■ 참석 소감



 처음으로 참가하는 이번 학회는 “Industry 4.0에 대응할
산업공학과 ICT”라는 주제로 여수 EXPO 컨벤션센터에서
진행되었다. 학회 참석하기 이전에 연구실의 많은 선배들이 열정적으로 발표를 준비하시는 모습을 보면서
기대가 매우 컸던 것 같다. 주로 비즈니스 애널리틱스 세션의 발표를 들었는데 아직까지는 딥러닝 관련의
주제가 나오면 이해에 어려움이 있었던 것 같다. 다음 추계학술대회에서는 딥러닝 관련 주제까지도 깊이
이해하고 발표자와 질문과 토론을 하며 능동적인 참여자로 성장되기를 기대해본다. 그리고 크게 느꼈던 점은
발표의 주제가 아무리 좋아도 PPT에 정리된 방법과 발표자의 주제를 풀어내는 스토리텔링 능력에 따라
청취자 입장에서 느껴지는 이해의 정도에 큰 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 연구를 진행하는데 있어서
다른 사람에게 나의 연구를 설명하고 이해시키는 능력을 기를 필요가 있다고 느꼈다. 그리고 Virtual Metrology관련 발표도 여러가지 들을 수 있었다. 역시
“아는 만큼 보인다”라는 옛 말처럼 연구실 세미나에서 자주
다루어졌던 주제였던 만큼 더 집중해서 들렸던 것 같다. 아직은 첫 학기인 만큼 다양하게 시각을 넓히는
것이 필요하다고 생각되었다. 그렇게 한다면 다음 학회에서는 더 많은 주제를 흥미롭게 들을 수 있을 것이라
생각이 되었다. 마지막으로 여수에서 연구실 선배, 동기들과
좋은 시간을 보낼 수 있어서 행복했다. 선배들께서 좋은 이야기도 많이 해주셨다. 나중에 내가 선배의 위치에 가게 된다면 지금 막내로서 받은 것 이상으로 돌려줄 수 있는 큰 사람이 되고 싶다.



■ 청취 내용



1.  Representation
Learning Based Categorical Data Imputation: 비정형데이터 분석 수업
시간에 Document Representation을 배웠었기에
word2vec에 대해서 들은 적이 있다. 텍스트 마이닝에서 단어들처럼 범주형 데이터가
one-hot encoding으로 표현된다는 공통점으로 word2vec을
범주형에 적용해서 범주형 변수들의 차원을 줄이고 상관관계도 파악할 수 있게 한 연구였다. 사실 범주형데이터가
one-hot encoding으로 표현된다는 사실을 모르는 데이터분석자는 없을 것이다. 하지만 그 간단한 사실을 파악해서 word2vec을 적용할 아이디어를
생각했다는 것에 놀라웠다. 발명품들은 누구나 느끼는 사소한 문제점을 해결함으로써 발명된다. 설명을 들으면 사실 놀라울 것 없이 당연하게 느껴지지만 모든 사람들이 발명의 아이디어를 내지는 못하는 것처럼
이 연구도 그런 연구가 아니었나 생각이 들었다.



2. 반도체 에칭 공정에서 웨이퍼 내의 공간
위치를 고려한 가상 계측 모형: SK하이닉스의 데이터로 우리 연구실에서 진행되던 프로젝트에서 사용되었던
데이터와 매우 유사한 데이터를 활용한 연구였다. 반도체 가상계측 데이터는 개체의 수보다 변수의 수가
훨씬 큰 데이터로 모델을 구축하기 위해 변수 선택은 필수적이다. 웨이퍼 내의 공간은 2가지로 분류가 되고 그 위치의 종류에 따라 모델에 선택되는 변수들의 종류는 매우 차이가 났다. 변수 선택은 모델을 구축하기 이전의 일종의 전처리의 과정이다. 학부
데이터마이닝 수업 때 전처리의 중요성을 강조하시던 교수님의 말이 떠올랐다. 그때는 직접적으로 그 말의
중요성을 느끼지 못했었는데 시간이 지날수록 크게 느껴지게 되는 것 같다.



3. Combinatorial optimization with recurrent neural
networks: Optimization의 전유물이라고 여겨지던 조합 최적화
문제 중 TSP 문제를 딥러닝의 RNN으로 풀 수 있음을
알 수 있던 연구였다. 물론 기존에 meta heuristic의
방법처럼 빠른 시간 내에 큰 도시의 문제를 풀 수 있는 것은 아니지만 연구가 계속 진행되어 지금 가지고 있는 문제점들을 하나씩 해결해 나간다면
TSP 뿐 아니라 생산관리에서 이루어지는 scheduling문제에도
적용가능 할 것이라고 생각이 되었다. 지금 RNN의 방식은
TSP의 feasibility를 만족시키지 못한다. 제약조건을 만족시킬 수 있도록 모델링을 할 수 있는 방법을 고안해 낸다면 한 단계 발전이 이루어 질 것 이다.