-발표자 후기-

1. 발표준비 및 후기

발표자료 구성할 때, 이목을
집중하게 하거나 효과적인 정보전달을 위해 적절한 애니메이션을 사용하였다. 학술대회 발표였기 때문에 수식적인
내용도 생략하지 않고 의미에 대해 충분히 전달하고 싶었다. 이러한 고민을 통해서 만든 장표는 충분히
사람들을 이해시키는데 도움이 되었다고 생각한다. 이번 발표의 경우는 논문경진대회 참여가 되어있었기 때문에
조금 더 발표 태도에 신경 썼다. 학회장에 도착하여 발표할 장소를 체크하고, 어떤 위치에서 발표할 것인지 머릿속으로 예행연습을 하였다. 그런
부분이 발표에 도움이 된 것 같다.

2. 질문 및 대답

질문1. 웨이트 파라미터 lambda를 학습하는 방법이 있나?

답: 아직 학습방법에
대해 고려하지 않았습니다. 실제로 lambda 파라미터는
사용자가 지정하는 파라미터로 사용하고 있습니다.

질문2. 웨이트 파라미터를
계산할 때 분모에 +1을 한 이유는 보정 값인가?

답: 네 맞습니다.

3.발표 시 아쉬웠던
점과 개선방향

제안하는 방법론에 대한 질문들에 대해 답할 때, 특히 질문 2 에 대해서는 대답이 아쉬웠다. 분모에 +1을 한 것은 전체 웨이트를 1로 만들어주기 위한 장치인데, 이 이야기를 정확히 전달하지 못하고
단순하게 대답한 것 같다. 발표 준비야 미리 연습할 수 있지만, 질문이
들어왔을 때 대응하는 것이 참 쉽지 않은 것 같다. 더 침착하고, 질문을
들었을 때 성급하게 대답하기 보다는 한번 더 생각해보고 완전히 질문을 이해한 뒤 대답하는 연습이 더 필요한 것 같다.

-청취자 후기-

한국BI데이터마이닝 학회의
경우 데이터마이닝에 초점이 맞춰져 있기 때문에 우리 연구실에서 진행하는 연구들과 밀접한 주제의 연구들에 대한 발표들이 많다. 딥러닝을 응용한 연구들, 텍스트마이닝을 통한 실제현상 분석, 알고리즘 연구 등이 눈에 띄었다. 작년 산업공학회에서도 딥러닝을
이용한 연구들이 있었으나 그 당시에 느낌은 단지 다른 머신러닝 모델 대신 딥러닝을 이용한 정도였는데, 이번
학회 발표들은 모델의 구조에 대한 이해가 충분하고 문제상황에 따라 모델 튜닝등이 이루어져 있어서 조금 더 실증문제로 다가갔다는 느낌을 받았다. 또한 텍스트 마이닝관련 연구들은 문제상황이 현실적이었고 실제 사람들의 생각을 읽어내기 위한 노력이 보였다. 학회 자체는 큰 학회는 아니지만 대체적으로 청취자들과 발표자들 모두 적극적이었고, 프로그램도 원활하게 진행되어 매우 좋았다.