2014 대한산업공학회 추계 학술대회 - 이한규
- 2014년 11월 24일 오전 7:39
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이한규
이한규
2014 대한산업공학회 추계 학술대회는 11월 22일 경기대학교 수원캠퍼스에서 개최 되었다.
특히 2가지 연구에 대해 흥미가 있었는데
첫번째 발표는 Machine Learning-based Drug Failure Prediction for Type 2 Diabetes이다.
당뇨병 환자의 당뇨 조절 실패를 기계학습 기법을 통해 분류모델을 구성하였다. 문제의 formulation을 어떤식으로 구성하고 이를 해결하기 위한 데이터셋 구성을 중점적으로 보았다. 앞으로 연구하는데 있어 많이 참고해야할 연구하고 생각되었다.
두번째는 발표는 Comparison of data pre-processing techniques for relaxing class imbalance로 데이터 불균형 문제를 해결하기 위한 다양한 샘플링 기법을 비교한 연구이다. 예전 학술대회에서는 샘플링을 단지 under/over sampling만을 사용했다면 요근래 들어서 SMOTE, SPIDER등 다양한 샘플링 기법을 통해 불균형 문제를 해결하는 것을 보이고 있다. 특히 의료데이터의 경우 (대부분의 현실데이터에서) 데이터 불균형 문제는 그 정도의 크기가 다를뿐 항상 있는 문제라고 생각한다. 이러한 관점에서 본 연구 발표는 앞으로 연구하는데 있어 많은 도움이 될 것이라 생각된다.
이번 학술대회에서 느낀점은 의료-헬스케어 분야에 발표가 2013년 추계/ 2014년 춘계와 비교하여 점차 증가 하고 있다고 생각된다. 따라서 개인연구 및 지금 하고 있는 헬스케어 연구에 있어서 새로운 동기부여가 되었으며, 다른 연구원들의 연구 결과를 참고하며 현재 연구하고 있는 분야에 대한 아이디어를 얻을 수 있었기에 상당히 유익한 학회였다고 생각된다.
특히 2가지 연구에 대해 흥미가 있었는데
첫번째 발표는 Machine Learning-based Drug Failure Prediction for Type 2 Diabetes이다.
당뇨병 환자의 당뇨 조절 실패를 기계학습 기법을 통해 분류모델을 구성하였다. 문제의 formulation을 어떤식으로 구성하고 이를 해결하기 위한 데이터셋 구성을 중점적으로 보았다. 앞으로 연구하는데 있어 많이 참고해야할 연구하고 생각되었다.
두번째는 발표는 Comparison of data pre-processing techniques for relaxing class imbalance로 데이터 불균형 문제를 해결하기 위한 다양한 샘플링 기법을 비교한 연구이다. 예전 학술대회에서는 샘플링을 단지 under/over sampling만을 사용했다면 요근래 들어서 SMOTE, SPIDER등 다양한 샘플링 기법을 통해 불균형 문제를 해결하는 것을 보이고 있다. 특히 의료데이터의 경우 (대부분의 현실데이터에서) 데이터 불균형 문제는 그 정도의 크기가 다를뿐 항상 있는 문제라고 생각한다. 이러한 관점에서 본 연구 발표는 앞으로 연구하는데 있어 많은 도움이 될 것이라 생각된다.
이번 학술대회에서 느낀점은 의료-헬스케어 분야에 발표가 2013년 추계/ 2014년 춘계와 비교하여 점차 증가 하고 있다고 생각된다. 따라서 개인연구 및 지금 하고 있는 헬스케어 연구에 있어서 새로운 동기부여가 되었으며, 다른 연구원들의 연구 결과를 참고하며 현재 연구하고 있는 분야에 대한 아이디어를 얻을 수 있었기에 상당히 유익한 학회였다고 생각된다.