2024 정보보호대학원 세미나를 들으며 연사님께 질문했던 기록을 남겨 둔다. 다양한 분야의 전문가를 만날 수 있어 정말 행운이었다.

9.3 / Abhik Roychoudhury (National University of Singapore 교수) Fuzz Testing

질문: 퍼징의 에너지 스케줄링을 최적화 문제라고 하셨습니다. 최적화 문제는 보통 정해진 분포를 대상으로 합니다. 하지만 퍼징에서 커버리지 등의 지표는 사전에 알 수 있는 방법이 거의 없습니다. 이런 경우 최적화를 위해 어떤 접근을 하시나요?

답: 퍼징이 실용적인 도구로서 가지는 가장 큰 장점 중 하나는 확장성입니다. 즉, 사용자가 자신의 목표에 맞게 설정을 조정하여 활용할 수 있다는 점입니다.

느낀 점: 여러 논문에서 하이퍼파라미터 튜닝이 연구 질문(RQ)에 포함되는 경우를 자주 봤다. 교수님의 답변은, 하이퍼파라미터를 설정하는 일은 개발자 각자 원하는 프로그램에 맞게 적절히 조정할 수 있다고 보면 된다는 뜻으로 이해된다.

10.8 / 이상완 (KAIST 교수) 뇌기반 인공지능과 뉴로모픽 컴퓨팅 - 이상완

Q: 뇌가 가진 메모리 기반 강화 학습을 AI 모델로 포팅할 때, 위상적으로 (topological) 접근을 한다는 게 어떤 내용인지 궁금합니다.

A: Grid/place code로 배열한 이차원 배치 환경 (spatial 2d environment) 을 위상적으로 동형 (homeomorphic)인 구조끼리 묶어서 요약해 학습에 사용한다. 묶어서 요약하게 되면 각 과업 (task, 모델이 해결하도록 설계된 문제)이 동치류 공간의 한 벡터로 사영되고, 머신러닝 학습을 위한 기본 연산이 벡터 내적이 되어 용이해진다.

10.15 / 이호성 (이촌세무회계 세무사) 세금은 너무 어려워요

Q. 상속세는 피상속인의 사망 전 10년을 기준으로 이후에 증여한 것에 붙이는 세금인데, 그러면 그냥 10년 전보다 더 일찍 상속하면 되지 않나?

A. 일단 피상속인의 사망 전 10년을 기준으로 상속과 증여의 개념이 나뉘어지므로, ‘10년 전보다 더 일찍 증여’하면 되지 않냐는 질문이 되어야 한다. 상속에서 상속세가 있듯이, 증여에도 증여세가 있으며, 둘의 세금 금액 간에 일방적 우열이 있는 것은 아니다. 다만, 피상속인의 사망 직전에 재산을 증여로 넘겨버리는 걸 방지하기 위해서 10년의 기간을 두는 것이다.

기타: 나중에 검색해보니, 법령이 정하는 가까운 관계 (가족 등) 간에 증여와 상속에 다른 공제 규칙이 적용된다. 증여의 경우 10년간 5천만원을, 상속의 경우 일괄적으로 억 단위를 공제받기 때문에, 금액과 시기에 따라 증여가 더 세금이 적을 수도 있고, 상속이 적을 수도 있다. 따라서, 위의 연사님 답변에서 이해할 수 있는 점은, 피상속인의 사망 직전에 원래 상속으로 들어가야 할 일부 금액을 증여로 빼돌려 증여 공제 혜택을 누리는 일을 법이 방지하고 있다는 점이다.

11.12 / 정향 (링고크래프트 대표) 프로 게임 번역의 세계

Q. 프리랜서 번역가로써 일감은 어떻게 구하는지가 궁금합니다.

A. 지원 공고를 확인하고 거기에 맞춰 면접을 보는 식으로 진행된다. 번역 일을 시작했을 때도, 사람인의 번역 공고를 지원해 번역 면접을 보고, 합격해서 첫 일을 시작했다.

11.19 / 황인석 (포항공대 교수) Principled Bespoke Generation of Real-Life Common Norms

Q. 단어를 배우는 개개인-맞춤형 시스템을 개발하셨는데, 대상을 어린아이로 잡으시고 동화책을 만드는 시스템입니다. 꼭 어린아이 말고도, 어른이 외국어나 업계 전문용어 (jargon)을 배우는 데 쓸 수도 있을 텐데, 왜 대상을 어린아이로 한정해 잡으셨나요?

A. 단어를 배우는 일에 가장 연관이 있는 사람들이 아이들이다. 물론 어른의 경우도 새 단어를 배우는 경우가 있겠지만, 주 필요처는 어린아이가 될 것이다. 또한, 단어를 배울 수 있는 학습능력은 어릴수록 좋기 때문에 단어 연구의 가장 우선적인 대상이 어린아이이다. 연구는 3-4세의 아이를 대상으로 하고 있는데, 명확한 사용자 피드백 (발성)이 가능한 연령 중 최소로 잡은 것이다.

12.3 / 이원열 (포항공대 교수) What Does Automatic Differentiation Compute for Non-Differentiable Functions?

Q. piecewise analytic function은, countably many analytic function으로 쪼개지는 함수인데, 만약 infinitely countable 개의 analytic 함수로만 쪼개지는 (예: floor) 경우 실제 컴퓨터에서 evaluation은 어떻게 하나요?

A. 그런 경우, floor function 도 실제로 pytorch에서 잘 작동하는 걸로 봐서 문제없을 것 같습니다. 재귀를 쓰지 않을까요?