2019년 10월 27일부터 1주일간 서울 코엑스에서ICCV(International Conference on Computer Vision) 2019 학회가 열렸다. 격년제로 열리는 ICCV는 컴퓨터과학 분야에 있어서 최고 수준의 학회 중 하나이고 컴퓨터 비젼 및 인공지능-패턴인식 분야에 있어서 최고의 학회이다. 올해 ICCV가  한국에서 개최되어 좋은 연구들을 직접 들을 수 있는 기회를 가졌다. 연구실에 들어와서 관심을 가지게 된 CV(Computer Vision)에 관련된 주제를 다양하게 들을 수 있어서 즐거웠다. 이런 좋은 기회를 주신 교수님께 감사하며 학회장에서 모르는 부분에 대해 자세하게 설명해준 DMQA연구원들에게 감사하다는 말을 전하고 싶다.

1.

ICCV학회를 들으면서 가장 많이 본 단어가 GAN(Generative Adversarial Network)이다. GAN은 비 지도 학습에 사용되는 알고리즘으로 2014년도에 처음 발표되었다. 이를 이용한 주제 중에서 가장 흥미롭게 본 주제는 SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image이다. 간단히 말해서 GAN을 피라미드형태로 쌓은 것이다. 발표를 들으면서 누구나 한번쯤은 생각해봤을 법한 알고리즘이라고 생각했다. 누구나 생각할 수 있는 간단한 아이디어임에도 불구하고 누구나 하지 못하였다. 그리고 세미나 시간에 교수님께서 하셨던 말씀이 생각났다. 세미나 주제로 최신 알고리즘을 설명하는 것도 좋지만 기존의 알고리즘에 대해서 자세하게 설명해주는 것도 새로운 연구를 하는데 도움이 된다고 하셨다. 이 말을 잘 생각해보면 기존에 없는 구조의 알고리즘을 만들 수 도 있지만 기존의 알고리즘들을 잘 활용하여도 충분히 좋은 알고리즘을 만들 수 있다는 것이다. 이번 학회를 들으면서 CV분야에서 어떤 연구들이 진행되고 있는지 살펴보는 것도 좋았지만 내가 얻은 가장 큰 교훈은 고정관념을 깨자는 것이다.

2.

이번 학회를 들으면서 제일 많이 느낀 점은 학회장에 가서 무엇인가를 배우고자 했다는 것이다. 물론 학회를 들으면서 다른 발표자들의 아이디어를 듣는 것 만으로도 큰 도움이 될 수 있다고 생각한다. 하지만 이렇게 좋은 학회를 직접들을 수 있다면 미리 관심있는 분야에 관해 논문을 한번 읽어보고 가면 어땠을까 라는 생각이 들었다. Oral Session은 5분 정도로 짧았기 때문에 내가 이해하기에는 턱없이 부족한 시간 이였다. Poster Session에서도 마찬가지로 발표자의 간단한 설명은 들을 수 있었지만 내가 생각해보고 질문하기에 짧았다. 미리 Program을 확인하고 내가 관심이 있는 논문을 찾아 한번이라도 읽어봐야 Poster Session을 잘 활용할 수 있겠다는 생각이 들었고 학회도 예습이 필요하다고 느꼈다.

3.

학회에서 주로 용원이형과 영재형이랑 같이 다녔는데 큰 학회는 처음이라서 신기하기도 하였고 어색해서 Oral Session과 Poster Session을 들을 때도 형들이 관심있는 주제 위주로 둘러보았다. 일주일간 진행된 학회에서는 수많은 주제가 있었지만 어색하고 낯설다는 이유로 내가 관심있는 주제보다는 남들이 관심 가지고 가장 핫 했던 주제 위주로 들었다. 남들 눈치 때문에 내가 보고자 했던 주제는 많이 보지 못했다. 곰곰히 생각해보면 ICCV라는 큰 학회에 별로인 주제는 없다고 생각한다. 남들에게 관심 없는 주제일지라도 나에게는 엄청난 영감을 줄 수 있는 주제일 수 도 있다는 것이다. 앞으로도 많은 학회에 참석할 텐데 그때는 남의 눈치 보지 않고 들어야겠다.