[참석 후기 - 송준호] PAKDD 2017

게시자: 배홍균, 2017. 6. 1. 오전 1:29   [ 2017. 6. 1. 오전 1:42에 업데이트됨 ]

제주도에서 2017 5 23일부터 26일까지 4일간 개최된 Pacific Asia Knowledge Discovery and Data Mining 에 참석하였습니다. 이 학회는 데이터 마이닝, 데이터웨어 하우징, 기계 학습, 인공 지능, 데이터베이스, 통계, 지식 엔지니어링, 시각화 등 모든 KDD 관련 분야의 새로운 아이디어, 독창적인 연구 결과 및 실제 개발 경험을 포함하는 다양한 주제를 다루고 있습니다.


이번 PAKDD 학회에서는 다양한 연구 분야에서 흥미로운 논문들이 발표되었습니다. 저는 그 중에서도 Social Network and Graph Mining 분야를 관심있게 보았습니다. 특히, 'Exploring Check-in Data to Infer Social Ties in Location Based Social Networks'라는 논문이 흥미로웠는데, 이는 Facebook, Twitter, Foursquare와 같은 SNS를 통해 사용자가 체크인을 수행하고 공유한 위치 데이터를 기반으로 실제 친구 관계인지 여부를 판단하는 내용이었습니다. 사용자의 위치 정보를 통해 만들어진 이동성 패턴을 기반으로 사용자 간의 관계를 파악할 수 있다는 점에 놀라웠습니다.


 


또한, 'Predicting Happiness State Based on Emotion Representative Mining in Online Social Networks'라는 논문 역시 눈길이 끌렸는데, 이 논문에서는 SNS 상에서 사용자의 행복의 정도를 예측하는 프레임 워크를 제안하였습니다. 사용자의 daily post text mining을 통해 분석하여 행복 상태를 정량화하고, 통계 분석을 기반으로 사용자의 행복의 정도가 이웃의 영향을 받는다는 것을 보였습니다. 마지막으로, 사용자의 행복의 정도에 큰 영향력을 찾는 알고리즘을 통해 이러한 사용자를 찾고, 이를 통해 예측 모델을 만들어 개개인의 사용자의 행복 상태를 예측하였습니다.

 

 
 

학회가 열린 제주도는 역시나 대한민국의 대표 휴양지로 너무나 아름다운 곳이었습니다곳곳에 탄성을 자아낼 만큼 눈부신 해변들이 손 뻗으면 닿을 듯 가까이 있었고너무나 훌륭한 음식들이 천지에 널려 있었습니다또한대한민국에서 가장 높은 산인 한라산의 백록담은 너무나 웅장했으며정상에서 바라보는 제주도는 너무나 찬란하게 아름다웠습니다한적한 사계 해변에서는 서핑을 즐기며 맥주 한잔을 하는 여유로움을 만끽하며 충분한 재충전의 시간을 가질 수 있었습니다.


끝으로, 학회 참석에 전폭적으로 지원해주시고, PAKDD 학회 기간과 CIKM 제출이 맞물려, 일정 중에도 논문 작성에 큰 도움을 주신 김상욱 교수님께 깊이 감사 드립니다



[참석 후기 - 채동규] WWW 2017

게시자: 배홍균, 2017. 4. 10. 오후 8:56   [ 2017. 4. 10. 오후 9:00에 업데이트됨 ]


호주 Perth에서 2017 43일부터 7일까지 5일간 개최된 International World Wide Web Conference에 참석하였습니다. 이 학회는 온라인 데이터를 기반으로 한 빅데이터 분석 및 서비스부터 웹 보안 이슈까지 world wide web과 관련된 다양한 주제를 다루고 있습니다. 올해로 26번째 개최를 이뤘으며, computer science 분야의 top conferences중 하나입니다.

저는 두 편의 포스터 논문을 발표하였습니다. 논문들의 제목은 각각 “A single step approach to recommendation diversification,” “On detecting frauds in comparison-shopping services” 입니다. 첫번째 논문은 추천 시스템이 상품을 추천할 때 정확한 추천 뿐만 아니라 다양한 추천을 할 수 있도록 만드는 것이 주제입니다. 기존 방법들이 취하던 2-step approach의 단점을 개선한 single-step approach를 제안하였으며, 기존 방법들에 비해 accuracydiversity가 모두 향상되었습니다. 두번째 논문은 가격비교 서비스에서 이상 사용자 (fraud) 를 찾는 논문입니다. 가격비교 서비스에서의 fraud를 새롭게 정의하고, fraud를 찾는 3가지의 signal을 제안하였습니다. 실제 가격비교 서비스의 데이터를 기반으로 제안하는 방법들의 성능을 평가하였습니다.



동시에 두 편의 포스터를 발표하는 것은 처음 해보는 경험이었습니다. 두 편 모두 의외로 많은 사람들이 관심을 보여서 이것저것 설명하느라 쉴 틈이 없었습니다. 다행히 학회측에서 두 포스터를 인접한 위치에 배치할 수 있도록 배려해 준 덕분에 한결 수월하게 발표할 수 있었습니다. 많은 연구원들이 질문을 하였고 사진을 찍어가는 연구원들도 많았습니다. 저도 틈이 생기면 다른 포스터 발표자에게 질문하며 지식을 얻기도 하였습니다.

이번 WWW 학회에서도 다양한 research track에서 흥미로운 논문들이 발표되었습니다. 저는 그 중 추천시스템 track에 집중하였습니다. 최근 추천 시스템에서는 딥러닝과 접목하려는 시도가 많이 이루어지고 있습니다. 이번 WWW에서도 그런 논문들이 많이 발표되었으며, 대표적으로 “Neural Collaborative Filtering,” “Collaborative Metric Learning,” “What Your Images Reveal Exploiting Visual Contents for Point-of-Interest Recommendation” 등이 흥미로웠습니다. 첫번째 논문은 기존의 matrix factorization을 통해 user-item interaction을 학습하던 것을 딥러닝으로 대신함으로써 더 깊이있는 학습이 되도록 하고, 결과적으로 추천의 정확도 향상을 이룬 논문입니다. 두번째 논문은 collaborative filteringmetric learning을 접목한 논문입니다. 이 논문은 item feature또한 추천에 활용하는데, item feature를 학습하기 위해 딥러닝을 이용하였습니다. 세번째 논문은 사용자가 SNS에 올린 사진들을 분석해서 point of interest를 학습하고, 이를 추천에 활용하자는 논문입니다. 이 때 SNS의 사진 분석에 딥 러닝을 활용하고 있습니다.


 

학회가 열린 도시인 Perth는 호주의 서쪽에 위치한 휴양도시입니다. 도시가 바다와 인접해있고 도시 안에는 각종 공원 및 정원, 동물원 등 자연 친화적인 공간이 많으며 높은 건물들이나 공사장, 발전소 등은 거의 없습니다. 그런 덕분에 도시의 어디에서도 녹색의 아름다운 풍경을 감상할 수 있었고, 공원에 가면 야생 앵무새, 공작새, 펠리칸, 캥거루 등 신기한 동물들을 가까이서 볼 수 있습니다. 대표적인 관광지인 Rottness Island에서는 아름다운 해변도로를 따라 자전거를 타며 여유를 만끽할 수 있었습니다.

끝으로 논문 작성에 큰 도움을 주신 상철선배, 그리고 연구 방향에 대한 조언, 논문 및 포스터 작성, 학회 참석 등에 전폭적으로 지원해주신 김상욱 교수님께 깊이 감사 드립니다.

[참석 후기 - 하지운 외 4명] NAVER X AI Colloquium

게시자: 배홍균, 2017. 4. 9. 오후 10:44   [ 2017. 4. 9. 오후 10:49에 업데이트됨 ]

NAVER X AI Colloquium은 네이버가 진행하고 있는 다양한 프로젝트와 노하우를 공유하는 행사로, 서울 그랜드 인터컨티넨탈 호텔 서울 파르나스에서 진행되었습니다.
이번 콜로퀴움은 검색, 콘텐츠 추천, 번역, 음성대화, 로봇, 자율주행차 등 네이버가 서비스하는 다양한 주제에 대한 발표가 진행되었습니다.
본 행사에는 우리 연구실의 하지운, 김형욱, 구장완, 이연창, 홍동균 학생이 참석하였습니다.


[홍동균]


제가 관심 있게 본 세션은 Recommendation 세션입니다. 이 세션의 첫 번째 발표로는 뉴스, 블로그, 웹툰, 동영상 등 네이버에서 제공하는 다양한 콘텐츠 추천에 활용되는 AiRS (AI Recommender System, 에어스) 개발에 대한 것이었습니다.


특히 AIRS는 기존 MF 모델 기반의 추천 알고리즘의 대표적인 한계로 1) 다양한 content feature를 동시에 고려하기 어려운 점, 2) sparsity 한 상황에서 latent feature를 생성하기 어려운 점을 설명하면서 이러한 한계를 딥러닝 모델을 사용하는 것으로 해결한다는 점이 흥미로웠습니다.

또 하나로는 AIRS 시스템 구조의 데이터 분산 처리 부분이었습니다. 네이버에서는 추천 시스템에 활용할 수 있는 대규모 데이터를 블로그, 카페 등의 서비스로 부터 얻을 수 있으며, 이러한 데이터를 효율적으로 계산하는 분산 처리 시스템에 대한 부분을 중요하게 고려하고 있었습니다.



[구장완]


NAVER X AI Colloquium에 참석하여 현재 네이버에서 진행하고 있는 다양한 연구들을 접할 수 있었습니다.

네이버에서는 이미지 검색 분야도 많은 연구를 진행하고 있었습니다. 이미지 검색을 구현하기 위해, 전통적인 검색 랭킹 모델링 기술에 딥러닝 기반 Visual Similarity를 접목했습니다. 기계학습 기반 Learning to Rank 기술을 이용하여 더 많은 질의를 Core Ranking에서 처리하도록 개발 중이라고 들었습니다.


이러한 연구는 포토요약, 타임라인, 유사 상품 찾기 등 다양한 분야에서 활용될 수 있기에 더욱 흥미로웠습니다. 최근에 CNN을 통해 이미지 처리 쪽에서는 상당한 발전을 이루었다고 생각했는데, 아직도 할 일이 많은 것 같습니다. 또한, 실생활에서 활용할 수 있는 여지가 많다는 생각에 더욱 관심이 갔습니다.

앞으로도 이러한 세미나와 강연들에 참석할 기회를 많이 가져, 최신 연구 동향과 실제 기업에서 활용되는 사례들을 다양하게 접할 수 있으면 좋겠습니다.



[하지운]


NAVER의 다양한 서비스들에서 AI 기술들이 실제로 어떻게 적용되고 있는지를 알 수 있는 흥미로운 행사였습니다. 특히, 데이터와 컴퓨팅 파워가 매우 풍부한 상황에서 다양한 AI 기술을 통해 해당 데이터들을 유용하게 사용하는 모습들은 연구를 하면서는 쉽게 접할 수 없는 부분들이었습니다.


그 중에서도 특히 관심이 갔던 부분은 검색 서비스와 추천 서비스였는데, 어느 서비스든 활용할 수 있는 컨텐츠 데이터를 최대한으로 활용하고, 그 과정에서 word2vec과 같은 word embedding 기술을 기본 요소로써 활용하고 있는 모습들이 인상적이었습니다. 또한, 실제 필드의 데이터는 저희가 연구를 하면서 사용하는 실험 데이터들보다 훨씬 더 sparse하기 때문에 평점 기반의 matrix factorization 기술로는 정확도를 얻기 어려우며, 컨텐츠 기반 추천 기술을 사용하는 것이 더 높은 정확도를 얻을 수 있다는 이야기도 흥미로웠습니다.

이 외에도 실제 서비스를 제공하는 입장에서의 다양한 의견들을 들을 수 있었고, 이를 통해 추천 기술 연구의 앞으로의 나아갈 방향에 대한 힌트를 얻을 수 있는 좋은 행사였습니다.

이러한 좋은 행사에 참여할 수 있도록 도와주신 김상욱 교수님께 감사의 말씀을 드립니다.


[이연창]


최근 우리 분야의 탑 컨퍼런스에 네이버의 논문들이 자주 등장하고, 올해에는 NAVER LABS가 독립법인이 되었습니다. 이러한 뉴스들을 통해 기술 연구에 대한 네이버의 투자가 상당하다는 것을 느끼고 있던 와중에, 이러한 콜로퀴움을 개최한다는 소식에 매우 기대를 가졌습니다.

기대한 대로, 네이버는 자체 플랫폼 내에서 제공하는 다양한 서비스 (예: 검색, 추천, 로보틱스, 자율주행차) 에 최신 기술들을 적용할 뿐만 아니라, 꾸준히 최신 연구 결과들을 서베이해오고 있었습니다.

그 중 가장 흥미로웠던 부분은 이미지 클러스터링을 위해 활용한 locally optimized product quantization (LOPQ) 모델입니다. 해당 모델은 k-means 클러스터링의 여러 단점들을 극복하기 위해 제안된 product quantization (PQ) 모델을 개선한 버전으로, 최근접 이웃들을 approximate하게 찾는 기술입니다. 클러스터링을 하기 위해 quantizer를 활용하는 방안에 대한 연구들이 꽤 있다는 사실을 새롭게 알게 되었고, 저희 연구실에서 수행하는 다양한 연구에 활용 가능할 것 같습니다.


한 가지 아쉬웠던 점은 가장 관심을 가지고 있었던 ‘추천’ 세션에서 디테일한 기술 설명이 없었다는 점입니다. 네이버가 워낙 다양한 분야를 커버하고 있고 그 분야 전체를 포괄하는 내용들을 발표하는 자리이다 보니, 각 분야에 대한 디테일한 설명은 약간 부족했던 것 같습니다. 그러나, 대략적이나마 산업에서 실제 서비스들에 어떤 기술들이 적용되는지 알 수 있는 유익한 시간이었습니다. 지식 공유와 인적 교류를 위해 좋은 행사를 개최해 준 네이버 개발자 분들에게 감사하며, 이러한 좋은 행사에 참여할 수 있는 기회를 주신 김상욱 교수님께도 감사드립니다.


[김형욱]


Naver AI colloquium 참석하여 Naver에서 진행하고 있는 다양한 연구들에 대해서 간략한 설명을 들었습니다. 저는 추천 세션을 흥미 있게 들었습니다.

음악 추천 관련된 발표에서는 협업 필터링이 일반적으로 가지는 challenge 'sparsity', 'scalability', 'diversity' 외에 'Top-100 듣는 사용자', '계절적 특징을 갖는 음악 (e.g. 벚꽃 엔딩, all I want for Christmas is you)', '유저 context' 등과 같은 음악 추천 도메인이 갖는 흥미로운 challenge 소개하였습니다.  

또한, 딥러닝을 활용하는 개인화 상품 추천 발표에서는 상품 구매 내역이나 상품 검색 로그와 같은 도메인 정보뿐만 아니라 네이버의 다른 서비스들을 통해 얻은 다른 도메인 정보들 (e.g. 네이버 검색 로그, 뉴스 클릭 로그) 함께 활용하는 크로스오버 추천에 대한 설명이 흥미로웠습니다.

이번 colloquium 통해서 추천 시스템이 실제로 활용되는 사례들도 많이 접할 있어서 좋았고, 앞으로도 이런 기회가 많으면 좋을 같습니다.




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[참석후기 - 김나영] ICGHIT 2017

게시자: 송준호, 2017. 2. 23. 오전 3:27   [ 2017. 2. 26. 오후 5:14에 업데이트됨 ]



International Conference on Green and Human Information Technology (ICGHIT)가 2017년 2월 15일부터 2월 17일까지 중국 항저우에서 개최되었습니다.
ICGHIT는 크게 6개의 세션으로 나뉘어져 있었고, 그 중에서 Green Information Technology 세션에 참여하였습니다.


 

저는 ‘Analyzing Suicide-Ideation Survey to Identify High-Risk Groups: A Data Mining Approach’라는 논문을 발표하였습니다. 
자살이라는 사회문제 중 하나인 자살에 대하여 데이터 마이닝 기법을 통해 자살 충동 원인을 파악하고, 나아가 자살 충동 위험이 높은 군집을 찾은 연구입니다.

첫 학회이기도 하면서 국제 학회여서 설레기도 하고 한편으로는 걱정도 많이 되었습니다. 비교적 이른 리허설로 발표하는 날까지 5일이라는 시간이 남았습니다. 
이 시간 동안 교수님과 선배들에게 발표 내용과 발표 자료 작성에 대한 많은 조언을 받고, 이를 바탕으로 발표 연습을 반복적으로 했습니다. 
처음에는 발표가 어색하고 실수가 많았지만 많은 연습 덕분에 발표가 익숙해져 실전에서는 발표에 대한 부담을 덜 수 있었습니다. 
노력과 더불어 교수님께서 논문부터 발표 자료까지 꼼꼼하게 봐주신 덕분에 best paper award라는 좋은 결과까지 얻을 수 있었습니다.

학회가 진행되는 동안 많은 연구들도 찾아 들었습니다. 그 중에서 저는 “Detection of DDoS Attack Using SVM with Important Attributes on the Client Side” 라는 연구에 대해서 관해서 관심 있게 들었습니다. 
SVM을 이용하여 DDoS의 주된 특징을 알아내고, DDoS의 공격을 탐지하는 방법을 제안한 논문이었습니다.

이번 학회가 개최된 항저우는 제가 생각한 중국과는 거리가 멀었습니다. 거리에는 높은 빌딩과 대규모 쇼핑몰들이 가득했고, 또 깨끗했습니다. 
하지만 현지 사람들이 영어를 거의 할 줄 몰라 의사소통의 어려움을 겪기도 했습니다. 학회가 끝난 이후에는 쇼핑몰을 돌아다니고, 식당에서 많은 현지 음식을 맛보았습니다.

  

끝으로 연구 방향이 올바르게 진행될 수 있도록 이끌어 주시고, 이번 학회에 참석할 수 있도록 기회를 주신 김상욱 교수님께 감사 드립니다. 
또한 연구 진행하는 데에 많은 도움을 주신 김한성 교수님께도 감사 드립니다. 
마지막으로, 연구를 진행하는 동안 부족한 저를 이끌어 주시고, 많은 조언을 아끼지 않으신 지원선배에게도 감사의 인사를 전합니다.



[참석 후기 - 조경재] ICCC 2016

게시자: 송준호, 2016. 12. 27. 오후 6:21   [ 2016. 12. 27. 오후 11:10에 업데이트됨 ]


일본 오키나와에 있는 류큐대학에서 진행된 ICCC 2016 학회에 다녀왔습니다. ICCC는 International Convergence Content의 약자로 융합형 콘텐츠에 대한 다양한 주제를 다루고있습니다. 이번 학회는 12월 11일 하루 동안 진행되었고, 총 14개의 트랙으로 5개의 Content Engineering, 2개의 Content Design, 그리고 8개의 Content Application으로 구성되었습니다.

[조경재 연구원]

처음으로 국제 학회에 참석하게 되어 설레기도 하고 부담도되었습니다. 저는 content engineering 트랙에서 Big Data session에 참여해서 제출했던 논문인, “Influence Maximization: Performance Evaluation”에 대해서 발표했습니다. Influence Maximization은 소셜 네트워크에서 최대의 영향력을 갖는 k개의 유저를 선출하는 연구입니다. 이러한 문제를 풀기위해, 기존의 state-of-the arts 방법들을 면밀히 분석하고 이를 통해 개선점을 파악하여 새로운 hybrid 방법을 제안한 연구입니다. 

 

해당 세션에서는 총 6개의 발표가 있었고, 저희 연구실에서 연구 분야인 추천 시스템, 클러스터링, 그리고 Spark를 이용한 분산 처리 시스템 등 다양한 빅데이터 관련 주제들을 들을 수 있었습니다. 특히나 수업에서 분산처리를 들었던 상태라서, SimRank라는 그래프의 오브젝트의 similarity measure 방법에 그래프에 분산처리 프레임워크인 Spark를 적용한 주제가 기억에 남았습니다.

학회가 끝나고, Banquet에 참석해서 학회에 참여했던 학생들과 얘기하고 교류 할 수 있었습니다.

오키나와는 겨울에도 20도가 넘는 날씨로 따뜻한 나라였고, 걸어가면서 아기자기한 볼거리와 음식점이 많았습니다. 다음에 여행할 수 있는 기회가 생긴다면 다시 한번 가보고 싶은 마음이 드는 곳이 였던 것 같습니다.

  

좋은 경험 할 수 있는 기회를 마련해주신 김상욱 교수님과 연구하는데 많은 도움 주신 고윤용 선배에게 감사드립니다.

[참석 후기 - 장명환] 2016 와세다 대학 워크샵

게시자: 송준호, 2016. 12. 27. 오후 5:27   [ 2016. 12. 28. 오전 12:05에 업데이트됨 ]

 

일본 도쿄에 있는 와세다대학교 니시와세다 캠퍼스에서 진행된 한양대 – 와세다대 IT 워크샵에 다녀왔습니다. 이 워크샵은 2008년부터 한양대학교와 와세다대학교 간 연구 성과를 교류하고 서로의 의견을 나누기 위해 시작되었습니다. 이번 교류회는 2016년 11월 26일 하루 동안 진행되었으며 두 대학에서 50명 가까이 되는 교수님들과 학생들이 참여하였습니다. 먼저 아침 일찍부터 한 장소에 모여서 워크샵에 관한 간략한 오리엔테이션을 들었고 이어서 computational advertising에 관한 발표 세션을 가졌습니다.


워크샵은 이후 3개의 큰 세션과 3개의 작은 세션 총 9개의 세션에서 데이터마이닝, 무선 네트워크, 비전 등등의 서로 다른 주제를 가지고 진행되었습니다. 저는 그 중 하나인 데이터마이닝/머신러닝 세션에 참여하여 데이터 로컬리티가 그래프 프로세싱에 미치는 중요성에 대해 저희 프로젝트 팀이 공동으로 연구하여 CIKM 2016에 제출했던 논문인 Data Locality in Graph Engines: Implications and Preliminary Experimental Results에 대해서 발표하였습니다. 일본으로 출국하기 바로 전 날에 연구원 분들 앞에서 리허설을 하고 피드백을 받았기 때문에 하루 이틀 밖에 시간이 남지 않은 상황에서 어떻게든 완벽하게 준비해야 한다는 부담이 있었습니다. 그래서 워크샵 전 날과 당일에는 발표를 준비하는 것에 대부분의 시간을 쏟았습니다. 다행히 발표할 때에는 조금 더듬거리기는 했지만 말하기로 했던 내용을 모두 할 수 있었고 질의 시간에 들어온 질문들도 이전에 한 번 쯤은 생각해본 것들이어서 대답하는 데에 그렇게 큰 문제는 없었습니다.

워크샵에서는 다양한 주제를 가진 여러 가지 연구들을 경청할 수 있었습니다. 제가 관심이 갔던 연구 중 하나는 ICN에서 Next Request Probability를 기반으로 한 캐시 교체 정책이었습니다. 이는 이후에 가장 사용하지 않을 가능성이 높은 캐시 블록을 교체 블록으로 사용하여 캐시에 존재하지 않는 데이터를 읽도록 하는 것에 관한 것이었습니다. 사용하지 않을 가능성이 높다는 것은 현재 상황에서 알 수 있는 것이 아니고 얼마의 시간이 지난 이후에 알 수 있는 것이라서 최적이기는 하지만 현실에서는 구현이 불가능하다고 알려져 있다고 합니다. 이 발표에서는 이런 구현 불가능한 방법을 최대한 현실적으로 구현하기 위한 노력을 보였습니다.

또 다른 연구는 Stereo Vision을 이용하여 좁은 길에서 장애물을 감지하여 경로를 찾는 연구였습니다. 비록 실용화를 할 수 있을 정도로 알고리즘의 효율이 좋은 것으로 보이지는 않았지만 언젠가 자동 주행 차량에 달리게 될 정도로 좋아지게 된다면 꽤 효과를 볼 수 있을 것으로 보였습니다.

 


점심으로는 와세다 대학교에서 제공해주는 간단한 도시락 형태의 식사를 하였습니다. 양은 적어보였는데 먹고 나니 어느 정도 배가 불러왔습니다. 점심을 먹은 뒤에는 일부 학생들끼리 모여서 근처 공원에서 간단히 축구를 하였습니다. 비가 왔는지 땅이 굉장히 미끄러워서 여러 번 넘어지기는 했지만 학생들은 웃으면서 뛰어다녔습니다. 축구를 하지 않는 학생들은 서로 원반을 던지면서 시간을 보냈습니다.

모든 발표가 끝난 뒤에는 교수님들과 학생들이 같이 리셉션 파티에 참석했습니다. 두 대학의 많은 교수님들과 학생들이 모여서 서로 잡담을 나누었습니다. 그 곳에서 기억이 나지 않을 정도로 여러 가지의 처음 보는 맛있는 음식들을 먹었고 와세다 대학교 이름이 찍힌 컵을 기념품으로 받았습니다. 돌아갈 때에는 다 같이 한목소리로 구호를 외치며 내년 워크샵을 기약하였습니다.

워크샵이 끝난 다음 날에는 도쿄 스카이트리에 찾아갔습니다. 일본의 노선 구조가 우리 나라와는 사뭇 달라서 도착하기까지 꽤 헤맸지만 겨우 도착할 수 있었습니다. 제가 찾아간 도쿄 스카이트리는 4층에서 스카이트리 입장권을 구매하는 구조로 되어있었습니다. 굉장히 많은 사람들이 스카이트리 안을 돌아다니고 있어서 꽤나 유명한 곳이라는 것을 느낄 수 있었습니다.

이러한 자리를 마련해주신 김상욱 교수님과 워크샵 발표를 준비하는 데에 많은 도움을 주신 조용연 선배에게 감사드립니다.

[참석 후기 - 조용연 외 7명] Computing in the 21st Century Conference

게시자: 송준호, 2016. 11. 7. 오후 5:06

 
“Computing in the 21st Century Conference”는 매년 Microsoft Research Asia (MSRA)에서 주관하는 가장 큰 행사 중 하나로써 1999년 이후로 올해 18회를 맞이했습니다. 이번 행사는 연세대학교 서울 캠퍼스에서 진행되었습니다. 올해는 “Human and Machine Working as a Team”이라는 주제와 관련하여 세계적인 석학들과 산업계의 인사들이 기조연설을 하였습니다. 본 행사 (학회)에는 우리 연구실의 하지운, 홍지원, 조용연, 김형욱, 김희정, 홍동균, 그리고 구장완 학생이 참석하였습니다.

[하지운]

이번 Computing in the 21st Century Conference는 일반적인 컨퍼런스의 키노트 스피치들을 모아 놓은 느낌의 컨퍼런스로, 세계적인 석학들의 강의를 들을 수 있는 귀중한 시간이었습니다. 특별히 정해진 분야가 아닌 다양한 분야에서 최신 컴퓨팅 기술들에 대한 발표가 이루어졌는데, 특히 Peter Lee 박사님의 발표와 Adi Shamir 교수님의 발표가 매우 흥미로웠습니다. Microsoft Research NeXT의 Cooperate Vice President인 Peter Lee 박사님은 Microsoft에서 연구 및 개발하고 있는 기술들에 대한 폭 넓은 설명과 함께 몇가지 흥미로운 데모들을 보여주었습니다. 그 중에서도 실시간으로 음성을 번역하는 기술이나 VR을 이용해서 멀리 떨어져 있는 곳과 환경을 동기화하는 기술들은 신기하면서도 완성도가 높아 곧 실용화 될 수 있을 것으로 보였습니다. Weizmann Institute of Science의 Adi Shamir 교수님은 교과서에서 많이 배워 익숙한 RSA 암호 시스템을 개발한 공로로 Turing award를 수상한 경력이 있는 분으로, 빛을 이용해 IoT 기기들이 해킹 될 수 있다는 위험성에 대한 발표를 하였습니다. IoT 기술에 대해 잘 알지는 못하지만, 최근 다양한 가전기기들에 네트워크가 연결되고, IoT가 부쩍 실생활과 밀접해진 상황에서 다소 경각심을 갖게 되는 발표였습니다. 이 외에도 많은 세계적인 석학들의 발표가 있었고, 근미래에 컴퓨팅 기술들이 어떻게 활용될 수 있을지를 옅 볼 수 있는 흥미로운 발표들이었습니다. 또한, 자신의 연구는 실용적으로 어떻게 사용할 수 있을지, 저런 기술들과 어떻게 접목시킬 수 있을지를 생각해 볼 수 있는 좋은 자극이 되었습니다. 이러한 학회에 참석하여 발표를 들을 수 있는 기회를 주신 김상욱 교수님께 감사의 말씀을 드립니다.

[홍지원]

이번 MS의 21CCC 2016에서는 컴퓨터와 인간이 함께할 수 있는 다양한 가능성을 주제로 여러 연사들의 강연을 들을 수 있었습니다. Adi Shamir, Peter Lee 등 저명한 연구자들의 강연을 시간가는 줄 모르고 즐길 수 있었던 좋은 기회였습니다. 저는 특히 Hsiao-Wuen Hon 박사님의 "Co-Evolution of Artificial Intelligence and Human Intelligence"와 Juliana Freire 교수님의 "Democratizing Urban Data Analysis"를 가장 즐겁게 들은 것 같습니다. 특히 Juliana Freire 교수님의 강연은 연구실의 연구주제와도 연관성이 커 더 재미있었습니다. 마지막에 있었던 패널 토크에서는 특히 연세대학교 황승원 교수님의 말씀을 재미있게 들었습니다. 비록 지금 연구하는 분야와 직접적인 연관성이 큰 행사는 아니었지만 다양한 아이디어를 접하고 재충전할 수 있는 좋은 기회였습니다. 이러한 기회를 제공해주신 한국마이크로소프트 이미란 상무님과 참석을 권해주신 김상욱 교수님께도 감사합니다.

[조용연]

현재 진행중인 연구와는 조금 다른 내용들의 기조연설들이 진행되었지만 새로운 정보와 유명한 석학들의 비전들을 접할 수 있는 매우 좋은 기회이며 뜻 깊은 하루였습니다. 또한 MSRA의 행사 진행능력에 대해서 감탄하였습니다 (연설자 섭외, 식사, 기념품 등등). 인상깊게 들은 내용 중 하나는 Juliana Freire 교수님이 발표하신 “Democratizing Urban Data Analysis”입니다. 뉴욕시티에서의 택시들의 이동패턴들을 시각화하고 분석하는 내용을 다루었습니다. 이러한 내용이 좋은 학회에 발표된 것을 보아 매우 자극되었습니다. 최근 서울시에서도 공공데이터가 공개되었기 때문에 이와 같은 연구를 비슷한 연구를 진행할 수 있지 않을까 생각해 보았습니다. 굳이 아쉬운 점을 꼽자면, 행사 마지막에 추첨을 통해 surface pro 4라는 마이크로소프트에서 나오는 노트북(?) 태블릿 PC(?)를 경품으로 주는 것에 당첨되지 못한 것이었습니다. 이외에는 매우 만족스러운 강의 및 하루를 보낸 것 같습니다. 학회 참석을 너그럽게 수락해주신 교수님께 감사드립니다.

  

[김형욱]

교수님의 메일을 통해서 MSRA에서 진행하는 "Computing in the 21st Century Conference"가 한국에서 열린다는 사실을 알게 되었습니다. Machine learning과 big data 관련된 기조연설들이 있어서, 관심을 가지고 참석하게 되었습니다. 처음에 참석할 때는 영어 발표라서 얼마나 알아들을 수 있을까 하는 걱정도 조금 있었는데, 동시통역을 제공해주어서 조금 수월하게 연설을 들을 수 있었습니다. 제가 관심 있게 들은 연설은 Peter Lee의 "Chasing the Next Big Thing: Why Top Companies are Betting on Research"였습니다. Peter Lee는 next big thing으로 1. Hyperscale computing power, 2. Big data, 3. Algorithms and AI를 제시하면서 해당 분야에서 사용되는 기술과 애플리케이션들을 보여주었습니다. 동시통역 AI나 3D 통신과 같은 애플리케이션의 데모 영상은 굉장히 흥미로웠습니다. 그 외에도 Hsiao-Wuen Hon 연설에서 AI가 가진 결점을 극복해 나가는 방식으로 인간과 AI의 협업을 제시한 점과 마지막 세션에서 네 분 교수님들의 strong AI와 weak AI에 대한 토론 역시 흥미로웠습니다. 좋은 학회에 참석하게 도와주신 교수님께 감사드립니다.

[김희정]

ACM SAC 이후에 두 번째로 참가한 Microsoft에서 주관한 21st Century Conference는 일반적으로 생각했던 학회와는 다른 학회였습니다. 각각의 세션별로 발표가 진행되는 것이 아니라 하나의 강연장에서 모든 발표 (총 6개) 가 차례로 이루어졌습니다. 주로 AI, Muchine Learning, Big Data에 대한 강연이었는데, "IoT: The Insecurity of Things" 라는 강연이 가장 흥미로웠습니다. 인터넷 기반이 아닌, 빛을 기반으로 한 Li-Fi, Zigbee를 이용해 IoT를 대상으로 하는 공격이 가능하다는 것을 실험을 통해 보여주면서 그 위험성에 대한 경고와 대응 방안을 강력하게 촉구하는 강연이었습니다. 인터넷과 같은 통신 수단과 연결되어 있지 않더라도 레이저 빛을 이용한 조작을 통해 달리는 자동차나 드론 등을 이용해서 건물 전체의 조명 시스템에 대한 공격이 가능한 실험에 대한 영상이 함께 소개되었는데, 직접 영상을 접해보니 섬뜻한 기분도 들었습니다. 해당 강연은 "IoT Goes Nuclear: Creating a ZigBee Chain Reaction" 라는 논문으로 연구되고 있다고 하니 관심있는 분들은 한번쯤 살펴보셔도 좋을 것 같습니다. 기억에 남는 다른 점은 강연에 대한 Q&A 시간에 '윤리적'인 질문들이 꽤나 많이 쏟아졌던 점 입니다. 주로 AI의 발전이 인간의 삶을 윤택하게 만들어 줄 수 있는 올바른 방향으로 가고 있는지에 대한 질문들이었는데, AI 덕분에 수많은 인간의 직업이 사라지고 있는데 우리 자식 세대에는 어떤 직업을 가져야 할지 무엇을 하면 좋을지에 대한 질문도 있었습니다. 해당 질문에 대해 강연자 분께서 "컴퓨터 사이언스를 공부하라고 하면 됩니다!" 라고 답해 주셨는데 컴퓨터 과학을 전공하고 있는 제게 왠지 모를 자부심을 심어주는 답변이었던 것 같습니다. 끝으로, 새로운 내용의 강연들을 지금껏 생각해 보지 못했던 질문들과 함께 접할 수 있는 기회를 주신 교수님께 감사드립니다.

p.s. 이번에 학회에 참가하지 못한 연구원들도 기회가 된다면 다음에 한번쯤 참가하셔서 좋은 경험을 하셨으면 좋겠습니다.

 

[조경재]

학회에 참석할 수 있는 기회가 많지 않았는데, 뜻밖에 매년마다 Microsoft가 주관하는 학회가 한국에 열리게 되면서 좋은 기회를 갖게 되었습니다. 집에서 나름대로 거리가 있어서 잠이 덜 깬 상태에서 장소에 도착했지만, 잠이 금방 깰 정도로 좋은 정보와 조언을 들을 수 있었습니다. 대부분 저의 관심분야 중하나인 AI 관련된 주제로 진행되었고 그 외에 흥미로운 주제들 또한 들을 수 있었습니다. 인상 깊었던 부분은, Microsoft가 현재 최신 기술들을 어떻게 관리하고 확장해 나가는 과정에 대해서 전반적으로 들을 수 있었는데, data center를 cooling하는 목적으로 바다를 활용하는 것과 실제 hologram을 시연하는 영상이 특히나 인상 깊었습니다. 또한, AI 분야에 전문가가 아니더라도 쉽게 구현할 수 있도록 speech recognition, NLP, vision processing 등등 각 카테고리에서 API가 제공되었고 이를 이용해서 몇 줄만으로 다양한 AI-based application들이 구현될 수 있는 가능성 또한 제시해주었습니다. 아쉽게 경품은 추첨 되지 못했지만, 그 이상으로 좋은 경험이었고 이러한 정보와 기회를 주셔서 감사합니다.

[홍동균]

21CCC의 각 세션들은 인공지능과, 인터넷 보안, 데이터를 주제로 하여 모두 흥미로운 주제였습니다. 저는 평소에 관심 있던 데이터 분석에 대한 내용의 강연을 해 주신 NYU Juliana Freire 교수님의 Democratizing Urban Data Analysis 세션을 가장 흥미롭게 들었습니다. 강연의 주제는 현재 전세계 인구의 절반이 살고 있으며, 혁신을 이루어 내는 근원지인 동시에 교통, 주거, 소비 등과 관련한 문제들이 만연한 도시라는 공간과 도시에서 생성되는 데이터에 관한 것이었습니다. 강연자는 도시에서 생성되는 엄청난 양의 데이터를 현재의 컴퓨팅 파워를 이용하여 분석하는 것으로 도시라는 공간을 더 잘 이해할 수 있다고 하였습니다. 최종적으로는 데이터 분석을 통해 더 나은 도시 계획, 도시 정책을 가능하게 하며 도시 거주자들의 더 나은 삶을 이끌어 낼 수 있다고 하였습니다. 자세한 강연 내용은 도시 데이터를 분석해온 프로젝트에 대한 설명들이었으며, 그러한 프로젝트의 data management, data analysis, visualization을 하는 과정에 있어서 여러 문제들을 해결하는 과정에 대한 소개가 이어졌습니다. 실생활과 밀접한 도시라는 데이터를 가지고 데이터 분석을 하는 과정과, 그 결과를 멋지게 visualization하는 여러 예들이 상당히 흥미로웠습니다. 연구원들과 함께 하루 종일 좋은 강연을 들을 수 있어서 좋았고, 이렇게 좋은 기회를 접하게 해 주신 교수님께 감사드립니다.

[구장완]

MSRA가 아시아에서 매해 주최하고 있는 21세기 컴퓨팅 컨퍼런스에 참석했습니다. 세계적인 석학들(Turing Award 수상교수, IEEE Fellow 및 ACM Fellow 등)의 Keynote를 직접 들을 수 있다는 사실에 설레는 마음을 안고 컨퍼런스에 참석했습니다. 21세기 컴퓨팅 컨퍼런스는 연세대학교 대강당에서 열렸으며, 국내의 유수한 대학교에서 많은 학생들이 참석했습니다. 평소에 관심 있던 분야에 대한 Keynote들이 있어, 어떤 내용을 진행하실 지 기대되었습니다. 물론 관심이 없던 분야의 Keynote도 있었습니다. 하지만 이번 컨퍼런스를 통해 관심이 없던 분야에 대해서 조금이라도 지식을 넓힐 수 있고 조금 더 관심을 가질 수 있는 계기가 되었습니다. Marti A. Hearst 교수님의 강연을 인상 깊게 들었습니다. Marti A. Hearst 교수님은 "Learning at Scale as a Driver of Innovation"이라는 주제로 Keynote를 진행하셨습니다. 어떻게 하면 확장 가능한 방법으로 세계의 학생들을 교육할 수 있는지에 관한 강연이었습니다. 이 주제는 HCI, Social Computing, Natural Language Processing, Machine Learning, Learning Sciences 등의 분야에서 떠오르는 주제 중의 하나입니다. 강연은 Learning at scale에 대한 최신 기술들을 소개하며 진행되었고, 학생들에게 피드백을 주는 방법, 자동으로 학생들의 성적을 매기는 방법, 교육자들을 돕는 방법 등이 포함되어 있었습니다. 제가 흥미롭게 느낀 이유는, 최근에 공부를 하면서 느낀 점들을 해결해 줄 수 있는 방법들이 소개되었기 때문입니다. 저는 최근에 글쓰기의 어려움에 대해 많이 느꼈습니다. Marti A. Hearst 교수님은 학생들이 에세이를 쓰면 이에 대해 피드백을 주는 교육 프로그램에 대해 소개해 주셨습니다. 저는 이에 대해 크게 공감하고 하루 빨리 이런 교육 프로그램을 사용해 보고 싶었습니다. 우리의 생활 속에 컴퓨터가 점점 더 밀접한 영향을 미치고 있음을 직접 느낄 수 있었습니다. 이로 인해, 컴퓨터의 중요성은 더욱 커지고 있으며, 저도 컴퓨터 기술의 발전을 이루는데 기여하고 싶다는 생각을 했습니다. 앞으로 연구를 더욱 열심히 하는데 좋은 동기가 된 21세기 컴퓨팅 컨퍼런스였습니다. 다음에도 기회가 된다면 꼭 다시 참석하고 싶습니다.

  
 


[참석후기 - 조용연 외 1명] CIKM 2016

게시자: 송준호, 2016. 11. 2. 오후 5:59


ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2015)는 올해로 25번째의 학회를 맞이하며 역사가 깊고 information retrieval, knowledge management and databases 분야에서 top-tier로 인정 받는 ACM 학회입니다. 10개국 이상의 나라에서 총 200편이 넘는 많은 수의 논문이 발표되는 매우 큰 규모의 학회입니다. 또한 분야를 매우 세분화하여 세션을 진행함으로써 각 분야의 전문가들의 인해 발표가 진행되며 심도있는 질의응답이 오고 가는 모습을 볼 수 있습니다. 올해는 미국 인디애나폴리스에서 10월 23일부터 30일까지 5일 동안 학회가 진행되었습니다. 본 학회에는 김상욱 교수님, 하지운 박사와 조용연 박사과정 연구원이 참석하여 연구한 내용을 발표하였습니다. 하지운 박사의 논문은 “PIN-TRUST: Fast Trust Propagation Exploiting Positive, Implicit, and Negative Information”으로 해당 논문은 신뢰 관계 예측 방법인 PIN-TRUST를 제안하는 논문으로, positive relationship인 trust relationship과 rating, 그리고 negative relationship인 distrust를 모두 이용하여 신뢰 관계 예측의 정확도를 향상시키고자 하는 내용을 담고 있습니다. 조용연 연구원의 논문은 “Data Locality in Graph Engines: Implication and Preliminary Results”로 싱글머신 기반의 그래프 엔진에서 데이터 로컬리티에 대한 중요성을 실험적으로 확인한 내용을 다루고 있습니다. 
  
  

[하지운]

ACM CIKM은 2012년 이후의 간만의 참석으로, CIKM에서는 처음으로 full paper의 구두 발표를 하는 기회를 얻어 참석하게 되었습니다. 학회가 열린 Indianapolis의 다운타운은 저녁에 조금만 시간이 늦어도 문을 닫는 가게나 많은 한적한 곳이었습니다.

CIKM에서 처음으로 해보는 구두발표이니만큼 많이 긴장 한 상태에서 열심히 발표 연습을 해서, 발표 자체는 무난하게 진행된 것 같았으나, 세션 체어의 질문을 제대로 이해하지 못해 대답을 제대로 하지 못하는 위기에 처했었습니다. 매번 해외 학회를 나올 때마다 느끼는 것이지만, 덕분에 이번에도 영어 공부를 더 해야겠다는 생각이 들었습니다.

이번 CIKM에서는 geotag에 관련된 연구가 유독 많이 보였고, social media에 대한 연구와 machine learning 관련 기술들은 여전히 활발하게 연구되고 있었습니다. Geotag나 machine learning 관련 기술들에 대해 배경지식이 충분하지 않아 많은 지식을 습득하지 못해 아쉬움이 있었습니다. 또한, 이번 CIKM은 그 여느 때 보다 중국인 발표자 및 참석자 수가 많아 보였고, 주요 스폰서들도 대부분 중국 기업으로 채워져 있어, 중국 IT 분야의 발전을 새삼 느낄 수 있었습니다.

"Uncovering the Spati-Temporal Dynamics of Memes in the Presence of Incomplete Information" 이라는 논문의 발표를 흥미롭게 들었습니다. 해당 논문은 API 제한이나 데이터 상의 에러 등에 의해 발생하는 spatio-tempral의 데이터 누락 현상을 완화하기 위해 tensor decomposition 기술을 활용하는 것에 대한 내용을 담고 있었습니다. 연구 내용도 흥미롭고, tensor decomposition에 대한 연구를 오랜만에 보게 된 것도 흥미로웠으나, 가장 인상적이었던 점은 Q&A 시간에 본 논문에서 제안하는 방법이 2014 KDD에 실린 방법과 매우 유사하다며, 해당 방법을 모르는 것이 말이 안 된다는 식으로 발표자를 윽박지르는 청중이었습니다. 덕분에 기존 논문 survey의 중요성에 대해 다시 한 번 인식하게 되었습니다.

마지막으로, 현지에서 아침 일찍부터 발표자료 검토 및 발표 연습을 도와주시고, 이러한 좋은 학회에 참석 할 수 있게 해 주신 교수님께 감사드립니다. 또한, 현지에서 운전 하느라 고생한 용연이에게도 감사의 뜻을 전합니다.

  

[조용연]

작년에 이어 올해도 참석하게 되는 영광을 갖게 되었고 처음으로 국제 학회에서 포스터 세션에 참석하여 발표하게 되었습니다. 구두 발표와 달리 포스터는 더욱 많은 사람들과 이야기를 나눌 수 있는 시간이였습니다. 이 시간 동안 다른 사람들을 통해 기존에 제가 갖지 못했던 의문점들에 대한 의견들을 많이 들을 수 있었습니다. <발표중인 사진>

학회 기간동안 가능한 많은 세션들을 참석하여 최근 연구 동향을 파악하고자 하였습니다. 세션들 중 현재 저의 연구 분야인 graph를 주제로한 연구들을 집중적으로 참석하였습니다. Graph를 주제로한 연구들은 여러 세션에 나누어져 많은 논문의 발표가 진행되었습니다. 대부분의 많은 주제들은 graph isomorphism과 관련된 알고리즘을 효과적으로 처리하기 위한 연구에 대한 내용을 다루고 있었습니다. 이들을 다양한 접근 방법으로 해결하고 다양한 응용이 적용하는 내용들이 매우 흥미로웠습니다.

“Leveraging Multiple GPUs and CPUs for Graphlet Counting in Large Networks”라는 연구에 대해서 유독 관심 있게 들었습니다. 대용량의 그래프에서 GPU 뿐만 아니라 CPU를 협업하여 Graphlet을 찾는 방법을 제안한 논문이었습니다. 주로 다루고 있는 내용은 다르지만, 제가 작년 CIKM에서 발표한 논문에서도 GPU를 활용하여 그래프 (네트워크)를 처리하는 점에 있어서 유사하여 더욱 흥미롭게 들을 수 있었던 것 같습니다.

학회가 개최된 인디애나폴리스의 다운타운 주위에는 아메리칸 스타일의 펍이나 음식점들이 즐비해있습니다. 주로 이러한 곳에서 저녁 식사를 하며 식당 점원들의 유쾌함과 자유로운 분위기를 즐길 수 있었습니다. 또한 학회가 마무리된 다음날에는 인근 몰들을 방문하였습니다.

끝으로 본 연구를 진행함에 있어 전체으로 지도해주신 해주신 김상욱 교수님과 연구관련 많은 진행방향을 제시해준준 홍지원 선배, 그리고 실험을 도와준 장면환과 방재근 연구원에게 감사한 마음을 전합니다.

 


[참석후기 - 이연창 외 1명] SMC 2016

게시자: 송준호, 2016. 10. 19. 오후 6:12

 

IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society가 후원하는 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (이하 SMC)는 인공 지능 분야에 다양한 학문을 다루는 학회입니다. 
특히 IEEE의 president가 학회에 참석할 정도로, 역사가 깊은 학회입니다. 올해는 헝가리에 있는 부다페스트에서 10월 9일부터 12일까지 4일 동안 진행되었습니다.

SMC 2016에는 우리 연구실에서 김형욱, 이연창 연구원이 각자 구두 발표를 하기 위해 참석하였습니다. 
김형욱 연구원이 발표한 논문의 제목은 “An Efficient and Effective Method to Find Uninteresting Items for Accurate Collaborative Filtering” (Logistics Informatics and knowledge Acquisition in Intelligent Systems), 
이연창 연구원이 발표한 논문의 제목은 “Recommendation of Research Papers in DBpia: A Hybrid Approach Exploiting Content and Collaborative Data” (Human-Machine Cooperation and Systems and Intelligent Internet Systems 세션) 입니다.

각 논문에 대해 간략히 요약하면, 김형욱 연구원의 논문은 아이템들에 관심 없을 유저와 유저에게 매력적이지 않은 아이템을 찾는 방법을 통해 유저가 관심 없을 아이템을 빠르게 찾고, 
이 정보를 추가적으로 이용하여 추천 시스템의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한 것입니다. 
이연창 연구원의 논문은 연구 논문들의 content 정보, 논문들 간의 인용 관계 정보, 연구자들의 논문 다운로드 정보, 
각 논문과 함께 다운로드 받은 다른 논문들 정보를 활용하여 각 연구자가 가장 관심 있어할 만한 논문을 추천해주는 방안을 제안합니다.

  

이 외에도 다양한 논문들이 발표되었는데, 흥미로웠던 연구는 “Collaborative Image Triage with Humans and Computer Vision” 과 “Semantic Text Classification with Tensor Space Model-based Naïve Bayes” 이였습니다. 
첫 번째 연구는 이미지 분류를 빠르고 정확하게 수행하기 위해서 컴퓨터 비전 알고리즘과 사람을 협업하게 하는 연구였습니다. 
흥미로웠던 점은 협업을 위하여 크라우드소싱을 사용한다는 것이었습니다. 
저자들은 크라우드소싱에 활용되는 task allocation 기술을 활용하여 사람과 컴퓨터 비전 알고리즘에 task를 나누어주고 이를 통합하는 프레임워크를 제안했습니다. 
두 번째 연구는 서울 시립대에 김한준 교수님의 연구로, 텍스트 분류를 위하여 우리가 잘 알고 있는 naive bayes 분류 기술을 개선하였습니다. 
논문에서는 텍스트 데이터를 tensor의 형태로 모델링하였는데, 특히 wikipedia 문서들을 각각 하나의 concept으로 정의하고 이를 하나의 feature로 사용하는 것이 흥미로웠습니다. 
우리는 주로 document와 term 간의 관계를 통해 2차원으로 모델링하였는데, wikipedia라는 추가적인 데이터를 활용하여 좀 더 정밀한 분석이 가능했던 것 같습니다.

 

[김형욱]

SMC는 첫 해외 학회라서 기대 반 걱정 반이었습니다. 
SMC에서는 굉장히 많은 수의 논문이 발표되었습니다. 특히, Brain Machine Interface (BMI)에 관한 연구가 굉장히 많은 세션에서 발표 및 토론이 이루어졌습니다. 
분야가 낯설고 발표가 영어로 진행되어 많이 이해하지 못해 아쉬움이 남습니다. 제 발표는 마지막 날 마지막 세션에서 진행되었습니다. 
영어로 진행하는 발표라서 부담이 컸는데, 리허설에서의 교수님과 선배들의 피드백을 덕분에 무사히 발표를 마칠 수 있었던 것 같습니다.

학회 기간 중에 틈틈이 부다페스트를 여행하였습니다. 유럽 3대 야경 중 하나라고 하는 부다페스트 야경은 정말로 아름다웠습니다. 
또한, 부다페스트는 물가가 우리나라에 비해 많이 저렴해서 여행하기 좋았습니다. 학회를 마치고 귀국 전에 스위스를 들러 여행을 했는데, 자연과 어우러진 스위스 건물들이 정말 아름다웠습니다.

끝으로 항상 연구에 관하여 조언을 주시고 논문 작성과 발표에 많은 도움을 주신 교수님께 감사 인사드립니다. 
또한, 함께 연구하며 논문 작성에 큰 도움을 준 지운선배와 응원해주신 연구원 분들께도 감사드립니다.


[이연창]

SMC는 처음 참석하였는데, 거의 900편이 넘는 논문이 발표되는 굉장히 규모가 큰 학회였습니다. 
이렇게 많은 논문이 발표되다 보니 학회 장소도 Intercontinental hotel과 Sofitel hotel이라는 아주 고급스러운 호텔 두 군데에서 열렸습니다. 
다만, 너무 많은 참석자들이 참가하다 보니 약간 어수선한 느낌도 받았습니다.

SAC 발표 때와 달리 이번에는 출국 전 리허설을 미리 진행하고 간 덕분에 상대적으로 덜 긴장이 되었습니다. 다행히 발표도 무사히 하였지만, 역시나 질의 응답은 어려움이 있었습니다.
이번 발표에서 나온 질문은 어렵지 않았지만 생각지도 못 한 질문이라 답변을 미리 생각해보지 못 했던 것 같습니다. 
제가 연구하고 있는 추천 분야의 논문이 많지 않은 학회에서는 우리가 당연하다고 생각하는 것들에 대한 질문에 대해서도 준비를 해두어야 할 것 같습니다.

제 발표 외에 키노트나 다른 세션의 발표도 듣고, 나머지 시간에는 부다페스트 시내와 근교를 여행하였습니다. 말로만 듣던 유럽의 3대 야경 중 하나인 부다페스트는 정말 이름값을 하는 것 같았습니다. 
이 때까지 프라하의 야경이 최고라고 생각해왔는데 이번 여행으로 부다페스트로 바뀌게 되었습니다. 학회가 끝난 후 귀국하기 전에 스위스에 잠깐 들려 여행을 했는데, 헝가리와의 엄청난 물가 차이로 깜짝 놀랐습니다. 
그렇지만 스위스 역시 비싼 물가에 걸맞은 풍경들을 보여주어 만족스러운 여행을 하였습니다.

끝으로 짧은 시간 동안 작성하느라 약간 급하게 진행되었음에도 불구하고 논문을 완성할 수 있도록 세심하게 교정해주시고 커맨트 해주신 김상욱 교수님과 이기천 교수님께 감사드립니다. 
또한, 도움 주신 지운 선배, 산업공학과의 송기범 연구원님, 그리고 누리미디어의 염정완 과장님께도 감사 인사드립니다.

 
  


[참석후기-이유진 외 1명] KCC 2016

게시자: 송준호, 2016. 7. 3. 오후 7:28


 

한국정보과학회에서 주최하는 한국컴퓨터종합학술대회 (Korea Computer Congress, KCC)가 2015년 6월 29일부터 7월 1일까지 제주 국제 컨벤션 센터(ICC)에서 개최되었습니다.

이번 학회에는 저와 연구실 동료인 이영남 연구원 논문 발표를 위해 참석하였습니다.



저는 ‘사용자들의 커리어 간 유사성을 이용한 구인 공고 추천 방안’ 이라는 논문을 발표하였습니다. 직업 도메인에 존재하는 이직 패턴과 사용자들의 커리어 간 유사성을 이용하여 각 구직자에게 적합한 구인공고를 추천하는 방안을 제시하고 그 효용성을 증명한 논문입니다. 이영남 연구원은 ‘희소한 데이터 환경에서 무관심 아이템을 이용한 추천 방법 평가’ 라는 논문을 발표하였습니다. 이 논문은 협업 필터링 방법 중 가장 우수한 성능을 보이는 '무관심 아이템을 이용한 방법'이 희소한 환경에서도 높은 정확도를 보이는지 평가하는 논문입니다.

 

[이유진]

이번 학회 참석은 제게 잊지 못할 좋은 경험이 되었습니다. 우선 제가 지난 기간 동안, 연구한 내용의 일부였지만 우리 연구실 연구원들 앞이 아닌 다른 배경을 가진 사람들 앞에서 발표할 수 있었던 것이 좋았습니다. 또한 다른 학교에서 오신 여러 교수님들로부터 제 연구가 앞으로 진행되면 좋을 방향에 대해 조언을 들은 것이 매우 값진 경험이었습니다. 특히 이력서 데이터를 마이닝하는 단계에서 이직할 때의 감정을 고려하면 좀 더 좋을 것 같다는 평가위원이신 홍성용 교수님의 조언이 매우 인상 깊었습니다.

제 발표 이외에도 데이터 베이스 섹션에서 인상 깊은 논문이 몇가지 있었습니다. 그 중에서도 제가 구인공고 추천을 연구해서 인지. 카이스트 학생이 발표한 나이 대 별로 구직자가 선호한 직종과 실제로 취업한 직종이 얼마나 일치하는지 특성을 분석한 연구가 흥미로웠습니다. 이를 바탕으로 나이대 별 특성을 반영한 구인공고 추천 알고리즘을 개발한다고 하니 후에 있을 결과도 매우 궁금했습니다. 또한 ‘의료 빅데이터를 위한 생체 신호 저장소 구축에 관한 연구’에 대한 발표를 들으며 최근에 외부 교수님께서 진행하신 의료 데이터를 통해 암을 찾는 연구 세미나와 연결되어 매우 관심이 갔습니다.

마지막으로 제가 연구하는데 항상 도움을 주시는 김상욱 교수님과 홍지원 선배, 그리고 연구원 분들께도 감사드립니다.

 

[이영남]

제가 발표한 포스터 섹션에는 29편의 포스터가 발표되었습니다. 넓은 홀에서 진행되었지만, 많은 사람들이 찾아와 연구와 관련된 이야기를 주고 받았습니다.

특히 황원석 선배가 연구한 '무관심 아이템'에 대해서 많은 관심을 보였습니다.

제가 직접 연구한 것은 아니지만, 저의 설명을 듣고 오신 분들이 무관심 아이템을 이용한 방법의 필요성과 효과에 대해 공감하는 모습을 보니 매우 뿌듯하고 신이 났었습니다.



그리고 제가 발표한 포스터 섹션에서 '트위터 트렌드에 관한 중요 의견 저장 시스템' 논문이 가장 흥미로웠습니다.

트위터에서 트렌드가 되는 트윗을 실시간으로 트렌드 별로 저장하는 연구로, 거대한 정보가 실시간으로 쏟아지는 환경에서 키워드에 맞는 데이터를 분리해 저장한다는 것이 놀라웠습니다.

연구실에서 트위터 관련해서 연구를 진행하고 있는데, 정보 수집할 때 해당 논문을 참고하면 좋을 것 같다고 생각했습니다.



끝으로 연구 방향, 포스터 발표 등 여러 조언과 도움을 주신 김상욱 교수님께 감사드립니다.

그리고 연구를 진행하는 동안 옆에서 많은 가르침을 주신 황원석 선배께도 감사드립니다.

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