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<학회 후기>
2025년 4월 22일, 킨텍스에서 개최된 한국물류과학기술학회에 참석하였다. 본 학회는 물류 기술의 산업 적용 사례를 직접 확인할 수 있는 Korea MAT(국제물류산업대전)과, 다양한 물류 관련 AI 기술 및 연구 성과가 공유된 한국물류과학기술학회로 함께 진행되었다. Korea MAT 전시회에서는 현재 산업 현장에서 AI 기술이 어떻게 적용되고 있는지 실감할 수 있는 기회였다. 또한 중국 기업들의 참여도 활발하여, 글로벌 물류 산업의 기술 경쟁 상황을 이해하는 데 도움이 되었다. 이번 학회는 이론 중심의 연구를 넘어, 산업 적용 가능성과 현장 데이터 기반의 기술 검증이 얼마나 중요한지를 다시금 느끼게 해준 소중한 경험이었다. 참여 기회를 주신 지도교수님께 깊이 감사드린다.

<발표 후기>
이번 발표는 야외 물류 현장에서 저조도 상황을 가정하여 사후 혹은 실시간 모니터링에서 이용될 수 있는 잠재 확산 모델을 활용한 비지도학습 기반 저조도 향상에 대해 발표를 진행하였다. 저조도 향상 연구에는 크기 지도학습과 비지도 학습 기반이 존재하며 현존하는 방법론에서 두 방법론 모두 높은 데이터 요구사항이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여 gradient loss와 total variation loss에 기반한 structure aware loss를 설계하여 저자원 데이터 환경에서도 조도 복원 성능을 확보하였음을 강조하였다. 질문 사항에서는 Retinex 이론을 활용한 당위성에 대한 질문이 있었는데, 밝기/구조 정보에 대한 분리를 통해 아티팩트 최소화가 가능했다는 점을 답변하였으나, 추후 retinex이론이 아닌 밝기 정보를 극대화하는 새로운 방법론들에 대해서도 고민해봐야 겠다는 생각을 하게 되었다. 또한 복원된 이미지에 대한 성능 평가에서 단순 이미지 품질에 대한 평가 뿐만 아니라 보정된 밝기에 대한 평가 또한 있으면 어떨까 라는 조언이 있었는데 그 부분 또한 반영하여 향후 보완 사항으로 활용하고자 한다. 학회 당일날 발표 시간까지 기다려준 동료 연구원들에게도 감사드리며, 좋은 연구를 할 수 있게 아낌없이 지원해주신 교수님께 깊이 감사드린다. 

<청취 후기>
본 발표는 공동물류센터에서 다양한 택배사들의 송장을 인식하고, 그 안의 정보를 자동 추출하는 시스템에 대한 연구였다. YOLO를 기반으로 한 송장 영역 검출, EasyOCR 기반의 텍스트 인식, 주소 DB를 활용한 후처리 기법, 그리고 LayoutLM과 같은 멀티모달 모델을 적용하여 구조화되지 않은 송장 양식에서도 정확한 정보 추출이 가능하도록 설계된 점이 인상적이었다. 전체적으로는 실제 물류 환경을 잘 반영한 현실적인 연구였으며, 향후 AI 기반 문서 인식 기술 개발에도 많은 시사점을 제공해주는 발표였다.