1. 발표 준비 과정

본 연구에서 fused lasso라는 알고리즘을 사용하게 된 배경을
설명하기 위해 기존 가상계측모델에 사용되었던 알고리즘들의 장단점을 설명하였다. 그리고 fused lasso가 본 문제 해결에 가지는 장점을 설명하고 fused
lasso를 이용한 예측모델의 성능을 다른 모델들과 비교하여 그 성능을 입증하였다.

2. 발표 시 아쉬웠던 점과 개선 방향

영어 때문에 긴장한 탓인지 발표 후 질문을 잘 알아듣지 못하였다. 질문의
요지는 computational time을 비교해보았는지, 그리고
얼만큼 차이 나는지 였다. 단순히 얼만큼 걸린다고 쉽게 말하지 못하고 대략 많이 걸린다고 얼버무린 것
같다. 자신감을 가지고 천천히 말했으면 충분히 답할 수 있는 내용이라 아쉬움이 남는다. 영어발표를 준비할 때는 예상되는 질문들을 충분히 정리하는 시간을 가져야 하겠다.

영어로 발표할 때는 항상 조급함을 느끼는 것 같다. 발표 도중 혹시
준비한 내용을 잊어버리진 않을까 싶어 말도 빨라지고 그만큼 여유가 사라지게 된다. 발표자가 그런 모습을
보이면 청중들의 이해도도 당연히 떨어지게 된다. 청중들을 보고 여유 있게 발표할 수 있을 만큼 연습을
하여 조급해 보이지 않을 수 있도록 하여야겠다.

3. 학회 중 느낀 점

학회 명으로 알 수 있듯 APC에 관련된 내용이 주를 이루었다. 1일차에는 튜토리얼을 통해 APC에 대해 전반적으로 이해할 수 있는
시간을 가질 수 있었다. 다소 생소한 분야가 많았지만 process
control 부분은 연구실에서 했던 것들과 유사한 점이 많아 쉽게 알아들을 수 있었다. 그리고
기존 process control기법은 linearity와 time invariance를 가정하고 있지만 실제 산업현장에서 process
control문제는 대부분 nonlinearity, time variance를 가지고 있어
극복해야 할 문제로 제시하였다. 이는 현재 연구실에서도 활발히 연구 중인 부분이고 앞으로 나 자신의
구체적인 연구방향을 정하는데 있어 큰 도움이 되었다.

2일차에는 반도체 공정에서의 빅 데이터 로드맵을 주제로 한 발표가
기억에 남는다. 발표자는 big data의 이슈를 6가지 V (veracity, variety, value, velocity,
volume)로 요약하였다. Velocity와
Volume의 데이터의 크기와 수집 속도에 관련된 이슈이고, veracity와 variety는 회사가 집중해서 노력해야 할 부분으로 각각은 data
quality와 data merging과 관련 있다. Value는
이렇게 모아진 양질의 데이터를 어떻게 활용할 것인가에 대한 이슈이고, 앞으로 value 부분에 기여할 수 있도록 연구를 해나가야겠다.

3일차에는 클러스터링 기반의 불량예측을 주제로 한 발표가 인상적이었다. 시간에 따라 변하는 공정상태를 반영하여 새로운 관측치가 들어올 때마다 클러스터링을 통해 이상과 불량을 구분할
수 있는 모델을 제안하였다. 하지만 발표자가 질문을 받지 않아 많은 청중들이 당황하였다. 성균관대 박사과정 학생이 발표한 K-means를 이용한 플라즈마 endpoint detection도 흥미로웠다. 화공과에 데이터마이닝
기법을 이용해 가상계측을 하고, 실제로 웨이퍼를 만들고 계측하고 있다는 사실이 놀라웠다. 앞으로 연구에 더 노력하게끔 만드는 자극을 주는 발표였다. 학회
홈페이지에서는 모든 발표자들의 발표자료를 USB에 담아 제공한다고 했었지만 실제로 다시 보고 싶었던
발표자료들이 포함되어 있지 않아 아쉬웠다.