학회: World Congress on Computational Intelligence 2006 (WCCI 2006)

기간: 7월 17일 ~ 7월 21일

장소: 캐나다 뱅쿠버 Sheraton Wall Center

 

(1) 학회

본 학회는 4년마다 1번씩 개최되며 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Congress on Evolutionary Computation (CEC), International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE)가 동시에 열린다. 다음 WCCI는 4년 주기가 아닌 2년 후인 2008년도에 개최된다. 올해의 학회는 Sheraton Vancouver Wall Center에서 열렸다.  세 개의 학회가 동시에 열리기 때문에 plenary talk의 수준이 높았으며 한번에 15개 이상의 세션이 동시에 열리는 등 학회의 규모가 매우 컸다. 동시에 발표되는 논문의 수가 매우 많기 때문에 그 중에 무엇을 들을지 미리 선택해 놓지 않으면 시간을 낭비하기 쉽다. 학회에 오기 전에 어떤 발표를 들을 지 미리 결정해 두고 질문도 미리 준비해 두는 노력이 필요하다. 학회기간 중에 그러한 일을 하는 것이 쉽지 않다. 물론 논문의 제목만을 보고 들을 논문을 결정하는 것은 쉽지 않다. 미리 대략적으로 결정해 놓고 학회장에서 받은 자료를 토대로 수정하는 것이 좋겠다. 학회 프로시딩이 DVD로 제공되었기 때문에 DVD를 볼 수 없는 노트북을 가져간 나는 논문내용을 확인하며 논문을 결정하지 못했다. 노트북용 외장형 DVD 리더나 DVD를 볼 수 있는 노트북을 가져가는 것이 좋겠다.

(2) 학회 수준

객관적인 지표로만 본다면 본 학회 수준은 높지 않다고 할 수 있다. 논문 수락율이 50%~70%에 이르기 때문이다. 하지만 Computational Intelligence 분야의 대표 학회로서 관련 연구의 최신 동향을 보는데에는 유용하다.

(3) 발표

구두 발표장에서 하나의 논문을 발표하고 포스터 발표장에서도 논문을 하나 발표했다. 구두 발표 논문은 Evolutionary Othello players boosted by opening knowledge이다. 이 논문은 오델로 전략 진화와 관련해서 오프닝 지식(도메인 지식)을 활용해서 진화하는 것이 더 좋다는 것을 보인 논문이다. 질문은 weight piece counter (내가 사용한 표현 기법)이 상위 수준의 전략 (mobility strategy)을 진화시키는데 적절치 않다는 것이었다 (아마도 reviewer 중의 한 명이 아닌가 싶다. reviewer가 동일한 지적을 했었기 때문이다). 나는 질문 한 사람의 말이 맞지만, 본 논문에서 해보고자 했던 것은 표현의 유용성 보다는 오프닝 지식이 유용한지 아닌지 였다고 이야기했다. 포스터 세션에서 발표한 논문은 베이지안 네트워크의 결합과 갱신을 진화 알고리즘을 사용하여 했던 것이다. 발표의 내용이 Bayesian network에 대한 것이어서 많은 사람들이 관심을 가지지는 않았다. 베이지안 네트워크에 대해 지식을 가지고 있는 몇몇 사람들이 관심있게 물어보고 내용을 이해하려 했다. 구두 발표 세션에선 이번에 새롭게 시도된 session presentation award를 받았다. 간단한 장식품을 선물로 받았다.

 

(4) Plenary Talks

이번 학회의 특징은 plenary talk의 수준이 높다는 점이다. Robert Hecht-Nielsen의 발표는 confabulation 이론에 관한 것이다. 일종의 가설인데, 인공지능의 대부분의 기능 (비전, 계획, 추론, 학습)이 뇌 표면에 있는 module들의 연결관계와 그들 사이의 winner-take-all 기반 가중치 합을 통해 이루어진다는 것이다. 상당히 단순한 모델만으로 지능의 모든 것을 설명하려 했다는 점이 흥미로웠다. Risto Miikkulainen의 발표는 비디오 게임에서의 지능 기술에 대해 다루고 있다. 그는 NERO라는 상당히 시각적인 실시간 게임을 진화 플랫폼으로 삼고(개발에 3년이 걸렸다고 한다.) 이를 이용하여 진화 신경망 제어기를 학습하였다. 연구의 핵심내용은 단순히 진화만으로는 안되고 지식을 삽입할 수 있는 신경망 구조를 활용하거나, 사람이 개입해서 진화의 방향을 결정하는 것 등이다. 이를 통해 사람이 보기에 지능적으로 보이는 개체를 진화시키는 연구를 진행하였다. Sebastian Thrun의 발표는 autonomous car에 관한 것이었다. DARPA Grand Challenge에서 우승한 스탠포드 팀의 연구 내용을 소개했다. 실제 드라이버가 운전을 하고 이를 통해 수집한 데이터를 토대로 모델을 학습한 사례를 소개했다. 참여학생들이 매우 흥미롭게 연구를 진행했을 것같아 다소 부러웠다. S. I. Amari의 Information Geometry 발표는 복잡한 통계이론을 쉽게 설명하려고 노력한 흔적을 느낄 수 있었다. Euclidean 공간에서 이루어지던 현재의 학습이나 추론 등을 Information Geometry에서 하자는 것이 발표의 핵심이다. Information Geometry 공간상에서의 한 점은 하나의 확률 분포를 나타낸다. 그렇기 때문에 동일한 분포를 나타내는 다양한 해를 여러 번 탐색하지 않아도 된다고 한다. 물론 수학적인 복잡성과 현실적인 응용 가능성은 의문점이다.

(5)  세션에서 들은 발표

Invited Talk에서도 흥미로운 발표가 있었지만, 도움이 될만한 내용은 아니었던 듯 하다. Melanie Mitchell이 공진화가 실패하는 이유와 새로운 spatial 공진화를 제안하고 간단한 문제에 대해 실험결과를 보였다. Marco Dorigo는 현재 진행중인 Swarm Bot 프로젝트를 소개하였다. Differential evolution에 대해 잘 모르고 있었는데 특별 session이 있는 것을 보고 전시되어 있는 책을 통해 공부해서 알고리즘의 내용을 익혔다. Takagi의 IGA관련 발표는 매 세대마다 개체에 사용자가 점수를 주게 되는데, 이 점수가 절대적인 점수가 아니고 상대적인 점수라는 점을 지적했다. 즉 1세대에서 준 5점과 2세대에서 준 5점이 서로 상대적인 점수이기 때문에 human score를 모델링하는 모델을 학습할 경우 학습데이터로 사용하기 부적절하다는 것이다. 이러한 문제를 풀기 위해 이전 세대의 개체 중 몇 개를 다음 세대로 남겨서 절대 점수로 스케일링 하는 방법을 제안했다. ConceptMap은 WCCI 2006 논문 abstract로 부터 개념들의 지도를 자동으로 그리고 이를 통해 2002년도 WCCI와 2006년도 WCCI의 차이를 보였다. 이 연구를 통해 Fuzzy와 Neural 분야의 관계는 더욱 커졌고 상대적으로 Neural 분야의 비중이 커졌다. 진화 분야는 상대적으로 독자적인 행동을 보였다. Motorola 연구소에서는 운전자의 행동을 학습하는 forest (ensemble of decision tree)를 연구하였다. Hitoshi Iba연구실에서는 우리연구실에서 수행한 연구와 유사한 GP ensemble을 이용하여 DNA microarray 데이터를 분류하였고 성능향상을 얻었다는 발표를 했다. GA의 파라미터를 결정하는 문제를 해결하기 위해 Meta-GA에 대한 연구와 probabilistic FSM을 사용하는 연구가 있었다. Meta-GA에 대한 연구는 GA의 파라미터를 최적화 하기 위해 GA를 사용하는 것인데, 계산량이 클 것으로 보인다. Mutation만을 고려한 GA에 대해 mutation을 통해 적합도가 어떻게 변화하는지를 FSM으로 모델링하고 이를 토대로 여러 파라미터 설정에 대해 진화의 결과를 예상하는 방법이 제안되었다.

(6) Othello 전략 competition

예상하지 못했던 결과라 다소 놀랬다. 1차 Trial Round에서는 3위에 올랐었는데, 결선 round-robin에서 1위에 올라 Othello 전략 경쟁에서 1위를 했고 상을 받았다. 내가 사용한 방법은 Temporal difference learning으로 학습한 우수한 개체를 이용하여 진화를 시킨 것이다. TDL과 일반 GA를 함께 사용하는 것이 어떤 효과가 있을지는 좀 더 연구가 필요하다. 총 900개의 전략이 18명에 의해 제출되었고 각 사람마다의 최고 전략이 라운드 로빈 방식으로 경기를 치뤄 우승자를 결정했다. 다음 학회에도 오델로 전략 competition이 있을 것이라고 하니 준비해보는 것이 좋겠다.

(7) Sidney Fels 연구실 방문

교수님이 계시는 Sidney Fels 연구실을 방문하여 현재 진행중인 연구내용을 소개받았다. 새로 지어진 건물에 잘 갖추어진 시설을 보고 놀랬다. 사운드 레코딩 룸, 비디오 편집 룸, SIGGRAPH에 발표된 연구를 소개하는 데모 룸 등으로 이루어져 있었고, 사람 수에 비해 공간이 매우 커서 넓게 공간을 쓰고 있었다. 건물을 지은지 얼마 안되어서 인지 아직은 창고같은 분위기인데, 그 속에서 각종 장비를 설치해 놓고 연구를 진행하고 있었다. 하나의 대형 화면을 만들기 위해 16대의 빔 프로젝터를 사용하고 이를 통제하는 클러서터 컴퓨터를 설치해 놓고 있었다. SIGGRAPH에 올해 발표될 Cubic 디스플레이 장치의 소개와 이에 대한 아이디어가 나온 음성 합성 연구에 대해 소개를 받았다. 교수님이 현재 진행중인 개인 비디오 요약 관련 연구에 대해서도 직접 포스트 닥 학생으로부터 소개를 받았다. 이야기로 듣는 것보다 실제 와서 실체를 보니 이해하기가 보다 수월했다.