🎉 Team 호효형 님, 수상을 진심으로 축하합니다. 🎉

🏆 김은호, 구준형, 신효경 님

🎙우승팀 중 한 팀이 되었는데요, 수상을 진심으로 축하드립니다. 수상 소감 부탁드립니다.

김은호

2022년 삼성 AI 린지 대회에서 최우수상을 받게 되어 매우 기쁩니다. 대회 처음부터 끝까지 성실하게 또 열심히 같이 뛴 우리 팀원들에게 감사의 말씀을 전하고 싶습니다.

구준형

노력한만큼 좋은 성과를 얻을 수 있어 기쁩니다. 국내 다른 우수한 인재들과 경쟁할 수 있는 좋은 시간이었습니다.

신효경

팀원 모두 밤새면서 열심히 참여했는데, 좋은 결과가 나와서 기쁩니다.

🎙데이터 분석에 관심을 가지게 된 계기나 데이터 분석 일을 하게 된 이유가 있다면 무엇인가요?

김은호

연구하고 있는 분야에서 데이터 분석과 인공지능이 훌륭한 도구가 될 수 있고, 수많은 길을 제시해줄 수 있는 잠재력이 있다고 판단했기 때문입니다.

구준형

제일원리계산을 이용한 연구를 진행중인데, 분야 특성상 많은 양의 데이터를 생산하고 다루게 되면서 자연스럽게 데이터 분석 및 활용에 관심을 가지게 되었습니다. 최근 재료개발에 머신러닝이 활용된 사례가 증가하면서 관심을 가지게 되기도 하였습니다.

신효경

현재 소재를 전공하고 있는데, 소재 분야에서도 딥러닝을 활용한 연구 사례가 급증하고 있어 관심을 갖게 되었습니다.

🎙데이콘 경진대회에 참여한 동기가 있나요?

김은호

인공지능으로 재료의 물성을 예측하는 연구에 대해 평소에 관심이 있어서 대회를 참가하면서 배우고 싶었고, 또한 대회의 주제가 굉장히 흥미롭게 느껴져 참가했습니다.

구준형

해당 분야와 비슷한 물성예측 머신러닝을 해본 경험도 존재하고, 국내 여러 인재들과 경쟁할 수 있는 좋은 기회라 생각하여 참여하게 되었습니다.

신효경

작년에도 참여했지만 처절한 패배를 하여서 이번에는 꼭 수상을 하고 싶어서 연구실 팀원들끼리 힘을 모아 참가하게 되었습니다.

🎙학업, 현업, 일상생활 등과 관련해서 대회 중 느낀 점이 있나요?

김은호

아무래도 학업과 대회를 병행하려다 보니, 육체적으로 조금 힘들었던 것 같습니다.

구준형

해당 대회의 데이터처럼 2개이상의 구조를 활용하여 물성을 예측하는 작업은 처음 접해보아서 앞으로의 연구 설계에 있어 더 유연한 사고 방식을 가지게 된 것 같습니다.

신효경

최근 Graph Neural Network 관련 연구 사례가 많이 나오고 있는데, 확실히 GNN이 우수한 성능을 도출한다는 것을 확인했습니다.

🎙대회에 참여 중 어려운 점이 있었나요? (일정 관리, 분석 방법론 등)

김은호

저희가 처음에 생각했던 전략 중에 생각대로 되지 않는 부분이 있었고, 점수가 정체되는 시점이 있었습니다. 팀원들과 생각을 합쳐 새로운 전략을 밀고 나감으로써 극복할 수 있었습니다.

구준형

일일 제출 횟수 제한이 3회로 제한되어 있어, 대회 후반부에 주로 테스트를 많이 하게 되는데 제한 적인 경우만을 테스트 하게 되어 더욱 다양한 모델 개발 방향을 고려하지 못한점이 아쉬웠습니다.

신효경

개인 연구와 함께 병행하여야 하는 점이 매우 힘들었습니다. 마지막 제출 전 7일 동안은 개인 연구는 거의 하지 못했습니다.  또한, 성능이 좋은 방법론들을 여러개 시도해보고 이를 변형하는 과정에서 많은 시간 소요가 있었습니다.

🎙데이콘에 기대사항이 있나요?

김은호

비슷한 대회를 더 많이 열어주셨으면 좋겠습니다.

구준형

앞으로도 좋은 대회 많이 개최 해주셨으면 좋겠습니다.

신효경

최종 결과가 나오는 정확한 시간을 기재해줬으면 좋겠습니다.