[학회 후기]
ICEIC2023은 싱가포르에서 개최되었는데, 석사 학위 기간 중 처음으로 경험하는 해외 학회였다. 장소는 샹그릴라 싱가포르 호텔이었고, 총 3일 간의 학회 본 일정에 참석하였다. ICEIC는 전자, 정보, 통신과 관련한 분야의 논문을 발표하는 국제 학술 대회인데, 한국전자공학회에서 주최하는 학회임에도 불구하고 국내 교수님, 연구원 분들 뿐만 아니라 해외 교수님들도 상당히 참여하셔서 특히, 국제 학회에 참석한다는 느낌이 물씬 들었다. 전자 회로, 통신, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 논문 발표 및 키노트 세션이 있었고 몇몇 발표에서는 큰 인상을 받았다. 나는 특히 싱가포르 국립 대학의 Jerald Yoo 교수님의 웨어러플 헬스 케어 분야에 관련한 발표를 인상 깊게 들었는데, 뇌전증의 판단을 위한 신경 신호 처리 및 패턴 인식을 머신 러닝 관점에서 해결하고, 신호 감지를 할 수 있는 하드웨어 구조를 on-chip device 상으로 구현하여 최종적으로 신체에 장착할 수 있다는 점에서 향후 AI가 의료분야에 어떻게 활용될 수 있는지 실감했다. 한편, 나는 학회에 참석한 해외 대학원 재학생 분들과 교류할 수 있는 시간도 있었는데, 그 과정에서 해외 대학원 생활 이야기와 고충, 연구 분야와 미래 비전에 관련한 이야기를 들을 수 있어서 흥미로웠다. 빠르게 지나간 3박 4일간의 일정이었으나, 나에게는 여러모로 대단히 뜻깊은 학회였음이 분명했다. 추후 기회가 된다면 다른 국가에서 열리는 더 큰 학회에도 참석해보고 싶다는 생각을 하게 되었다.
[발표 후기]
나의 발표 논문 제목은 “Multi-view stereo with recurrent neural networks for spatio-temporal consistent depth maps” 였다. 3차원 공간 정보(깊이) 추정 분야에서는 stereo matching 기반의 깊이 추정 방식 및 딥러닝 모데 기반 최적화 연구가 많이 진행 되었었는데, 이때 동영상 깊이 추정의 일관성이 challenge 중 하나로 남아있다. 시공간적 일관성 향상을 달성하기 위해 다양한 방법들이 제안되었고, 나는 이 중 순환 신경망을 활용하는 것을 제안했다. 성능 향상 뿐만 아니라, 모델 구동 및 학습 과정을 end to end 구조로 구현했다는 점에서 기여가 있었다. 한편, 나는 학회 이튿날 오후 세션 발표였다. 아무래도 이번 발표는 이전과 달리 준비 과정에서 걱정이 많았다. 그 이유는 우선 국제 학회이다보니 기본적으로 영어발표라는 점, 대면 발표이므로 스크립트의 도움 없이 발표해야만 한다는 점 때문이었다. 이러한 이유로, 나는 발표 전날까지 청중이 쉽게 이해할 수 있도록 핵심 소재를 간추렸고, 이를 논리적으로 설명하고자 시간을 쪼개어 연습을 거듭했다. 이러한 철저한 준비 과정 덕분에 무사히 발표와 질의 응답을 마칠 수 있었다고 생각한다. 한편, 학회 발표에서 나온 질문은 아래와 같다.
(질문) 모델 학습이 모든 학습 프레임에 걸쳐 진행되는데, 이 과정에서 학습 프레임들이 장면 종류 별로 차이가 있을 것 같다. 장면 특성의 차이가 있을 경우, 따라 깊이 일관성 정보를 추정하기에 어려움이 있을 수 있는데 이를 고려한 것인지 궁금하다.
(답변) 우선 질문과 같이 현재는 장면 종류 상관 없이 모든 학습 프레임을 순서에 걸쳐 모델에 입력하고, 일관성 정보를 전파하는 것으로 설계 되었다. 실제 깊이 정보의 일관성이 동일 특성 장면 내에 전파되므로 학습 중 장면 특성이 변화할 경우 일관성 정보 학습에 노이즈로 작용할 가능성이 있다. 추후 동일 장면 내에서 일관성 정보를 전파하는 방식의 구조 개선이 이루어져야 할 것으로 보인다.
마지막으로, 나는 이번 ICEIC2023 학회 발표를 통해 영어 발표에 대한 자신감을 얻을 수 있었고, 추후 더 큰 학회에 논문을 투고하여 발표할 수 있는 기회를 얻고 싶어졌다.