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<발표 후기>
6월 23일 (금)
세션 : SAS 논문경진대회-1 Manufacturing
제목 : Contextually-Separated Graph Neural Networks for Predicting and Interpreting the Effect of Tailgating on Traffic in Semiconductor Plant
오랜 기간 동안 생각해보고 연구해온 그래프 신경망 기반 이상탐지 주제로 발표를 진행하였다. 그런 만큼 더 설명을 명확하고 심플하게 설명하여 듣는 사람들의 연구주제에 조금만한 인사이트가 되었으면 하는 바램이 있었다. 발표는 문제없이 진행되었다고 생각했지만 몇가지 질문사항들을 들으며 내가 사용하는 워딩이 헷갈리게 만드는 말들이 있었다는 것을 깨달았다. 내가 전달하려는 의도를 제대로 전달하기 위해서는 좀 더 심플하게 자료를 구성해야 하고 욕심내어 사용하는 단어들은 오히려 해가 될 수 있기 때문에 앞으로의 발표에서는 이런 부분들을 보완해야겠다.

<학회 후기>
6월 24일 (토)
세션 : SAS 논문경진대회-4 Data Mining 1
제목 : Distance-Aware Uncertainty Temporal Convolutional Network for Multivariate Time-Series Open-Set Recognition
이번 발표는 딥러닝 모델에서 새로운 부류의 데이터를 분류 시 학습된 기존 데이터 분포로 잘못된 분류를 하고 있는 문제점에 대해서 지적한다. 실제 데이터 셋의 분포를 보면 data shift 현상이든 drift 현상으로 새로운 부류의 데이터들이 발생하곤 하는데 이에 대한 불확실성을 정량화하여 새로운 클래스로 분류해야 한다고 주장한다. 이를 위해 거리 기반의 불확실성 정량화 기법을 제안하여 unknown classes를 탐색할 수 있음을 보였다. 이 발표를 듣고 데이터 불확실성을 고려한 새로운 접근방식이라 참신하고 궁금증이 많이 생겼다. 이 또한 robust model에 대한 좋은 contribution이라 생각하여 연구해 보면 재밌을 것이라 본다. 하지만 unknown class 또한 가정에서 출발한 것이고 이를 구성하기 위한 시나리오 데이터셋 구성을 하는 것도 어려운 문제이기 때문에 쉽지 않을 것이라 생각된다. 기회가 된다면 연구해보고 싶고 발표자의 발표 방식이 쉽지 않은 주제이지만 심플하게 설명하여 전달하고자 하는 내용을 잘 전달한 것이 인상깊었다.