2014 대한산업공학회 한국경영과학회 춘계 학술대회 - 유재홍
- 2014년 5월 18일 오후 7:06
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유재홍
유재홍
2014년 대한산업공학회 및 한국경영과학회 춘계 공동학술대회는 부산 벡스코에서 개최되었다. 이번 학술대회는 통계/ 품질, 생산/물류, 최적화 이론 및 응용, 인간공학과 같은 산업공학의 다양한 방법론 및 응용분야에 관한 세션으로 구성되었다.
흥미로웠던 세션은 비즈분석 (2)와 예측 및 시계열 분석 세션, 비즈분석 (3) 이었다.
비즈분석 (2)에서는 “User Perception Based Music Map: Resolving issues in collaborative tagging system” 이라는 주제의 발표와 “A density-based validation method for support vector data description” 이라는 발표가 인상 깊었다. 첫 번째 발표는 기존 Tagging 시스템을 분석하거나 이를 기반으로 추천 시스템을 구축할 때 발생할 수 있는 몇 가지 문제점을 개선하는 방법론을 제안하였다. 기존의 Tagging 시스템은 사용자의 주관으로 태그를 기록하기 때문에 발생하는 문제점들이 있는데, 이를 네트워크 분석과 같은 방법론을 사용하여 분석하고 데이터마이닝 방법론을 적용하여 해결하고 이를 SOM 군집화방법론을 통해 시각화 하여 검증하였다. 이 발표에서는 데이터를 어떻게 수집하였는지가 매우 궁금하였다. 또한 두 번째 발표에서는 기존 단일클래스 분류기법에서 대표적으로 활용되는 SVDD에서 밀도기반의 방법론을 적용하여 파라미터를 탐색하는 방법론을 제안하였는데, 이 역시 매우 흥미로운 부분이었다. SVDD는 평소에 관심을 많이 가지고 있던 방법론인데, 이 발표를 통해 자극이 되었고 좀 더 열심히 공부해봐야겠다는 생각이 들었다.
두 번째 세션에서는 시계열 방법론의 연구에 대한 발표가 주를 이루었는데, “A Bayesian approach to adapting forecasts to structural changes in state space model”의 발표가 특히 인상 깊었다. 이 발표는 베이지안 방법론을 적용하여 Chaning Point를 찾는 방법론에 관한 연구였는데, 현재 내가 관심을 가지고 있는 공정관리 방법론에 적용할 수 있을 것이라는 생각이 들었다. 또한, 베이지안 방법론이 연구자들의 비교적 많은 관심을 받고 있다는 것을 알 수 있었는데, 나도 여름 방학 기간동안 좀 더 심도있게 공부하여 연구에 적용해봐야겠다는 생각이 들었다. 이 세션 역시 많은 자극이 되었다.
다음으로는 토요일 오전 첫 번째 세션인 비즈분석 (3) 역시 흥미로운 발표들이 많았다. 주로 공정관리 및 분석에 대해 데이터마이닝 및 통계방법론을 적용한 연구가 주를 이루었다. 이 발표에서 “가중치 학습을 통한 반도체 에칭 공정 이상진단에서의 변수선택에 관한 연구”에 관한 연구를 관심 있게 들었는데, 제안하는 방법론이 가중치 업데이트 기반으로 학습을 수행하는 인공신경망 알고리즘에서 중요변수를 선택하는 방법론과 큰 차이가 없다는 생각이 들었다. 인공신경망 알고리즘은 가중치업데이트를 기반으로 학습을 수행하는데, 은닉층의 각 노드에서 높은 가중치를 갖는 변수들을 중요변수로 선택할 수 있는데, 이 방법과 궁극적으로 어떠한 차이가 있는지에 관해 좀 더 언급을 해주었다면 좋을 것이라는 생각이 들었다. 또 이 발표는 발표에 할당된 시간보다 많은 시간을 발표하였는데, 좀 아쉬운 부분이었다. 나 역시 학회에서 발표를 할 때 시간조절을 잘 못할 수 있겠다는 생각이 들었고, 이를 방지하기 위해서는 발표 전에 많은 연습을 해야겠다고 생각했다.
이번 발표를 통해 많은 자극을 받았다. 나 역시 좀 더 열심히 공부하고 좋은 연구를 수행하기 위한 노력을 기울여야겠다고 생각했다. 또한 학회발표의 의미에 대해 다시 한번 생각해보게 되었다. 학회발표는 자신의 연구를 많은 동료 연구자들에게 소개하는 자리이다. 이를 통해 많은 연구자들에게 영감을 줄 수도 있고 자극을 줄 수도 있다. 또한 학회발표의 질의응답 및 코멘트와 같은 학술교류를 통해 나의 연구의 수준이 좀 더 높아질 수 있을 뿐만 아니라, 기회가 된다면 많은 연구자와 친분을 쌓을 수도 있을 것이라고 생각한다. 이러한 학회발표의 중요성에 대해 다시 한번 심각하고 중요하게 생각하는 계기가 되었다.
흥미로웠던 세션은 비즈분석 (2)와 예측 및 시계열 분석 세션, 비즈분석 (3) 이었다.
비즈분석 (2)에서는 “User Perception Based Music Map: Resolving issues in collaborative tagging system” 이라는 주제의 발표와 “A density-based validation method for support vector data description” 이라는 발표가 인상 깊었다. 첫 번째 발표는 기존 Tagging 시스템을 분석하거나 이를 기반으로 추천 시스템을 구축할 때 발생할 수 있는 몇 가지 문제점을 개선하는 방법론을 제안하였다. 기존의 Tagging 시스템은 사용자의 주관으로 태그를 기록하기 때문에 발생하는 문제점들이 있는데, 이를 네트워크 분석과 같은 방법론을 사용하여 분석하고 데이터마이닝 방법론을 적용하여 해결하고 이를 SOM 군집화방법론을 통해 시각화 하여 검증하였다. 이 발표에서는 데이터를 어떻게 수집하였는지가 매우 궁금하였다. 또한 두 번째 발표에서는 기존 단일클래스 분류기법에서 대표적으로 활용되는 SVDD에서 밀도기반의 방법론을 적용하여 파라미터를 탐색하는 방법론을 제안하였는데, 이 역시 매우 흥미로운 부분이었다. SVDD는 평소에 관심을 많이 가지고 있던 방법론인데, 이 발표를 통해 자극이 되었고 좀 더 열심히 공부해봐야겠다는 생각이 들었다.
두 번째 세션에서는 시계열 방법론의 연구에 대한 발표가 주를 이루었는데, “A Bayesian approach to adapting forecasts to structural changes in state space model”의 발표가 특히 인상 깊었다. 이 발표는 베이지안 방법론을 적용하여 Chaning Point를 찾는 방법론에 관한 연구였는데, 현재 내가 관심을 가지고 있는 공정관리 방법론에 적용할 수 있을 것이라는 생각이 들었다. 또한, 베이지안 방법론이 연구자들의 비교적 많은 관심을 받고 있다는 것을 알 수 있었는데, 나도 여름 방학 기간동안 좀 더 심도있게 공부하여 연구에 적용해봐야겠다는 생각이 들었다. 이 세션 역시 많은 자극이 되었다.
다음으로는 토요일 오전 첫 번째 세션인 비즈분석 (3) 역시 흥미로운 발표들이 많았다. 주로 공정관리 및 분석에 대해 데이터마이닝 및 통계방법론을 적용한 연구가 주를 이루었다. 이 발표에서 “가중치 학습을 통한 반도체 에칭 공정 이상진단에서의 변수선택에 관한 연구”에 관한 연구를 관심 있게 들었는데, 제안하는 방법론이 가중치 업데이트 기반으로 학습을 수행하는 인공신경망 알고리즘에서 중요변수를 선택하는 방법론과 큰 차이가 없다는 생각이 들었다. 인공신경망 알고리즘은 가중치업데이트를 기반으로 학습을 수행하는데, 은닉층의 각 노드에서 높은 가중치를 갖는 변수들을 중요변수로 선택할 수 있는데, 이 방법과 궁극적으로 어떠한 차이가 있는지에 관해 좀 더 언급을 해주었다면 좋을 것이라는 생각이 들었다. 또 이 발표는 발표에 할당된 시간보다 많은 시간을 발표하였는데, 좀 아쉬운 부분이었다. 나 역시 학회에서 발표를 할 때 시간조절을 잘 못할 수 있겠다는 생각이 들었고, 이를 방지하기 위해서는 발표 전에 많은 연습을 해야겠다고 생각했다.
이번 발표를 통해 많은 자극을 받았다. 나 역시 좀 더 열심히 공부하고 좋은 연구를 수행하기 위한 노력을 기울여야겠다고 생각했다. 또한 학회발표의 의미에 대해 다시 한번 생각해보게 되었다. 학회발표는 자신의 연구를 많은 동료 연구자들에게 소개하는 자리이다. 이를 통해 많은 연구자들에게 영감을 줄 수도 있고 자극을 줄 수도 있다. 또한 학회발표의 질의응답 및 코멘트와 같은 학술교류를 통해 나의 연구의 수준이 좀 더 높아질 수 있을 뿐만 아니라, 기회가 된다면 많은 연구자와 친분을 쌓을 수도 있을 것이라고 생각한다. 이러한 학회발표의 중요성에 대해 다시 한번 심각하고 중요하게 생각하는 계기가 되었다.