🌰 컴퓨터공학과 이형준 담당교수님 면담

🌰 준비

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🌰 면담

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🌰 포인트 정리

 

• 멀티모달 모델링 방향

• 기존 이미지 기반 모델에 물리량 또는 스펙트럼 등 다른 모달리티를 추가하는 방향은 타당함.
• 텍스트 대신, 요약된 정보나 물리량 벡터를 프롬프트 형태로 활용하는 것도 좋은 접근.
• 프롬프트 러닝(Prompt Tuning)은 생성형 AI와 접목해볼 수 있음.

 

• 페더레이티드 러닝에 대한 조언

• 현재 프로젝트에서는 데이터가 공개되어 있고 분산 저장의 필요성이 크지 않기 때문에 굳이 연합학습을 적용할 필요는 없음.
• 민감정보 보호 목적이 아닌 경우, 전통적인 중앙집중식 학습으로 충분.

 

• 협업 시 주의할 점

• 천문학 전문가들과 협업 시, 컴퓨터공학 팀이 기술적 주도권을 유지하는 것이 중요함.
• 도메인 요구사항과 컴퓨터공학적 타당성 사이에서 균형감각을 갖고 프로젝트를 이끌어야 함.
• 연구 방향을 설정할 때는 졸업 요건 충족이 우선이며, 이후 심화연구는 추후 진행 가능하다고 명확히 할 것.