[학회 후기]
ICEIC 2025에 발표자로 참석하였다. 이번 학회는 2025년 1월 19일부터 22일까지 일본 오사카의 Osaka International House에서 개최되었다. 학회는 4일간 진행되었으며, 다양한 세션을 통해 최신 연구 동향과 기술들을 접할 수 있는 기회가 되었다.
특히 “AI in Image and Signal Processing” 세션에서 발표된 Survey on Deep Learning-Based Video Outpainting Models 발표가 흥미로웠다. 해당 발표에서는 최근 딥러닝 기반 video outpainting 기술들의 전반적인 흐름과 연구 동향을 소개했으며, 시간적 연속성을 고려한 외삽 기술이 어떻게 발전하고 있는지를 다루었다. 특히 본인의 차기 연구 주제인 공간 확장(spatial outpainting) 측면에서도 영상 외삽(video outpainting)을 참고할 수 있다는 점에서 인상 깊었고, 공간-시간적 표현을 동시에 고려하는 연구 방향에 대해 많은 영감을 받을 수 있었다.
ICEIC 2025는 연구 역량을 확장하고 다양한 관점을 배울 수 있었던 뜻깊은 자리였으며, 앞으로의 연구에 많은 자극과 영감을 주었다. 다음 학회도 기대된다.
[발표 후기]
내가 발표한 논문 제목은 “3D Gaussian SLAM with DoG Mapping”이었다. 이 논문에서는 SLAM 시스템에서 3D Gaussian Splatting 기법을 활용하여 장면을 재구성하고, 여기에 Difference of Gaussian(DoG) 기반의 고주파 정보 강조 기법을 적용하여 매핑 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 기존의 Gaussian 기반 표현 방식이 저주파 중심이라는 한계를 가지는 점을 보완하고자, DoG 필터를 통해 더 뚜렷한 디테일을 복원하고, 정밀한 구조 추정을 가능하게 했다.
해당 주제는 사전 지식이 많이 요구되는 분야이기 때문에, 제한된 발표 시간 내에 핵심 개념과 기여점을 효과적으로 전달하기 위해 발표 자료 구성에 많은 고민을 기울였다. 특히 청중이 기술적 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 시각적 요소를 적극 활용하고, 배경 지식부터 기법의 원리 및 실험 결과까지 논리적인 흐름으로 연결되도록 구성하였다. 발표 전까지 수차례 연습하며 질의응답에 대비한 점도 큰 도움이 되었다. 이러한 준비 덕분에 발표와 질문 응답을 성공적으로 마칠 수 있었다. ICEIC 2025를 통해 영어 발표에 대한 자신감을 얻었고, 앞으로 더 큰 규모의 국제 학회에도 적극적으로 도전하고자 한다.