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2017 KDD Conference - 김성범

작성자 관리자 작성일 2017-08-18 오후 6:14:37
내용

시카고 KDD 학회를 다녀온 지 4년 만이다. 당시 KDD에 대한 기억이 너무 강렬했던 탓인지 이번 KDD는 지난번 보다는 감흥이 덜했다. 학회가 열린 핼리팩스 (Halifax)는 캐나다 최동단에 위치한 노바스코샤 (Nova Scotia)주에 있는 인구 45만의 그리 크지 않은 도시다. 이번 학회에서 느낀 점을 간단히 정리해 본다.  

1. 데이터마이닝/머신러닝 분야에 엄청 많은 중국인이 진출하고 있는 느낌이다. KDD 전임회장과 이번 신임회장도 모두 중국인. 이번 학회 최대 후원업체 (Diamond Sponsor) 또한 중국의 교통/물류애널리틱스 기업인 디디(DiDi)였다. 머신러닝 관련 다른 학회(ICML, NIPS)도 이런 추세일까 궁금하다. 

2. KDD (Knowledge Discovery and Data Mining)학회는 이름에 볼 수 있듯이 방법론/알고리즘과 더불어 응용문제도 널리 다루고 있는 학회이다. 따라서 예상과는 달리 최근 유행하고 있는 딥러닝 알고리즘이 압도적으로 많이 다루어지고 있지는 않았다. 다만 딥러닝이 이미지나 시그널 분석 쪽에서는 거의 반드시 사용해야 하는 알고리즘으로 여겨지는 것 같았다. 놀랍게도 딥러닝 분야 중 가장 활발한 연구가 행해지는 GAN 관련 발표는 거의 없었다. 아마도 ICML이나 NIPS 쪽에서 집중적으로 발표되고 있지 않나 추측해 본다. 

3. 이번 학회에서 가장 주목했던 2가지 발표는 Multivariate Time Series 분석이었다. Time Series도 크게 보면 시그널이기 때문에 다변량 시그널 분석에 대한 내용이다.  

(1) Toeplitz Inverse Covariance-Based Clustering of Multivariate Time Series Data  

(2) Network Inference via the Time-Varying Graphical Lasso  

두 발표 모두 Stanford대학의 Stephen Boyd 교수 연구팀에서 수행한 연구이다. Boyd 교수는 Convex Optimization의 대가이며 최근 우리 연구실에서 다루고 있는 ADMM (alternating direction method of multipliers)을 널리 보급한 인물이다. 두 연구에서 보여준 실제 사례가 자동차에서 나온 센서시그널을 분석한 내용인데 현재 우리 연구실에서 행하고 있는 현대자동차 프로젝트와 거의 일치하여서 매우 흥미롭게 들었다. 뿐만 아니라 우리 연구실에서 행하고 있는 현대중공업 중장비 시그널 분석과 하이닉스 반도체 시그널 분석은 응용 분야만 다를 뿐 방법론 쪽에서는 큰 차이가 없다. 또한 최근 우리 연구실에서 주목하고 있는 PHM (Prognostics Health Management) 쪽의 연구이기 때문에 관심 있게 들은 발표이다.  

4. Graph 데이터 (or Network) 분석이 대세를 이루고 있는 듯하다. 내가 판단하기로는 실제 현상을 가장 일반적으로 표현할 수 있는 데이터가 Network이다. 시그널이나 이미지도 크게 보면 Network데이터의 한 종류이다. Network 데이터를 embedding하는 방법론에 대한 발표도 여럿 있었고 특히, Clustering쪽에서는 대부분이 Network Clustering을 다루고 있었다. 우리 연구실에서도 Network를 이용한 연구를 많이 하고 있는데 (Clustering, Feature Selection, Recommendation, Network Monitoring) 이 방향으로 더욱 박차를 가할 생각이다.

5. 앞으로 우리 연구실의 방향을 생각해 볼 수 있는 좋은 기회였다. 요약하자면 다음의 키워드로 운영할 생각이다. Network (Graph), Sensor, Signal (Time Series), Multivariate, Unsupervised, PHM.  

6. 학회 기간 내내 날씨가 너무 좋았다. 온도는 18도에서 24도 정도. 새파란 하늘에 형형색색 구름. 미세먼지 하나 없는 청명한 공기. 적절한 시기에 심신을 잘 충전한 것 같다. 




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