전체적인 연구흐름은 최근 각광받고 있는 헬스케어 및 의료 데이터 분석과 텍스트 데이터 분석 및 스트림 데이터를 분석한 연구들이 주를 이루었다.



기억에 남는 발표로는 "Bayesian recommendation"이라는 주제로 POSTECH의 최승준 교수님의 기조강연을 들 수 있다.특히 matrix factorization에 초점을 두고 진행되었는데, 자세한 내용을 파악 할 수 없었지만 Bayesian statistics과 접목되어 다양한 연구분야에서 활용될 수 있음을 파악 할 수 이었다.



다음으로 신현정 교수님이 발표한 "Disease Association and Scoring System based on Biomedical Big Data" 매우 인상 깊었다. 특히 질병에 대한 네트워크를 그리는 기존의 연구들이 많이 존재하지만, 이 연구들이 갖는 한계점을 명확히 파악하여 좀 더 현실적인 연구를 진행하는 과정은 반드시 배워야 할 점으로 생각된다. 새롭고 독창적인 아이디어도 좋지만, 이전에 명확한 목적과 의의가 있을 때 좀 더 의미 있는 연구가 될 수 있다는 것을 다시 한번 느낄 수 있었다.




한편, 방법론적인 부분에서 딥러닝을 기반으로 분석한 응용 연구들이 몇몇 존재 하였다. 딥러닝에 대한 관심이 커지고 있음을 알 수는 있었지만, 방법론 이전에 연구의 목적 및 의의가 잘 잡혀있어야만 접목된 방법이 좀 더 의미가 있지 않을까 하는 생각이 들었다.




마지막으로 학회에서 우리 연구실 인원들이 많이 참석하고, 발표하는 과정을 보면서 뿌듯한 마음과 자랑스러운 마음이 들었다.