발표 후기

Mixed Integer Programming-based One-Class Classification Method for Process Monitoring

기존의 SVDD 알고리즘의 경우 Type I error를 정확하게 Control 하지 못하기 때문에 추가적인 Bootstrapping 이 필요하고 이 경우 파라미터 선정의 복잡성 증가와 유효성 검정에 많은 Computation Cost가 든다는 한계점이 있다. 또한 Bootstrapping을 한다고 하더라도 Bootstrapping의 개별 샘플이 최적화된 결과가 아니기 때문에 최종적인 결과를 신뢰할 수 없는 이론적인 한계점도 가지고 있었다. 그래서 우리는 Type I error를 정확하게 Control 할 수 있는 OCC 방법을 새롭게 개발하고 이를 실제 Process Monitoring 문제에 적용하여 괄목할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 이번 학회의 포스터 발표의 경우 조금 특이하게 5 분의 짧은 발표 시간이 주어졌다. 일반적으로 포스터 발표는 포스터를 붙이고 보는 사람에게 설명하는 방식인데, 대신에 짧은 발표로 포스터를 대신했다. 주어진 시간이 짧다보니 정말 핵심적인 내용만 담으려고 노력했고 나의 연구의 핵심을 요약하면서 나름대로 공부가 되었던 것 같다. 다양한 분야의 연구자들이 모인 학회여서 발표를 잘 이해했는지 느끼기는 다소 어려웠지만 개인적으로는 핵심적인 결과를 요약적으로 전달하는 것이 좋은 발표를 하는 데 있어 중요하겠다는 생각이 들었고 앞으로 발표를 할 때 이 부분을 좀 더 고민해봐야 겠다고 생각하게 되었다. 발표 후에 제안한 방법이 어디에 사용될 수 있는 지 질문이 있었는데, 발표 내용에 있듯이 LCD 생산공정이나 반도체 공정 또는 품질 관리가 필요한 다양한 공정에서 사용가능하다고 답변을 했다.

청취 후기

Measuring Banking Systemic Risk CoVaR and CoES in Taiwan Using Vector Quantile GARCH Model

2008년 미국의 서브프라임 금융 위기의 여파가 대만의 은행들의 구조적 리스크에 어떻게 영향을 주었는 지를 연구한 내용이었다. 대만의 은행들을 규모와 해외 금융 기관과의 연계 정도에 따라 구분하고 Spillover 현상을 GARCH 시계열 모델을 이용해서 모델링한 후 분석했다. 분석 결과를 통해 미국의 금융 위기의 영향이 어떻게 차례차례 대만 은행들의 위험도 증가에 영향을 주었는 지 해석하였다. 개인적으로는 흥미롭게 들었던 발표인데 금융위기 사태를 분석한 부분도 재미 있었지만 파급력을 모델링하겠다는 중심적인 생각이 상당히 흥미로웠다. 어떻게 보면 변수 간의 순서적인 상관관계를 모델링하는 Bayesian Network 와도 유사한 개념 같은데 모델링이 정확하게 될 경우 초기 변동에 대한 전체 시스템의 변화를 관찰하는 민감도 변화에 사용될 수 있겠다는 생각이 들었다. 생산공정에 응용될 수 있을 것 같은데, 일련의 생산 과정에서의 공정별 관측 변수는 시계열적인 계층구조를 갖게 되는데 이 순서를 잘 이용해서 파급력을 모델링하면 이전 공정 변수의 변동을 통해 최종 품질을 예측하고 민감도 분석을 할 수 있지 않을까 생각이 된다. 또는 전염병의 파급 경로를 예측하는 모델링에도 적용될 수 있을 듯 하다. 이처럼 발표 내용 측면에서는 흥미로운 부분이 있었지만 발표 과정에서는 타산지석으로 삼을만한 안 좋은 점들이 있었다. 가장 안 좋았던 부분은 시간을 잘 안 지킨 것이었다. 좌장이 시간이 많이 지났다고 언급했음에도 불구하고 계속해서 자기 템포로 발표한 것은 참 보기 안 좋았다. 그리고 연구 결과를 그래프로 설명할 때도 어떤 내용인지 잘 설명이 안 되서 결과가 좋은 것인지 나쁜 것인지 확인하기 어려웠다. 이런 부분은 앞으로의 발표에서 꼭 하지 말아야 겠다.

An Indoor Guidance System Combining NFC and BLE Beacon Technologies

요즘 화두가 되고 있는 IoT 기술을 활용해서 실내에서의 길 안내 방법을 개발하고 연구한 내용을 들을 수 있었다. 일반적인 Navigation 들은 GPS에 기반해서 길 안내를 해주게 된다. 그래서 실내에서 길 안내까지는 해주지 못 한다. 이 부분은 실제로 구글맵을 사용해서 길을 찾아보면 확인할 수 있는데, 지하철 역 안과 같은 실내에서는 위치가 정확히 찾아지지 않다가 역 밖으로 나갈 경우 정상적으로 작동한다. 그래서 지하철 역 내에서 어느 쪽으로 가야할 지는 실제 표지판을 확인해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 발표자들은 NFC와 Beacon 기술을 이용해서 실내에서 길 안내를 해주는 방법을 연구하였다. Beacon은 실내에 부착하는 중개기로 사용자들이 소지하고 있는 Mobile Device와 통신하며 위치와 관련한 정보를 사용자에게 제공하고 사용자의 개인화된 정보를 전달받는 장치이다. 이를 이용해 사용자에게 맞춤형 광고판 서비스를 제공하는 기술도 개발되고 있다. 이 연구에서는 이 Beacon을 활용해서 사용자의 현재 위치를 확인하고 사용자가 가야하는 Beacon의 위치까지 Shortest Path를 계산해서 길 안내를 하는 기술을 제안하고 있다. 알고리즘의 경우 기본적인 알고리즘을 사용해서 특별할 것은 없었으나 IoT 기술을 사용해서 기존 Navigation의 한계를 극복하고자 한 시도가 인상적이었고 흥미로웠다. 대규모 쇼핑몰이나 마트 같은 곳에 가면 내가 원하는 물품의 위치를 찾기가 생각보다 까다로운 경우가 많은데 이런 상황에서 유용하게 이용될 수 있을 것 같다. 판매자 입장에서는 이 정보를 잘 활용해서 물품 배치나 행산 진행을 좀 더 효과적으로 할 수 있겠다는 생각이 들었다.

CertifHy: Developting a European Framework for the Generation of Guarantees of Origin for Green Hydrogen

최근 수소는 친환경 에너지원으로 가까운 미래에 핵심적인 에너지원이 될 것으로 각광받고 있다. 최근 수소연료 전지의 효율성이 비약적으로 향상되면서 이를 이용한 차량이나 소규모 발전소 등이 개발되며 관심이 더욱 더 뜨거워지고 있는데, 이 연구에서는 친환경 에너지원 수소를 생산 과정에서의 이산화 탄소 발생량과 오염물질 배출을 기준으로 세분화하고 친환경 수소를 정확히 정의하는 기준 Decision Tree로 제안하였다. 연소 과정에서 이산화탄소와 각종 오염 물질을 배출하는 화석 연료, 위험한 폐기물을 발생시키는 원자력과 달리 수소는 연료전지 내에서 산소와 결합하며 순수한 물만 배출하는 청정 연료이다. 하지만 수소가 생성되는 과정을 살펴보게 되면 모든 수소가 다 청정은 아니다. 수소를 만들기 위해서는 현재 기술로는 전기 에너지를 통해 물을 분해해야 하는데, 이 전기 에너지가 어디서 나오느냐에 따라 깨끗한 수소와 더러운 수소로 구분된다. 전기 에너지가 화석연료나 원자력에서 나온다면 그것은 더러운 수소이고, 재생 가능한 시설을 이용한 풍력이나 태양광 같은 시설에서 나온다면 깨끗한 수소가 되는 것이다. 저자는 다양한 경로로 생성되는 수소의 청정성을 Decision Tree를 이용해 구분하고 결과를 발표했다. 방법 자체는 상당히 단순했지만 적용의 대상이 상당히 중요하고 의미있는 연구라 생각이 된다. 한 발짝 먼저 미래를 내다보고 새로운 세상이 왔을 때의 변화에 발맞춰 미리 기준을 마련하고 연구하는 모습이 참 멋있어 보였다. 발표자의 연구는 유럽 연합의 수소 생산 인프라 구축에 가이드 라인이 될 것이라고 하는데, 우리 나라에서도 이러한 연구가 사전에 되면 좋을 것 같다.​