2023학년도 제1회 대학원 연구성과 경진대회(SKKU Research Matters) 소비자학과 대학원생 수상

2023학년도 제1회 대학원 연구성과 경진대회(SKKU Research Matters) 소비자학과-소셜이노베이션융합전공 대학원생 수상 · 수상내용: 2023학년도 제1회 대학원 연구성과 경진대회(SKKU Research Matters) 사회과학 분야 장려상 수상 · 수 상 자: 소비자학과-소셜이노베이션융합전공 대학원생 정진우 학생(지도교수 이성림) · 논 문 명: The Disabled's Learning Aspiration and E-learning Participation

석사과정생 고동근, 박남준 학생(지도교수: 김재광) 논문 CIKM 2023 Short papers에 채택

main Lab.(지도교수: 김재광)의 고동근(인공지능융합학과, 소셜이노베이션융합전공), 이동준(전자전기컴퓨터공학과), 박남준(소프트웨어학과, 소셜이노베이션융합전공-진입예정), 노경래(소프트웨어학과), 박현진(소프트웨어학과) 학생들이 연구한 논문 “AmpliBias: Mitigating Dataset Bias through Bias Amplification in Few-shot Learning for Generative Models” 이 세계 최고 권위 정보검색(Information Retrieval) 및 데이터마이닝 학회인 CIKM 2023 (32nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management), Short papers에 채택되었습니다. 논문은 23년 10월 영국 버밍엄에서 발표될 예정입니다. 본 논문은 소셜이노베이션융합전공, 인공지능융합학과와 전자전기컴퓨터공학과 및 소프트웨어학과 석사과정 학생들과 소프트웨어학과 2학년 학부생의 협업을 통한 결과물로서 데이터셋에 존재하는 bias sample로 인한 인공지능 모델의 부정확함을 줄이기 위해 생성모델을 통한 Few shot learning을 하여 Debiased 모델학습 방법을 제안하였습니다. 논문의 자세한 내용은 다음과 같습니다. [논문] Donggeun Ko, Dongjun Lee, Namjun Park, Kyoungrae Noh, Hyeonjin Park and Jaekwang Kim, “AmpliBias: Mitigating Dataset Bias through Bias Amplification in Few-shot Learning for Generative Models,” In Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2023), Oct. 2023. [Abstract]. Deep learning models have demonstrated successful performance in image classification tasks. However, these models exhibit a dependency on peripheral attributes of input data, such as shapes and colors, eventually leading to become biased towards these certain attributes, resulting in subsequent degradation of performance. To address this issue, debiasing techniques have been explored to enhance the robustness of model from biases. Recent debiasing techniques improve biased classifier f_b by reweighting technique or augment the biased dataset to mitigate bias. In this paper, we focus on the latter approach, presenting AmpliBias, a novel framework that tackles dataset bias by leveraging generative models to amplify bias and facilitate the learning of debiased representations of the classifier. Our method involves three major steps. First, we train a biased classifier, f_b, using a biased dataset and extract top-K biased-conflict samples. Subsequently, we train a generator on a bias-conflict dataset composed solely of the top-K samples to learn the distribution of bias-conflict samples. Finally, we re-train the classifier with the new debiased dataset, allowing the biased classifier to competently learn debiased representation. Extensive experiments validate that our proposed method effectively debiases the biased classifier.

소셜이노베이션융합전공-소비자학과, 해외석학 초청 특강 성료

소셜이노베이션융합전공과 소비자학과는 지난 7월 21일(금) 인문사회과학캠퍼스 경영관에서 해외석학 초청 특강을 성료하였다. 특강은 Justin Paul(University of Puerto Rico, University of Reading, Indian Institute of Management) 교수를 캠퍼스로 초청해 온·오프라인으로 진행하였다. Justin Paul 교수는 현재 경영학 분야 상위 15% 학술지인 International Journal of Consumer Studies(IF: 9.9)의 편집장(Editor-in-Chief)이며, 동일 분야 최상위권 학술지인 Journal of Business Research(IF 11.3, 상위 10%), European Management Journal(IF 7.5, 상위 20%)의 부편집장(Associate Editor)을 역임했다. 체계적 문헌고찰, 메타분석, 소비자 만족, 지속가능 소비 등에 대한 연구를 다수 수행하였고 세계에서 가장 영향력 있는 연구자(Highly Cited Researcher, HCR)에도 여러 차례 선정된 바 있다. Justin Paul 교수는 "The Art of Writing Different Types of Systematic Literature Reviews"를 주제로 △리뷰논문 작성법 △메타분석 △빅데이터 기반 문헌고찰 △해외 저명학술지 논문 게재 시 유의사항 등에 대하여 강의하였으며, 미래 사회과학 연구자에 대한 조언을 아끼지 않았다. 금번 해외석학 초청 특강은 박태영 교수(소비자학과/소셜이노베이션융합전공)가 사회를 맡아 진행하였으며 본교 교수, 연구원, 학생 뿐만 아니라 타대학 교수, 해외학자 등 국내외 각국의 연구자가 온·오프라인으로 참석하였다. 소셜이노베이션융합전공과 소비자학과는 편집장급 해외 저명학자 초청 세미나를 지속적으로 개최하여 학생들의 국제적인 경험을 향상시키고 세계적인 수준의 교육 프로그램을 제공할 예정이라고 밝혔다.