[학회 후기]
NeurIPS에 발표자로 참석하였다. 본 학회는 2025년 12월 2일부터 7일까지 미국 샌디에고에서 개최되었으며, 인공 지능 분야의 최신 연구 동향을 직접 확인할 수 있는 의미 있는 행사였다. 특히 모델 optimization 연구 방향에 집중하여 다양한 세션에 참여하였다.
NeurIPS 학회 특성상 vision을 단독으로 사용하여 제안한 논문들은 매우 적었고, llm을 기반으로 연구가 활발히 논의되었다. 더불어 VLM 기반 세션을 통해 register token 전략 등 모델의 근본적인 방향을 다루는 최신 동향을 파악할 수 있었고, 실제 연구자들과 토론하며 향후 개선 아이디어를 구체화할 수 있었다. 글로벌 기업 부스 탐방을 통해 산업적 적용 가능성 역시 확인하였다. 이번 NeurIPS 참석은 모델 optimization 및 theory 연구에 대한 시야를 확장하고, 차기 연구 계획을 구체화하는 데 큰 도움이 되었다.
[발표 후기]
이번 학회에서 발표한 연구 제목은 “QSCA: Quantization with Self-Compensating Auxiliary for Monocular Depth Estimation” 이다. 본 연구는 단안 영상 기반 거리 추정 모델에 특화된 quantization 프레임워크를 제안하였다. 블록 단위의 양자화 오차를 자동으로 보상하는 ‘Self-Compensating Auxiliary’ 모듈을 고안했다. 이 모듈은 모델의 각 블록별 양자화 민감도를 분석하고, 민감도가 높은 블록에만 선택적으로 보정 기능을 적용함으로써 성능 저하를 최소화하면서 연산 효율을 극대화하는데 초점을 맞추었다.
포스터 발표 과정에서는 다양한 기술적 질문이 제기되었다. Quantization 적용의 일반화, 제안하는 모듈의 overhead, low-bit에서의 quantization 적용, 제안하는 모듈의 구조 등 다양한 기술적 질문을 받았다. 이러한 질문을 통해 추가적인 성능 개선 방향에 대한 피드백도 다수 수집할 수 있었다.
이번 발표 경험을 통해 국제 학회에서의 연구 교류 역량을 강화하였으며, 향후 더 높은 수준의 연구 성과를 목표로 글로벌 연구자들과 지속적인 교류 및 발전을 이어가고자 한다. 다음 학회에서는 더 완성도 높은 결과로 발표할 수 있도록 연구를 심화할 계획이다.