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2017 대한산업공학회_춘계학술대회 - 박영준

작성자 박영준 작성일 2017-05-01 오후 2:58:46
내용

■ 학회 후기

이번 산업공학회에서는 특별세션이 두드러지는 학회였으며 동시에 비즈니스 애널리틱스 세션에 딥러닝을 이용한 연구가 많았다. 그 중 기억에 가장 기억에 남았던 발표는 특별세션 Interface Between Machine Learning and Optimization 에서 들었던 4개의 발표다. 이 특별세션은 우리 연구실에서 기획한 세션으로 4편의 모든 발표에서는 기계학습 알고리즘에 관한 연구내용을 다루고 있다. 4편의 발표내용에 대해서 간단하게 설명하자면 첫번째 발표자 김영훈 연구원은 다중공선성 해결을 위해 선형회귀 모델의 regularization 방법론에 대해 연구하였다. 모델의 학습은 penalized gradient descent search 방법론을 이용하는데 아마도 인공신경망으로 방법론의 확장을 염두에 두고 있다라는 생각이 들었다. 두번째 발표자 곽민구 연구원은 앙상블 모델들 중에서 모든 모델을 다 활용하는 것이 아닌 최적의 모델 부분 집합을 이용해 최종 예측을 수행하는 모델을 다뤘다. 세번째 발표자 도형록 연구원은 변수선택을 수행하는데 있어 사전지식이 그래프의 형태로 주어졌을 때 이를 반영할 수 있는 방법론에 대해 발표했다. 제안하는 방법론에서 한번 놀라고 변수선택 결과에서 한번 더 놀랐던 발표였다. 마지막 발표자 강현구 연구원은 조합최적화 문제 중 하나인 방문판매원 문제를 인공신경망을 이용해 근사해를 구하는 연구를 발표했다. 이 연구도 무척이나 흥미로웠는데 문제와 정답을 학습해서 새로운 문제의 좋은 근사해를 찾는데 RNN의 특성을 이용하여 문제의 사이즈가 달라도 풀 수 있는 참신한 방법론이었다. 이번 세션을 들으면서 연구원마다 발표를 잘하는 연구원이 있고 그렇지 못한 연구원도 있었지만 학회 발표에서 가장 중요한 것은 매력적인 연구내용을 발표하는 것이라고 생각한다. 이 경우 발표전달능력은 다소 떨어지더라도 청중의 관심과 집중으로 충분히 매울 수 있다는 생각이 들었다.

 

■ 발표 후기

이번 산업공학회에서 발표한 내용은 ‘Manifold Regularized Deep Neural Network for Semisupervised Learning’으로 semisupervised learning을 수행하는데 있어 한 방법론인 manifold regularization을 인공신경망에 적용한 연구를 발표했다. 이미 BI데이터마이니이 학회에서 발표를 했던 내용이고, 동국대 통계학과에서도 세미나를 했던 내용이어서 발표를 하는데 큰 부담은 없었다. 하지만 이번 발표에서는 삶이라는 것이 항상 예상했던 대로 흘러가지 않는다라는 말을 다시 한번 체험한 순간이었다. 내가 속해있는 세션에는 100분간 총 5명이 발표를 한다. 이 경우 한 사람당 20분씩 발표할 수 있다고 예상할 수 있다. 세션의 맨 마지막 발표자였던 나는 앞선 발표자들의 발표가 길어져 세션 종료 10분을 남겨놓고 앞에 설 수 있게 되었다. 제안하는 방법론에 대해 자세한 설명을 포기하고 어떤 문제를 왜 풀어야 하며, 어떻게 풀었고 그 결과가 어떠한지 핵심만 전달하려 노력했다. 발표 막바지에는 다음 세션 참가자들이 들어오면서 어수선한 분위기였지만 그래도 관심을 가져준 몇몇 청중이 질문을 했을 때는 참으로 고마운 마음이 들었다. 그래도 이번 발표에 점수를 매기자면 후한 점수를 줄 수는 없을 것 같다. 발표를 마치니, 내용과 슬라이드를 완전히 장악하고 있어 주어진 시간에 관계 없이 훌륭하게 발표를 했던 미생의 한석률이 생각났다.

 

질문: Manifold regularization term이 적용된 모델을 학습하는데 시간이 많이 걸리지 않는가?

답변: Manifold regularization term이 없는 모델에 비해서는 많이 걸리지만 큰 차이는 없다.​ 




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