-발표자 후기-

[발표주제 및 후기]

발표제목: 딥러닝을 이용한 네트워크 상에서 주요변수추출

이번 발표에서는 산업공학 학회에서는 다소 생소한 분야인 딥러닝을 이용한 변수추출 기법에 대해 발표하였다.  또한 네트워크가 관측치로 간주되는 다변량 데이터에 대한 분석 방법이었는데 기존의 연구에서는 다루지 않은 새로운 문제였다. 이 부분에 대해서는 중요한 문제이며 풀어야 하는 문제라는 부분에 대해선 잘 전달했다고 생각하지만, 딥러닝에 대해서는 잘 설명하지 못 한 것 같다. 다음 발표에서는 딥러닝에 대해서는 간략하게 설명하고 시뮬레이션을 통해 어떻게 검증하였는지 그 논리적 흐름에 대해 잘 전달할 수 있도록 준비해야겠다.

[발표 후 질문]

질문: 딥러닝은 기존의 인공신경망과 같은 동작 원리인가?
답변: 그렇다.
답변에 대한 의견: 아무래도 딥러닝에 대해 자세하게 설명하다 보니 오히려 딥러닝이 뭔지 한 마디로 요약 전달하지 못하여 이 질문을 받은 것 같다. 생소한 분야인 딥러닝에 대해 설명할 때, 자세히 보다는 개념위주로 간단하게 설명할 수 있도록 준비해야 한다는 것을 깨달았다.

질문: 딥러닝의 구조적 파라미터인 레이어의 수와 유닛의 수는 어떻게 정해야 하는가?
답변: 구조적 파라미터 최적 선정에 대한 부분은 아직 딥러닝의 향후 연구과제이며 사용자가 경험적으로 결정해야 하는 부분이다.

질문: 딥러닝의 한계점은 어떤것이 있는가?
답변: 계산시간이 매우 오래 걸린다는 단점이 존재한다. 계산 시간의 한계를 극복하기 위해 최근에 병렬처리를 통해 계산을 효율적으로 하는 연구가 활발히 진행중이다.

답변에 대한 의견:  두 질문 모두 딥러닝에 생소하기 때문에 이에 대한 궁금증을 가지고 질문을 받은것 같다. 이에 대한 각 사실을 잘 전달했다고 생각한다.

-청취자 후기-

최근 연구실의 몇몇 동료들과 의료분야에 대한 연구 프로젝트를 진행하고 있다. 이번 학회에도 의료 분야의 응용사례에 대한 발표가 여러개 있어 관심있게 들었다. 다른 연구실의 동료들은 의료분야 응용을 어떻게 수행했고, 어떤 어려움을 겪었는지 알 수 있는 좋은 기회였다. 아마 다음 봄에 있는 산업공학학회에서 우리가 진행한 연구결과를 다른 이들과 함께 나눌 수 있을 거라고 생각한다. 좋은 기회 될 수 있도록 열심히 준비할 각오를 다졌다.