미국연수후기 - 유재홍
- 2014년 2월 26일 오전 4:09
- 조회수: 2407
Written by
DMQA
DMQA
1.연수기간 전
연수를 시작하기 전, 나는 데이터마이닝 분야에 최적화 이론을 접목하는 부분에 관심은 많이 있었고 내 연구주제인 그래프 군집화 분야에 최적화를 접목하게 되면 좀 더 수준 높은 연구를 할 수 있을 것이라는 기대가 있기는 하였지만, 최적화 이론을 공부하는 것에 관한 필요성을 크게 인식하지 못했었다. 뿐만 아니라, 최적화 이론에 관한 지식이 생각보다 부족했지만, 이러한 부분을 인식하지 못하고 있었다.
2.연수기간
연수를 시작하면서, 내가 최적화 분야에 관한 기반지식이 매우 부족하다는 것을 깨달았다. 사실 학부과정에서 개설된 최적화 관련 수업은 대부분 입대 전에 수강하였고, 최적화 분야에 대한 공부를 소홀히 하였기 때문에 최적화 이론에 관한 기초가 매우 부족한 수준이었다. 그래서 연수 초반에는 수업 진도를 따라가는 것에 관한 스트레스가 굉장하였다. 하지만, 조바심을 갖지 않고 기초부터 차근차근 공부해나갔다. 우선 수리 계획법의 가장 기초가 되는 LP(Linear Programming)의 Primal Simplex, Dual Simplex, Primal-Dual Simplex, Column Generation 등의 이론적 근거부터 알고리즘이 유도되는 과정을 하나하나 자세하게 공부하였다. 뿐만 아니라 연수기간 동안 지도해주신 심상호 박사님이 내준 파이썬 코딩 과제를 수행하면서 파이썬 문법 등을 익히고, 파이썬으로 직접 구현해 보면서 기초를 많이 다질 수 있었다. 어느 정도 기초를 익히고 난 후 Large Scale 문제에 적용할 수 있는 최적화 기법을 공부하였다. 대표적인 기법으로 Danzig-Wolfe Decomposition과 Lagrangian Method에 관한 공부를 하였다. 또한 내 연구주제와 관련이 있는 네트워크 최적화 부분을 집중적으로 공부하였다. 이 과정에서 Max flow-Min cut과 Minimum Cost Network Flow(MCNF), Multi-terminal Network Flow 문제 등을 집중해서 공부하였다. 이 과정에서 프린스턴 대학의 Tarjan교수가 작성한 논문인 “Graph Clustering and Minimum Cut Trees”을 읽으면서, 네트워크 최적화를 확실하게 공부해야 한다는 것을 깨달았다.
연수과정 중에서 같이 공부한 영훈이와 박사님과 많은 대화를 하면서, 데이터마이닝 알고리즘이나 모델을 연구하는데 있어서 수리적인 근거, 최적화 이론의 접목이 매우 중요하다는 것을 새삼 깨달을 수 있었다. 사실 나는 이전까지 데이터마이닝 모델을 연구함에 있어서 수리적인 근거보다는 직관적인 아이디어에 의존하는 부분이 많았는데, 앞으로는 많은 논문과 교재를 공부하면서 도출되고 유도되었던 수리적인 Theorem, Lemma 등에 대해 다시 공부하고 이를 바탕으로 이러한 근거를 바탕으로 내가 떠올렸던 아이디어의 근거를 정리하고 재정립하는 과정을 거쳐야겠다고 생각했다.
3.앞으로의 계획
우선, 최적화 이론에 관한 공부를 많이 해야겠다고 생각했다. 우선, 최적화 이론과 관련된 수업을 많이 수강할 것이다. 대학원 수업에 개설된 수업뿐만 아니라 Coursera나 YouTube 사이트를 검색해보면, 최적화 이론이나 그래프와 관련된 수업과 자료들이 많이 있는데, 이러한 부분을 많이 활용할 계획이다. 뿐만 아니라 연수기간 중에 공부했던 자료를 바탕으로 끊임없이 복습할 것이다. 또한, 연구과정에서 떠오른 아이디어를 수학적인 표현으로 정리하는 습관을 들이고, 필요하다면 이를 증명하거나 최적화 방정식형태로 공식화하는 과정을 거칠 것이다.
연수를 시작하기 전, 나는 데이터마이닝 분야에 최적화 이론을 접목하는 부분에 관심은 많이 있었고 내 연구주제인 그래프 군집화 분야에 최적화를 접목하게 되면 좀 더 수준 높은 연구를 할 수 있을 것이라는 기대가 있기는 하였지만, 최적화 이론을 공부하는 것에 관한 필요성을 크게 인식하지 못했었다. 뿐만 아니라, 최적화 이론에 관한 지식이 생각보다 부족했지만, 이러한 부분을 인식하지 못하고 있었다.
2.연수기간
연수를 시작하면서, 내가 최적화 분야에 관한 기반지식이 매우 부족하다는 것을 깨달았다. 사실 학부과정에서 개설된 최적화 관련 수업은 대부분 입대 전에 수강하였고, 최적화 분야에 대한 공부를 소홀히 하였기 때문에 최적화 이론에 관한 기초가 매우 부족한 수준이었다. 그래서 연수 초반에는 수업 진도를 따라가는 것에 관한 스트레스가 굉장하였다. 하지만, 조바심을 갖지 않고 기초부터 차근차근 공부해나갔다. 우선 수리 계획법의 가장 기초가 되는 LP(Linear Programming)의 Primal Simplex, Dual Simplex, Primal-Dual Simplex, Column Generation 등의 이론적 근거부터 알고리즘이 유도되는 과정을 하나하나 자세하게 공부하였다. 뿐만 아니라 연수기간 동안 지도해주신 심상호 박사님이 내준 파이썬 코딩 과제를 수행하면서 파이썬 문법 등을 익히고, 파이썬으로 직접 구현해 보면서 기초를 많이 다질 수 있었다. 어느 정도 기초를 익히고 난 후 Large Scale 문제에 적용할 수 있는 최적화 기법을 공부하였다. 대표적인 기법으로 Danzig-Wolfe Decomposition과 Lagrangian Method에 관한 공부를 하였다. 또한 내 연구주제와 관련이 있는 네트워크 최적화 부분을 집중적으로 공부하였다. 이 과정에서 Max flow-Min cut과 Minimum Cost Network Flow(MCNF), Multi-terminal Network Flow 문제 등을 집중해서 공부하였다. 이 과정에서 프린스턴 대학의 Tarjan교수가 작성한 논문인 “Graph Clustering and Minimum Cut Trees”을 읽으면서, 네트워크 최적화를 확실하게 공부해야 한다는 것을 깨달았다.
연수과정 중에서 같이 공부한 영훈이와 박사님과 많은 대화를 하면서, 데이터마이닝 알고리즘이나 모델을 연구하는데 있어서 수리적인 근거, 최적화 이론의 접목이 매우 중요하다는 것을 새삼 깨달을 수 있었다. 사실 나는 이전까지 데이터마이닝 모델을 연구함에 있어서 수리적인 근거보다는 직관적인 아이디어에 의존하는 부분이 많았는데, 앞으로는 많은 논문과 교재를 공부하면서 도출되고 유도되었던 수리적인 Theorem, Lemma 등에 대해 다시 공부하고 이를 바탕으로 이러한 근거를 바탕으로 내가 떠올렸던 아이디어의 근거를 정리하고 재정립하는 과정을 거쳐야겠다고 생각했다.
3.앞으로의 계획
우선, 최적화 이론에 관한 공부를 많이 해야겠다고 생각했다. 우선, 최적화 이론과 관련된 수업을 많이 수강할 것이다. 대학원 수업에 개설된 수업뿐만 아니라 Coursera나 YouTube 사이트를 검색해보면, 최적화 이론이나 그래프와 관련된 수업과 자료들이 많이 있는데, 이러한 부분을 많이 활용할 계획이다. 뿐만 아니라 연수기간 중에 공부했던 자료를 바탕으로 끊임없이 복습할 것이다. 또한, 연구과정에서 떠오른 아이디어를 수학적인 표현으로 정리하는 습관을 들이고, 필요하다면 이를 증명하거나 최적화 방정식형태로 공식화하는 과정을 거칠 것이다.