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<발표 후기>
5월 30일 (목)
세션 : C3. 경영공학 및 공공서비스 데이터마이닝
제목 : 야외 CCTV 객체탐지의 성능 최적화 및 예측 신뢰성 향상을 위한 모델 업데이트 전략

이번 데이터마이닝 학회는 서울 양재 엘타워에서 진행되었다. 이번 데이터마이닝 학회는 이전 산업공학회에서 발표한 주제에서 좀 더 추가 진행한 부분에 초점을 맞추어 진행하였다. 연구를 요약하자면 야외 환경에서 수집된 날 것의 데이터들을 사용하여 객체 탐지를 진행하고자 할 때 모델이 추론한 데이터에 Out-of-Distribution Detection(OOD) 개념과 Out-of-Model Scope(OMS) 개념을 모두 적용해야 한다고 주장한다. 두 가지 개념을 적용하게 되면 객체 단위로 보았을 때 ID/IMS, ID/OMS, OOD/IMS, OOD/OMS 이렇게 네 가지의 카테고리로 나누어지게 된다. 이 중에서 ID/IMS 카테고리를 증가시키는 것이 목적이며, 따라서 모든 데이터를 다시 학습할 필요 없이 최소한의 정보를 가지고 모델 fine-tuning을 진행하기 위해 이미 잘 맞춘 객체인 ID/IMS에 해당하는 부분에 마스킹 처리를 한 후 나머지에 대해서 모델 fine-tuning을 진행하였을 때 전 과 후의 결과를 비교해 보고자 하였다. 실험 결과 ID/OMS 카테고리가 3프로 정도 감소하였고, ID/IMS 카테고리가 8프로 정도 증가함을 알 수 있었다. 본 연구는 깨끗한 데이터셋으로 훈련되어 있는 모델에 최소한의 추가 정보만을 사용한 fine-tuning을 통해 모델 성능 향상을 보였지만 OOD와 OMS 카테고리를 판단할 때 단일 모델 보다는 다중 모델로 판단해서 좀 더 강건한 카테고리를 만들어야 한다는 생각이 들었고, 카테고리의 판단 기준도 어떻게 설정하면 좋을 지에 대한 연구를 향후 연구로 남겨두게 되었다. 개인적으로 이번 발표는 이제까지 학회에서 발표했던 발표장의 규모와는 사뭇 다른 거대한 발표장 분위기에 압도되어 발표 하기 전과 발표를 와중에도 정말 많이 긴장되었지만 다행히 좋은 결과를 받을 수 있었고, 이제는 좀 발표에 대한 스킬을 어떻게 가져가야 할 지 배울 수 있었던 뜻깊은 학회였다.


<청취 후기>
5월 30일 (목)
세션 : A1. 이미지/영상 데이터마이닝
제목 : 포즈 인식 디퓨전 모델을 통한 가상 의상 착용 (박태남, 고려대학교)

해당 발표는 생성형 모델 중에서 디퓨전 모델을 활용하여 이미지 기반의 가상 의상 착용을 목표로 한 연구이다. 기존 방법론들은 인간의 신체 구조를 반영하지 못하여 일부가 잘리는 경우가 발생하거나 또는 옷의 길이와 색감이 달라지는 문제점이 발생하였다. 따라 디퓨전 모델을 적용할 때에 인간의 포즈에 대한 컨디션을 추가로 제공함으로써 이를 해결하고자 하였다. 실제 의류 데이터를 이용한다면 어떤 결과가 나올까 궁금하기도 하고, 디퓨전 모델을 다양한 측면에서 활용할 수 있다는 점을 느끼며 또한, Virtual Try On 분야를 흥미롭게 접해볼 수 있었던 발표였다.