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<학회 후기>
5월 21일, 양재 aT센터에서 열린 DATA Conference와 춘계 데이터마이닝학회를 하루에 모두 다녀왔습니다.

DATA Conference(오전): 여러 기업이 자사 데이터를 이용해 AI 서비스를 만든 실제 사례를 보여 주었습니다. “AI를 어떻게 제품에 넣을까?”라는 궁금증을 바로 풀 수 있었습니다.

데이터마이닝학회(오후): 연구자들이 논문에서 나온 아이디어를 실제 현장에 적용한 이야기를 들려주었습니다. 같은 기술이라도 연구와 현장이 어떻게 다르게 보는지 비교할 수 있어 유익했습니다. 책이나 논문만으로는 알기 힘든 경험담을 들을 수 있었던 것이 가장 큰 수확이었습니다. 산업체 발표 덕분에 연구 성과가 실제 문제 해결로 이어지는 과정을 구체적으로 볼 수 있었고, 학술 세션에서는 새로운 알고리즘 아이디어를 얻을 수 있었습니다.

<청취 후기>
 DATA Conference Keynote – ‘규칙에서 학습으로: 이상치 탐지의 새 흐름’
이상치를 찾는 방법이 어떻게 바뀌어 왔는지 차례로 설명해주셨습니다.
사람이 직접 만든 규칙 → 2) 데이터 분포를 보는 통계 → 3) 머신러닝 모델 → 4) 딥러닝(재구성 모델).
실제 서버 로그 예시를 각 방법으로 돌려가며 결과를 비교해 보여 준 덕분에, 왜 최근에는 딥러닝 방식을 많이 쓰는지 쉽게 이해할 수 있었습니다.

 춘계 데이터마이닝학회

1. ‘Digital Transformation of Pathology’ – 고현정 교수(서울아산병원)
병리학 슬라이드를 디지털 이미지로 바꾼 뒤, AI로 분석·보관·공유하는 과정을 소개했습니다. 특히 Segment Anything 모델을 활용해 병변을 반자동으로 찾아내고, GAN으로 촬영 조건 차이를 보정하는 사례가 눈길을 끌었습니다. 교수님은 “최종 진단은 여전히 사람이 하지만, AI 덕분에 판독 속도가 빨라지고 오류율이 줄었다”라고 강조했습니다. 의료 데이터는 민감하고 규제가 많아 도입이 느릴 것이라 생각했는데, 실제 현장에서는 이미 작게나마 변화를 시작했다는 점이 인상 깊었습니다.

2. ‘AI 시대, 개발자의 길을 찾다!’ – 배영근 대표(비아이매트릭스)
대표님은 사내 보안을 지키면서도 대규모 언어모델을 쓸 수 있는 프라이빗 LLM 구축 사례를 공유했습니다. 시연에서는 판매·재고 데이터를 불러온 뒤, 자연어 요청만으로 표를 재구성하고 요약 리포트를 만드는 모습을 보여줬습니다. 고차원 전략 수립까지는 아직 어렵지만, “반복적인 데이터 취합·시각화 작업을 줄여 줌으로써 분석가가 더 중요한 문제에 집중하도록 돕는다”라는 메시지가 설득력 있었습니다.

3. ‘Generating Haptic & Motion Content from Audiovisual Data’ – 최승문 교수(POSTECH)
화면과 소리를 입력으로 받아 진동·모션 신호를 만들어 내는 연구입니다. 교수님은 4D 영화, VR 스포츠 중계, 재활 훈련 로봇까지 응용 사례를 폭넓게 제시했습니다. 평가가 ‘사용자 체감’에 크게 의존한다는 점에서, 결과를 시각화하기 위해 마우스 위에 모래를 뿌려 진동 패턴을 눈으로 보여주는 아이디어가 참신했습니다. 감각을 다루는 연구는 효과를 증명하기 어렵다는 점을 깨닫는 자리이기도 했습니다.