CIKM 2024 참석 후기 (손지원, 김민정, 서동혁)

[손지원]

ACM CIKM 2024를 참가하기 위해 서동혁, 김민정 연구원과 함께 1주일 간 미국 Boise를 방문하였습니다. 직항이 없는 관계로 시애틀을 경유하며 비행 시간이 매우 길었지만, 다행히 모두 무사히 잘 도착하였습니다. CIKM은 추천시스템, 그래프임베딩, 머신러닝 등 우리 연구실의 연구 주제와 밀접한 분야의 연구들을 발표하는 학회이고 최근 대두되고 있는 LLM이나 federated learning 관련 발표들이 있었습니다.

제가 발표한 논문은 Empowering Traffic Speed Prediction with Auxiliary Feature-Aided Dependency Learning이라는 제목의 교통 속도 예측 분야 논문이고 poster 발표를 하였습니다. 함께 참석한 동혁 선배와 발표는 잘 마쳤고, 감사하게도 많은 사람들이 연구에 관심을 가져주었습니다.

학회가 열린 Boise는 미국 서부임에도 굉장히 깨끗하고 치안이 좋은 조용한 도시였습니다. 덕분에 밤에도 부담없이 다닐 수 있었고, 매일 숙소에서 학회장을 오가는 길이 즐거웠던 기억이 납니다. 1주일 간 매일 평화로운 거리를 걸어다니는 동안 동네가 제법 익숙해지고 정이 들었습니다. 맛있는 것들도 먹고 잘 쉬며 확실하게 힐링하고 왔습니다.

끝으로 좋은 학회 참석하여 즐거운 시간을 보낼 수 있도록 지도해주신 교수님과 함께 오래 고생한 동혁 선배, 그리고 동료 연구원분들께 감사드립니다.

[김민정]

저는 ACM CIKM 2024에 accept된 논문을 발표하기 위해 서동혁, 손지원 선배와 함께 2024년 10월 21일부터 10월 25일까지 미국 Idaho 주 Boise 에서 진행된 학회에 참석하였습니다.

이번에 발표한 논문은 ‘PolarDSN: An Inductive Approach to Learning the Evolution of Network Polarization in Dynamic Signed Networks’로, 기존 dynamic signed network embedding 방법들이 네트워크 전반의 분극에 기여하는 커뮤니티 경계 개념을 고려하지 않고 귀납적 능력이 부족하다는 문제를 지적하며 이를 해결할 수 있는 PolarDSN이라는 임베딩 방법을 제안합니다. 구체적으로, 노드 임베딩 생성 시 구조적 동질성과 시간적 전이성 관계를 포착하여 귀납적 능력을 강화하고, 엣지 임베딩 생성 시 두 노드의 커뮤니티 구조를 반영하여 네트워크 분극화를 모델링하는 방법입니다.

이번 발표는 발표 12분, 질의응답 3분 동안 진행되었습니다. 발표에서 아쉬웠던 점은 영어 발음과 억양에서 부족함이 있었던 점, 질문에 대해 답을 하지 못한 점이었습니다. 이후에 다시 학회에 참석하게 된다면, 주어진 발표 내용뿐만 아니라 예상 질문에 대한 철저한 준비도 함께 해야겠다고 생각하였습니다.

발표를 마친 후에는 학회에서 제공하는 다양한 프로그램들을 통해 최신 연구 동향을 접할 수 있었습니다. 특히, 진행 중인 연구에 대한 인사이트를 얻기 위해 time-series data와 recommender systems 세션을 관심있게 보았습니다. 또한, 세션 간 쉬는 시간과 뱅큇에서는 다양한 소속의 연구원들과 교류할 수 있었습니다.

나머지 시간에는 틈틈이 학회장 근처를 산책하였습니다. 특히 바로 인근에 위치한 주청사를 방문해 내부를 구경하고 건물 앞에서 사진 촬영도 하였습니다.

끝으로, 좋은 학회에 참여하여 다양한 경험들을 할 수 있도록 기회와 도움을 주시고, 연구의 전체 진행 과정에서 세심하게 지도해주신 김상욱 교수님께 깊이 감사드립니다. 또한, 부족한 저와 함께 두 번째 연구를 진행하며 세심한 코멘트로 지도해 주신 이연창 교수님께도 깊은 감사를 드립니다. 그리고 연구하는 과정에서 옆에서 응원해 주신 연구원분들께도 진심으로 감사의 마음을 전합니다.

[서동혁]

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