🎉 Team SpaceAI 님, 수상을 진심으로 축하합니다. 🎉

강재현, 박선종, 강민용 님

🎙수상을 진심으로 축하드립니다! 소감을 말해주세요.

강재현

감사합니다! 정말 1등을 하다니 감격스럽고, 앞으로 더욱 열심히 해야겠다는 생각이 듭니다.

박선종

안녕하세요 SW중심대학 공동 AI 경진대회 2023에 참여하여 1등으로 마무리하게 된 SpaceAI팀의 박선종입니다. 약 3-4주간 팀원들이 같이 고생한것이 운까지 따르면서 보상받은 느낌이 들어서 안도감과 뿌듯함이 동시에 느껴집니다. 아무래도 딥러닝 대회 특성상, 데이터의 특성에 알맞는 훈련기법을 찾는방법과, 데이터의 특성에 맞는 모델을 찾는것이 노력과는 별개로 잘 맞아 떨어져야한다고 생각하는데, 이 두가지를 팀원들이 협력하여 찾아낼 수 있어서 다행이다라는 느낌이 듭니다.

강민용

감사합니다. 함께 해준 팀원들, 그리고 경쟁에 끝까지 함께 해주신 모든 팀들에게 존경의 마음을 표합니다.

🎙팀을 소개해 주세요.

강재현

저희 팀은 연세대학교 17학번 학생들로 이루어진 팀입니다! 

박선종

저희가 이번에 참여했던 SpaceAI팀 구성은 연세대학교 컴퓨터과학과 3명으로 구성된 팀입니다. 팀장인 강재현군 (연세대학교 컴과4), 강민용군 (연세대학교 컴과3), 그리고 저를 포함하여 출전하게 되었습니다. 이번학기 같은 수업을 들으면서 해당대회가 있음을 알게 되었고, 3명이 같은팀으로 출전하게 되었습니다. 특히 저를 제외한 다른 2명이 Image Segmentation 쪽으로 경험이 풍부했기에 3명이서 보일 수 있는 시너지를 기대하면서 팀을 구성하게 되었습니다.

강민용

저희는 모두 같은 학교의 같은 과에서 만난 동기입니다.

🎙다른 팀과 차별되는 우리 팀만의 특징이나 강점이 있나요?

강재현

전체적으로 실력이 다들 좋아서, 서로 실험을 믿고 맡길 수 있다는 점이 강점인 것 같습니다! 각자 모델을 맡아서 맡은 부분에 집중해서 성능을 올릴 수 있다는 것이 좋은 것 같아요.

박선종

3명이 기본적으로 딥러닝 프레임워크를 다뤄본 경험과 컴퓨터 비전쪽에 대한 배경지식이 풍부했었기에 새로운 모델을 적용시키는데 무리가 없었습니다. 특히, Segmentation으로 활용되는 Detectron2, mmsegmentation 두가지 모두 혼용하여 사용가능했기에 사용하고싶은 모델 적용에 큰 무리가 없이 적용가능했던 점이 장점으로 작용했습니다. 또한 3명 전부다 실험을 진행하면서 변인통제 및 새로운 기법을 적용시키는데 기본적인 구현실력이 뛰어났었기에 무리가 없었던 점도 강점이라 생각됩니다.

강민용

풍부한 경험이 아닐까 생각합니다. 비전 분야에서 다양한 경험이 있는 팀원들이 모여서 함께 아이디어를 도출하고 협업 및 실험하는데 있어서 속도감이 매우 빨랐던 것 같습니다.

🎙대회 기간 동안 기억에 남는 사건이 있었다면 무엇인가요?

강재현

딱히 없습니다!

박선종

대회기간동안 성능을 끌어올리기 위해 데이터를 분석하던 과정중에, 라벨링이 일부 이상하게 되어있는 것을 확인할 수 있었습니다. 팀원들 전부다가 각자 수작업으로 어떤 사진들을 제거할지 리스트를 만들어서 다시 재가공하던 과정들이 기억에 남았습니다. 특히, 기존에 대회라고 하면 좋은 모델을 돌리기에만 급급했던 것 같은데, EDA를 통해 모두가 수작업으로 거치는 과정이 새로웠고, 가장 오래걸렸기에 기억에 남았습니다.

강민용

대회 종료 마지막 3일전 자칫 심리적으로 느슨해질 수 있는 상태였는데, 팀끼리의 경쟁이 치열해지면서 저희도 치열하게 더 많은 실험과 검증을 하기 위해 새벽까지 많은 시간을 함께 보내던 것이 생각납니다 

🎙평소 데이터 분석을 하거나, 공부하는 과정에서 본인만의 노하우가 있다면 무엇인가요?

강재현

직접 구현해보고 도전해보는게 좋은 것 같습니다.

박선종

이번 대회에서는 기존 Segmentation 으로 잘 활용되는 ADE20k 와 같은 데이터셋에서 SOTA를 이룬 모델들을 중점적으로 활용하며 공부하기 시작했습니다. 이번대회 뿐만 아니라 다른 분야에 대해서도 최근 연구에서는 parameter를 가볍게 활용하는 경우가 많기 때문에 학습속도에 부담가지 않으면서 정확도가 높은 모델들이 많기 때문에 최근 논문들에서 활용되는 훈련기법 (Optimizer 종류)과 모델에서 보이는 특이점을 중심으로 공부를 진행하는 편입니다. 

강민용

결국은 많은 데이터를 접해보는게 가장 중요하다고 생각합니다. 모든 전략과 분석은 데이터를 얼마나 많이 보고 그에 따라 축적된 경험이 자산으로 남는 것 같습니다.

🎙수상 기념으로 단 한 가지 소원을 빌 수 있다면?*

강재현

CVPR Best Paper 달성

박선종

대회기간동안 다른 여러개 활동들과 겹치면서 쉴기간이 없었기에 딱 1주일정도만 아무걱정없이 쉬고 싶습니다.

강민용

이번 대회를 시작으로 저희 팀원들과 함께 앞으로도 다양한 대회를 참여해서 좋은 기회를 많이 만들었으면 좋겠습니다

🎙앞으로의 목표는 무엇인가요?

강재현

당장은 CVPR을 쓰려고 노력할 것 같습니다!

박선종

지금까지 데이터쪽 다양한 대회를 나가면서 포괄적인 부분을 공부하는데에만 집중되어있었습니다. 시작은 음성, 음악쪽으로 시작하고, 컴퓨터 비전, 영상쪽, 최근에는 GNN, SNN쪽을 다루기 시작했는데, 가지고 있는 분야의 다양성은 유지하면서 좀더 한분야에 전문성을 가질 수 있도록 하는것이 추후 목표입니다. 또한 모델 알고리즘쪽에만 특화되어있었는데, 모델 배포 및전체적인 데이터 파이프라인까지 포괄 할 수 있는것이 목표입니다. 

강민용

제 꿈을 향해서 열심히 살아갈 계획입니다.

🎙그밖에 데이콘에 기대하는 점이 있나요?

강재현

데이터 분석에 입문하는 학생들에게도 프로젝트 경험을 쌓을 수 있도록 지원해주셨으면 좋겠습니다

박선종

이와같은 대회들이 앞으로도 많이 개최되었으면 좋겠습니다. 특히, 기존에도 다양한 분야들이 많이 열렸던 것이 데이콘의 강점이라 생각이 되는데, 앞으로도 비전, 자연어처리, 음성 분야까지도 커버될 수 있는 대회가 많아졌으면 좋겠습니다.

강민용

분야를 확장해서 다양한 형태의 데이터를 다루는 대회를 더 많이 지원해주시면 좋을 것 같습니다!