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<청취 후기>
[P2-62] Stabilizing Semi-Supervised Domain Adaptation Regression via Unified Variance Control and Feaature Whitening
본 포스터는 Semi-Supervised 상황에서의 Domain Adaptation Regression을 다루는 연구로 도메인 간 분산 불안정과 표준화 편차를 동시에 완화하는 방법을 제안한다. 핵심은 Domain-specific Whitening Transform을 적용한 분산식과 일관성 정규화를 결합해 Souce-Target 간 특성 분포 차이를 안정적으로 줄이는 것이다. 표준화 전략을 학습 기반으로 제어하는 회귀 기반 Domain Adaptation이라는 관점이 새로웠고, 라벨이 적은 타깃에서도 견고함을 보인 점이 인상적이었다.


[P2 - 45] Golden Noise를 통한 Diffusion Model 기반 Conditional Generation 개선
본 포스터는 Diffusion Model 기반 Conditional Generation의 품질을 개선하기 위한 연구로, 특히 Golden Noise 개념을 활용한 Diffuion Model을 다룬다. 핵심은 기존의 노이즈가 갖는 불안정성을 분석하고, 이를 Golden Noise로 치환하거나 Inversion 과정에서 새로운 노이즈 제어를 추가함으로써 더 정밀한 이미지 생성을 가능하게 한다는 점이다. 이미지 생성에서 노이즈 설계 자체를 연구의 축으로 삼은 접근이 신선했고, Diffusion 기반 생성 모델이 갖는 한계를 노이즈 레벨에서 풀어간 방식이 인상 깊었다.

<학회 후기>
이번 학회 일정은 물류 워크샵과 데이터마이닝 학회에 참여하면서 다양한 연구자들과 교류할 수 있는 뜻깊은 시간이었다.
물류 워크샵에서는 다른 학교 연구실 사람들과 만나 서로 다른 연구 주제를 공유하며 이야기를 나눌 수 있었는데 각자 전혀 다른 분야를 연구하고 있음에도 불구하고 서로의 연구가 교차되는 지점에서 도움을 줄 수 있고 새로운 협력 방향으로 나아갈 수 있다는 점을 깨닫게 되었다.
또한 데이터마이닝 학회는 연구실에 들어온 뒤 처음 참석한 학회라서 더욱 의미가 깊었다. 여러 연구 발표를 들으며 다양한 도메인 지식과 데이터가 존재한다는 사실을 새삼 느꼈고, 이를 기반으로 내가 진행하고 있는 연구에도 적용할 수 있는 아이디어들을 떠올릴 수 있었다. 특히, 새로운 데이터와 기법을 기존 연구와 연결해보는 과정에서 연구의 확장 가능성을 발견할 수 있었던 점이 인상적이었다.
이러한 경험을 통해 연구 분야를 넘어선 교류와 배움의 가치가 크다는 것을 다시금 느낄 수 있었고, 앞으로도 학회에서 얻은 통찰을 적극적으로 연구에 접목하고 싶다.