첫번째 국제 학회여서 비록 한국 코엑스였지만 내심 기대를 많이 하고 참석하였다. IEA/AIE 학회는 처음이라 이 학회의 평소 규모는 모르지만 메르스의 영향으로 참석자가 많이 줄은 것 같았다. 실제 첫날에는 세션 하나가 통째로 취소되기도 하였다. 그럼에도 불구하고 전 세계에서 온 많은 분들이 첫날부터 마지막 날까지 발표하며 의견을 주고 받는 모습이 인상 깊었다. 또한, 많은 발표들이 생소하여 산업공학이 정말 넓은 분야라는 것을 새삼 다시 느끼게 되었다.

-. 발표 후기

  발표 제목: Prediction of Package Chip Quality using Fail Bit Count Data of the Probe Test

  작년 산업공학회 추계 학술대회 석사논문경진대회 이후 두번째 학회 발표이자 첫번째 국제 학회 영어 발표였다. 평소 영어 실력이 부족함을 알기에 일단 스크립트를 외운 후 자연스러운 발표가 될 수 있도록 하고자 하였다. 나름 연습을 많이 했다고 생각했지만, 아쉬운 점이 많았고 결국 연습 부족이었다. 특출난 영어 실력, 발표 실력이 없기에 연습량으로 커버해야 하는데 부족했다고 생각한다. 많은 점이 아쉬웠지만, 크게 두가지 점이 가장 문제였다. 첫째, 청중과 소통하지 못했다. 세션에 총 5개의 발표가 있었는데 마지막 발표가 취소되서 내가 마지막 발표자가 되었다. 앞의 발표들이 길어져 시간이 오버됐고 청중들은 시작전부터 힘들어 보이는 기색이 역력했다. 하지만, 이를 커버할 발표 실력이 나에겐 없었고 그저 빨리 끝내고자 청중의 반응은 거의 살피지 못한 채 혼자 내달리고 말았다. 둘째, 발표전략이다. 말로 커버하고 장표는 서브 역할을 하면 금상첨화이겠지만, 본인의 영어 발음이 좋지 않아 대부분의 청중이 알아듣기 힘들었을 거라 생각한다. 또한, 안좋은 영어발음을 커버할 발표 스킬도 없었다. 이러면 장표만 보고도 쉽게 이해할 수 있게 구성했어야 하는데 그러지를 못했다. 중간에 청중들이 이해를 못하는 반응을 보고 당황하여 혼자 더 내달린 점도 있었다. 이러한 부작용으로 결국 질문이 하나도 나오지 않았다. 다음 학회 때에는 이러한 점을 유의해서 발표 준비를 해야 하겠다.

-. 청취 후기

 Key note speech (June. 11): Brain-Computer Interface (Recent Progress and Challenges in Neuro-Rehabilitation) 고려대 이성환교수님

  첫째날 키노트 스피커셨던 Tsui교수님이 개인사정으로 불참하시면서 이성환교수님이 위 주제로 둘째날 키노트 발표를 하셨다. 뇌공학분야라 생소하기는 했지만, 뇌의 신호(EEG signal)를 인지하여 로봇의 동작을 컨트롤한다는 것이 흥미로웠다. 데모 버전은 ara/leg/wheel chair/speller/driving 등 총 5개로 나누어 보여줬는데, Neuro-leg에서 뇌의 신호를 분석하는데 딥러닝을 이용한다는 것이 인상깊었다. 데이터 마이닝이 여러 분야에 활용될 수 있다는 것을 새삼 느끼게 되었다.

Session 2C Machine Learning

Predicting SET50 Index Trend using Artificial Neural Network and Support Vector Machine

  태국의 50개 기업 주가 인덱스인 SET50을 예측하는 것에 대한 발표였다. 분류 알고리즘을 사용하여 예측을 한다는 것이 내 연구와 비슷하여 관심있게 들었다. 발표자는 주가가 상승하는 것을 '0', 하락하는 것을 '1'로 하여 ANN과 SVM을 이용하여 분류 예측을 하였다. 성능척도는 정확도로 F-measure를 이용하였는데 이유를 물어보니 주가가 상승하는 것에 초점을 맞췄기 때문에 F-measure를 사용하였다고 하였다. 너무 불균형 문제에 집중하다 보니, F-measure도 당연히 불균형 문제에만 쓰인다고 착각을 하였다. 내용은 무난하였지만, 본인과 마찬가지로 발표자의 영어 발음이 좋지 않아 이해하기가 힘들었다. 이럴때 장표만 보고도 이해하기 쉽게 구성을 해야 한다는 것을 깨달았다. 또한, 데이터 마이닝 기법을 사용할 때, X와 Y를 정확하게 보여줘야 한다는 것을 다시 한번 깨달았다.