ICML 2026 참관기

안녕하세요. 이번에 서울 코엑스에서 열린 ICML 2026에 좋은 기회로 다녀오게 되어 간단하게 학회 참관기를 작성해보려고 합니다. 첫 국제 학회 참석이었던 만큼 처음에는 학회가 어떻게 구성되어 있는지 어떤 식으로 돌아다녀야 하는지조차 잘 몰랐습니다. 그래서 이번 글은 학회를 다녀온 내용을 정리하는 동시에 나중에 또 기회가 된다면 학회에 참석하게 될 미래의 저를 위해(?) 학회가 어떻게 구성되어 있고, 어떻게 또 학회를 돌아다녔고 다음번에 어떻게 돌아다녀야 좀 더 잘 즐길수 있을지 느꼈던 점을 글로 작성해보겠습니다.

학회는 크게 Invited Talk, Oral Session, Poster Session을 중심으로 전체 일정이 반복해서 구성되어 있었습니다. 중간중간 쉬는 시간을 겸한 Tea Time도 있었고, 저녁에는 Reception이나 네트워킹 행사도 마련되어 있었습니다. 다만 전체 스케줄이 생각보다 굉장히 타이트하게 구성되어 있었습니다. 예를 들어 Oral Session이 완전히 끝나기도 전에 Poster Session이 시작되는 경우도 있어서, 관심 있는 발표와 포스터를 최대한 챙겨보려면 일정과 장소를 미리 확인하고 발 빠르게 움직여야 했습니다.

ORAL SESSION

Oral Session은 메인 주제를 기준으로 여러 카테고리로 나뉘고 각 주제마다 다른 발표장으로 구성되어있는 식으로 되어있습니다. 그리고 각 주제에 속해있는 4개의 Oral Paper가 같은 장소에서 순차적으로 발표되는 방식이었습니다. 처음에는 주제보다는 개별 논문을 기준으로 듣고 싶은 발표를 정해서 발표장을 옮겨 다니려고 했는데 막상 들어보니 발표장 간 거리가 꽤 있고 또 이동한다고 해도 원하는 논문 발표 시간에 정확히 맞춰 도착할 수 있을지도 애매했습니다. 그리고 중간에 이동하면 발표 흐름도 끊기기 때문에 그냥 한 주제를 정해서 한 발표장에서 4개 발표를 계속 듣는 식으로 oral session을 들었습니다.

그리고 실제 oral session 을 들을 때 사실 나의 영어 실력을 고려하면 현장에서 발표 내용을 디테일하게 이해하기는 어려울 것이라고 생각했습니다. 그래서 디테일한 내용은 핸드폰으로 논문을 함께 보면서 발표 슬라이드와 논문의 해당 부분을 매칭해 이해하려고 노력했던 것 같습니다. 논문 자체도 제 연구와 직접적으로 맞닿은 분야가 아닌 경우도 많아 이 방법도 발표 내용을 온전히 이해하는데 쉽지는 않았지만 지금 생각해보면 제 상황에서는 이 방식이 최선이었다고 생각이 듭니다. 그리고 이런 oral로 선정된 저자들이 PPT를 어떻게 구성하고 정보를 어떻게 전달하는지를 좀더 집중헀던 것 같고 저도 PPT나 글, 말로 정보를 전달하는 능력이 부족하다고 느끼고 있었기 때문에 발표자료 구성 방식 자체를 최대한 많이 배워가려고 했습니다. 특히 Motivation을 설명할 때 부제목을 질문 형태로 제시하는 경우가 많았고 그 질문에 대한 답을 그림이나 영상으로 직관적으로 이해할 수 있도록 보여주는 방식이 많았습니다. 물론 Oral Paper라고 해도 논문의 글이나 표를 그대로 캡처해서 비교적 단순하게 자료를 만든 발표도 몇몇 있었지만 대부분은 논문 제목과 PPT만 보더라도 전체적인 연구 흐름을 직관적으로 파악할 수 있었던 것 같습니다.

만약 다음 번에 다시 학회에 참석하게 된다면 Oral session은 진짜 관심있는 논문들 리스트업 한후에 해당 논문 만큼은 미리 깊게 읽고 이해하고 질문 내용을 영어로 잘 정리해간다면 이번 학회 때 보다 얻어갈 수 있는 부분이 더 많지 않을 까 생각이 듭니다.

POSTER SESSION

학회에서 메인이라고 생각하는 포스터 세션 같은 경우에는 전날 미리 키워드 위주로 어떤 논문을 볼지 대충 리스트업을 해갔습니다. 아무래도 ML 학회이다 보니 제가 관심 있는 mobile robot navigation이나 시뮬레이션 기반 평가를 메인으로 다루는 논문이 엄청 많지는 않았지만, 그래도 포스터 세션 하나당 평균 700편 정도 중에서 관련 키워드가 들어간 논문은 몇 편씩 있어서 그 포스터들을 타깃으로 돌아봤습니다. 물론 논문 수가 너무 많다 보니 제목이나 키워드만 보고 골라간 경우가 많아서, 막상 포스터를 봤을 때 생각했던 내용과 조금 달랐던 논문도 꽤 있었습니다.

그래도 그중에는 제 관심 분야와 잘 맞는 논문들도 충분히 있었고,미리 리스트업을 해간 덕분에 넓은 포스터장을 무작정 돌아다니기보다는 시간 안에 보고 싶은 논문을 비교적 효율적으로 볼 수 있었던 것 같습니다. 아쉬웠던 점은 제가 찾아간 포스터 중에 저자가 자리에 없는 경우가 생각보다 많았고 몇몇은 포스터 자체가 걸려 있지 않아서 못 본 경우도 있었습니다. 그리고 포스터 세션 같은 경우에는 저자와 1:1로 질문할 수 있는 기회기 때문에 최대한 질문을 많이 하려고 했으나 입이 떨어지지 않아 질문을 많이 못했다는 점이 좀 아쉬웠고 용기내 질문을 해도 제가 이해를 잘 못한 경우가 대부분이었습니다. 그래서 자연스롭게 한국인 저자들의 논문으로 발길이 많이 갔던 것 같습니다.

그리고 포스터 세션에서 재밌게 봤던 논문 한편 정도를 소개해드리고자 합니다.

위 논문인데 사실 최근 모빌리티 팀에서 이와 비슷한 주제로 제안서 작업을 한 적이 있어서, 가드레일이라는 키워드 때문에 관심을 가지고 보게 된 논문입니다. 마침 저자분들도 국내 연구자분들이어서 논문을 읽으면서 이것저것 질문도 드리고 현재 제가 진행하고 있는 연구에 어떻게 적용할 수 있을지 고민하면서 봤던거 같습니다.

논문을 한 줄로 요약하면 로봇 작업 정책 자체에 작업 수행과 안전 판단을 모두 맡기는게 아니라 현재 장면 이미지와 로봇이 수행하려는 후보 행동을 별도의 안전 모델이 실행 전에 검사하도록 분리하자는 연구입니다. 그리고 위험을 판단하는데 있어서는 단순히 현재 장면이 위험한지를 판단하는 것이 아니라 같은 장면에서도 로봇이 어떤 행동을 하느냐에 따라 위험 여부가 달라질 수 있다는 점을 반영했다라는 게 저자의 핵심 컨트리뷰션인 거 같고 이를 위해 위험 요소와 행동의 조합을 다양하게 바꾸는 데이터 가공 파이프라인을 구축하고, MLLM이 행동의 위험 여부뿐만 아니라 위험 유형과 구체적인 위험 요소까지 판단하도록 학습했다고 합니다. 뭔가 내 연구에 이걸 적용한다면 내비게이션 정책이 출력한 이동 명령이나 경로를 바로 실행하지 않고 별도의 가드레일 모델이 사전에 검토한 뒤, 위험한 경우 정지, 감속, 학습때 보지 못했던 후진과 같은 행동으로 피드백하는 그런 구조로 확장해 볼 수 있지 않을까 싶습니다.

그리고 포스터 세션을 돌면서 제 관심 분야인 내비게이션 관련 논문은 대부분 다 돌아본 것 같은데 공통적으로 대부분 LLM을 다양한 방식으로 활용하는 구조로 설계되어 있었던 것 같습니다. 뭔가 리즈닝 관점에서 LLM을 활용한다던지 위처럼 별도의 모듈로써 피드백 관점에서 쓴다던지, 혹은 다양한 방식으로 학습에 필요한 시나리오와 데이터를 생성하는 데 활용하는 등 적용 방식도 다양햿습니다. 제가 둘러본 내비게이션 관련 논문들이 거의 하나같이 LLM과 연결되어 있었던 것을 보면 최근에는 LLM을 믿고 로봇의 고수준 추론, 계획, 피드백, 데이터 생성 등을 담당하는 핵심 모듈로 활용하는 방향이 하나의 큰 연구 트렌드가 되고 있는 것 같습니다.

느낀점

첫 학회였던 만큼 기대를 많이 하고 갔는데 기대한 만큼 즐겁게 다녀올 수 있었고 좋은 경험이었다고 생각합니다. 모든 내용을 깊게 이해한 것은 아니지만 최근 연구 트렌드나 다양한 아이디어들을 직접 보고 들으면서 머릿속에 남길 만한 정보는 충분히 많이 가져올 수 있었습니다. 학회 기간 동안 엄청 많이 걸어 다녀서 꽤 피곤하기도 했지만, 그만큼 최대한 많은 발표와 포스터를 보고 정보를 얻어가려고 했던 것 같습니다.

조금 아쉬웠던 점은 국제 학술대회인 만큼 포스터 세션도 조금 더 격식 있게 준비된 자리일 것이라고 생각했는데 손글씨로 포스터를 만들어 오거나 A4 용지로 포스터 만들어와서 붙여놓은 경우도 있었고, AI로 포스터 대충 만들거나 혹은 ICLR로 학회이름을 표기하는 등, 그리고 저자가 자리에 없거나 포스터 자체가 없는 경우도 생각보다 있었습니다. 또 Oral Session에서도 일부 발표자가 아예 노쇼 해버리는 경우가 있어 살짝 이런 부분에 대해서는 아쉬움도 있었습니다. 물론 각자 사정은 있었겠지만 학회에 대한 기대가 컸던 만큼 이런 부분들이 조금 더 눈에 들어왔던 것 같습니다. 그래도 전반적으로는 다양한 연구를 직접 볼 수 있었고 특히 어렴풋이 들어보거나 아예 들어보지 못했던 키워드들을 중심으로 이런 연구도 있구나 라는 것을 꽤나 많이 느낄 수 있었습니다. 학회 전반으로 많이 보였던 키워드를 한번 검색하고 찾아보면서 좁았던 시야를 조금이나마 넓힐 수 있었던 기회가 되지 않았나 싶습니다. 이런 좋은 학회에 참석할 수 있는 기회를 주셔서 감사합니다.