2024 추계 데이터마이닝학회(KDMS2024)-고예진
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<발표 후기>
11월 15일 (금)
세션 : 포스터 세션 #1
제목 : 말하는 영상에서 입모양 동기화를 위한 초기 이미지 최적화
이번 학회에서는 포스터 발표를 통해 제가 진행한 연구를 소개하는 기회를 가졌습니다. 포스터 발표였지만, 학회에서의 첫 발표였기에 제게는 매우 뜻깊은 경험이었습니다. 약 1시간 동안 진행된 발표에서는 연구 내용을 직접 설명하며 다양한 의견을 주고받을 수 있어 큰 배움의 시간이 되었습니다.
또한, 다양한 분야의 연구를 접할 수 있었던 점이 가장 인상 깊었습니다. 그중에서도 "차트 패턴 인식 CNN과 시계열 신경망 기반의 동적 자산 배분을 위한 이단계 포트폴리오 최적화 모형"이라는 포스터가 기억에 남습니다. 일반적인 시계열 분석에 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 차트 이미지의 시각적 패턴을 학습시키는 방식이 인상에 남았습니다.
한양대학교 송재욱 교수님의 "공포-탐욕 지수 기반 투자 정보 서비스" 발표도 매우 흥미로웠습니다. 종가, 거래량, 뉴스 텍스트, 기업 가치 정보를 기반으로 공포-탐욕 지수를 도출하는 과정을 세세히 설명해 주셨으며, 발표 중간중간 재미있는 삽화를 활용하여 내용을 쉽게 전달해 주셨습니다. 발표가 지루하지 않도록 구성한 방식도 매우 인상적이었으며, 저 역시 발표 방식에 대해 고민해 보는 계기가 되었습니다.
이번 학회는 연구를 공유하고 배우는 자리를 넘어, 새로운 시각과 아이디어를 얻을 수 있었던 귀중한 시간이었습니다!
11월 15일 (금)
세션 : 포스터 세션 #1
제목 : 말하는 영상에서 입모양 동기화를 위한 초기 이미지 최적화
이번 학회에서는 포스터 발표를 통해 제가 진행한 연구를 소개하는 기회를 가졌습니다. 포스터 발표였지만, 학회에서의 첫 발표였기에 제게는 매우 뜻깊은 경험이었습니다. 약 1시간 동안 진행된 발표에서는 연구 내용을 직접 설명하며 다양한 의견을 주고받을 수 있어 큰 배움의 시간이 되었습니다.
또한, 다양한 분야의 연구를 접할 수 있었던 점이 가장 인상 깊었습니다. 그중에서도 "차트 패턴 인식 CNN과 시계열 신경망 기반의 동적 자산 배분을 위한 이단계 포트폴리오 최적화 모형"이라는 포스터가 기억에 남습니다. 일반적인 시계열 분석에 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 차트 이미지의 시각적 패턴을 학습시키는 방식이 인상에 남았습니다.
한양대학교 송재욱 교수님의 "공포-탐욕 지수 기반 투자 정보 서비스" 발표도 매우 흥미로웠습니다. 종가, 거래량, 뉴스 텍스트, 기업 가치 정보를 기반으로 공포-탐욕 지수를 도출하는 과정을 세세히 설명해 주셨으며, 발표 중간중간 재미있는 삽화를 활용하여 내용을 쉽게 전달해 주셨습니다. 발표가 지루하지 않도록 구성한 방식도 매우 인상적이었으며, 저 역시 발표 방식에 대해 고민해 보는 계기가 되었습니다.
이번 학회는 연구를 공유하고 배우는 자리를 넘어, 새로운 시각과 아이디어를 얻을 수 있었던 귀중한 시간이었습니다!
첨부파일
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P1-30.pdf (1.5M)
DATE : 2024-12-06 16:22:23
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