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<학회 후기>
첫 해외 학회이며, 처음으로 영어권의 나라로 간 값진 경험이었다. 현재 졸업을 앞둔 시점에 추가적인 시야를 넓히는 목적으로 학회를 들어도 좋겠지만, 마무리 되어가는 내 연구 분야를 어떤 방법으로 scope를 더 넓힐 수 있을까와 국제적인 학회에서는 해당 분야의 연구 동향은 어떤지 확인하고자 하는 목적으로 학회에 임했다. 비디오 이상탐지를 주제로 졸업논문으로 작성중이며 아직 연구가 더 필요하기 때문에 이를 주제로 다루는 발표를 찾고 싶었으며, 제안 방법론인 Knowledge Distillation, semi-supervised learning, anomaly detection 총 3개의 키워드 위주로 학회 발표들을 찾아 들었다. 생각보다 비디오 이상탐지 분야를 다루는 발표 주제는 없었지만, semi-supervised learning에 대한 발표들은 간간히 있었다. 산업 공학에 좀 더 초점이 맞춰진 학회인지라 원하는 주제에 딱 맞는 발표는 없었지만 엄청 다양한 주제들 속에서 영어 발표를 들으며 내가 원하는 주제인지 아닌지 쏙쏙 파악하는 재미(?)를 즐기며 발표를 들었던 것 같다.

<청취 후기>
10/20
Track: Data Mining
MT-RAM: Multi Task-Recurrent Attention Model for Partially Observable Image Anomaly Classification and Localization
이상탐지에 대한 주제를 찾다가 듣게된 발표였다. 내가 원하는 주제가 생각보다 많이 없어 이상탐지라는 주제로 좀 더 범위를 넓혀가다가 해당 발표를 듣게됐다.
제조 산업에서의 데이터 품질의 이상탐지를 하는 것이 목표이며, 이미지와 동영상을 동시에 사용 가능한 데이터를 활용하여 연구를 진행했다. 해당 발표에서는 픽생 단위의 이미지에서 이상을 처음으로 분류 후 이를 제안 샘플링 기법을 통해 점점 이상의 위치를 찾아나가 비디오에서도 적용을 할 수 있게끔 모델이 구성되어 있다.
본 발표에서는 제안한 샘플링 과정에서 강화학습을 통해 샘플링을 검수해나가 적절한 위치에서 localization을 할 수 있게 구성하는데 처음 발표를 들었을때 이 부분이 왜 갑자기 나오는지 의아했지만 지를 통해 메모리를 많이 차지하면서 학습이 되는 비디오의 활용에서 중요한 샘플을 위주로 최대한 빠르게 이상 부분을 탐지할 수 있는데에 기여한 부분으로써 활용한 것이라고 생각이 들었다. 아이디어는 좋았지만 이런 부분에 대한 강화학습의 설계가 까다로웠을것이라는 생각이 들었다.

10/21
Track: Poster
Knowledge Distillation-based Incremental Learning with Integration of Transformer and Its Applications in Online Process Monitoring
해당 연구는 Knowledge Distillation 에 대한 내용을 보기 위해 찾아갔던 포스터이다. 내가 생각했던 모델 기법에 대한 knowledge distillation 주제라기 보다는 점진적 학습을 위한 경량화 측면에서의 지식 증류 연구였다.