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<발표 후기>
8월 24일 (월)
세션: 포스터 세션 #2
제목: Uncertainty-aware Adaptive Diffusion for Weather Image Restoration

<발표 후기>
하계 데이터마이닝 학회에서 Uncertainty-aware Adaptive Diffusion for Weather Image Restoration를 주제로 포스터 발표를 진행하였다. 본 연구는 기상 열화가 영역별로 다르게 나타남에도 기존 diffusion 복원 방법이 동일한 연산을 적용하는 한계를 다루었다. 이를 해결하기 위해 서로 다른 복원 trajectory 간 disagreement를 불확실성으로 활용하여 영역별 난이도를 추정하고, 어려운 영역에 선택적으로 추가 refinement를 수행하는 방법을 제안하였다. 다양한 backbone과 데이터셋에서 정량적, 정성적 성능 향상을 확인하였으며 향후 추가 백본 및 데이터셋에서 실험이 필요하다고 생각하였다.

<청취 후기>
[P1-30]
본 연구는 확산 모델 기반 시간 데이터 예측에서 기존 방법이 forward process의 시간 상관을 EMA 형태로만 모델링한다는 한계를 다루었다. 이를 개선하기 위해 State Space Model을 활용하여 여러 decay 속도와 진동 모드를 함께 표현할 수 있는 temporal kernel을 제안하였으며, 기존 Dynamical Diffusion을 특수한 경우로 포함하면서도 보다 복잡한 시간 상관 구조를 모델링하였다. 실험에서는 기존 단일 감쇠 방식 대비 예측 분포와 시간적 일관성 측면에서 효과를 확인하였다. 특히 diffusion의 forward process 자체에 시간 구조를 반영하고, 이를 state-space dynamics로 확장했다는 점이 인상적이었다.

<학회 후기>
이번 학회를 통해 다른 연구자들의 연구를 듣고 질문을 생각해 보는 과정에서 내 연구를 기존과는 다른 관점에서 다시 바라볼 수 있었다. 한 가지 연구에 집중하다 보면 익숙한 문제 설정이나 방법에 매몰되기 쉬운데 다양한 연구 주제와 접근 방식을 접하면서 현재 연구에서 부족한 부분과 보완할 점을 보다 객관적으로 생각해 볼 수 있었다. 또한 이러한 과정이 새로운 아이디어와 향후 연구 방향을 정리하는 데에도 도움이 되었다. 의미 있는 학회 참여의 기회를 마련해 주시고 지도해 주신 교수님께 감사드린다.