[학회 후기]

11월 13일, 지난주 금요일에는 서울과학기술대학교에서 추계 대한산업공학회가 열렸다. 학회가 개최된 곳은 서울과학기술대학교지만 내가 발표한 곳은 강동구 우리집이었다. 이번 산업공학회는 코로나로 인해 대부분 세션이 온라인으로 개최되었기 때문이다. 개인적으로 국내 학회를 온라인으로 참석한 것은 이번이 처음이었고, 온라인으로 발표를 진행한 것도 오늘이 처음이었다. 지난 2년간 국내/해외 학회를 참석해보면서 느꼈던 점은 학회에서 발표되는 다양한 연구 내용을 들으며 공부하는 것도 중요하지만 오프라인에서 느낄 수 있는 그 현장감도 중요하다는 것이었다. 이번에 발표를 진행하면서도 유사한 느낌이 들었다. 온라인으로 발표를 할 때는 내 호흡대로 발표를 할 수 있다는 점은 좋았다. 하지만 내 발표를 사람들이 잘 이해하는지, 어느 포인트에서 궁금한 점이 생기고 있는지를 느낄 수는 없다는 점이 아쉬웠다. 오프라인에서 발표를 할 때 느꼈던 청취자들과 호흡하며 발표를 진행한다는 느낌을 받을 수 없었다. 이번 대한산업공학회는 이런 현장감을 느낄 수 없었다는 점이 가장 아쉬웠고 내년에는 코로나가 빨리 종식되어 국내/해외 모두 오프라인 학회를 참석할 수 있었으면 좋겠다. 학회 내용적인 측면에서는 느꼈던 점은 작년 대비 전반적으로 딥러닝, 머신러닝, 데이터마이닝과 같은 분야와 관련된 내용을 다양한 산업 분야에 적용한 발표들이 많았다는 것이다. 대한산업공학회도 최근 A.I. 연구 동향이 반영된 연구들이 많이 발표되고 있는 것 같다. 내년에는 또 어떤 연구들이 발표될 지 기대되었고, 개인적으로도 내년에는 더 좋은 연구를 진행해 많은 연구자들과 나눠야겠다고 생각했다.

[발표 후기]

1. 스타크래프트2 게임 내 다양한 정보를 활용한 MMR 예측

스타크래프트2에는 테란, 프로토스, 저그 3종족이 다양한 전략을 바탕으로 실시간 전투를 진행하는 게임이다. 게임에는 유닛, 건물, 자원, APM(Action per minute)과 같은 기본적인 정보가 존재하고 이러한 정보들을 활용하는 방식에 따라 플레이어의 게임 실력이 결정된다. 스타크래프트2와 같은 게임에서는 이러한 정보들을 활용해 플레이어 게임 실력을 정확히 예측하는 일은 중요하다. 게임 유저들은 자신의 실력을 정확하게 알고 자신의 실력과 비슷한 유저와 경기를 진행하고 싶어하기 때문이다. 본 연구에서는 스타크래프트2 내에 존재하는 기본 정보와 게임 정보간 연관성을 나타내는 Graph 관계 정보를 입력 데이터로 함께 사용해 게임 실력인 Match Making Rating (MMR)을 예측했다. 영상 데이터와 같은 형태인 스타크래프트2 리플레이 데이터와 Graph 데이터는 3D-Resnet 모델을 통해 특징을 추출했고, APM, 유닛 수와 같은 데이터는 MLP 모델을 활용해 그 특징을 추출했다. 결과적으로 MMR을 잘 예측할 수 있는 모델을 구축했다. 향후에는 추가적인 데이터 수집하고 추가로 수집할 수 있는 스타크래프트2 정보를 찾아 성능을 더 개선하려 한다.

질문1. 스타크래프트 내 다양한 정보를 활용했는데 어떤 부분에서 효과가 났는지 확인해봤는지?

답변1. 기본 리플레이 정보만을 활용했을 때, APM 데이터와 유닛 수 데이터를 추가했을 때, 그리고 Graph 정보까지 추가했을 때 총 3가지에 대해서 Ablation Study를 진행했다. 본 연구에서 확인한 결과, 제안한 Graph 정보까지 추가로 사용했을 때 가장 좋은 MMR 예측 모델 성능을 보였다.

질문2. 추가로 사용할 수 있는 스타크래프트2 게임 정보가 있는지?

답변2. 현재 수집된 리플레이 데이터에서 수집할 수 있는 정보는 최대한으로 수집한 것 같다. 하지만 이에 더하여 수집할 수 있는 추가 Log Data가 있는지 확인해 볼 예정이다.

[청취 후기]

특허 마이닝을 이용한 국방과학기술 연결망 연구(김경수 – ㈜윕스 기술정책센터, 조남욱 – 서울과학기술 대학교)

최근 국방 R&D에 대한 중요성이 증가하면서 국방 R&D 투자율이 매년 증가하고 있는 실정이다. 특히 4차 산업혁명 미래 신기술 확보를 위해 첨단국방기술 R&D에 대한 중요성이 강조되고 있다. 하지만 이러한 중요성에 비해 국방 관련 R&D 기술 발전 동향 연구는 부족한 실정이다. 해당 연구에서는 우리나라 국방과학 분야 기술 발전 동향을 특허 정보 관점에서 분석하는 것을 목적으로 한다. 특허 데이터를 활용해 기술융합 및 노드, 링크를 정의하고 정보 엔트로피 분석, 사회연결망분석, 연관규칙 마이닝 분석을 바탕으로 국방과학 분야 기술 발전 동향을 알아본 것이 연구 내용이다. 연구 결과 무기/센서/통신 등 ICT 기반 기술 중심으로 기술의 활용성 및 융합성이 높게 나타났고 플라스틱, 차량/공구 등 소재 및 장치 기술의 활용성 및 융합성이 낮게 나타났다. 이 결과는 오늘날 우리가 생각하는 기본적 상식과 부합하다고 볼 수 있다. 해당 연구는 국방 기술 동향을 다각도로 분석했다는 장점이 있지만 실제 정책 수립과의 인과관계를 밝히지 못했다는 한계점이 존재한다. 실제 정책 수립과의 인과관계까지 함께 연구된다면 해당 연구가 가지는 의의점이 더 빛날 것으로 예상된다.