2024 INFORMS Annual Meeting

📅 October 20–23, 2024 / Seattle, Washington, USA 

저희 연구실은 지난 10월, 미국 시애틀에서 개최된 INFORMS Annual Meeting 2024에 다녀왔습니다. INFORMS는 산업공학, 운영연구, 데이터 과학 분야에서 세계적으로 권위 있는 학회로, 다양한 국가의 연구자들과 함께 최신 연구 동향을 공유하고 네트워킹할 수 있는 뜻깊은 자리였습니다. 

이번 학회에서는 저희 연구실의 구성원 김용민, 신범교, 양유준, 오영제, 이호연 연구원이 각각의 주제로 발표를 진행했습니다.
각자의 연구 주제를 바탕으로 다양한 세션에서 발표를 진행하며, 해외 연구자들과의 질의응답과 토론도 활발히 이루어졌습니다.

10월 21일(월)에는 저희 윤현수 교수님께서 세션 좌장(Session Chair) 으로서 학술 프로그램의 진행을 맡으셨습니다. 발표자와 청중 간의 활발한 소통을 이끌며, 세션의 전문성과 몰입도를 한층 끌어올리는 역할을 하셨습니다. 

📅 학회 발표 및 세션 일정

[10/ 20] 시애틀 도착

시애틀에 도착한 후, 학회가 열리는 워싱턴 스테이트 컨벤션 센터(Washington State Convention Center)를 중심으로 일정을 소화했습니다. 시차 적응도 할 겸 도심을 산책하며 컨디션을 조절했고, 첫날부터 알찬 세션들과 발표 일정으로 바쁜 나날을 보냈습니다. 

[10/ 21] 발표

학회 둘 째 날인 10월 21일(월) 아침에는, 저희 윤현수 교수님께서 좌장(Session Chair) 으로 참여하신 세션에서, 연구실 소속 연구원 이호연, 김용민, 오영제 세 분이 연이어 발표를 진행하였습니다. 세션은 오전 8시 30분부터 시작되어, 도메인 일반화 및 예측 진단을 주제로 진행되었습니다. 발표자들은 복잡한 산업 환경에서의 고장 진단, 수명 예측 등 실용적 문제에 대한 연구 성과를 공유하며, 청중들로부터 활발한 질의응답과 긍정적인 피드백을 받았습니다. 

• Speaker: 이호연 (Hoyeon Lee)
  🔹 Topic: A Multi-Source Domain Generalization Method for Intelligent Fault Diagnosis Based on Domain Meta-Information
  🔸 Time: 08:00 AM
  다수의 산업 환경에서 발생하는 도메인 불일치를 메타 정보 기반으로 해결하고자 하는 접근으로, 도메인 일반화(DG)의 이론적 기반과 실용성을 함께 강조한 발표였습니다.
  
  

• Speaker: 김용민 (Yongmin Kim)
  🔹 Topic: Balanced Cross-Domain Fault Diagnosis Method in Rotating Machinery with Imbalanced Data
  🔸 Time: 08:30 AM
  불균형 데이터를 다루는 회전체 고장 진단 문제를 중심으로, 밸런싱 기법과 크로스도메인 일반화 전략을 결합한 접근을 소개하며, 산업현장 적용 가능성을 부각했습니다.
  
  

• Speaker: 오영제 (Youngje Oh)
  🔹 Topic: Leveraging Domain Generalization for Improved Estimation of Remaining Useful Life
  🔸 Time: 09:00 AM
  고장 시점을 예측하는 Remaining Useful Life(RUL) 문제에 도메인 일반화 기법을 적용하여 예측의 정확도와 신뢰도를 높인 연구로, 실제 유지보수 시스템에의 확장성을 강조했습니다.

[10/ 22] 발표

학회 둘 째 날인 10월 22일(화)에도 저희 연구실의 연구원 두 분이 각자의 연구 주제로 발표를 이어갔습니다. 이른 아침 세션부터 저녁 세션까지 다양한 시간대에 걸쳐, 도메인 일반화부터 의료 AI 기반의 자동 측정 모델까지 폭넓은 주제가 다뤄졌습니다. 

• Speaker: 양유준 (Yujun Yang)

🔹 Topic: Unsupervised Multi-Source Domain Adaptation in Cross-Machine Scenario with Mixed Heterogeneity

🔸 Time: 08:00 AM

다양한 산업용 기계 간 도메인 불일치 문제를 다루는 연구로, 비지도 학습 기반의 다중소스 도메인 적응 기법을 제안하였습니다. 특히, 기계 간 데이터 이질성이 복합적으로 존재하는 현실적 환경을 고려해, 실제 적용 가능성에 높은 관심을 받았습니다.

• Speaker: 신범교 (Beomgyo Shin)

🔹 Topic: SAM-Driven Explainable and Uncertainty-Aware Automatic Measurement Model in Echocardiography

🔸 Time: 05:00 PM

의료 AI 분야에서도 주목받은 발표로, 심장 초음파 영상에서 SAM(Segment Anything Model) 기반의 설명 가능성과 불확실성 인식 기능을 결합한 자동 측정 모델을 제안했습니다. 복잡한 의료 영상에서의 정밀한 측정과 해석 가능성을 함께 확보하려는 시도에 많은 청중들의 관심이 집중되었습니다. 

📊 학회 부스에서의 홍보 활동 

이번 학회 기간 동안, 저희 연구실은 학회 전시장 내 부스에서도 연구 주제와 결과를 소개하는 홍보 활동을 진행했습니다. 특히 윤현수 교수님께서 직접 부스를 운영하시며, 세계 각국의 연구자 및 산업 관계자들과 소통하며 협력 가능성을 모색하셨습니다.