음세션은 Girija Chetty 교수님의 발표였다. "Advances in Sensor Fusion and Its Applications"이라는 주제의 세션을 듣기전에 Data Fusion에 관한 논문을 접한적이 있는데 데이터의 종류와 양이 많다는 부분 이외에 특별히 방법론에 있어 특별한 것이 무엇인가에 대해 고민하였다. Chetty 교수님의 연구도 다양한 종류의 데이터를 각각 분석 후 결합하여 좀 더 향상된 성능을 나타내는 몇 가지 적용사례를 들어 분석 과정을 설명하셨다. Data Fusion은 새로운 방법론을 제안하는것이 아닌, 분석 목적에 필요한 데이터가 무엇인지, 무엇으로 분석해야하는지, 어떻게 결합해야하는지 등에 대한 통찰력을 의미하는것같기도 하다. Keynote Speeches 모두 시간이 갈수록 데이터가 방대해지기 때문에 나온 연구같았고 당연한 흐름인듯 보였다.




[2일차]

많은 세션 중, 이번 학회에서는 Image and Video Processing Technology 세션이 흥미로웠다. 파인애플의 이미지를 분석하여 품질의 등급을 매기는 방법, 사진을 통해 건물을 detection하는 방법, 움직임 데이터를 통해 카플터널증후군 발생 위험도를 분석한 연구, 사진에서 합성 및 조작을 detection하는 연구등이 있었다. 이러한 연구들은 모두 실생활에서 도움을 줄 수 있는 의미있는 연구같아 재미있게 들었다.



전반적으로 다른 발표자의 발표내용과 태도를 관찰하며 어떻게 발표를 해야 좋은 발표를 할 수 있을까 생각해 보았다.

이번 학회를 통해 느낀점을 명심하여 향후 자료를 준비하고 발표를 진행할 때 더욱 발전 된 모습으로 성장해야 겠다.