[2023 하반기 회고] Goodbye 2023, Welcome 2024 (feat. 2024년을 맞이하며)
개요
2023년 올 한해는 정말 다이나믹한 일들이 많았는데요, 하반기부터는 대학원생으로서의 chapter가 시작되었습니다. 하반기동안 어떤 것들을 하고, 어떤 점들을 느꼈는지를 진솔하게 정리해보았습니다.
상반기 회고는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.
https://newindow.tistory.com/327
[2023 상반기 회고] From Undergraduate To Graduate (feat. 대학원 입학을 맞이하며..)
2023년 상반기 회고 1월 : 논문 작성 방학 동안에는 딥러닝 생성모델인 DDPM을 주제로 논문을 작성하였다. 2월달에는 교환학생을 가고, 3월 정도에 투고를 계획하고 있었기에, 1월 내에 어느정도 실
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2023년 하반기 회고
9월 : 대학원생활 시작
학부 졸업 후, 본격적으로 포항 대학원 생활이 시작됐다. 대학원 생활은,
- 수강하는 과목의 수는 10학점으로 현저히 줄었지만, 어려움의 정도는 학부수준의 배였다. 수업을 따라가다보니 한학기가 지나가 있었다.
- 하루루틴에 규칙들이 생기기 시작하였다. 출근시간과 퇴근시간이 정해졌다.
- 소득이 생겼다. 나도 이제 세금을 낸다.
- 직장인에 가까워졌다. 책임이라는 단어를 실감하기 시작한다.
연구실 바닥에 발자국을 내딛는 횟수만큼, 사회 구성원으로서의 무게감이 막중했다. 언행에도 무게감이 실렸으며, 내가 내린 결정에 대한 논리적 사고의 유연성도 중요해져갔다. 더 나아가 과연 이 사회에 내가 어떤 것을 기여할 수 있을까를 집중적으로 고민하기 시작하였다.
이번 학기 수강한 과목은 다음과 같다.
| 과목명 (학점) | 구분 |
| 데이터과학을 위한 수학 (3) | 전공필수 |
| 통합리스크관리 (3) | 전공필수 |
| 동적계획법과 강화학습 응용 (3) | 전공필수 |
| 산업경영공학세미나 (1) | 전공필수 (조교과목) |
10학점 밖에 되지 않아 우습게 보았던 나 자신을 아직까지도 질책한다. 대학원 수업은 그리 만만치 않은 것이랴...
10월: NeurIPS Workshop Paper 억셉
학부 때 시작한 연구가 NeurIPS 2023, Workshop on Diffusion Models에 accept되었다. NeurIPS 본 학회에 reject되면서 받았던 review들을 잘 반영하기 위해 노력했고, 추가적으로 contribution도 확장하여 제출하였다. 결과적으로 감사하게 accept이 되었다.
NeurIPS 학회는 인공지능 분야에 있는 사람들에겐 꿈의 학회다. Impact Factor는 23에 육박하며, acceptance rate는 20%밖에 되지 않는, AI계의 탑티어 학회다. 비록 Workshop이지만, 학부생의 신분으로 작성한 논문이 accept되는 것은 상당히 드문 일이라고 하는데, 너무 좋은 경험을 하게 된 것 같아 너무 감사했다. 논문은 아래 링크에서 볼 수 있다.
https://arxiv.org/abs/2312.08843
Diffusion-C: Unveiling the Generative Challenges of Diffusion Models through Corrupted Data
In our contemporary academic inquiry, we present "Diffusion-C," a foundational methodology to analyze the generative restrictions of Diffusion Models, particularly those akin to GANs, DDPM, and DDIM. By employing input visual data that has been subjected t
arxiv.org
12월 : 미국 NeurIPS 학회 방문
12월 10일부터 12월 17일까지, 미국 뉴올리언스에서 열린 NeurIPS학회에 참여하였다. 올해는 13000명 정도가 왔다고 한다. 규모가 큰 학회인 것은 알고 있었으나, 생각 이상의 규모로 깜짝 놀랐다.
일주일동안 미국에 있으면서, 여러가지를 느꼈다.
- 자신감을 얻었다. 대학원에 와서는 적응해야 할 것도 많고, 새로운 도메인 분야에 와서 모르는 내용들만 계속 보았다. 뉴립스 학회에 오면서 그동안 공부했었던 내용들을 접할 수 있게 되어 좋았으며, 고향에 온 것과 같이 반가운 내용들을 많이 볼 수 있었다. 이 자신감은 꽤 오래갈 것 같다.
- 연구의 가치의 중요성을 배웠다. 포스터세션은 정해진 시간에 많은 양의 포스터를 훑어보게 된다. 그렇게 되니 자세한 방법론 보다는 이 연구가 어떤 것을 했고, 왜 했는지만 빠르게 파악하고 넘아가게 된다. 나도 그랬고, 나의 포스터를 보는 대부분의 사람들 또한 그랬다. 그러기에 현재 나의 연구의 가치를 짧은 시간에 사람들에게 어필하는 역량도 매우 중요함을 알게 되었다.
- 추진력도 얻었다. 학회 내에서 최대한 다양한 사람들과 많이 대화하기 위해 노력했고, 외국인들이었지만 영어로 먼저 다가갔다. 이를 통해 젊음의 패기를 느낀 것 같았다.
시차때문에 아직까지 고생하고 있지만, 미국에서의 일주일은 무엇과도 바꿀 수 없는 정말 소중한 경험이었다. 잊지못할 경험을 하게 해주신 인하대학교 이우기 지도교수님께 정말 감사하다.
12월 : 종강
한국으로 귀국하고, 포항으로 내려가 바로 기말고사를 치뤘다. 12월 21일에 데이터과학을 위한 수학 기말고사와 통합리스크관리 Term Project 제출로 대학원 첫학기를 종강을 맞이했다.
학점 결과는 너무 저조하였다. 하지만 첫학기이기도 하고, 처음부터 잘할 거라고는 예상하지 않았기 때문에 절망하지 않았다. 이번학기를 통해 감을 잡았으니, 다음학기부터는 좋은 성과를 내면 된다고 생각했다.
이번 학기 각 과목들을 들으면서 아래의 점들을 배웠다.
- 데이터과학을 위한 수학 : 복습의 중요성을 깨달았다. 내용이 어렵고 진도가 빠를 수록, 그날 배운 내용은 일주일 안으로 복습을 해야하는 것의 중요성을 배웠다. 중간고사 이전에는 복습을 안하다가 중간고사에서 깨진 이후로 복습을 열심히 하면서 나름 소소한 성과도 얻을 수 있었다.
- 통합리스크관리 : 이 과목을 통해서는 딱히 배운 점은 없었다. 그래서 성적이 저조했던 것인가..?
- 동적계획법과 강화학습 응용 : 항상 특정 과목을 수강하기 전에는, 이 과목을 들어본 주위 사람들에게 꼭 물어봐야 한다는 것을 깨달았다. 처음에는 단순 호기심으로 접근했다가 나랑 과목이 너무 안 맞았다. 물론 내가 열심히 안한 것도 있겠지만, 어느정도 나와 맞아야 동기부여가 되는 것은 확실했다.
느낀점 및 2024년 상반기 계획
사실 상반기에 비해, 하반기는 그렇게까지 다이나믹하지는 않았습니다. 다만 새로운 것들에 적응하는데 정신이 없었습니다. 새로운 환경에서부터 새로운 직책, 새로운 사람들과 새로운 연구 주제 등 알아가야 하는 것들이 정말 많았습니다. 학부 1학년 첫학기때도 적응하느라 고생을 좀 했던 기억이 있는데, 대학원 1학년 첫학기는 잘 적응했는지 의문이군요.
올해 하반기는 성취보다는 고민하면서 하루하루를 보냈던 것 같습니다. 제가 했던 고민은 크게 2가지였습니다.
- 전문연에 대한 고민
- 도메인 분야 내 나의 위치에 대한 고민
1. 전문연에 대한 고민
석사졸업 후, 전문연구요원제도로 병역을 대체할 계획입니다. 하지만 금융분야로 오게 되면서 영역이 확 줄게 되었습니다. (그렇다고 후회하지는 않습니다. 아직까진 금융 분야에 대해 더 알아가고 싶은 마음이 훨씬 더 큽니다.) 뽑는 인원도 몇 안되며 티오도 많지 않기 때문입니다.
제 나름대로의 전략은 역량을 키워 순수금융에서 벗어나 진출분야를 넓히는 것입니다. 순수 금융분야에 대한 공부 뿐 아니라, 데이터 사이언스 (DS)에 대한 강점도 어필하게 되면 도움이 될 것 같다는 생각을 했습니다. 석사과정을 지내면서 저의 목표는 금융에 대한 공부와 DS에 대한 공부를 병행하여 그 경계선에 있는 인재가 되는 것입니다. (마치 토트넘 손흥민 선수의 양발처럼)
- 금융 분야에서의 성장 계획 : 금융분야는 크게 투자/트레이딩과 리스크관리도 구분되며, 현재 저는 리스크관리 분야에 있습니다. 이는 곧 보험계리와 연결되며 이 과정에서 수학 및 통계에 대한 지식이 매우 중요합니다. 석사과정으로 있는 동안, 사이버리스크와 자연재해리스크에 대한 논문을 정말 많이 읽어 이를 구현하여 깃허브에 업로드하기 및 수학 및 통계 기초지식을 바탕으로, 2024년도에는 Course work과 연구를 하면서 보험계리에 대한 공부도 틈틈히 하려고 합니다.
- 데이터 사이언스에서의 성장 계획 : DS 분야에서는 단순 통계적 기법도 좋지만, 현재는 머신러닝과 딥러닝 분야에서 최신 기법들이 끊임없이 나오고 있습니다. 현재 트렌드를 잘 반영하는 금융인이 되고 싶습니다.
2. 도메인 분야 내 나의 위치에 대한 고민
제가 현재 몸담고 있는 보험계리 분야의 궁극적인 목표는 다음과 같습니다.
- 리스크 발생에 영향을 주는 요인에 대한 분석
- 적절한 보험요율 산출 및 설명
- 최종적으로 적절한 보험상품 개발
이 과정에서 보험료 산출 과정을 설명을 할 수 있어야 하는데 머신러닝/AI 모델은 직관적으로 설명하기 어렵다고 합니다. 그래서 리스크관리 분야는 아직까진 전통적인 통계기법을 주로 사용한다고 합니다.
하지만 머신러닝/AI모델이라고 무조건 설명력이 없는 것은 아닙니다. 또한 전통적인 통계기법보다 예측력은 머신러닝/AI모델이 훨씬 더 좋습니다. 따라서 이 모델들로 설명을 할 수만 있다면 훨씬 더 세밀하고 정확한 요인 분석이 가능할 것이라고 생각합니다.
이렇게 AI모델들이 왜 이런 결과를 내었는지를 해석하려고 하는 학문을 XAI(eXplainable AI)라고 하며, SHAP이나 LIME과 같은 방법론으로 변수 중요도 및 예측값에 대한 영향정도를 파악할 수 있습니다. 여력이 된다면, XAI를 보험계리에 꼭 한번 적용하여 성과를 내고 싶은 작은 소망이 있습니다.
추가로, 아래의 목표들도 적어봅니다.
- 다양한 사람들 만나기
- 나만의 하루 루틴을 만들기 + 규칙적인 식사와 규칙적인 운동 체화하기
- 나만의 휴식방법 발견 및 꾸준히 실천하기 (독서, 운동, 여행 등등)
- 한달에 한 번은 글쓰기
2024년을 맞이하며..
지금까지의 연말과는 다르게 올해는 연말 분위기가 잘 안나기도 하며, 지금까지의 연초와는 다르게 연초에 대한 기대가 딱히 되지 않는 2023년이긴 합니다. 하지만 하루하루에 충실하며 열심히 살고자 합니다. 2024년에는 올해보다 훨씬 더 행복하고 더 보람차길 바라며, 내년 상반기 회고록으로 돌아오도록 하겠습니다.