[학회 후기]

이번 대한산업공학회 추계학술대회는 서울대학교에서 개최되었다. 작년 이맘때쯤 데이터마이닝학회가 진행되었던 곳이었는데 한번 와봤다고 그 사이에 조금 익숙해진 느낌이 났다. INFORMS와 ICCV는 1주일 동안 진행이 되었는데 당일만 진행하는 학회에 참석하니 상대적으로 너무 짧다는 느낌도 들었다. 이번 대한산업공학회에서는 우리 연구실에서 무려 18개의 발표를 진행했다. (처음에는 약간 정신이 없었지만) 어느 세션을 들어가도 연구실 사람들을 볼 수 있었으며, 많은 사람들이 집중해서 발표를 청취하는 모습을 보고 뿌듯함을 느꼈다. 비록 연구실에서 발표 연습을 진행하면서 각자의 연구 내용은 대부분 알고 있었지만, 일부러 연구실 사람들의 발표를 찾아서 들었다. 이번에 처음 발표하는 연구원들이 많았는데 지난 기간 동안 힘들게 준비한 만큼 발표도 멋지게 했던 것 같다. 예전에 처음 발표했을 때 내 자신의 모습을 떠올려보면, 모두들 정말 좋은 연구를 하고 있고 발표 능력도 뛰어나다는 것을 다시 한번 느낀다. 또한, 졸업을 해서 사회에 나가있는 선배들이 학회에 참석해서 세션을 듣고, 피드백을 주고, 서로의 근황을 주고 받는 즐거움도 있었다.

[발표 후기]

‘어텐션 매커니즘을 호라용한 차량 밸브 이상 탐지 및 해석’이라는 주제로 발표를 진행했다. 공동연구로 진행한 Hierarchical Feedforward Attention Network(HFAN)를 기반으로 디젤 차량에 있는 EGR valve의 고장을 예측하고 해석하는 문제를 해결하는 과정에 대해 발표했다. 이번 학회에서 지윤이는 HFAN 알고리즘에 대한 발표를 하고, 창현이 형은 HFAN을 웨이퍼의 불량 패턴 탐지를 하는데 적용한 연구를 발표했는데 그 만큼 잘 적용하면 좋은 성능과 설명력을 동시에 얻을 수 있는 알고리즘이라고 생각한다. EGR valve의 고장을 예측하기 위해 차량으로부터 많은 종류의 센서 데이터를 수집하는데, 이를 통해 다양한 패턴을 갖는 고장을 예측하고 attention 값을 이용해 해석을 한다. Multi-channel sensor data는 sensor/time-series라는 계층적인 구조를 갖기 때문에 HFAN 알고리즘을 적용했으며, 이를 통해 고장을 예측하는데 있어서 어떤 센서가 중요하게 작용을 했는지와 어떤 시간대에서 영향을 미쳤는지를 attention score를 통해 파악할 수 있다. 특히, 이번 연구에서는 EGR valve의 이상을 ‘밸브의 목표 열림량’과 ‘밸브의 실제 열림량’의 차이로 정의함으로써 regression 문제로 전환하여 해결하는데 의미가 있다고 생각한다.

질문 중에서 목표-실제 열림량의 차이가 실제로 이상을 대변할 수 있을만큼 의미가 있는 지표인가?라는 내용이 있었다. 물론 엔지니어의 조언과 현장 지식을 바탕으로 새롭게 구성한 지표이기는 하지만, time window 내에서 차이를 구하는 과정에서 많은 정보가 손실되는 것도 사실일 것이다. 하지만 EGR valve 이상을 탐지하는데 있어서 가장 어려운 점은 '이상의 패턴이 너무 다양하고', '같은 이상이라 보이더라도 일어나는 원인이 다르다'라는 점이다. 이를 통해 anomaly detection 모델을 구성할 수도 있겠지만, 디젤 엔진의 종류마다 정상과 이상을 정의할 수 있는 기준 수치가 서로 상이하기 때문에 현실적으로 어려운 점도 있다. 이번 연구에서 좀더 발전시켜서 진행해볼만한 내용을 영준이형과 얘기해봤는데, 하나의 time window 내에서 목표-실제 차이값을 구하는 것이 아니라 time window의 segment 별로, 혹은 각 time point마다 차이를 예측하는 모델을 구축해 볼 수 있을 것 같다. 그렇게 된다면 센서의 각 부분이 어떤 시점의 이상에 관련이 되었는지도 해석할 수 있는 가능성이 생길 것이다.