[학회후기]

11월 29일에 고려대학교에서 열린 데이터마이닝 학회에 참여하였다. 지난에 참여하였던 대한산업공학회에서 좋은 세션을 듣고 많은 동기부여를 받았던 만큼 이번에도 많은 기대를 가지고 세션을 들었다. 특히 이번에 현규 형의 발표를 듣게 되었는데 Q&A 시간에 날카로운 질문들에 모두 논리적으로 답변하는 형의 모습이 정말 멋졌다. 내년 가을에는 현규 형처럼 멋진 발표를 할 수 있으면 좋겠다.

[청취후기]

다양한 플레이 패턴 기반의 강화학습 에이전트 생성 기술 개발

항상 연구실을 들어올 때마다 바쁘게 돌아가는 영재 형의 모니터를 보면서 스타크래프트를 주제로 한 강화학습에 궁금함이 있었는데 이번 기회에 많이 알 수 있게 되었다. 강화학습은 스타크래프트 내 편집기를 통해서 미니게임을 만들어 여러 시나리오를 통해 진행된다. 시나리오는 빠르게 자원을 채취할 수 있는 것이 있었고 공격 대 방어를 하는 것도 있었다. 발표 자료에 올라온 영상은 주로 전투 시나리오를 통한 경쟁학습 결과였는데 플레이 횟수가 많아질수록 더 효율적으로 적 유닛을 제거하려는 컨트롤의 변화가 보여서 신기했다. 아직은 해당 연구가 진행 중이기 때문에 더욱이 최종 결과물이 기대되는 발표였다.

시험 주행 데이터의 정보 전이를 이용한 차량 휠 6분력 예측모델

충협이는 옆 호실에서 연구하고 있어서 어떤 걸 연구하고 있는지 볼 기회가 많이 없었다. 지난 대한산업공학회에서도 충협이의 발표를 놓쳐서 아쉬웠던 참에 이번 학회에서도 발표한다는 이야기를 듣고 얼른 들으러 갔다. 예측모델을 만든 목적은 우선, 실측할 때의 제약을 극복하고 비용을 줄이며, 실측 데이터와는 다른 특성을 가지는 시험주행 데이터를 잘 활용하기 위함이다. 차량을 설계할 때 모든 조건에서 모든 테스트를 진행하기는 현실적으로 힘들다. 오죽하면 차를 구매할 때 몇 번 이슈가 터진 뒤에 사는 게 좋다는 말도 있을 정도다. 여러 테스트 중 일부이지만 예측모델을 통해서 비단 비용을 절감할 뿐만 아니라 더욱 제품 안전을 지킬 수 있도록 해주는 멋진 연구라는 생각이 들었다.