[학회 후기]

2019년 4월 11일 서울 코엑스에서 열린 한국 BI 데이터마이닝 학회에 참석하였다. “사례를 통해 본 AI & BI”라는 주제로 학회가 진행되었다. 다양한 기업과 대학교에서 발표한 만큼 유익하고 의미 있는 세션들이 준비되어 있었다.

[청취 후기]

-       AI & 빅데이터 산업을 둘러싼 미 & 중의 패권 경쟁과 우리의 대응전략

이번 세션에서는 서울대학교 빅데이터 연구원장인 차상균 교수님께서 미국과 중국의 AI 빅데이터 산업에 대한 동향과 우리나라의 위치를 설명해주는 뜻 깊은 자리였다. 미국은 높은 기술력을 바탕으로 현재 AI산업에 주도적인 연구를 진행하고 있고, 중국은 대용량의 데이터와 자본금으로 미국에 뒤지지 않는 AI산업을 꾸리고 있다. 미국의 기술력과 정부의 지원은 익히 알고 있었지만, 중국의 AI산업에 대한 추진력과 진행 상황을 듣고 충격을 받았다. 중국의 경우 대용량의 데이터를 모으기 위해 정부의 독단적인 행동이 수반되고 있다. 하지만 초기에 급격한 성장을 위해서는 이러한 정부의 행동이 큰 성장을 도모하였다. 반면 우리나라의 경우 정부의 강력한 규제와 소극적인 투자로 인해 미국과 중국에 비해 기술력이 매우 뒤떨어지고 있는 실정이다. 이번 세션은 대학원생뿐만 아니라 정치인들도 같이 들었으면 정말 좋았을 것 같다는 생각을 하였다.

-       GASNet: Generation and Segmentation Networks for Identifying Wafer Defect Patterns

이번 세션은 창현이 형이 “GASNet”이라는 새로운 알고리즘을 고안하여 발표하였다. 얼핏 봐서는 가스에 관한 알고리즘일 것 같았지만, 세션을 듣고 나서 생각해보니 Generation과 Segmentation을 합친 용어인 것 같았다. 반도체 공정의 경우 계측하는 웨이퍼의 불량 유무를 계측하는 비용이 비싸기 때문에, 다양한 불량 패턴에 대한 데이터를 수집하기가 어렵다. 따라서, 다양한 패턴에 대한 적은 데이터 량을 극복하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 세션의 발표자는 이것을 극복하고자 Variational Autoencoder를 사용하였다. 이로 인해 현재 가지고 있지 않은 데이터를 생성하여, 추후 불량 패턴에 대해 강건한 모델을 만들었다. 많은 사람들 앞에서 멋지게 발표해준 창현이 형이 멋있었다.

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