상추의 생육 환경 생성 AI 경진대회

상추의 생육 환경 생성 AI 경진대회_prize chu

2023.02.15 11:19 1,652 조회

상추의 생육 환경 생성 AI 경진대회

🎉 prize chu 팀원분들, 수상을 진심으로 축하합니다. 🎉

🏆 강태인, 김병찬, 서재진, 이수미 님

 

🎙수상을 진심으로 축하드립니다. 수상소감을 말해주세요.

강태인

생성모델이 부족한 점이 많았는데 좋게 봐주신 것 같다. 실력이 부족해 정말 원하는 생성모델 아키텍처를 만들어 내진 못 했지만 비슷한 대회가 나온다면 그 때 다시 도전 해볼 생각이다.

 

김병찬

흥미로운 주제를 바탕으로 대회를 열어준 DACON에 감사인사 먼저드리구요. 큰 기대는 하지 않고 있었는데 실제로 수상까지 하게 되서 얼떨떨하고 늦은 크리스마스 선물을 받은 것같은 기분이었습니다.

 

서재진

데이콘 경진 대회에서 수상할 수 있어 기분이 좋고 함께 고생해준 팀원들과 함께 이 기쁨을 나누고 싶습니다. 많이 배울 수 있어서 좋았습니다. 데이콘, 대회 주최 측 모두에게 좋은 기회를 주셔서 감사드립니다.

 

이수미

팀원들 덕에 수상한 것이라고 생각합니다. 정말 열심히 해주고 많이 도와주어 고맙다는 말 전달하고 싶습니다.

 

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

강태인

코딩도 재밌고 딥러닝 모델을 만들어 학습이 잘 되면 성취가 빠르게 느껴져 동기부여가 된다.

 

김병찬

통계학과에 재학하면서 데이터 분석문제를 많이 다룰 수 있었는데, 특히나 여러 문제를 해결하는 데에 있어서 여러 통계적 방법론들을 배우고 이를 실제 데이터에 적용하는 데에 흥미를 느꼈습니다. 그 후 통계학과 대학원에 진학하여 뜻이 맞는 학생들과 더 깊게 공부하면서 점점 더 관심이커진 것 같습니다.

 

서재진

학부에서 통계학과를 졸업하고 통계적 지식을 기반으로 데이터 분석을 심화하여 배워보고자 대학원 통계학과에 입학하였습니다. 그러면서 자연스레 관심을 갖게 되었고, 앞으로 배워나갈 내용이 많아서 더욱 많은 관심을 갖고 공부하려고 합니다.

 

이수미

중학교 때 통계 관련 서적을 읽고 데이터 분석에 처음 관심을 가지게 되었고 그 흥미를 이어 통계학과에 진학 하였습니다. 프로그래밍을 통해 데이터로부터 유의미한 결과를 뽑아내는, 인문과 공학의 융합적인 측면에서 흥미를 느껴 대학원까지 진학하게 된 것 같습니다.

 

🎙데이콘 경진대회에 참여한 동기가 있나요?

강태인

예측모델과 생성모델을 함께 제시해야하는 점이 흥미로웠다.

 

김병찬

같은 연구실 사람들끼리 뚜렷하게 어느 대회에 나가본 적은 없어서 이번 기회에 참여하게 되었고, 정형 데이터 예측과 생성 모델에 관한 대회였기 때문에 기존과는 다르게 챌린지적인 느낌이 강하다고 생각이 들어서 참여하였습니다.

 

서재진

같은 대학원 연구실 소속 원우들과 함께 대회를 찾아보던 중 흥미로운 주제로 보이는 '상추의 생육 환경 생성 AI 경진대회'가 있길래 참여하게 되었습니다.

 

이수미

평소 비정형 데이터 시계열 데이터를 많이 다루는데, 최근 정형 시계열 데이터에 흥미가 생겨 '청경채 생육환경 생성 AI 경진대회'에 참여하게 되었습니다.

 

🎙학업, 현업, 일상생활 등과 관련해서 대회 중 느낀 점이 있나요?

강태인

더 다양한 대회가 개최되면 좋겠다.

 

김병찬

서로 지속적인 커뮤니케이션이 중요하다는 것을 느꼈습니다. 어느 한 누군가가 어느 부분에 막혀서 진전하기가 어렵다면 바로 바로 빠르게 피드백을 서로 주고 받아 해결을하거나, 반대로 어느 부분에서 성능 향상이 보인다면 바로 의사소통을 하여 모두가 같은 내용을 공유하여 분석에 참고하는 방식이 효율적이고 효과적이었던 것 같습니다.

 

서재진

아직 데이터 분석에 있어 실력이 부족하다는 것을 깨달았고, 팀원들에게 많이 배울 수 있었고, 더 많이 공부해야겠다고 생각했습니다.

 

이수미

협력의 중요성을 깨달았습니다. 서로 소통하고 회의할수록 더 수월하게 앞으로 나아갈 수 있는 것 같습니다.

 

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

강태인

예측모델을 생성모델 아키텍쳐 안에 넣어서 생성모델을 최적화 하고 싶었는데 아직 그 정도 수준은 아니라 구현을 못 한 것이 아쉽다.

 

김병찬

예측모형을 통해 주어진 데이터에 대한 예측값을 구하는 태스크는 많이 봐왔지만 생성모델을 만드는 부분은 처음 도전하는 부분이라 어려움이 있었습니다. 어떻게 하면 예측모형을 활용하여 생성모형에 적용할 수 있을까에 대해 고민을 많이 했었고 생성모델을 어떻게 평가할 지에 대해서도 서로 많은 토의를 진행하였습니다.

 

서재진

생성 모델 부분이 조금 어려웠습니다. 생소한 부분이어서 앞으로 더 공부를 해야겠다는 생각이 들었습니다.

 

이수미

생성모델이 생각보다 어려웠습니다. epoch이 커야 생성모델의 정확도가 일정 수준 이상 올라갔기 때문에 모델을 돌리는 부분에 있어서 시간적으로 어려운 부분도 있었습니다.

 

🎙데이콘에 기대사항이 있나요?

강태인

더 다양한 과제를 대회로 만드는 것!

 

김병찬

앞으로도 재미있는 대회많이 열어주셨으면 합니다 :)

 

서재진

앞으로도 흥미로운 대회를 많이 주최해주시면 감사하겠습니다.

 

이수미

앞으로도 정형/비정형 데이터를 다양하게 다뤄볼 수 있는 기회를 많이 주었으면 좋겠습니다. 특히 음성이나 심박동 데이터 등 시계열 데이터를 활발히 다뤄볼 수 있었으면 좋겠습니다.