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[참석 후기 - 이연창] ICDE 2019

게시자: 배홍균, 2019. 4. 24. 오전 2:25

IEEE International Conference on Data Engineering(이하 ICDE)는 올해로 35번째로 열리는 데이터베이스 및 데이터마이닝 분야의 탑티어 학술대회입니다. 올해는 중국 마카오에서 4월 8일부터 11일까지 4일 동안 개최되었습니다.

저는 1편의 논문을 발표하기 위해 참석하였습니다. 논문의 제목은 “No, That’s Not My Feedback: TV Show Recommendation Using Watchable Interval”으로, watchable interval이라는 새로운 개념을 활용하는 TV show 추천 프레임워크를 제안한 논문입니다. 논문의 주요 공헌은 기존 연구들이 사용자들의 선호도를 추론하기 위해 활용한 사용자의 피드백들 중 해당 사용자의 피드백이라고 보기 어려운 부분들을 watchable interval을 통해 바로잡은 것입니다.  



제 논문이 배정된 Recommendation and Clustering 세션에서는 총 1시간 20분 동안 5편의 full paper가 발표되었습니다. 구두 발표의 경우 발표 16분, Q&A 2분으로 타이트하게 진행되었습니다. 생각했던 것보다 더 많은 사람들이 참석하고 앞선 발표들에서 활발하게 질의 응답이 오가는 모습을 보며 기다리다 보니 많이 긴장되었습니다. 다행히 학회 참석 전에 연구실 내부적으로 리허설을 진행하고 다양한 피드백을 받은 덕분에, 큰 문제 없이 제한된 시간 내에 발표를 마칠 수 있었습니다. 이번 ICDE에서는 구두 발표자들 또한 포스터 발표까지 함께 진행해야 했습니다. 같은 날 배정된 포스터 세션 동안에는 약 1시간 30분 동안 자유롭게 다양한 참석자들과 교류할 수 있었습니다.

구두/포스터 발표를 무사히 마친 이후부터는 다른 관심 있는 세션들에 참석하여 다양한 논문들의 발표를 들을 수 있었습니다. 특히 “Walking with Perception: Efficient Random Walk Sampling via Common Neighbor Awareness”이라는 논문에서는 저희 연구실에서도 자주 활용하는 그래프 분석 기술인 random walk 방법에 대해 다루어 관심을 갖고 들었습니다. 해당 논문은 random walk를 좀 더 효율적으로 수행하기 위해, common neighbor를 고려하여 각 링크를 walk할 확률을 서로 다르게 주는 방안을 제안하였습니다. 좀 더 구체적으로는, degree가 많거나 현재 노드와 common neighbors가 적을 수록 더 높은 weight을 주는 전략을 소개하였습니다. 이러한 전략을 기반으로 하는 random walk는 예측 정확도의 손실 없이 convergence 속도를 개선할 수 있음을 다양한 실험을 통해 검증하였습니다.

관심 있는 세션들의 발표를 듣는 시간 외에는 홍콩과 마카오를 여행하였습니다. 특히, 학회가 열린 The Parisian Macao 호텔은 생긴 지 오래 되지 않아 깨끗하고 호텔 내부에 다양한 식당 및 즐길거리가 있어서, 학회 발표들이 마무리된 이후 시간에 여유롭게 호캉스를 즐기며 휴식을 취할 수 있었습니다.

끝으로 논문 작성부터 발표 자료의 스크립트 단까지 꼼꼼하게 피드백을 주시고, 탑티어 학술대회에 참석하여 좋은 경험을 할 수 있도록 도움 주신 김상욱 교수님께 감사드리고, 논문이 억셉되기까지 여러 번의 논문 작성 및 리비전에 많은 도움을 주신 한경식 교수님께도 감사드립니다. 또한, 이 연구의 아이디어, 실험, 논문 작성 전반적으로 많은 공헌을 하고, 졸업 후 회사에서도 최선을 다해준 경재에게 깊은 감사를 전하고 싶습니다.

 

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