참석 후기 IEEE BigComp 2020 (김태호)

IEEE BigComp 2020이 부산 벡스코에서 열렸습니다. 이번 BigComp에서는 빅데이터와 슈퍼컴퓨팅에 관련된 다양한 연구 주제가 발표되었습니다. 저는 이 중 “Graph-Theoretic One Class Collaborative Filtering Using Signed Random Walk Restart”를 발표하였습니다. 구두 발표는 질문 포함 총 15분으로 진행되었습니다. 그러나 중국팀이 모두 불참하고 비디오도 따로 제출하지 않아 시간이 많이 남은 관계로 많은 질문을 받았습니다. 학회에 참석한 다른 교수님들께서는 기술적인 내용보다 추천 시스템 전반에 대한 내용이 질문의 주를 이루었습니다. 기억에 남는 질문은 다음과 같습니다.

1) 산업계에서 어떤 식으로 응용될 수 있는가

2) 아이템 feature를 사용하는 시도는 안하였는가

3) 테스트할 때 온라인 테스트로 하는가

이외의 기술적인 내용은 발표가 끝난 뒤 학생들이 우리말로 물어봤습니다.

첫 영어발표라 많이 긴장되었지만, 리허설에서 교수님과 선배들이 좋은 피드백을 많이 주셔서 별 문제없이 잘 마무리 지을 수 있었습니다. 참석하여 발표를 할 수 있어서 제게는 여러 모로 뜻 깊은 시간이었습니다. 논문 작성부터 발표 준비까지 지도해주신 김상욱 교수님께 감사드리고, 함께 연구한 연창 선배에게도 감사 인사를 드립니다.

METU에서의 미팅은 크게 두 파트로 진행되었는데, 첫 번째는 김상욱 교수님께서 METU의 교수님들과 대학원생들을 대상으로, 우리 연구실에서 진행한 추천 연구 내용들을 소개해주셨습니다. 두 번째는 Pinar 교수님과 Ismail 교수님의 연구실 소속 학생들의 연구 내용을 공유하고 관련한 discussion을 진행하였습니다. 한 박사 과정의 연구 내용을 소개하자면, 위치 기반 추천을 위해 사용자들 간의 ‘친구’ 관계와 사용자들이 특정 ‘위치’에서 수행한 ‘활동’을 모두 하나의 네트워크로 모델링한 뒤, 해당 네트워크를 랜덤 워크 기반 기술을 이용하여 분석하였습니다. 더 나아가, ‘위치 별 전문가’ 개념을 추가로 활용하여 더 정확한 추천이 가능하도록 하였습니다. 향후에는, 최근 각광을 받고 있는 그래프 임베딩 기술을 활용할 수 있도록 확장할 계획이라고 하였습니다.