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<학회 후기>
2025 2/10~2/12에 용평리조트에서 열린 2025 컴퓨터시스템 소사이어티 동계학술대회에 참석하였다. AI를 중점으로 하는 학회는 아니었고, 컴퓨터 사이언스에서 AI를 어떻게 활용하는 연구가 진행되는지 확인하는 기회가 되었다. 학회가 끝난 후 용평 리조트 스키장에서 다른 연구원들과 스키를 타면서 친목을 도모할 수 있는 기회가 되었다. 

<청취후기>
2/10
제목: Unexplored Faces of Robustness and Out-of-Distribution:Covariate Shifts in Environment and Sensor Domains
Eunsu Baek, Keondo Park, Jiyoon Kim, Hyung-Sin Kim, Seoul National University
본 포스터 발표는실제 카메라에서의 환경 및 센서 요인에 의한 분포 변화, 즉 OOD(out-of-distribution) 탐지와 모델 강건성을 평가하기 위해 새로운 데이터셋인 ImageNet-ES를 제안한다. 전통적인 이미지 신뢰성 기존 OOD 평가 방법은 이미지의 변형에 중점을 두는 반면, 해당 연구는 이미지 캡처 과정에서 발생하는 카메라 센서 파라미터의 변화를 포함한 분포 변화를 다룬다. 기존 OOD 탐지 방법이 ImageNet-ES에서의 공변량 이동(C-OOD)을 처리하는 데 제한적이라는 것을 실험을 통해 검증하였고, 환경 및 센서 관련 변형을 학습함으로써 모델 강인성을 향상시켰다. 해당 제안 방법론은 또한 경량화된 모델에서도 기존 OOD를 적용한 파라미터가 큰 무거운 모델들과 비교하였을 때는 준수한 성능을 보인다는 것을 입증하였다. 모델의 학습을 통한 강건성 확보가 아닌 센서 파라미터의 튜닝을 통해 공변량 이동 문제를 해결하는 것이 흥미로웠고, 연구자로서 현실 세계 문제 해결에 있어서 방법론을 AI에만 국한하여 생각하지 말고, 다각적으로 탐색해야겠다고 생각했다.