[2020겨울] 3개월 RCV 연구실 학부연구참여를 마무리 하며

안녕하세요 저는 2020.01.02 ~ 2020.03.31 간 RCV 연구실에서 학부 연구 참여를 한 이진수 입니다. 3개월간 학부연구참여를 하며 있었던 일들과 느낀점들을 이 글에 적고자 합니다.

첫 한달간 연구실 활동에 필요한 최소한의 지식을 쌓기 위해 기본을 공부했습니다.
딥러닝, 선형대수학, 파이썬입니다.
인공지능에 대해 아무것도 알지 못했었던 저는 연구실에서 만들어준 커리큘럼을 따라 공부를 하며 기본을 익혔습니다. 19년 12월 기말고사를 끝으로 한달 정도 공부를 하지 않다가 다시 공부를 시작하려니 조금 힘들었습니다. 시험기간에도 공부를 딱히 열심히 하지 않았었는데, 아주 오랜만에 긴시간 집중하며 공부를 했던것 같습니다.

그렇게 공부한 딥러닝을 통해 직접 점수 예측 딥러닝 모델을 만들어보고, 강수량 데이터를 통해 배추값을 예측하는 모델, DACON에서 진행한 반도체 박막 두께를 예측하는 모델도 만들어 보았습니다. 3개월 후의 지금 되돌아보니 조잡한 모델이였던것 같습니다. 그만큼 딥러닝 모델을 어떻게 구성하면 좋을지 알게되었다고 생각합니다.

이렇게 진행한 작은 프로젝트들과 공부를 한 내용들을 정리하여 발표하는 세미나를 주에 1~2번 가졌습니다. 세미나를 통해 1주간 공부한 내용들을 정리하며 부족한 부분을 찾을 수 있었고, 피드백을 받으며 복습을 할 수 있었습니다. 또 다음엔 어떻게 하면 좋을지에 대해서도 생각하게 되며 발전 할 수 있었습니다.

2/4 ~ 2/7 태어나 처음으로 학회에 참여하였습니다.
제주도에서 열린 IPIU라는 이름의 학회에 참여하여 연구실 선배님들의 논문 발표와 다른 연구실들에서의 발표를 보고, 들었습니다. 첫 학회 참석이였고, 아직 아는 것도 많지않아 학회에서의 발표들이 이해가 되지 않는 것들도 많았지만, 학회가 어떤것인지, 무엇을 배워갈 수 있는지, 어떤 자세로 참여하면 좋을지에 대해 알 수 있었습니다. 아는만큼 보인다. 학회에 가장 어울리는 말이라고 생각합니다.
돌이켜 생각해보니 학회를 끝으로 몸이 안좋아지고, 제 자신이 많이 나태해지고 해이해진것 같습니다. 처음 연구실에 들어올때 다짐했던 것 만큼 집중과 공부를 하지 못했습니다.

IPIU를 마치고 돌아온 다음에는 기계학습에 대해 공부를 했습니다. 이 기계학습의 최종 목표는 기계학습을 통한 이미지 분류 입니다. 어떠한 이미지(영상)가 주어졌을때, 이 이미지가 강아지인지, 비행기인지, 얼굴, 카메라, 자동차, 나무 등 어떠한 이미지인지 라벨링 할 수 있는 모델을 만드는것 입니다. 이를 해결할 방법론으로 후술할 BoW 를 사용 했으며, 이 기간동안 BoW를 위해 필요한 내용들을 공부 했습니다.

제가 학부 연구 참여를 하던 기간에 RCV랩실에서는 보행자 인식 과제를 진행중이였습니다. 카메라로 동영상을 찍으며 실시간으로 그 영상속에 사람이 있는지 없는지, 어디에 있는지, 얼마나 가까운지, 얼마나 가려졌는지 등의 정보를 공장의 무인 지게차에 전달 하는 장치를 만드는 과제였습니다. 이 과제의 사소한 부분을 도와주며 학부 연구를 참여하였습니다. 모델을 테스트 할 때 실시간으로 사람에 박스를 치는게 아주 신기했습니다.

3월 1일. 그렇게 보행자 인식 과제를 끝내며 7일간 RCV Winter School을 개최했습니다. 과제는 모두가 처음부터 끝까지 함께 하는게 아니라, 영역을 나눠 각자가의 맡은바를 수행하며 합쳐지도록 진행되었었는데요, 그렇기 때문에 한 사람은 다른사람의 파트를 정확히 알지 못했습니다. 이를 서로에게 공유하며 가르쳐주는 시간이였습니다. 그리고 이를 통해 RCV의 연구 진행방향을 익히는 시간이였습니다.

학부연구참여 중 랩실의 연구에 대해 궁금한게 많았지만 다들 너무 바빠보여 질문하기 힘들었고, 알려주기에도 시간이 많이 들었었습니다. 그래서 이 시간을 통해 해결 할 수 있었습니다.
랩실의 선배들이 직접 논문을 찾아보고, 모델을 만들고, 설계하며(교수님의 도움이 있었을테지만 그럼에도) 과제를 진행한게 참 멋있게 느껴졌습니다. 선배라고 해도 같은 학교에 다니는 저와 같거나 한학년 정도 높은 같은 학생들임에도 이러한 과제를 진행했다는게 멋지고 존경스러웠습니다. 저에게 윈터스쿨은 IPIU학회와 더불어 가장 뜻 깊은 시간이였습니다.

Winter School이 끝나고 나서는 기계학습을 계속 공부했습니다. 그리고 3월 11일부터 RCV BoW Competition이 진행되었습니다. Kaggle을 통해 위에서 언급한 BoW모델의 성능을 대결하는 것입니다.

약 3개월간 공부한 기계학습과 딥러닝을 통해 BoW 기반의 모델을 만드는 시간이였습니다. 모르고 알고싶은게 있으면 관련 논문을 찾아보라는 이야기를 학부 연구 참여중 많이 들었었는데, 사실 와닿지 않았었습니다.
그러나 이 대회를 통해 논문을 읽는것이 관련된 정보를 가장 정확하고 확실하게 아는 방법이라는 것을 깨달을 수 있었습니다. 연구실에서 영어공부를 하려고 하는 선배들이 몇 있었는데, 영어공부의 중요성과 필요성을 느꼈습니다. 논문은 모두 영어로 되어있기 때문입니다.

마치며..
3개월간 학부 연구 참여를 하며 있었고 느꼈던 일을 시간에 따라 써보았습니다. 연구실 생활은 생각보다 많은 에너지가 필요합니다. 체력이 나쁘진 않은 편이라고 생각했는데, 연구실을 다니며 자주 아팠던것 같습니다. 더 많이 공부하고 더 빠르게 처리 할 수 있던 일이 많았던것 같은데, 건강과 나태함, 게으름 때문에 그러지 못한게 후회됩니다. 뜻하는 바가 있어 연구실에 지원하게 될텐데, 끝까지 가셔서 이루시면 좋겠습니다.