좋은 기회로 대만에서 열린 INFORMS International 2018에
참석하였다. 산업공학에서 다루는 여러 문제들을 각자의 방식으로 풀어내는 다양한 연구들을 접할 수 있었고, 대학원 생활을 한 지 3년이 넘은 시점에서 처음으로 영어로 발표를
하기도 했다. 국내 대한산업공학회의 경우 데이터마이닝 및 기계학습 연구 발표의 비율이 높은 반면, 아무래도 INFORMS 학회가 최적화, 물류 등의 전통적인 산업공학 연구들이 대부분이었다. 평소 우리 연구실에서
진행하는 연구와는 사뭇 거리가 있었지만, 개인적으로 최적화 연구에도 관심을 가지고 있었던 터라 식견을
넓히는데 꽤나 도움이 되었다. 아쉬운 점들도 있었다. 발표자가
나타나지 않아 듣고 싶었던 발표가 무산되는 경우도 종종 있었으며, 심지어는 세션의 좌장도 나타나지 않아
세션 진행에 차질이 생기기도 했다. 나름 산업공학 분야에서 명성이 높은 학회임에도 불구하고 이런 점들이
관리가 되지 않는 것은 유감이다.

[발표후기]

Semi-supervised Learning with End-to-end
Graph Convolution

Graph convolution을 활용하여 준지도학습 모델을 학습시키는
과정에서 학습 오류를 낮출 수 있는 그래프의 구조도 찾는 것이 목표인 연구이다. 올해 초 대한산업공학회에서도
발표한 바 있는 주제로, 추가 실험을 거쳐 개선된 부분들을 포함하여 발표를 하였다. 준지도학습 분야에서 많이 사용하는 정규화 컨셉을 graph
convolution에 맞게 새롭게 디자인한 것과 더불어, 관측치 간 거리를 계산할 때
사용하는 Gaussian kernel을 parameterize한
것이 핵심이다. 아직 많이 부족한 연구이지만 이렇게 발표 기회를 자주 가지면서 생각이 다시금 정리가
되고 좋은 아이디어도 떠오르는 것 같다. 본 세션에 참석한 사람이 적어 많은 조언을 얻진 못하였지만, 내 연구에 관심을 가지고 따로 질문을 해주는 사람도 있어서 동기부여도 되었다.

영어 공부를 꾸준히 해야겠다는 생각이 강하게 들었다. 평소 영어로
된 논문을 읽고 강의를 듣기 때문에 발표 준비에 크게 무리가 없을 것이라 생각했는데 아니었다. 머리로는
하고 싶은 말들이 떠오르는데, 이를 바로바로 영어로 표현하지 못하는 것이 꽤나 큰 스트레스였다. 꾸준히 어휘와 회화 공부를 하여 다음 기회에는 더 좋은 발표를 전달하고 싶다.