가장 기억에 남는 발표는 첫째 날 오전 세션의 ‘국내 영화 포털 사이트의 평점 추이 분석을 통한 WOM 및 영화 흥행실적 분석’이었다. 빅데이터 경진대회 영화 수요예측 부문을 준비한 적이 있었기 때문에 상당히 관심이 가는 주제의 발표였다. 특히 영화 수요예측에 있어 국내 영화 포털 사이트의 평점을 변수로 사용하였으나 평점이 영화 수요에 큰 영향을 주지 않는다는 결과를 얻은 경험이 있어 평점이 크게 신뢰가 가지 않는 지표라는 생각을 갖고 있었기 때문에 그에 대한 해결책을 제시해 줄 수도 있다는 기대도 들었다. 발표의 구성 자체는 깔끔했으나 데이터 분석 과정이 상당부분 가정에 기반하고 있었기 때문에 당장 기존에 수행했던 영화 수요예측에 적용해 보기는 어려울 것 같았다. 하지만 영화 평점 데이터를 수집하고 manipulation data를 검출하여 신뢰도가 떨어지는 평점 데이터에서 보다 의미 있는 정보를 추출하기 위한 기초 연구라는 점에서 의미가 있다는 생각은 들었다.



같은 날 오후 세션의 최적화 연구회에서도 흥미로운 발표를 찾을 수 있었다. 아직 최적화에 대한 지식이 많지 않아서 잘 이해하지는 못했지만, 기존의 네트워크 최적화 모형에 에너지 흐름이라는 새로운 개념을 도입한 모델을 설명하는 내용의 발표였다. 앞으로 네트워크 최적화에 대한 공부를 할 예정인데, 어느 정도 네트워크 최적화에 관한 지식을 쌓은 후에 다시 이 연구에 대해 알아보면 다른 연구에도 많은 도움이 될 것이라고 생각한다.



“A Bayesian approach to adapting forecasts to structural changes in state space model” 역시 관심이 가는 주제의 연구였다. 기본적으로 state space model에 대한 지식이 없어 내용을 상세하게 이해하지는 못했지만, state space model의 structural change를 change point analysis를 통해 찾아내고 그 구조적 변화를 기존 모델에 반영하는 방식을 Bayesian approach로 구성하는 과정의 방법론이 제시되었다. State space model이 아닌 다른 sequential data를 분석하는 모델에 해당 방법론을 적용하는 방향을 생각해 볼 수 있을 것 같다.



이외에도 Agent-based simulation of emergency evacuation for nuclear plant disaster나 비용 의존 학습법에 기반한 적정성 평가 모델 등 적용 분야에 대한 발표도 들었는데, 현재 산업공학의 연구 동향을 알아볼 수 있는 좋은 기회가 되었다. 다음 학회에는 관심사 이외에 잘 모르는 다른 분야에 대한 세션에서도 많은 지식을 얻기 위해 학회 전과 학회 중에 더 많은 노력을 쏟을 필요가 있을 것 같다.