[학회 후기]

2022 대한산업공학회 춘계학술대회는 송도에 있는 인천대학교에서 오프라인으로 진행되었다. 처음이 아닌 만큼 듣고 싶은 세션을 미리 확인해두고 부지런히 들으며 견문을 넓힐 수 있는 의미 있는 시간이었다. 흥미로운 연구가 많았고 직접 무언가를 바꿔보면 어떨까 하는 생각도 여러 번 하게 되었다. 발표 할 때는 지난 학회보다 많은 인파에 조금은 긴장했지만 나름의 여유가 생겨 재미있게 발표하였고 여러 질문에 부족함도 느끼고 좋은 인사이트도 얻을 수 있었다. 그 뿐만 아니라 연구실이 아닌 곳에서 학문적으로 교류를 할 수 있는 사람들을 만나는 것도 참 의미가 있었던 것 같다. 향후 좋은 연구를 진행할 수 있도록 노력하여 앞으로 여러 학회에 도전해보고 싶고 다음 학회에서는 질문을 적극적으로 해 볼 생각이다.

[발표 후기]

장애인의 상지운동능력 평가를 위한 관절 및 수제 각도 기반 상지운동평가 프레임워크를 주제로 발표를 진행하였다. 최근 최근 장애인을 위한 운동 프로그램이 개발되고 있고, 인간 행동 인식 분야도 많은 발전이 이루어지고 있다. 하지만 인간 행동 인식이 일반인을 기준으로 발전하여 장애인에게 바로 적용하기 어렵하는 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 관절과 관절을 통해 구해진 수제 각도를 이용하여 상지운동능력을 평가하고자 하였다. 이미지만을 사용하기 위해 관절 추정 기술을 활용하였는데, 관절 추정 분야에서 가장 유명한 OpenPose에 비해 좋은 성능을 보여주는 BlazePose를 활용하여 이미지로부터 관절을 추정하였다. 추정된 33개의 관절 중 상지운동에 이용된다고 판단되는 10개의 관절을 추리고, 10개의 관절로부터 각도를 생성하여 관절 기반의 그래프 계열 모델과 각도 기반의 순환 신경망 계열 모델을 통해 상지운동능력을 예측해주는 프레임워크를 제안하였다. 향후 상지운동능력 평가 프레임워크를 통해 실시간으로 피드백을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

질문 1. 지체장애의 경우 운동 진행이 어려울 수 있을 것 같은데 포함된 장애 유형이 어떻게 되는지?

답변 1. 뇌병변장애인으로 구성되어 문제는 없으나 유형이 추가 될 경우 참고하면 좋을 것 같습니다.

질문 2. 뇌병변 장애인의 운동 수준 레이블링은 어떠한 방식으로 진행되었는지?

답변 2. 의사 aunotator가 정해진 운동 수행 능력을 기준으로 레이블링을 진행하였습니다.

[청취 후기]

1. 사람 자세 추정 기반 데이터의 클래스 불균형 문제 해결을 위한 데이터 증강 기법 (방성진, 이민구, 박규동, 이상민 - 광운대학교 인공지능융합학과)

재활운동에 특화된 AutoEncoder를 활용하여 class imblance 문제를 해결하기 위한 연구가 진행되었다. 운동능력 측정 신뢰도 향상을 위해 Human Pose Estimation 부분을 발전시키고자 class imblance 문제에 집중하였다. Class imblance 문제는 각 class 마다 샘플 양 차이가 큰 경우 발생하는 현상으로 majority class 분류에 편향되는 모델로 학습 될 가능성이 높다. 이를 Data augmentation을 통해 해결하고자 하였고 Conditional variational autoencoder (CVAE)의 cost function에서 frame들이 input 되었을 때 state transition이 반영된 샘플을 복원하기 위한 cost function의 요소 중 reconstruction error의 수식을 변형한 STO-CVAE를 제안하였다. 해당 연구를 통해 초기 연구여서 실제로 적용하기는 어려울 것 같지만 현재 내가 하고 있는 연구에서 가장 큰 문제인 데이터 문제를 해결 할 수 있는 중요한 연구라고 생각하였다.

2. 3D 치아 모델을 활용한 GAN 기반의 치아 보철물 생성 알고리즘 개발 (김태민, 유호진, 박나윤, 이강현, 이성태, 신광섭, 전경구, 김재곤 - 인천대학교 산업경영공학과)

금니와 같은 보철물은 흔히 접할 수 있는 치과 치료의 재료이다. 이러한 보철물을 만들기 위해서는 치과의사가 환자의 치아에서 본을 뜨고 본을 치기공사에게 보낸다. 생성된 치아 보철물은 치기공사의 숙련도에 영향을 많이 받게 되어 보철물의 품질이 좋지 못한 경우가 발생할 수 있다. 이에 해당 연구에서는 생성모델 GAN을 이용하여 보철물을 디자인해주는 모델을 제안하였다. 최근 그림그려주는 AI 등 생성모델 기반 인공지능이 유명해지고 있는데 실제 연구를 통해 듣다보니 관심이 가게 되었다. 흥미로운 분야인 것 같다.