학위과정을 시작하고 대외 첫 학술발표는 대한산업공학회 온라인이었고 두번째는 태교여행때 다녀와 벌써 6년이 훌쩍 지난 그리운 제주도에서 열렸다. 휴가를 3일이나 내고 바쁜 일은 뒤로 한채 아침 일찍부터 출발해서 도착한 제주도는 6년전과 다름없이 어머니처럼 나를 안아주었다. 숙소나 식사 모두 하나같이 너무 만점이었고 어둠이 더 짙게 찾아오는 제주도에 맞춰서 일찍 들어와 바다가 내려다 보이는 숙소에서 바다를 보면서 생각에 잠기는 시간 또한 너무 유익했다.

발표가 있는 두번째 날엔 오전엔 숙소에서 온라인으로 세션 참가했으나 마이크에서 떨어져서 발표한 경우 목소리가 잘 안들려서 오후에 바로 오프라인으로 자리를 옮겨 장표도 발표도 너무 깔끔하고 완성도가 있었던 용원/민정이 발표를 듣고 내 발표를 하였다. 나의 발표는 샘플 부트스트래핑을 이용한 어텐션과 자기지도학습 기반의 다변량 시계열 알고리즘이라는 주제로 발표를 하였다. 샘플이 적고 길이가 긴 고차원의 시계열 문제를 풀기 위해서 베이스라인 모델에 어텐션을 Temporal Pattern Attention을 사용하여 업그레이드 및 샘플을 더 적극적으로 활용하기 위해 일정 구간 무작위 샘플링하여 Positive 샘플이라고 정의하여 자기지도학습을 하는 방법을 제안하였다. 처음으로 오프라인으로 내 연구에 대해서 발표하는 자리라서 발표에 긴장을 많이 하는 편이지만 더 긴장을 하였다. 하지만 슬라이드를 여러 차례 수정하여 쉽게 작성해서 그런지 전달은 다행히 잘 되었고 끝나고 많은 분들이 인사도 해주었고 여러사람이 찾아와서 질문도 하여서 얼떨결 했던 것 같다. 하지만 긴장은 많이 한 나머지 다음에는 좀 더 완벽하게 내 것을 만들어서 차분하게 발표를 해야겠다라는 생각에 많이 부족함도 느낀 발표였다.

Q: Time Series Augmentation 하는 이유와 이런 방법이 잘 되는건지?

A: Time Series 도메인에서 이 Augmentation을 시작한지는 2021년 서베이 논문에서도 히스토리가 없고 최초 시도를 한 결과를 장표에 담았다. Future Work에서 Computer Vision에서 많은 기법들이 있듯이 이 도메인에서도 앞으로 많은 기법들이 나올 것 이며 현재는 블루오션인 것 같다.

Q: 자기지도학습인데 MoCo와 다르게 Y라는 레이블을 이용하여 다른 클래스의 데이터들이 Negative Sample로 활용하는것에 대해서 어떻게 생각하는지?

A: 문제점 정의에서 샘플수가 너무 적어서 훈련 데이터셋을 적극 활용하고 싶었고 Test 시점에서 활용하지 않고 Training관점에서 직접적으로 활용하지 않아서 괜찮다고 생각했다. Ablation Test는 진행해본적 없지만 이 또한 진행해볼 생각이다.

좌장님이 2번째 질문을 듣고 추가로 코멘트를 주셨던 것은 발표제목에서 자기지도학습이라는 말이 있으며 이 말 자체는 X 데이터셋만 활용하는건데 결국 Y를 활용한 부분이 있으므로 자기지도라는 말이 조금 안맞을 수 있으니 추후 논문 제목같은 경우에는 어휘 사용을 고민해볼 필요가 있을 것 같다라고 코멘트를 주었고, 발표가 끝나고 다른 청중 한분이 오셔서 Y를 사용했지만 이 또한 자기지도학습의 일부이므로 내 발표 내용이 맞다라고 했지만 이동을 해야해서 더 깊은 얘기는 못 나누었지만 한번 짚어봐야겠다라고 생각이 또한 들었다. 발표를 긴장 탓에 아쉬운점이 컸지만 관심을 가지며 발표를 들어주니 기분이 좋았고 앞으로는 더 멋진 발표를 하고 싶었다.

오랫만에 그리운 제주도 속에서 즐거운 2박 3일을 보냈고, 코로나가 끝나는 날이 더 그리워지는 짧은 순간이었다. 아무 사고 없이 다들 중용을 지키며 좋은 추억을 안고 돌아가서 더욱 감사한 일정이었다.