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2017 대한산업공학회_춘계학술대회 - 채선율

작성자 채선율 작성일 2017-05-01 오후 7:35:14
내용

학회 후기

대학원생으로 참여하는 첫 학회라서 설렜다. 요즘 사람들이 가장 관심을 가지는 분야가 어떤 것인지, 다른 연구실에서는 어떤 연구들을 하고 있는지 등을 알 수 있는 좋은 기회였다. 제목만 봤을 때 흥미로워 보이는 연구들이 아주 많았는데 다 들어볼 수가 없어서 아쉬웠다. 들었던 발표 중 우리 연구실 발표를 제외하고는 아래의 두 발표가 인상 깊었다. 방법론적인 부분에서 해당 분야에 대한 배경 지식이 부족하여 전부 알아듣지는 못했지만 지난 두 달 동안 공부했던 내용에 대해서는 이해할 수가 있어 뿌듯했다. 발표를 듣는 동안 내용 이외에 발표 자료의 구성이나 발표자의 내용 전달 방식 또한 알아볼 수 있었다. 좋았던 부분과 아쉬웠던 부분을 생각하면서 나의 발표는 어떠한지 돌아볼 수 있었기 때문에 유익한 시간이었다.

 

청취 후기

B4.3 신뢰 데이터 & 부가 정보를 활용한 Matrix Factorization 기반의 영화 추천 시스템 구현

평소에 데이터 기반으로 영화를 추천해주는 어플리케이션을 사용하고 있기 때문에 해당 발표를 무척 흥미롭게 들었다. 가장 유명한 영화 평론 사이트 세 곳에서 가져온 rating data, trust data, side information을 바탕으로 영화의 평점을 매기는 부분에 대해서는 구체적인 설명이 부족했지만, 데이터 전처리 과정은 예시를 들어가며 자세히 설명을 했다. 또한 영화의 현지 제목과 해외 제목이 다른 경우 어떻게 처리했는지 궁금했었는데 다른 청취자가 질문을 하여 히든 레이어를 u,v로 바꿔주는 projection matrix까지 러닝시켰다는 답변을 들을 수 있었다.

 

B4.5 Representation Learning Based Categorical Data Imputation

One-hot encoding이 가지는 한계점을 넘어 missing data를 처리할 수 있는 방법론을 제안하였다. 현재는 categorical data에 한정되어 있지만 앞으로 다른 타입의 data에 확장하여 적용할 수 있다면 더욱 획기적인 제안이 될 것이라 생각했다. 실험 데이터 셋 중 한 데이터 셋에서 Probabilistic neural network를 사용할 때 제안한 방법론을 사용할 때보다 훨씬 좋은 성능이 나왔다. 하지만 Probabilistic neural network는 변수 별로 모두 다른 모델을 쓰고 각각 hyperparameter tuning을 거친 결과라고 질의응답 시간에 설명해주어서 이해가 되었다. 




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