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- 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
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- 작성일 2023-08-21
- 조회수 268
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- 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.
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- 작성일 2023-08-10
- 조회수 239
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- 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.
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- 작성일 2023-07-28
- 조회수 394
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- 금융소비자연맹과 MOU 체결
- 성균관대학교 다중격차 해소와 지속가능한 사회구현을 위한 데이터기반 소셜이노베이션 교육연구단(단장 정재은 교수)과 소비자학과( 학과장 박태영 교수)는 6월 13일(화) 사단법인 금융소비자연맹과 서울 종로구 성균관대학교 호암관에서 업무협약(MOU) 체결식을 진행하였다고 밝혔다. 금융소비자연맹은 2001년 3월에 보험소비자연맹으로 출범한 우리나라 취초의 금융전문 비영리 민간 소비자단체이다. 금융소비자의 권익증진과 공정한 금융시스템 정착을 위해 금융시장의 감독자 역할을 하며 올바른 정책을 제시하고, 불공정한 거래와 약관을 개선하는 등 금융시장의 일선에서 왕성한 활동을 펼치고 있다. 이번 협약을 통해 양 기관은 금융소비자전문가 양성을 위해 상호 유기적인 업무협력 체제를 구축할 예정이다. 구체적으로는 산학공동연구 프로그램의 기획 및 추진, 금융분야 사회문제 해결형 융합연구, 실무 능력 배양을 위한 현장 훈련 프로그램(인턴십) 운영을 추진하고지 한다. 양 기관은 본 MOU 체결을 통해 디지털 금융의 확대에 따른 다양한 금융소비자 보호 현안을 해결할 이론과 실무 능력을 겸비한 금융소비자전문가 양성을 기대한다.
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- 작성일 2023-06-16
- 조회수 225
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- 석사과정생 이동준 학생(지도교수: 김재광) 논문 SIGIR 2023, the Perspective paper track에 채택
- main Lab. (지도교수: 김재광)의 논문 “How Important is Periodical Model update in Recommender System?” 이 세계 최고 권위 정보검색(Information Retrieval) 학회인 SIGIR 2023 (The 46th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval), the Perspective paper track에 채택되었습니다. 논문은 23년 7월 대만 타이페이에서 발표될 예정입니다. 본 논문은 카카오 추천팀과 협력한 연구로 추천시스템에서 주기적인 모델 업데이트의 중요성에 대한 온/오프라인 분석을 하여 특정 관점에서 의미있는 결과들을 도출하였습니다. 본 연구에는 성균관대학교 전기전자컴퓨터공학과의 석사과정 이동준 학생이 공동저자로 참여하였고, 김재광 교수가 교신저자로 참여하였습니다. [논문] H. Lee, S. Yoo, D. Lee, and J. Kim, “How Important is Periodical Model update in Recommender System?,” In Proceedings of 46th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2023), July 2023. [Abstract] In real-world recommender model deployments, the models are typically retrained and deployed repeatedly. It is the rule-of-thumb to periodically retrain recommender models to capture up-to-date user behavior and item trends. However, the harm caused by delayed model updates has not been investigated extensively yet. in this perspective paper, we formulate the delayed model update problem and quantitatively demonstrate the delayed model update actually harms the model performance by increasing the number of cold users and cold items increase and decreasing overall model performances. These effects vary across different domains having different characteristics. Upon these findings, we further argue that although the delayed model update has negative effects on online recommender model deployment, yet it has not gathered enough attention from research communities. We argue our verification of the relationship between the model update cycle and model performance calls for further research such as faster model training, and more efficient data pipelines to keep the model more up-to-date with the latest user behaviors and item trends
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- 작성일 2023-05-03
- 조회수 492
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- 제9회 소셜이노베이션융합전공 취창업콜로키움 성료
- 5월 13일 금요일 10시 반부터 12시 제 9회 소셜이노베이션 취창업 콜로키움이 수선관 61907호에서 온라인 오프라인 동시 진행으로 진행 되었다. 강연자는 한국사회학회 회장님인 연세대 사회학과 교수 한준 교수님으로, 플랫폼 시대의 대중음악에 관하여 취창업 콜로키움 강연을 진행하였다. 강의진행에 성균관대학교 사회학과/소셜이노베이션 융합전공 구정우 교수님이 사회자의 역할을 해주시며 더욱 의미있는 강연이 되었다. 해당 강의는 온.오프 총 참여인원 40여명 이상이 참여하였다. 참여자로 소셜이노베이션 융합전공 대학원생 뿐 아니라 타학과 대학원생, 학부 학생, 타전공 학생 등 다양한 구성원이 참여하며 성공리에 마무리 되었다.
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- 작성일 2022-05-13
- 조회수 1256