11월 30일 서울대학교에서 개최된 한국데이터마이닝학회 추계학술대회에 발표자로 참가하였다. 데이터마이닝과 기계학습 분야에 대한 발표들로 구성되어있다보니 국내 그 어느 학회보다 많은 참가자들과 열띤 토론을 즐길 수 있었다.

[발표후기] 합성곱 오토인코더를 활용한 스타크래프트 내 미확인 정보 추정

스타크래프트로 대표되는 실시간 전략 게임에는 아군의 유닛의 시야가 닿지 않는 지역에 대한 정보를 확인할 수 없는 '전장의 안개' (fog-of-war) 문제가 존재하며, 플레이어 입장에서 의사결정에 대한 불확실성 높이는 가장 큰 요소로 작용한다. 본 연구에서는 정찰을 통해 수집된 제한된 정보만을 이용하여 안개에 가려진 상대방 유닛들의 잠재적 위치와 개수를 추정하는 합성곱 오토인코더 모델을 제안하였다. 시각화를 통해 추정 결과를 보여주고, 학습된 합성곱 오토인코더 모델을 활용하여 경기 내 주요 시점의 전투 가치 판단 모델을 학습하는 실험들을 진행하였다. 문경진대회 특별세션으로 참가해서 그런지, 분야가 들어맞지 않았던 탓인지 별다른 질문을 받지 못했던 것이 아쉽다. 향후에는 생성모델을 사용하여 상대방 유닛들의 분포를 학습하여 전략을 파악하는 연구를 진행하고 싶다.

[청취 후기 1] 콘텐츠 피쳐 추출기와 자취 피쳐 추출기를 결합한 가짜 얼굴 탐지 모델

사회적으로 많은 이슈를 몰고 다니는 사람 얼굴의 가짜 이미지를 주제로 한 발표였다. 합성곱신경망에 기반한 자취 추출기가 주요 기여점인 것 같은데, 시각화한 결과를 놓고 보면 결국 얼굴형이 위조 이미지를 탐지하는데 중요 인자가 되는 것처럼 받아들여졌다. 발표자가 이에 대한 언급은 따로 없었다. 전반적으로 수준이 매우 높은 발표였으며, 결과를 보여주는 방식에 대해 많은 고민을 한 흔적이 보였다.

[청취 후기 2] Variable Selection and Prediction

전치혁 교수님께서 변수선택과 예측에 대한 주제로 한시간 가량 강의를 해주셨다. 대학원에 처음 입학했을 때 공부했던 주제들을 오랜만에 다시 보니까 복습도 되고, 새롭게 배우는 내용들도 있었다. 최근 directed/undirected grapichal model 쪽을 공부하고 있는데, Markov blanket과 conditional independence test에 대해서는 짧은 시간에 이해하기엔 난이도가 높았던 것 같다. 요새 데이터마이닝/기계학습 분야는 대부분 딥러닝만 공부하는데, graphical 모델을 활용한 변수 선택 연구도 여전히 흥미롭고 연구가치가 높은 분야인 것 같다.