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<학회 후기>
유저 유사도를 이용한 추천시스템의 평점 예측 모델 성능향상에 관한 연구
상품 평점을 예측하기 위한 주제로 사용자들의 리뷰 데이터를 학습데이터로 이용했다. 리뷰의 수가 적은 유저에 대한 한계가 있어 추가로 데이터 증강을 이용하여 진행했다. 데이터 증강 방법으로는 기존 유저들을 통해 새로운 유저를 생성해 유사한 유저들의 리뷰데이터를 병합했다. 해당 연구를 진행할때 리뷰 데이터들 속에 체험판 리뷰와 같은 광고성 리뷰 데이터가 존재할텐데 이 부분에 대해서 어떤 전처리 방식을 사용할건지가 분석에 영향을 끼칠 것 같다. 추가로 만약 리뷰 데이터를 제거하고 진항하게 된다면 데이터 부족의 문제가 존재할텐데 이에 대한 추가 실험도 진행하면 좋은 연구가 될 것같다.

<발표 후기>
장애인 재활운동을 위한 인공지능 서비스 플랫폼 및 기반기술
산업공학회에서 재활원 과제에 대해서 전반적인 소개와 기반기술에 대해 첫 학회 발표를 했다. 실내상지운동기기에 대한 재활운동 서비스에 대해 간략히 설명 후 웨어러블 디바이스를 이용한 사용자 센서데이터로 심박수를 수집하고 데이터베이스를 구축에 대한 기술을 소개했다. 추가로 수집된 심박수 데이터를 이용해 dtw메소드를 사용한 군집화분석에 대한 해석도 진행했다.
전반적인 프로젝트 설명이 포함되어 있다보니 질문으로 해당 발표와 프로젝트의 구분이 명확하지 않아 생기는 질문들이 많이 들어왔던 것 같았다. 나중에 비슷한 구조의 발표를 하게 된다면 더 명확하게 구분해줘야겠다는 생각이 들었던 발표였다.
추가로 dtw에 대해서 사람마다 다른 운동 패던을 가지는데 어떻게 시점 맞추는 게 가능한지에 대한 질문이 들어왔다. 명확하게 답을 드리진 못했지만 이 질문을 통해 dtw로 유사도를 파악하는게 맞는 방법인지에 대한 의문이 들었다. 사용자의 심박수 패턴이 항상 일치하지 않는데 timestep도 다른 해당 데이터들끼리 비교를 할 때 dtw만으로 이러한 특징들을 잘 반영할 수 있을지에 대한 고민을 해봐야될 것 같다.