이번에 참석한 IFORS (International Federation of Operation Research Societies)는
매 3년 마다 열리는 학회로 이번에는 스페인 바르셀로나에서 7월
14일부터 18일까지 매우 큰 규모로 열렸다. 동시에 45개의 세션이 아침부터 저녁까지 나흘간 계속되며, 세션의 주제도 최적화에 국한된 것이 아니라 데이터 마이닝 알고리즘부터 응용까지 매우 다양하게 열렸다. 이번 학회에서 주목한 세션은 주로 소셜 네트워크 분석에 관한 것이었다. 국내
학회에서는 관련 내용으로 구성된 세션을 볼 수 없었지만 이곳에서는 소셜 네트워크에 대해 최적화, 데이터
분석, 그래프 자체에 대한 수학적 이해 등 많은 주제로 세션이 열렸다.
이 밖에 눈에 많이 띄었던 세션은 헬스케어에 관한 것으로 최근 연구자들이 많이 연구하고 있는 주제라는 것을 알 수 있었다.

학회 1일차

첫 날은 주로 생소한
주제로 열리는 세션들로 구성되었다. 그 중 preference learning
이라는 생소한 주제로 하루 종일 발표가 계속되는 세션이 있어 이걸 듣기로 결정했다. 듣기
전에 위키피디아로 간단히 무엇인지 알아 보고 갔는데 요약하자면 rank를 예측하는 모델을 개발하는 것이
목적이 된다. Ordinal 변수에 대한 regression 이라는
기본적인 컨셉을 갖고 있지만 다르게 생각하면 추천 시스템에서 추천의 정도를 달리하는 시스템으로 이해할 수 도 있다. 여러 개의 발표에 대해 공통적인 부분은 모두 알고리즘에 관한 연구였고 연구자 마다 각자 풀고자 하는 문제의
구체적인 상황에 대해 발표 시작 전에 자세히 알려주고 설명을 시작했다. 따라서 상황에 맞게 문제를 포뮬레이션
하고 최적화 기법을 이용하여 원하는 바를 달성하였다. 많은 연구자들이 발표한 내용의 공통점을 통해 현재
preference learning의 연구 방법론을 파악할 수 있었다.
각 관측에 대응하는 다변량 x변수로부터 하나의 실수값을(이걸
score라 부른다) 만들어낸 뒤, 이 값들을 일정 기준을 이용하여 categorization을 수행한다. 예를 들면, 몇 점부터 몇 점 까지는 very good, 이 보다 낮은 점수대에서는 good 이런 식으로
말이다. 발표를 통해 제안한 방법론은 supervised/unsupervised
둘 다 있었는데, 발표를 들으면서 추천시스템과 매우 밀접한 관련이 있다는 것을 알 수 있었다.

학회 2일차

발표를 하기 전, Big Data Analytics for Quality Improvement 세션에 들어가 발표를 들었다. 그 중 기억에 남은 발표는 Mustafa Baydogan 이라는
분이 발표한 톡이었는데, 시계열 데이터를 decision tree를
이용하여 예측하는 방법을 다뤘다. Decision tree 알고리즘 자체에 대한 변형이 아니라 적용
대상이 되는 데이터에 대한 변형으로 감탄을 불러일으키는 발표는 아니었다. 하지만, 발표를 마치고 이 연구가 사실 저널로부터 reject를 받았는데
조언을 해달라고 하고, 다른 사람들이 적극적으로 조언을 해주는 것을 보고 학회의 본질에 대해 생각해
보았다.

금일 있는 발표는 Efficient Big Data Algorithms 세션에서 열렸다. 한국인
발표자만 3명인 세션이었다. 나는 세션의 마지막 발표였는데, 아마 세션의 제목을 기대하고 들어온 사람들은 내 발표에 실망을 했을 수도 있을 거라고 생각했다. 발표 연습은 도착해서 일요일, 월요일 저녁 충분히 해서 그런지 처음
중국 학회에서 발표할 때처럼 많이 떨리지는 않았다. 세션에 함께 있었던 다른 서울대 친구들은 잘 했다고
했지만, 내 생각엔 그저 응원의 의미로만 받아 들었다.

발표를 마친 뒤에는 Patterns Detection in Very Large Datasets 세션에서 발표를 들었다. 세션에는 사람들이 참 많았는데 좌장인 Bart Baesens를 중심으로
그의 지인들이 참 많아 보였다. 이번 세션에서 두 개의 발표가 소셜 네트워크를 이용한 것이었다. 둘 다 네트워크에서 이상 패턴을 찾아내는 것으로 각각 범죄 조직 탐지와 사기 부도 탐지에 대한 것이었다. 이 두 연구는 지금 연구실에서 한규형이 하는 연구와 상당히 유사한데 결국 이상패턴에 대한 정의와 이를 탐지할
수 있는 measure의 개발이 답이라는 것을 알 수 있었다. 다만
한규형의 연구의 경우는 이상패턴에 대한 정의가 이 두 발표에서 보다는 어려워 난관이 예상된다.

학회 3일차

학회 3일차인 수요일은 공식적으로 학회가 열리지 않는 날이었다. 이 날을
이용해 사람들은 학회에서 제공하는 excursion을 이용하곤 한다.
나는 미리 예약을 하지 않아 이날은 홀로 바르셀로나 이곳 저곳을 돌아다녔다.

학회 4일차 & 5일차

목요일인 오늘은 Learning and Games in Networks로 game theory를
네트워크에 응용한 발표였다. 주로 최적화 쪽을 연구하는 사람들로 구성되어 있었는데 네트워크로부터 equilibrium 상태를 찾고 이에 대한 특성을 조사하는 분야였다. Equilibrium
상태는 문제 상황에 따라 달라지는데, 어떤 발표의 예를 들자면, 시장에서는 회사가 서로 경쟁을 하는데 이를 네트워크를 표현할 수 있고, 이런
경쟁하게 소비자의 이익을 최대화 할 수 있는 상태를 equilibrium으로 정의를 했다. 지금 당장은 이해하기 어려운 분야지만 앞으로의 연구에 충분히 도구로써 사용할 수 있는 카드가 될 것으로 기대된다.

오늘 저녁에는 또 학회에서
banquet dinner가 있었다. 이 식사에 참여하는
한국 사람이 혼자여서 걱정이 좀 되었지만 국제 학회에서 한국 사람만 만나다 오면 안 된다고 생각하고 먼저 다가가 많은 사람들과 이야기 할 수 있었다. 내가 영어를 잘했으면 이 자리를 빌어 충분히 학문적 교류를 할 수 있다고 생각했다. 영어는 교류를 원하는 연구자에게 반드시 필요한 도구인 것 같다. 11시쯤
저녁 식사가 끝나가자 갑자기 학회장에서 클럽 음악을 크게 틀어주더니 사람들이 진짜 클럽에 온 것처럼 춤을 추기 시작했다. 학회에서 이렇게 즐길 수도 있다는 것이 꽤나 충격이었다.

어제 사람들이 늦게 까지
술을 마셔서 그런 것인지 아니면 오늘 세션이 오전만 열려서 그런 것인 것인지 학회장에는 사람들이 거의 없었다. 아마도
위의 두 가지 모두 때문이었을 것이라 생각한다. 마지막 날에는 백교수님의 연구실에서 발표하는 세션을
들었다. 세션에는 사람도 거의 없었고, 심지어는 발표자도
오지 않았다. 발표를 신청하고 하지 않은 사람들이 학회 기간 중 몇몇 있었는데 그 발표를 기대했던 사람에게는
정말 안 좋은 인상을 심어 주게 되는 것 같다.

마무리

이번 학회는 다른 연구실
구성원 모두에게 추천하는 학회다. 학회의 규모가 커 누가 가더라고 들을 만한 세션을 찾을 수 있고, 전반적인 학회의 분위기도 좋았다. 다만, 국제 학회 참석을 위해 영어는 평소에 꾸준히 익혀서 가야 하는 것을 권한다.
이것은 영어 발표 때문만이 아니라 내가 관심 있게 들은 발표에 대해 떠오르는 코멘트를 할 수 없으니 정말 답답하기 때문이다. 이번 학회에서 이 점을 가장 크게 느꼈다. 앞으로 3년 뒤에 2017년에 퀘벡에서 IFORS가
또 열린다. 관심 있는 사람들은 미리 준비해서 참가할 수 있었으면 한다.