2023-11-21
SKT 현업에 계신 팀장님의 강연을 듣고 기억해 두고 싶은 점을 간단히 기록해둔다.
Network + AI = new values
강연에서는 location AI 팀의 팀장님이 강연을 해주셨는데,
네트워크 데이터가 AI를 만나 어떤 가치를 창출해낼 수 있는지에 대해 여러 사례를 가지고 설명해주셨다.
특히 우리와 관련있는 연구 분야라서 더 집중이 잘 되었다.
네트워크 기반의 무선 측위에서는 삼각측량과 같은 수학적 방식을 이용해 위치를 추정했는데, 실제 데이터로 분석을 해보니, 신호세기와 거리 간의 관계를 정확히 풀지 못해서 회사에서 혼나셨던 적이 있다고 하셨다..ㅎㅎ
그래서 데이터를 가지고 AI가 알아서 학습하도록 하는 방법을 보여주셨다. 기지국의 신호 세기들을 가지고 Transformer를 이용해 token 들간의 관계성을 학습해 위치를 추정하는 것을 보여주셨는데 기억에 남는다. 이것을 실외에서는 GPS 데이터를 Ground truth로 학습해서 위치 성능을 확인하셨다고 하셨는데, GPS 데이터의 성능이 떨어지는 실내에서도 학습된 모델을 기반으로 위치추정에 이용하면 좋겠다라는 생각이 들었다.
위치데이터를 통해 사람들의 이동과 체류에 대한 맥락에 대해 분석하고 삶을 이해하는 점이 흥미로웠다.
AI시대에 회사에서 일 잘하기 위해서
머신러닝, 딥러닝 기술도 중요하지만, 데이터가 더 중요하다!
- 보유한 데이터의 강점과 단점 정확히 파악하고 잘 이어지게 중매자의 역할을 하는것이 중요하다!
너무 기술에만 매료되지 말기
- 일을 처음 구성할 때 기술보다는 조직 내에서의 가치 (돈을 벌거나, 돈을 아끼거나 등을 먼저 생각하기)
- 결국, 모든 일을 할 때 , Why? What? 에 대한 그림도 봐야함 . 너무 How 에만 매몰되지 말기
이부분에서 공감이 많이 되었다. 요즘 나는 어떤 방법으로 연구를 할지에 매몰되어 있었던것 같은데 Why,What에 대한 그림을 놓치고 있었던 것 같다 - 즉 스스로 자기가 하는 일에 질문을 많이 하고, 할말을 해야함
Engineer, Scientist 등 각자의 강점을 기준으로 Role을 정의하고, 다른 Role 에 대한 이해도 필요
밥먹으러 가야되서 대충 빨리 쓰고 가지만 그래도 간단히라도 기록해두고 간당 숑~! (나중되면 귀찮아서 안쓸것이 분명하기 때문)
내가 보려고 만든 벨로그 (●'◡'●)