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6/1(목) B sessions 4차 산업혁명/산업인공지능 (5) 세션
<시계열 군집을 위한 시계열 분해 표현학습>

시계열 데이터에 특화된 feature representation 방법이 필요한데, 기존의 연구들은 시계열 데이터의 다양한 패턴을 반영하지 못한다는 한계점이 존재했다. 본 발표에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 temporal feature representation learning 기법을 제안했다. 이를 통해 시계열 데이터의 군집 성능을 개선할 수 있다. neighborhood mutual information방법을 사용해 상호 정보를 통해 그래프 전역 및 지역적 특성을 반영하고자 했다. 실험적으로는 feature representation 성능을 평가했다. 비교 모델들은 distance기반 feature기반의 방법들과 AE기반의 deep learning방법을 비교하였고, 좋은 성능을 낸 것을 확인했다. 시계열적인 특성을 전역 및 지역적으로 반영하기 위해 상호 의존 정보를 사용하고자 한 것이 기억에 남는다.

6/1(목) C sessions 생산/물류 (2) 세션
<지속 가능한 친환경 말단 배송 최적운용 및 효과평가>

기존의 물류체계는 교통 정체와 대기오염이 발생하는 문제가 존재한다. 기존 배송 최적운용을 위해 AS_IS방안과 TO-BE방안이 존재한다. 이 두가지 방안에 모두 적용할 수 있는 차량경로 수리 최적화 모델 및 GA기반 휴리스틱 모델을 제안하는 발표였다. 이로인해 서비스를 하면서 발생하는 경제적 총 비용이 최소화 될 수 있다. 본 발표에서 이러한 최적운용을 위해 ‘차량 이동에 관련한 제약식’, ‘배터리 용량 관련 제약식’ 등 많은 제약식을 설정하였다. 발표를 들으면서 많은 수식을 이해하기엔 어려움이 있었지만 지금 연구실에서 진행하고 있는 최적화 프로젝트에서 제약식을 어떻게 설정해야할까 고민할 수 있는 시간이 되었다.

<발표 후기>
이번 발표는 이번 학기 초에 시작하게 된 스마트 안전화 프로젝트와 관련하여 발표를 진행하였다. 생각보다 짧은 기간으로 그만큼 더 빠르게 스피드를 내어 발표를 준비하게 되었다. 꾸준히 연구해 오던 이미지 분석이 아닌 시계열 분석이라는 점이 어렵기도 하면서 재미있었다. 이 연구를 공부하고 또한 발표 준비를 하면서 몰랐던 부분들을 새롭게 알게 되고, 기존에 알고 있던 내용들을 복습할 수 있었다. 이번 발표는 조금 아쉬운 부분도 있었다. 연구에 대해 실험 결과를 더 많이 도출하고 싶었는데, 그러지 못해서 아쉬움이 조금 남는 것 같다. 그래도 발표하는 자세를 한 번 더 배우게 되는 경험이었다. 발표 하고 다른 사람들의 발표를 들으면서 어떻게 해야 사람들에게 이해가 될 수 있는지, 어떠한 발표 흐름을 가지고 가야 하는지 한 번 더 배울 수 있었다. 다음 발표에서는 이번 학회에서 배운 것들을 가지고 더 성장하여 진정성 있고 발표를 즐길 수 있는 사람에 가까워지도록 노력하여 성장하는 사람이 될 것이라고 생각한다.