[참석 후기]

2020 대한산업공학회 추계학술대회는  코로나로 인하여 온라인으로 진행되었다. 연구실에 오고나서 참가하게 된 첫 학회였는데, 온라인으로 진행되어 학회의 현장분위기를 직접 느낄 수 없어서 조금 아쉬웠다. 하지만 장소의 제약없이 들을 수 있어서 발표에 대한 집중도는 더 좋았던거 같다. 연구실의 거의 대다수의 연구원이 발표자로 참여하여 같은 연구실원으로써 자부심이 느껴졌다. 내년에 나도 저 자리에 있어야겠다고 생각하니 부담도 되었지만, 더 열심히 해야겠다는 각오도 생기게 된 계기가 되었다.

[청취 후기]

1. 자동차 사용자 클레임 예측을 위한 기계 학습(박진혁, 백인성, 목충협, 김성범)

 해당 연구는 클레임 발생에 영향을 미치는 변수와 변수의 특성을 파악 클레임을 예측하는 연구이다. 화이트 박스를 이용하는 대표적인 여러가지 모델 중에서 SHAP 기법을 이용하여 변수의 특성을 파악하였다. 해당 연구가 흥미로웠던 점은 블랙박스 영역을 이용하는 딥러닝 연구가 아닌 해석가능한 화이트 박스 영역을 이용하는 기법을 사용했다는 점이다. XAI는 최근에 많이 각광받는 기법으로 알고 있는데, 이를 클레임 영역과 접목하였다는 점에서 산업에서 의사결정을 하는데 영향력을 행사하는 연구주제가 될 수 있을 것 같다. 다른 도메인에서 해당 연구를 적용하였을 때의 결과도 기대가 된다.

2. 한국어 영상 데이터 감정 분류를 위한 멀티모달 딥러닝 모델(문석호, 김성범)

 해당 연구는 동영상, 음성 2가지로 분리한 영상 데이터를  멀티모달 구조를 적용하여 감정을 분류하는 연구이다. 사람의 얼굴 표정을 중점적으로 추출하여 3D convolutional neural network 를 사용하여 feature 를 추출하였고, 음성 데이터는 MFCC 기법을 이용하여 분석하였다. 한 개의 채널에 의한 분석보다는 동영상, 음성을 함께 분석하였을 때 감정 분류가 더 잘된다 연구의 결과를 보였다. 그런 점에서 다른 채널을 추가하였을 때 더 나은 연구의 성과가 나올 수 있다는 가능성이 커보인다. 개인적으로는 '한국어' 라는 언어의 제약을 두지 않고 다양한 언어에도 해당 모델을 적용할 수 있을 것이라고 생각되었고, 인간의 감정의 영역을 AI와 점목했다는 점에서 그 성과가 더욱 기대된다. 감정 분류 후 연구 결과를 응용할 수 있는 분야도 너무나 다양할 것 같아서 앞으로 연구의 진행이 너무 궁금하다.