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2017 대한산업공학회_춘계학술대회 - 조윤상

작성자 조윤상 작성일 2017-05-02 오전 8:00:21
내용

학회후기

학부시절 갈 기회를 놓쳐 아쉬움이 남았던 학술대회이다. 대학원에 입학한지 만 2개월이 지나가며 여수 엑스포에서 개최되는 대한산업공학회, 한국경영학회, 한국시뮬레이션학회에서 공동으로 주최하는 2017 춘계 공동 학술대회에 다녀왔다. 주로 비즈니스 애널리틱스 세션에서 선배들 발표와 함께 다양한 연구주제를 만날 수 있었고 역시 데이터 마이닝 분야가 대세인 것은 확실했다. 우리 연구실 그룹 중 IMLO는 특별세션이 마련되어 발표를 진행했고 능숙한 선배들의 발표를 보고 다른 학생들도 많이 관심을 가져주었다. 처음 들어보는 내용의 발표도 많았고 이해하기 수월하여 귀기울여 들은 것 중에 주로 텍스트마이닝에 관련된 연구주제들이 기억에 남는다. 주로 기존 방법론들과 함께 딥러닝 중심으로 시도했던 사례들이 눈에 띄었고 고객들의 감성분석은 텍스트마이닝에서 큰 축을 담당하고 있었다. 학회에 있으면서 느낀 점 중 하나는 산업공학과 학생들이 많고, 다양하며 연구에 매진하고 있는 시간들이 발표에서 와닿았다는 점이다. 이런 점들을 다른 학생들에게도 느껴질 수 있는 것은 그만큼 연구에 있어 긴 시간 진지하게 고민했던 흔적이라고 생각한다. 이는 연구 기간을 잡고 결과를 낸 것 보다 평소 자신 앞에 있는 일에 충실함의 연결고리일 것이라 생각한다. 나 또한 발표 강단에 서서 관심분야의 연구성과를 발표할 날을 그려보는 계기를 가질 수 있었다. 한편, 속해있는 연구실의 연구분야가 데이터마이닝으로, 그 응용의 환경이 제조업, 품질이며, 나또한 생산관리와 물류에 관심이 있던 터, 좀 더 다양한 세션에 참가 하지 못한 것에 대한 아쉬움이 남는다. 학회에서 새로운 분위기를 느끼며 유익한 시간을 보냈고, 23일간 연구원 선배들과 함께 맛있는 음식도 먹고 여러 대학원생활의 조언을 들으며 정신없이 대학원 학기를 시작한 시간에 한번 환기할 수 있는 시간을 보냈다. 

 

청취후기

'research on consumer utility for mobile phone features using online consumer reviews'

대학원 수업 비정형데이터분석 시간에 텍스트마이닝 프로젝트를 스마트폰 중심으로 소셜데이터 제품리뷰 분석을 진행 중이기 때문에 제목부터 눈에 띄었고 반가운 연구주제였다. 이 연구에서는 휴대폰의 주요 특성을 평가하는 것과 휴대폰 특성이 소비자가 구매하는 데에 미치는 영향을 multiple regression analysis를 이용하여 보여주고 있다. 제품의 어떤 특성이 소비자에게 만족을 얻고 혹은 부정적인 인식을 야기하는 가는 제조업의 필수적 과제일 것이고, 설문조사 등이 아닌 소비자들이 자유롭게 의견을 표출하고 있는 소셜데이터에서 마이닝 하는 것은 이제 필수적일 것이다. 소비자 리뷰데이터에 의해 제품 특성중 어떠한 변수가 더 적절한 변수인지, key feature를 찾기 위해 SVR, REE, HDIC, LASSO등 여러 방법론과 함께 제안하는 선택법을 통한 휴대폰별 군집화를 통해 진행 중에 있다. 들어본 알고리즘들이 실험에 쓰이고 주제가 익숙하였지만 세부 알고리즘을 이해하는데 부족함을 느꼈다.

딥러닝 기법을 활용한 소셜미디어 텍스트의 문자기반 다범주 감성분석 방안

텍스트 기반 감정분석이라는 연구주제는 졸업 프로젝트의 프로세스 중 하나였기 때문에 깊이 고민해봤던 시간들이 생각나며 들었다. 온라인상에서 발생하는 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고자 하는 감성분석과 관된 연구들이 다양하게 이루어지고 있고다. 비정형 형태인 텍스트 데이터의 감성분석을 위해서는 우선 문장의 형태소 분석, 품사 구분 등의 전처리 과정에서 효과적인 자연어 처리 방안이 주요 연구 문제로 제기되고 있는 지금, 기존 감성분석 방안들의 한계점을 보완하고자 딥러닝 기법을 활용한 문자 기반의 문장에 대한 다범주 감성분석 방안 연구를 수행했다. 이 연구 완성된 단계가 아니고 진행 중인 연구를 가져와서 학습모델 구축의 과정을 보여주고, 텍스트를 입력했을 때 도출되는 감정까지 일련의 프로세스를 보여주었다. 학회에서 발표하는 방식 중 새로운 모습이었다. 이를 위하여 대표적 딥러닝 알고리즘 중 하나인 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 활용하여 문자기반의 모형 학습을 통해 전처리 과정을 생략한 다범주 감석분석 방안을 제시했다. 




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