이번 2021년 대한산업공학회 춘계학술대회가 온라인, 오프라인을 병행해서 참석할 수 있는 하이브리드 방식으로 진행되었던 덕분에 대학원에 입학하고 처음으로 오프라인 학회를 참석할 수 있었다. 학회 장소도 제주도였기 때문에 들뜬 마음으로 학회 준비를 할 수 있었다. 학회 발표가 둘째 날인 목요일이였기 때문에 학회 첫날 제주도에 도착하고 연구실 인원들과 숙소 인근 식당에서 흑돼지를 먹고 바다가 보이는 카페에서 휴식을 취했다. 다음 발표를 하는 날 학회 장소에는 생각했던 것 보다 많은 인원들이 참석해서 놀랬다. 각 세션 장소마다 발표를 듣기 위해 모인 청중들로 붐볐고, 방역 수칙에 따라 각 세션 장소의 수용 인원이 정해져 있어서 안심하며 학회를 들을 수 있어서 좋았다.

나는 다양한 산업 분야에서 발생할 수 있는 생산 공정으로부터 수집된 센서 데이터나 노이즈와 같은 소리 데이터를 대상으로 여러 데이터 마이닝 기법을 통해 여러 산업 문제를 해결할 수 있는 능력을 키우고자 시그널 데이터에 초점을 두어 연구를 하고 있다. 그렇기 때문에 대한산업공학회는 나에게 많은 인사이트를 제공해 줄 수 있는 학회라고 생각한다. 기대했던 것 처럼 이번 학회를 통해 산업 현장에서 발생할 수 있는 여러 데이터들에 대해 알 수 있었고, 각 데이터의 특성에 맞게 고민한 각자의 분석 방법론들에 설명을 들을 수 있었다. 이번에 내가 학회에서 발표할 내용은 시그널 데이터를 위해 개선한 믹스업 알고리즘이였는데, 다른 세션 발표에서는 믹스업 알고리즘을 이상치 탐지 알고리즘을 위해 사용하는 내용도 발표되고 있어서 흥미로웠다. 그리고 사람의 3D 형체 데이터를 이용한 비만 예측이나 개인 맞춤화 추천 시스템, 자세 교정을 위한 예측 알고리즘과 같은 발표들이 있었고 이러한 세선 발표들을 보면서 개인 맞춤화에 대한 연구도 활발하게 이루어지고 있다는 것을 느낄 수 있었다.

이번에 내가 학회에서 발표할 내용은 시그널 데이터를 위해 개선한 믹스업 알고리즘이였다. 믹스업 알고리즘과 같은 데이터 증강기법에 대해 익숙하지 않은 연구원들에게도 쉽게 이해할 수 있는 발표를 하기 위해 많은 노력을 했던 것 같다. 다행스럽게도 학회 발표명에 믹스업 알고리즘을 명시해서인지 믹스업 알고리즘에 대해 알고 있어 관심을 가지고 있는 사람들이 참석해주어 나의 발표를 들어주었다. 다른 분야의 다른 연구실 사람들과 나의 연구 내용에 대해 토론하며 피드백을 받을 수 있었는데 지난 코로나 바이러스 사태로 인해 여러 학회를 참석하지 못했던 것이 원망스럽다는 생각이 들 정도로 너무 뜻 깊은 시간이였다.

Q. 실험에 사용된 바이오 시그널 데이터를 학습하기 위해 사용된 CRNN 모델 중 컨볼루션 연산을 위한 Window, Stride 크기를 몇으로 설정하였는가?

A.  Window, Stride를 16, 4로 설정하였을 때 안정적으로 학습하는 것을 확인하였습니다. 그리고 실험에 사용된 3가지 데이터 셋의 길이가 178과 187로 비슷한 길이를 가지기 때문에 모든 데이터셋에 대해 동일한 Window, Stride을 적용하였습니다.

Q. 제안 방법론의 예측 성능이 다른 방법론과 비교해 소수점 자리에서 차이가 있는데, 제안 방법론의 우수성을 입증하기에 충분한 결과인가?

A. 제안 방법론이 특정 데이터셋에 대해 적합한 분석법을 제안하는 상황이였다면 실험 결과로 제안 방법론의 우수성을 입증하기에 부족하지만 제안 내용은 데이터 증강기법에 대한 내용이기에 우수성을 입증하기에 유효하다고 생각된다. 기존 믹스업 알고리즘과 매니폴드 믹스업과 같은 다른 믹스업 알고리즘 논문에서도 제안하는 방법론의 예측 성능이 소수점에서 차이가 난다. 다만, 믹스업 알고리즘은 단순히 예측 성능 향상을 확인하기 위한 실험 뿐만 아니라 Adversarial Attack과 같은 다른 일반화 성능 검증 실험도 동반되기 때문에 이에 대한 실험은 현재 진행하고 있는 부분이다.

학회에서 받았던 피드백은 앞으로 진행할 연구 방향에 도움이 될 수 있다고 생각된다. 대학원 입학하고 처음으로 가진 오프라인 학회였는데 앞으로도 잊지 못할 추억으로 남을 것 같다. 학회를 통해 보고 배웠던 것뿐만 아니라 같은 연구실 인원들과 학회장을 벗어나 바깥에서 즐기고 느꼈던 추억들도 너무 소중한 기억으로 남을 것 같다.