전공분야(학력)

김준화: 동국대학교 전자전기공학 석사

김인수: 한국예술종합학교 건축과

박산희: 인하대 산업공학

수상을 진심으로 축하합니다. 수상 소감 부탁드립니다.

우선 흥미로운 데이터와 컴피티션 환경을 제공해주신 데이콘에 감사드립니다. 팀원 모두 인공지능 관련 분야에서 공부 또는 일을 병행하며 열심히 대회에 참여한 결과 좋은 성적을 얻은 것 같습니다. 데이콘 월간 대회가 10Stage까지 열린다고 하는데 기회가 된다면 모두 참여해서 좋은 성과와 상금 얻고 싶습니다^^

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

컴퓨터 비전을 전공하는 입장으로써 영상데이터의 정확도를 올리기 위해서 우수한 심층 신경망 모델을 사용하는 경우도 있지만, 데이터의 분석 과정(Data augmentation, Query, ...등) 을 통해서도 동일한 신경망모델에서 높은 성능을 얻을 수 있습니다. 이처럼 종종 데이터 분석하는 일에 흥미를 느끼게 되어 종종 컴피티션에 참가하고 있습니다. 다른 팀원은 데이터를 사랑한다네요^^

데이콘 경진대회에 참여한 동기가 있나요?

경진대회마다 데이터를 어떻게 다루어 classifier 모델에 넣을지 고민하는 일이 힘들기도 하지만 리더보드를 확인하며 순위권에 진입하며 얻는 성취는 즐거운 일이기도 합니다. 그리고 대회를 진행하면서 순위를 올리기 위해서 최신 논문도 찾아보거나 이미 잘 알려진 기법들을 직접 적용해보며 실력이 느끼는 것을 확인 할 수 있습니다.

학업이나 현업 그리고 일상생활과 관련해서 대회 중 느낀 점이 있다면 무엇입니까?

바쁜 일과를 보내는 중 대회에 참여하면서 얻는 성취감으로 더 힘이 나는 것 같습니다.

대회에 참여하면서 어려웠던 점이 있다면 무엇일까요?

가장 어려운 점은 역시 컴퓨팅 파워가 부족하다는 것입니다. Stage 1 박막 분석에서는 운이 좋게 테슬라 V100을 사용할 수 있었지만, 지금은 사용기간이 끝나서 앞으로의 대회에서 컴퓨팅 파워 문제를 어떻게 해결할지는 고민중입니다. 그리고 각 팀원들간 SLACK을 통해 훈련 결과를 공유는데 학습에 영향을 주는 파라미터 들이 워낙 많다보니 각 방법에 대한 직관적인 비교 또는 분석이 힘든 점이 있었습니다.

데이콘에 더 바라는 점, 기대 사항이 있다면 무엇입니까?

데이콘을 처음 알게된지 1년정도 되었는데, 그 사이에 많은 긍정적인 변화가 있었다고 생각합니다. 앞으로도 더 발전하는 데이콘이 되길 기원합니다.

설문(인터뷰)에 없는 내용 중 더 하고 싶은 말이 있나요?

Dacon stage 1 Context_KKP 팀 실험내용 추가 정리를 박산희 팀원님이 해주셔서 인터뷰 하단에 공유해주실 수 있으면 부탁드리겠습니다.

https://kosohae.github.io/2020-02-06-dacon-competition

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