22nd SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
2016-06-20
org.kosen.entty.User@5dab70fc
김수진(mauvepale)
분야
정보/통신
개최일
2016-08-13~2016-08-17
신청자
김수진(mauvepale)
개최장소
United States,San Francisco
URL
행사&학회소개
ACM SIGKDD Conference of Konwledge Discovery and Data Mining (KDD)는 Microsoft Academy search 데이터 마이닝 분야 1위의 세계 최고 수준의 학회로 1989년부터 KDD-1989 workshop을 시작으로 1995년부터 KDD 학회로 바꾸어 매년 개최되어 다수 관련 연구자들의 최신 기술 및 연구 결과에 대해 교류하고 논의 할 수 있는 학회이다. 데이터 마이닝은 대량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 것으로 본래 데이터베이스 분야에서 시작되었으나 점차 그 영역을 넓혀가면서 현 가장 이슈가 되고 있는 인공지능 기술을 비롯하여 정보처리 분야와의 접점에서 활발히 연구되고 있는 분야로 산업적인 효용성이 높기 때문에 학계에만 치우친 다른 학회와는 달리 KDD 학회에서는 학술 부문과 산업 부문의 양 부문이 공히 다루어지고 있으며 유명 기업들의 실용적인 측면의 참여도 매우 활발한 편이다.
매년 수십개국의 국가에서 세계 수준의 학교, 연구소, 기업들이 참가하고 있으며 세계 최고 수준의 학회답게 매년 천여편의 논문이 제출되고 있으며, 논문 채택률은 구두발표의 accept ratio는 10 퍼센트 초반이며 poster accept ratio를 포함해도 20 퍼센트 미만이다. 이에 빅데이터를 비롯한 데이터 분석 및 마이닝 연구를 하는 연구자들은 다수의 관심을 가지고 주목해야 하는 학회이며, 국내에서도 다수 관련 연구자들이 매년 논문을 제출하고 참석하는 데이터 마이닝 분야에 있어서는 주요 핵심적 학회라 할 수 있다.
매년 수십개국의 국가에서 세계 수준의 학교, 연구소, 기업들이 참가하고 있으며 세계 최고 수준의 학회답게 매년 천여편의 논문이 제출되고 있으며, 논문 채택률은 구두발표의 accept ratio는 10 퍼센트 초반이며 poster accept ratio를 포함해도 20 퍼센트 미만이다. 이에 빅데이터를 비롯한 데이터 분석 및 마이닝 연구를 하는 연구자들은 다수의 관심을 가지고 주목해야 하는 학회이며, 국내에서도 다수 관련 연구자들이 매년 논문을 제출하고 참석하는 데이터 마이닝 분야에 있어서는 주요 핵심적 학회라 할 수 있다.
보고서작성신청
The 22nd ACM SIGKDD Conference of Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2016) 은 ACM이 주관하는 대규모 국제학회로서 VLDB (Very Large Data Bases)와 더불어 세계 최고수준의 데이터마이닝 분야 학회이다(Microsoft Academy search 데이터 마이닝 분야 1위). VLDB가 데이터베이스 분야에 초점이 맞추어져 있다면 KDD는 데이터마이닝 및 분석, 응용 쪽에 조금 더 포커싱이 되어 있다. 금번 KDD 16은 미국 San Francisco에서 개최되며 데이터마이닝 및 데이터베이스 분야 세계 최고수준의 학교, 연구소, 기업들이 참가하여 연구내용을 공유하고 향후 연구방향에 대한 논의를 진행하게 된다.
본 신청자는 기계학습 기반 생물학 데이터를 분석하는 연구를 주로 진행하고 있지만, 주 전공은 인공지능의 한 분야인 기계학습 및 데이터 마이닝으로 다양한 기계학습 방법론으로 부터 데이터마이닝 응용 연구를 수행하고 있다. 이에 데이터마이닝 최고 수준의 학회인 KDD 2016에 참석하여 데이터 마이닝 연구의 최신 기술 및 연구에 대해 견문을 넓히고 해당 분야 전문가들이 예측하는 향후 연구 전망에 대해 알아보고자 한다. 특히 학술 분야 뿐만 아니라 실제 산업적 분야에서 현 데이터 마이닝 최신 기술 및 트렌드들이 어떻게 진행되고 있는지 파악하는데 많은 도움이 될 수 있을 것이라 사료된다. 이는 또한 데이터 마이닝 분야를 비롯하여 데이터를 분석하는 다양한 분야의 연구자들에게 흥미로운 이슈와 새로운 시각을 제공할 수 있는 양질의 정보를 제공 할 수 있을 것이라 기대된다.
본 신청자는 기계학습 기반 생물학 데이터를 분석하는 연구를 주로 진행하고 있지만, 주 전공은 인공지능의 한 분야인 기계학습 및 데이터 마이닝으로 다양한 기계학습 방법론으로 부터 데이터마이닝 응용 연구를 수행하고 있다. 이에 데이터마이닝 최고 수준의 학회인 KDD 2016에 참석하여 데이터 마이닝 연구의 최신 기술 및 연구에 대해 견문을 넓히고 해당 분야 전문가들이 예측하는 향후 연구 전망에 대해 알아보고자 한다. 특히 학술 분야 뿐만 아니라 실제 산업적 분야에서 현 데이터 마이닝 최신 기술 및 트렌드들이 어떻게 진행되고 있는지 파악하는데 많은 도움이 될 수 있을 것이라 사료된다. 이는 또한 데이터 마이닝 분야를 비롯하여 데이터를 분석하는 다양한 분야의 연구자들에게 흥미로운 이슈와 새로운 시각을 제공할 수 있는 양질의 정보를 제공 할 수 있을 것이라 기대된다.