[학회 후기]

20년도 대한산업공학회 추계학술대회에 발표자로써, 청취자로서 둘 다 참가하였다. 연구실 오픈 세미나 이후로, 연구실 바깥 사람에게 처음 발표할 기회를 가진 자리이기도 하다. 온라인으로 발표함에도 불구하고, 노트북 zoom 화면 앞에 자리 했을 때, 긴장감이 아직도 선명하게 느껴지는 것 같다. 또한, 연구실 바깥 사람들의 발표를 들으며 다양한 사람들이 우리 연구실과 비슷한 주제를 갖고 연구했던 결과를 들을 때는 기분이 묘했다. 그리고 발표 실력만큼은 우리 연구실이 최고라는 생각이 들었는데 핵심과 주제를 잘 전달하는 연구미팅을 준비해왔기 때문에 당연한 결과라고 생각하였다. 마지막으로, 이번 추계학술대회를 통해 '코로나 확진자 추세 예측' 연구를 잘 마무리할 수 있어 후련하고, 더 열심히 해야겠다는 마음을 갖게 되었다.

[발표 후기]  

‘머신러닝과 딥러닝 기반의 코로나 신규 확진자 추세 예측’을 주제로 발표하였다. 본 연구는 연구실에 입학하고 나서, 동기들과 처음으로 시작한 연구 주제이다. 한참 코로나가 대유행할 때 데이터 분석을 통해 코로나를 극복하고자 하는 여러 프로젝트가 이슈되었으며, 본 연구 역시 이에 발걸음을 맞춰 시작한 연구였다. 해당 연구는 7일간의 국내 코로나 확산 현황을 통해 4일 뒤 신규 확진자 수를 예측하는 것으로, 4일 뒤 신규 확진자가 증가하는 사태를 효과적으로 예측하여 대비책 마련에 도움줄 수 있는 연구이다. 연구를 시작할 때에는 과연 유의미한 결과를 도출할 수 있을까 걱정하였지만, 주변 뛰어난 동료와 교수님의 도움 덕분에 논문으로도 결과를 잘 정리하는 경험을 할 수 있었고, 추계학술대회에서 다른 사람들에게 발표하는 경험까지 가져다 주었으니, 좋은 연구였다고 생각한다. 첫 학회 발표였음에도 불구하고, 떨지 않고 자신있게 발표한 나 자신을 칭찬해주고 싶다. 그리고 질의응답과 동료들과 진행한 사전 발표를 통해, 어떤 점을 잘 전달해야 내 연구를 더욱 가치있게 할 수 있고, 연구를 진행해야하는지 파악할 수 있던 소중한 시간이였다.

[청취 후기] 

'불확실성 기반 Reject option을 활용한 wafer map 불량 패턴 분류 반자동화'에 대한 연구를 들었다. 해당 연구는 반도체 공정에서 wafer map에 대한 불량 패턴 분류를 현업에 적용할 수 있도록 진행된 연구이다. 연구 배경은 딥러닝이 95%에 달하는 예측 성능에 도달하였지만, 현업 관점에서는 5% 오류율 역시 막대한 비용을 치른다는 점에서 출발하였다. 이에 따라, 딥러닝이 예측하기 어려운 특정 샘플에 대해서는 현업 전문가에게 맡기는 것이 현명하므로, 본 연구는 '딥러닝이 예측하기 어려운 특정 샘플' 판단을 딥러닝으로 진행한 연구이다. 

이는 본인이 요즘 관심 갖고 진행하는 연구 분야와 겹쳐 흥미롭게 들을 수 있었는데, 요약하자면 베이지안 관점의 CNN 모델을 통해 예측 결과와 예측 불확실성을 이용한 연구이다. 예측 불확실성이 높았던 case는 딥러닝(모델)이 예측을 어려워하는 것으로 판단된 케이스이기 때문에, 베이지안 CNN을 application한 연구 결과였다. 해당 연구를 들으며, 본인 역시 베이지안 딥러닝 공부를 열심히 하여, 유의미한 데이터셋에 멋진 연구 결과를 도출하고 싶다는 열정을 일으킨 발표였다.