산업의 분야가 다양해지는 만큼 산업공학에서 다루는 적용분야도 넓어지고 있다. 특히, 금주 추계산업공학 학회에서는 최근 주목 받고 있는 빅데이터 분석과 인공지능 연구들이 다양한 분야에 어떻게 활용되고
있는지 파악 할 수 있는 좋은 자리였다. 실제로 학회에서 발표된 내용을 살펴 보면 제조, SNS 서비스, 의료 등 다양한 분야에서 적용 및 시도되고 있음을
알 수 있었다.

흥미롭게
살펴본 연구는 인스타그램 기반의 스팸 필터링 분석모델 결과를 페이스북의 스팸 필터링 모델 구축에 사용하는 연구였다. 인스타그램, 페이스북은 유사한 SNS로
묶일 수 있으며, 스팸의 형태도 유사한 형태를 보일 것이다. 하지만
데이터 구조, 수집 환경 등이 다르기 때문에 인스타그램, 페이스북를
하나의 스팸 필터링 모델을 통해 분석하는데 한계가 있다. 발표내용은 이러한 특이성을 파악하여 인스타그램을
통해 구축한 모델을 페이스북 모델을 구축에 전이하여 사용하였다. 방대한 데이터를 공유 할 수 있을 뿐만
아니라 각 모델을 구축하는데 드는 비용을 상당히 줄일 것으로 기대된다.

이번 학회에서는 다양한 연구를 들을 수 있는 청중이자 진행하고 있는 Active
learning 연구를 소개하는 발표자이기도 했다. 국내에서는 다소 생소 할 수 있기에
Active learning 개념을 쉽게 공유 할 수 있도록 많은 노력을 했다. 하지만, 발표자료를 만들면서 그리고 발표하면서 보니 기존 연구의
history가 다소 길고 수학적이다 보니 청중들이 연구의 내용의 후반부에 쉽게 따라오기 어려웠던 것
같다. 항상 발표 할 때 마다 느끼지만, 나보다 청중을 먼저
생각하고 준비해야 함을 다시 한번 느끼는 자리였다.