추천 시스템 학회 RecSys 2022 컨퍼런스 후기 및 회고록

포스팅 개요

이번 포스팅은 최근에 다녀온 추천 시스템 학회 RecSys 2022 컨퍼런스 참석 후기를 기록하는 글입니다. 현장에서의 느낌은 어떠했는지, 이번 학회 참석 계기로 어떤 생각을 하게 되었는지를 정리해봅니다. 본 포스팅은 일기식으로 정리해봅니다.

RecSys 2022의 자료 등은 아래 홈페이지에서 확인할 수 있습니다.

• https://recsys.acm.org/recsys22/

RecSys – ACM Recommender Systems

---

포스팅 본문

우연히 회사에서 좋은 기회를 제공해줘서 추천 시스템 학회인 RecSys 2022 컨퍼런스에 참석하고 왔다. 최근 급상승한 환율 이슈 등으로 여러모로 고생했지만, 그래도 나름 잘 갔다온 것 같다.

이번 RecSys 2022는 미국 시애틀에서 열렸다. 사실, 생에 첫 미국행이었는데 뭔가 긴장된 것이 하나도 없었다. 할 줄도 모르는 영어지만 커뮤니케이션에 대한 걱정도 되지 않았다. 왠지는 모르겠다. 너무 오랜만에 해외에 나가서 그러지 않았을까? 싶다.

 

이번 RecSys 2022는 9월 18일부터 23일까지 열렸고 나는 Tutorials부터 Workshop까지 다 참석했다. 각각에 대해서 생각나는 것들을 정리해보고자 한다.

 

1. Tutorials

첫째 날 튜토리얼 세션 현장 사진이다. 사실, 비행기를 12시간 가량 타고 간 것이라 시차 적응도 되지 않은 상태여서 매우 피곤한 상태였다.

그럼에도 현장의 열기는 뜨거웠다. 아직 포스터도 붙여지지 않았고 조금 썰렁한 분위기도 있었지만 튜토리얼부터 듣기 위한 많은 사람들이 모여있었다. 

하지만, 개인적으로 튜토리얼 세션은 조금 불편했다. 내가 참석했던 부분은 핸즈온으로 참여하는 세션이었는데 화면이 너무 작아서 보이지도 않고 말 소리도 너무 작으셔서 잘 들리지도 않았다. 나만 이런가? 했더니 주변 사람들 다 못 따라오고 있었다. 그냥 공개 되어져 있는 코드를 분석하시는 분들도 많았다.

그럼에도 질문하시는 분들도 많았고 그 질문에 대해 대응도 잘 되었던 부분이 좋았던 것 같다. 아무튼 튜토리얼 세션은 몸도 피곤한 상태로 간 것이라 겨우겨우 듣고 왔던 것 같다 ㅎㅎㅎ

 

2. Main Sessions

사실 컨퍼런스의 꽃이라고 할 수 있는 날은 메인 컨퍼런스이다. 튜토리얼 때와 다르게 정말 많은 사람들이 참석했었고 포스터도 많이 붙어 있었다. 그리고 넷플릭스(netflix) 등 다양한 기업들이 부스를 열어 참가자들과 커뮤니케이션 하고 있었다.

 

반응형

메인 컨퍼런스는 총 9개의 세션으로 나뉘어져서 진행되었다. 각 세션 정보는 다음과 같았다.

• User Modeling
• Sequential Recommendation
• Domain-Specific Recommendation
• Fairness and Privacy
• Diversity and Novelty
• Models and Learning 1
• Sessions and Interaction
• Models and Learning 2
• Large-scale Recommendation

여기서 나는 Domain-Specific Recommendation과 Sequential Recommendation, Novelty 등에 관심을 가졌다.

특히, 도메인 관련 이야기가 가장 흥미로웠다. 회사에 적용하고 연구하기 위한 목적이기도 했지만 다른 환경에서 다른 목적을 가지고 추천 시스템을 어떻게, 왜 적용하였는지 이야기가 궁금했다. 그래서 그것들을 중심으로 이야기를 들었었고 여러 가지 흥미로운 이야기도 들었다.

 

그 중 하나는 포스터까지 직접 찾아가서 개발자랑 이것저것 이야기를 나눴다. 이미지 기반 추천 시스템에 대한 이야기였는데 메타 데이터 처리하는 방법이나 프로세스, 파이프라인 등이 매우 흥미로웠다.

그렇게 다양한 주제의 추천 시스템을 들으면서 우리 회사에서는 어떻게 할 수 있을까?에 대한 고민을 굉장히 많이 했던 것 같다.

이미 가지고 있던 계획과 더불어서 더 다양한 아이디에이션을 얻을 수 있었다.

 

3. Workshops

워크샾은 비교적 사람이 많이 빠졌었다. 여기서 나는 주로 Knowledge-aware and Conversational Recommender System(KaRS), Context Aware Recommender System(CARS)에 관심을 가졌다. 최근에 주로 봤던 주제들이기 때문에 workshop에서는 선택과 집중을 했었다. 덕분에 다양한 컨텍스트를 활용하는 방법들을 여러가지 들을 수 있었다.

 

 

4. 눈에 띄던 발표

개인적으로 눈에 띄던 발표가 2가지 있었다. 첫 번째는 Explainability(설명가능성)에 대한 포스터였다. 사실 논문도 논문이지만, 라이브러리 설명이 정말 재밌었다. 

300x250

내가 너무 재밌고 와 정말 잘 만들었다~ 라고 이야기 하니까 엄청나게 열정적으로 설명해주셨다 ㅎㅎㅎ

근데 그만큼 신기했다. 왜냐하면 사실 내가 만들고 싶었던 포멧이었기 때문이다. 그래서 이걸 어떻게 회사에 적용할 수 있을지 이것저것 물어봤던 것 같다. 될 지는 모르겠지만 굉장히 흥미로운 발표였다.

 

다음으로 흥미롭게 들은 발표는 Meta에서 발표한 VR/AR 디바이스 환경의 추천 시스템 내용이었다.

사실, 내용도 내용이지만 발표자의 태도가 굉장히 인상 깊었던 발표였다. 매너 있으면서도 강렬한 그 발표는 잊을 수가 없을 것 같다.

모자이크 처리해서 잘 안보이겠지만, Meta에서 개발중인 Glass를 착용하시고 발표도 하셨다. 해당 환경에서 어떤식으로 추천 시스템을 적용할 수 있고 어떤 이슈가 있을 지 질문도 많이 나와서 여러가지 인상 깊게 들었던 발표였다.

 

5. 만남

해당 학회에서 여러 만남을 가질 수 있었다. 한국인 분들을 14~15분 정도 인사를 드린 것 같다. 대학원 석, 박사 과정이신 분들, 다양한 현업에 계신 분들 등 다양하게 추천 시스템에 관심을 갖고 활동하시는 분들을 만나 이야기 할 수 있었다.

그리고 메인 컨퍼런스 첫 날에는 아쿠아리움에 가는 일정도 있었기 때문에 여러 네트워킹도 할 수 있었다. 시애틀 아쿠아리움은 생각보다 작았지만 그래도 네트워킹 하기에 딱 좋은 곳이었다. 시차 적응 때문에 피곤해서 금방 올라오긴 했지만 ㅎㅎㅎ

그리고 시애틀에 있는 모노레일 에스프레소 라는 커피집이 있었는데 정말 너무너무 맛있었다. 시애틀 마지막 날, 출국하는 아침 7시에 오픈하자마자 이 커피는 꼭 먹고 가야한다며 먹으러 갔었다. 저 커피집에서 오늘이 시애틀 마지막 날이다, 내 고향으로 돌아간다 라고 하니까 굉장히 정겹게 인사해주던 직원분이 생각이 난다.

 

 

그리고 사람들과 만나며 이곳저곳 틈틈이 걸어 다녀봤다.

시애틀에서 유명한 스페이스 니들과 워싱턴 대학교도 가보았다. 운이 좋게도 날씨가 내내 좋아서 예쁜 경치 잘 보고 왔다! 

 

마무리하며

이번 포스팅은 간단하게 2022에 열린 추천 시스템 학회 RecSys 학회에 참석한 후기를 작성해보았다. 갔다가 온 지 2주가 다 되어 가는 시점에 정리하는데 생생한 현장이 너무 잘 생각난다. 다음에도 좋은 기회가 되어 꼭 가보고 싶다! 논문도 투고해보고 싶고 ㅎㅎ