참석 후기 와세다 대학 워크샵 2016 (장명환)

일본 도쿄에 있는 와세다대학교 니시와세다 캠퍼스에서 진행된 한양대 – 와세다대 IT 워크샵에 다녀왔습니다. 이 워크샵은 2008년부터 한양대학교와 와세다대학교 간 연구 성과를 교류하고 서로의 의견을 나누기 위해 시작되었습니다. 이번 교류회는 2016년 11월 26일 하루 동안 진행되었으며 두 대학에서 50명 가까이 되는 교수님들과 학생들이 참여하였습니다. 먼저 아침 일찍부터 한 장소에 모여서 워크샵에 관한 간략한 오리엔테이션을 들었고 이어서 computational advertising에 관한 발표 세션을 가졌습니다.

워크샵은 이후 3개의 큰 세션과 3개의 작은 세션 총 9개의 세션에서 데이터마이닝, 무선 네트워크, 비전 등등의 서로 다른 주제를 가지고 진행되었습니다. 저는 그 중 하나인 데이터마이닝/머신러닝 세션에 참여하여 데이터 로컬리티가 그래프 프로세싱에 미치는 중요성에 대해 저희 프로젝트 팀이 공동으로 연구하여 CIKM 2016에 제출했던 논문인 Data Locality in Graph Engines: Implications and Preliminary Experimental Results에 대해서 발표하였습니다. 일본으로 출국하기 바로 전 날에 연구원 분들 앞에서 리허설을 하고 피드백을 받았기 때문에 하루 이틀 밖에 시간이 남지 않은 상황에서 어떻게든 완벽하게 준비해야 한다는 부담이 있었습니다. 그래서 워크샵 전 날과 당일에는 발표를 준비하는 것에 대부분의 시간을 쏟았습니다. 다행히 발표할 때에는 조금 더듬거리기는 했지만 말하기로 했던 내용을 모두 할 수 있었고 질의 시간에 들어온 질문들도 이전에 한 번 쯤은 생각해본 것들이어서 대답하는 데에 그렇게 큰 문제는 없었습니다.

워크샵에서는 다양한 주제를 가진 여러 가지 연구들을 경청할 수 있었습니다. 제가 관심이 갔던 연구 중 하나는 ICN에서 Next Request Probability를 기반으로 한 캐시 교체 정책이었습니다. 이는 이후에 가장 사용하지 않을 가능성이 높은 캐시 블록을 교체 블록으로 사용하여 캐시에 존재하지 않는 데이터를 읽도록 하는 것에 관한 것이었습니다. 사용하지 않을 가능성이 높다는 것은 현재 상황에서 알 수 있는 것이 아니고 얼마의 시간이 지난 이후에 알 수 있는 것이라서 최적이기는 하지만 현실에서는 구현이 불가능하다고 알려져 있다고 합니다. 이 발표에서는 이런 구현 불가능한 방법을 최대한 현실적으로 구현하기 위한 노력을 보였습니다.

또 다른 연구는 Stereo Vision을 이용하여 좁은 길에서 장애물을 감지하여 경로를 찾는 연구였습니다. 비록 실용화를 할 수 있을 정도로 알고리즘의 효율이 좋은 것으로 보이지는 않았지만 언젠가 자동 주행 차량에 달리게 될 정도로 좋아지게 된다면 꽤 효과를 볼 수 있을 것으로 보였습니다.

점심으로는 와세다 대학교에서 제공해주는 간단한 도시락 형태의 식사를 하였습니다. 양은 적어보였는데 먹고 나니 어느 정도 배가 불러왔습니다. 점심을 먹은 뒤에는 일부 학생들끼리 모여서 근처 공원에서 간단히 축구를 하였습니다. 비가 왔는지 땅이 굉장히 미끄러워서 여러 번 넘어지기는 했지만 학생들은 웃으면서 뛰어다녔습니다. 축구를 하지 않는 학생들은 서로 원반을 던지면서 시간을 보냈습니다.

모든 발표가 끝난 뒤에는 교수님들과 학생들이 같이 리셉션 파티에 참석했습니다. 두 대학의 많은 교수님들과 학생들이 모여서 서로 잡담을 나누었습니다. 그 곳에서 기억이 나지 않을 정도로 여러 가지의 처음 보는 맛있는 음식들을 먹었고 와세다 대학교 이름이 찍힌 컵을 기념품으로 받았습니다. 돌아갈 때에는 다 같이 한목소리로 구호를 외치며 내년 워크샵을 기약하였습니다.

워크샵이 끝난 다음 날에는 도쿄 스카이트리에 찾아갔습니다. 일본의 노선 구조가 우리 나라와는 사뭇 달라서 도착하기까지 꽤 헤맸지만 겨우 도착할 수 있었습니다. 제가 찾아간 도쿄 스카이트리는 4층에서 스카이트리 입장권을 구매하는 구조로 되어있었습니다. 굉장히 많은 사람들이 스카이트리 안을 돌아다니고 있어서 꽤나 유명한 곳이라는 것을 느낄 수 있었습니다.

이러한 자리를 마련해주신 김상욱 교수님과 워크샵 발표를 준비하는 데에 많은 도움을 주신 조용연 선배에게 감사드립니다.