[학회 후기]
이번 추계 대한산업공학회는 11월 13일에 서울과학기술대학교에서 개최되었다. 다만 코로나가 여전히 유행하고 있어서 대부분의 발표는 온라인으로 진행이 되었다. 아무래도 작년에 오프라인으로 참석했을 때보다는 발표를 들을 때의 긴장감이 조금은 덜한 느낌이었고 학회만의 교류하는 느낌보다는 동영상 강의를 보는 느낌이 조금은 더 있었다. 물론 나의 입장에서는 이번 학회가 첫 발표였기 때문에 많이 긴장할 수도 있었는데 평소에 연구미팅과 비슷한 구성으로 발표가 진행되었기 때문에 편안하게 발표를 할 수 있었다. 하지만 보통 현장에서 발표를 할 때 사람들을 마주보면서 어떤 부분이 이해가 잘 안 되는지 등의 피드백은 얻을 수 없었기 때문에 조금은 아쉬움으로 남았다. 얼른 코로나가 종식되고 오프라인 학회가 개최되어서 보다 현장감 있는 발표를 경험하고 싶은 마음이다.

[발표 후기]
‘자기지도학습을 통한 COVID-19 흉부 X-Ray 분류 모델 생성’을 주제로 이번 학회에서 발표를 하였다. 위와 같은 주제로 진행하게 된 배경은 이번 코로나 사태가 보여주는 것처럼 전염병을 확산되는 초기에 신속한 방역이 이루어지지 못할 경우에 사회적으로 심각한 피해가 발생하기 때문이다. 신속한 방역을 하기 위해서는 신속한 진단을 할 수 있어야한다. 하지만 일반적으로 쓰이고 있는 유전자 증폭 진단 키트는 검사 결과를 6시간 뒤에 알 수 있고 또 해당 키트를 만들기 위해서 제품 연구와 임상 실험 등의 과정을 거치는데 많은 시간이 소요된다. 이런 한계를 극복하기 위해서 이미지 지도학습 분야에서는 X-Ray 판독 모델을 연구하고 있지만 분야의 특성상 분류하고자하는 대상의 데이터가 많야야하기 때문에 데이터를 수집하는 기간이 오래 걸린다는 한계가 있다. 따라서 전염병 발생 초기에 데이터가 적을 수밖에 없는 상황에서는 효용이 한정적이다. 따라서 자기지도학습을 통해 전염병 이외의 흉부 X-Ray 사진을 학습하여 적은 수의 코로나 관련 흉부 X-Ray 사진만으로도 해당 질환을 판독할 수 있는 이미지 분류 모델을 제안하게 되었다.