2019년 11월 8일 서울대학교에서 열린 대한산업공학회 추계학술대회에 참석하였다. ICCV학회를 다녀온 이후여서 한결 가벼운 마음으로 참석할 수 있었다. 이번 학회에서는 많은 DMQA연구원들이 발표를 해서 좀 더 집중해서 들었고 선배님들의 발표 노하우에 관해서도 많이 배울 수 있어서 좋은 경험이였다. 또한 학회에서 영어가 아닌 한글로 진행되어서 듣기에 훨씬 수월했고 이해하기도 편했다. 학회에 졸업생 선배님들도 참석하였는데 연구실이 아닌 학회장에서 보니 감회가 새로웠다. 내년에 나에게도 발표할 기회가 생기게 된다면 이번 학회 청취경험을 살려 잘 준비해야 겠다는 다짐을 했다. 

[청취 후기]

'Missing Data Imputation with Adversarial Autoencoders'라는 주제로 강현구 연구원의 발표를 청취하였다. Data Imputation문제는 실제로도 많이 발생하는 문제이다. 예측모델 프로젝트에서도 많은 missing data들이 존재하고있고 이를 imputation하는 방법은 매우 중요하다. Output discriminator가 실제 imputations을 더 잘 예측하도록 한다. 또한 latent discriminator는 사용자가 지정한 임의의 공간에 일치하도록 하는것이 주된 목표였다. 앞으로도 많은 missing data들이 존재하게 될 것인데 이를 어떻게 처리할지 고민해볼 수 있는 좋은 계기가 된것 같다.

모든 연구원들이 장표하나하나에 신경을 쓴것이 느껴졌고 선배들의 발표를 들으면서 발표를 어떻게 해야하는지 배울 수 있엇다. 다들 열심히 준비하여 잘 발표해주어서 고맙고 나에게 발표할 기회가 주어진다면 다른 연구원들이 잘 발표하고 주제에 대해 깊게 고민한 것처럼 내가 연구해야할 주제에 관해서도 깊은 고민을 해보아야겠다고 생각했다.