[학회 후기]

 처음 참석하는 오프라인 학회였다. 작년 추계학술대회는 온라인으로 참가하여 학회장의 분위기와 규모를 실감하지 못했는데, 이번 학회에서 물씬 느낄 수 있었다. 기대 이상으로 다양한 도메인에서 다양한 연구들로 놀랐으며, 익숙했던 얼굴들도 하나 둘 마주쳐 반갑게 안부 인사도 전했다. 학회 발표 이외에도 짧은 시간이지만 여러 연구원들과 함께 식도락 여행을 즐긴 것이 기억에 남는다. 연구실 규모가 규모인만큼 모든 연구원과 자주 얼굴 보며 이야기 나눌 수 있는 시간이 많지 않았는데, 이번 학회로 인해 특히 형누나들의 이야기를 듣고, 근황을 살필 수 있었다. 시간이 꽤 지나서 돌이켜 보면 추억으로 회자될 웃픈 에피소드가 많은 학회였다.

[발표 후기]

 지난 학회에 이어 ‘자세 추정을 통한 고령자 이상행동 탐지’ 라는 주제로 발표하였다. 지난 학회에선 준비가 미흡하여 유의미한 연구 결과를 싣지 못했는데, 여전히 조촐한 연구이지만 연구의 시작부터 끝까지 일련의 과정을 경험하고, 그 결과물을 이번 학회에서 발표할 수 있었다. 지난 학회에서는 내용물이 부실했다면, 이번 학회에서는 발표가 아쉬웠다. 늘 하던 수준으로만 준비하여 질의응답에서 아쉬운 답변을 한 점, 발표 자료를 조금 더 가다듬지 못한 점은 앞으로 모든 발표에서 세심하게 신경써야겠다는 생각이다.

연구 내용은 자세 추정 기법을 통한 행동 인식, 영상 기반 이상치 탐지 두 분야가 결합된 부분에 대해서다. 영상 데이터를 입력 데이터로 하여 정의된 정상 행동과 정의되지 않은 여러 이상 행동을 식별하는 네트워크를 제안하였다. 먼저 영상 데이터를 자세 추정 기법을 적용하여 신체 관절 좌표에 해당하는 스켈레톤 정보를 추출하고, 추출한 스켈레톤 정보를  그래프 구조로 형성하고, 그래프 합성곱 연산을 적용하여 행동별 특징을 정확하게 포착한다. 요약된 행동별 특징 벡터를 다시 입력 데이터와 동일하게 복원하여 복원된 오차 기반  최종 이상치 점수를 산정한다.

질문) 그래프 임베딩이 잘 되었는지 확인해보았는지?

답변) 모델 구조상 그래프 임베딩을 따로 살펴보지는 않았다.

[청취 후기]

1. Computer Vision 활용한 금융혁신 연구 사례(여동훈 - 하나금융융합기술원 CV & NLP 셀)

 평소 금융 도메인에 대한 관심이 많았던 터라 금융에 딥러닝을 어떤 식으로 접목하여 응용하고 있을지 궁금하였다. 특히, 컴퓨터비전과 유관한 분야를 연구하고 있는 만큼 금융에서 CV를 활용한 연구 사례에 관심이 갔다. 소개한 사례는 금융 문서 데이터를 이해하고 다루기 위해 이미지 내 글자 검출 및 인식 기술 개발 및 활용에 관함이었다. OCR(Optical character recognition) 분야에 해당하며, 실제 재무제표 등 다양한 금융 문서에 적용하여 실무에서 사용가능한 테이블 포멧으로 변환하기 위한 기술을 개발하고자 하였다. 여기서 모든 딥러닝에서 그렇듯 학습을 위한 정제된 훈련데이터를 만드는 것이 중요한데, 이 과정에서 레이블링 비용을 절감하기 위해 자동으로 레이블링이 가능한 모델도 내부적으로 개발하여 사용하고 있음을 소개하였다.

두가지 느낀 바가 있었는데, 첫째는 아직 제한된 영역에서 CV 기술을 활용하고 있다는 점, 둘째는 연구 과정 중 고민하는 지점과 그 깊이에 대해서이다.

금융업에 종사하고 있는 지인을 통해 들은 '금융에서 CV의 활용 분야는 OCR이 전부다' 라는 현실을 이번 발표로 다시 한 번 확인할 수 있었다. 연구 조직에서조차 아직 한정된 토픽에 대해서만 연구 개발 중인 점이 너무나도 아쉬웠다. 그럼에도 발표를 들으면서 인상 깊었던 부분은 기업에서 연구하는 과정이다. 최종 목표까지 도달하는 과정에서 에로 사항이 발생하면, 단순 일회성으로 해결하고자 하는 것이 아니라 지속가능성 측면에서 고민하고, 해결하고자 했던 부분이다. 특히, 최종 OCR 기술을 개발하기 위해 학습 데이터를 제작해야 하는데, 이 때 직접 레이블링을 하면서 느꼈던 비효율성을 어떻게 개선시킬까? 라는 고민을 자동 레이블링 모델 개발로 해결한 부분에서 찾아볼 수 있다. 연구실에서 진행 중인 기업 산학 과제에서  얼마만큼 고민하고, 문제 해결에 주도적인지를  스스로 되묻게하였다. 아울러 해당 연구를 계열사 앱에 탑재하여 실제 활발히 사용되고 있는 현황을 보면서 서비스와 연구는 동떨어지지 않음을 확인할 수 있었다.

2. 사회 이슈 탐지를 위한 소셜미디어 데이터의 네트워크 분석 접근법(이승현, 이지호, 최재웅, 윤장혁 - 건국대학교)

 사회 이슈를 선제적으로 대응하여 조속히 해결하는 것은 사회적으로 중요한 문제에 해당된다. 시간의 흐름에 따라 하나의 사회 이슈는 사람들의 관심을 통해 성장하거나 다른 이슈와 얽히며 변화하는데, 신속히 해결하지 못할 경우 사회 경제적 비용을 초래하거나 경제 심리 위축 등 간접적인 영향을 발생시킨다. 따라서 해당 연구는 시간의 흐름을 고려하여 소셜미디어 데이터에 네트워크 분석을 적용한 사회이슈 탐지 접근법을 제시하였다.먼저  대량의 뉴스 기사를 수집하였고, 이를 시간 구간별로 나누어 본문 키워드의 동시출현 네트워크를 구축하였다. 다음으로 네트워크를 대상으로 키워드 군집화를 실시하여 사회 현상을 정의하였고, 급격한 구조적 변화가 발생한 community를 사회이슈로 탐지하였다.