KDBC 참석 후기 (정동호, 류진수)

[정동호] 2023년 11월 4일부터 5일까지 부산에서 개최된 KDBC 2023에 참석하여, accept된 논문을 발표하고 양일 간 다른 연구자들의 연구도 살펴보고 왔습니다. 이번 학회는 모두 오프라인으로 진행되었고, 발표와 질의응답을 오프라인으로 할 수 있어 보다 뜻깊은 자리였던 것 같습니다. 저는 ‘긍정적인 관계와 부정적인 관계를 모두 활용하는 GCN 기반의 협업 필터링 추천 방법들의 정확도 분석’이라는 제목의 논문을 발표했습니다. 유저-아이템 간에는 긍정적인 관계 뿐 아니라, 부정적인 관계도 존재할 수 있고, 이를 이용해서 정확도를 올린 협업 필터링 연구들이 기존에 있습니다. 그러나 이러한 두 관계를 signed GCN으로 포착해서 추천하는 방법의 가능성에 대해서는 거의 알려진 바가 없기에, 그 가능성을 확인해보는 논문입니다. 본 논문을 발표한 ‘추천’세션에 참석한 분들께서 발표를 재미있게 들어주셨고, 질문 및 피드백을 받을 수 있어서 감사한 시간이었습니다. 그리고 첫날 저녁에 뱅큇이 진행되어 참여한 연구자분들과 식사자리를 함께 하며 교류활동을 할 수 있었습니다. 같은 연구실, 또는 같은 학교 연구원들과의 교류를 넘어 외부의 연구자분들과 담소를 나누는 것이 처음이였는데, 앞으로도 좋은 연구를 많이 해서 다양한 학회에서 많은 연구자분들과 교류하면 재미있겠다는 생각을 했습니다. 연구를 꼼꼼하게 지도해주시고, 교류의 기회도 주신 김상욱 교수님과, 논문 작성 및 발표 자료 작성에 있어 많은 도움을 주신 김태리 선배님께 감사의 말씀을 올립니다.

[류진수] 2023년 11월 2일~3일에 웨스틴 조선 부산과 부경대학교에서 열린 한국정보과학회 KDBC 2023에 참석하여 논문 발표와 다양한 데이터베이스 관련 분야의 연구와 트렌드에 대해 알 수 있었습니다. 제가 발표한 논문의 제목은 “방향 그래프 임베딩을 위한 싱글벡터 방법과 더블벡터 방법의 비교 평가”라는 제목의 논문으로, 기존의 노드당 하나의 벡터로 임베딩을 진행하는 싱글백터 임베딩 방법과 방향그래프의 방향성을 고려한 그래프 임베딩 방법인 더블백터 임베딩 방법의 비교를 6가지 데이터셋과 3가지의 머신러닝 테스크를 통해 광범위한 실험을 진행하여 비교 결과를 보여주는 논문입니다. 학회에서 진행한 행사들 가운데 “언어모델 증강과 데이터베이스”라는 주제의 초청강연을 통해 최근 많이 각광받고 있는 언어모델의 트렌드와 한계점, 그리고 데이터베이스를 이용한 언어모델을 통해 기존 언어 모델의 한계점을 극복하고 응용할 수 있는 방법들에 대해 배울 수 있어서 신기하고 뜻깊은 시간이었습니다. 이러한 기회와 논문을 잘 마무리 할 수 있도록 지도해주신 김상욱 교수님과 Masoud 박사님께 감사의 말씀드립니다.