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[카카오AI리포트]AI 3대 학회 발표 논문 경향

발표 논문 제목의 키워드 중심으로

과학 기술 발전의 진일보는 다양한 곳에서 이루어지고 있지만, 역사적으로 분야의 전문가들이 모이는 학회(Conference)를 통해 다양한 주제가 심도있게 논의되고 이후 발전에 큰 획을 긋는 경우들도 많이 있다. 20세기 물리학 발전에 가장 큰 계기가 된 학회는 1927년 Solvay 물리 학회를 뽑을 수 있다. 당시 양자역학 이론을 두고 아인슈타인, 닐보어, 마리큐리, 슈레딩거, 하이델베르크, 파울리 등 당대 최고의 물리학자들이 참석하여 열띤 토론을 벌였다. 이 역사적인 순간을 함께한 물리학자들 중 17명이 후에 노벨상을 수상하게 된다. AI연구에서도 손꼽히는 학회들이 앞으로 많이 등장 할 것이다. 그 중 하나가 될지도 모르는 2014년 캐나다 몬트리올에서 열린 NIPS(Neural Information Processing Systems)는 지난 카카오 AI 리포트 1호를 통해서 소개한바 있다(https://brunch.co.kr/@kakao-it/51). 이번에는 2017년도 진행된 AI및 머신러닝 학회에서 발표된 연구물의 동향을 논문 제목의 키워드를 중심으로 요약했다. 이번 글이 현재 어떤 연구들이 이루어질 수 있는지 돌아볼 수 있는 실효적인 참고자료가 되길 희망한다. 



[카카오 AI 리포트] Vol. 6 (2017년 8월호) 는 다음 내용으로 구성되어 있습니다.


[1] Industry - 데이터와 음성인식

01. 하용호 : 머신러닝 적용의 실제, 논문이 가르쳐주지 않는것들

02. 김훈 : 음성인식 방법과 카카오i의 음성형엔진


[2] Trends - 생생한 AI 현장의 이야기

03. 이상용 : 국제인공지능법학회 참관기

04. 하영식 : AI 접목된 의료영상의 주요 플레이어들


[3] Learning - AI 연구 동향과 강화학습 개념 

05. 정수헌 : AI 3대 학회 발표논문 경향 (이번글)

06. 엄태웅 : 딥러닝 연구의 현재와 미래 part 2

07. 최성준, 이경재 : 알파고를 탄생시킨 강화학습의 비밀 part 2 


[4] Information 

08. 앤드류 응의 코세라 딥러닝 전문가 과정 소개  


[카카오 AI 리포트] Vol. 6 전체글 다운받기


내용 중간의 [ ]는 뒷부분에 설명 및 관련 문헌의 소개 내용이 있음을 알리는 부호입니다. 예를 들어, [1]에 대한 설명은 '설명 및 참고문헌'의 첫 번째에 해당합니다. 



이번에 소개 하는 학회들은 2017년에 열린 주요  AI, 머신러닝 학회들입니다. 먼저, 지난 4월 프랑스의 Toulon에서 진행된 ICLR(International Conference on Learning Representations)입니다. 총 발표된 논문은 310편으로 (http://www.iclr.cc/doku.php?id=iclr2017:conference_posters) 가장 많이 인용된 논문 5편은 다음과 같습니다. (2017년 8월 23일 기준) 


*Energy-based Generative Adversarial Networks  99회 (J Zhao,  Y LeCun 외 1인)

*Dynamic Coattention Networks For Question Answering 86회 (C Xiong, V Zhong외 1인)

*Machine Comprehension Using Match-LSTM and Answer Pointer 83회 (S Wang, J Jiang  )

*Adversarial Feature Learning 83회 (J Donahue, P Krähenbühl외 1인)

*Bidirectional Attention Flow for Machine Comprehension 78회 (M Seo, A Kembhavi 외 2인)


ICLR 2017 발표 논문 제목의 주요 키워드들


논문 제목에 가장 많이 등장한 단어들 15



두번째는 지난 7월 하와이에서 진행된 CVPR(computer vision and pattern recognition)입니다. 총 발표된 논문은 783편으로 (http://openaccess.thecvf.com/CVPR2017.py) 가장 많이 인용된 논문 5편은 다음과 같습니다. (2017년 8월 23일 기준) 


*Densely Connected Convolutional Networks 155회 (G Huang, Z Liu 외 2인) 

*Image-To-Image Translation With Conditional Adversarial Networks 144회 (P Isola, JY Zhu,외 2인)

*Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network 121회 (C Ledig, L Theis 외 9인)

*YOLO9000: Better, Faster, Stronger 48회 (J Redmon, A Farhadi)

*Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 44회 (S Xie, R Girshick외 3인)


CVPR 2017 발표 논문 제목의 주요 키워드들
논문 제목에 가장 많이 등장한 단어들 15


세번째는 지난 8월 시드니에서 진행된 ICML(International Conference on Machine Learning)입니다. 총 발표된 논문은 434편으로 (ttps://2017.icml.cc/Conferences/2017/Schedule?type=Poster) 가장 많이 인용된 논문 5편은 다음과 같습니다. (2017년 8월 23일 기준) 


*Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs, 41회 (A Odena, C Olah 외 1인)

*Recurrent Highway Networks, 39회 (JG Zilly, RK Srivastava 외 2인)

*Video Pixel Networks, 25회 (N Kalchbrenner, A Oord 외 5인 )

*Adversarial Variational Bayes: Unifying Variational Autoencoders and Generative Adversarial Networks, 25회 (L Mescheder, S Nowozin 외 1인)

*Programming with a Differentiable Forth Interpreter, 20회 (S Riedel, M Bosnjak 외 1인)


ICML 2017 발표 논문 제목의 주요 키워드들



논문 제목에 가장 많이 등장한 단어들 15





글 | 정수헌 noah.jung@kakaocorp.com

숨은의미? 머니볼의 힘? 숫자들에서 남들이 찾지 못한 숨겨진 의미를 찾아내는 걸 좋아한다.어릴적 모바일 게임을 개발하던 코딩 실력으로 딥러닝을 쫓아가려고 허덕거리며 달리고있다. 하지만, 오래 달리는건 자신있다. 마라톤을 달리며 나와의 싸움을 이기는데 익숙해 있기때문이다. 비록 늦게 출발했지만 언젠가는 트랙에서 함께 뛰고 있기를 기대하며, 지금도 비록느리지만 달리고 있다.

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