총평

 다양한 방향의 연구에 대한 발표가 이루어졌고 영감을 주는 흥미로운 연구들도 몇 가지 듣게 되었다. 좋은 발표들을 듣게 되어 좋았지만, 특히 발표자의 발표 방법에 대한 생각을 많이 하게 되었다. 충분히 흥미로운 연구주제임에도 불구하고 청중이 쉽게 이해하게끔 진행된 발표가 많지 않았기 때문이다. 몇 가지 느낀 점을 정리하자면, 첫째는 자신감이 매우 중요해 보였다는 것이다. 작고 힘 없는 목소리로 이루어진 발표는 그 연구의 가치마저 떨어뜨리는 것 처럼 보였다. 당당하고 힘찬 발표자의 발표가 쉽게 전달 되고 오래 기억되었다. 두번째는 자신의 연구에 대한 깊은 이해와 통찰이 필요하다는 점이었다. 많은 청중 앞에서 자신의 생각을 조리있게 전달하고 날카로운 질문에 멋진 답을 하기 위해서는 다양한 방식으로 자신의 연구에 대해 생각하여 보는 과정이 필요하다고 느꼈다. 셋째는 내용의 전달 방식 또한 매우 중요하다는 것이었다. 발표의 시작부터 끝까지 단조로운 흐름으로 진행된 발표는 발표자가 어디에 중점을 두어 연구를 하였는지에 대한 파악이 쉽게 되지 않았다. 연구의 차별점과 메인 아이디어에 대해 강조를 두어 자신의 연구를 효과적으로 청중들에게 전달하는 것도 중요하다고 생각했다. 

청취후기 1: 자소를 이용한 음절 벡터 생성 및 합성곱 신경망 기반 감성 분석​

 영어를 기반으로 고안된 형태소 모델을 한국어에 적용하면 몇가지 문제점이 발생한다. 첫 째는 단어의 변형이 많아 형태소 단위로 분리하기 어렵다는 점이고, 둘 째는 오타에 취약하다는 점이다. 이를 보완하기 위해 이 연구에서는 한국어를 자소 단위로 분리하여 음절을 표현하였다. 자소단위의 문장을 인풋으로 하여 내부 레이어에서 그것들이 조합되어 원래의 음절을 만들어낸다는 아이디어가 인상깊었다. 이와 같은 방법을 사용하면 오탈자에 대해 강건한 음절벡터를 생성할 수 있을것이라고 판단되었다. 이후 레이어에서는 일반적인 감성분석의 스텝이 이어졌다. 실험은 일부러 오탈자를 발생시킨 데이터에 대해서도 수행되었는데, 예상대로 오탈자 비율을 증가시킬 수록 기존의 방법보다 정확도의 감소가 적게 나타났다.

 초성, 중성, 종성을 구분한 자소가 인풋레이어를 통과하여 음절벡터를 구성할 때 어떤 방식으로 원래 문장을 복원하는지에 대한 이해가 잘 되지 않았지만, 이 작업이 성공적으로 수행되는 것이 중요할것으로 보였다. 이를 발전시킨 추후 연구가 기대된다. 

청취후기 2: Development
of Biological Age based on Representation Learning​