Research Blog 2019년을 마치며!

December 13, 2019 | 7 Minute Read

안녕하세요, 이번 포스팅은 앞선 포스팅들과는 다른 성격의 글을 작성해보려 합니다. 작년 6월 블로그를 처음 만들고 첫 글을 작성해서 올렸었는데 벌써 1년이 훌쩍 지나고 2019년도 얼마 남지 않았네요. 이번 글에서는 블로그 개설 후 1년 6개월동안 썼던 글들의 특징들을 살펴보고, 구글에서 제공하는 여러 툴들을 통해 간단한 분석을 해볼 예정이며, 말미에는 2020년에 작성할 주제들을 미리 소개 드릴 예정입니다.

앞으로도 종종 논문 리뷰, 튜토리얼 등이 아닌 가벼운 주제의 글도 작성해보려 합니다! 좋은 주제 있으면 추천해주세요! ㅎㅎ

기술 블로그 시작

최근 개인 포트폴리오를 블로그로 꾸미는 분들을 보고 멋있어 보여서 작년(2018년) 6월 무렵 블로그를 만들어야겠다고 생각했습니다. 이런 저런 삽질을 거쳐 Jekyll을 이용한 github blog를 만들었고 블로그의 테마를 Research Blog로 정한 뒤 첫 포스팅인 “Shake-Shake Regularization Review & TensorFlow code implementation” 글을 업로드 하였습니다. 처음 쓴 글이다 보니 분량이 굉장히 긴 글이었던 걸로 기억합니다.

이 때 당시 이 논문을 읽게 된 계기는 AutoML을 이용한 Architecture Search 논문들이 많이 나오기 시작했고, 그 논문 들에서 Shake-Shake 란 방법을 같이 쓰면 성능이 좋다는 결과를 보고 도대체 이게 뭐길래 성능이 좋지?! 라는 질문에서 출발하여 Shake-Shake 논문을 읽었던 것으로 기억합니다.

방법이 단순하고 실험도 CIFAR-10 같이 작은 데이터셋에서 할 수 있어서 간단하게 실습 코드도 작성을 해보면서 논문을 구현해보자는 계기에서 코드를 짰고, 공부한 내용을 정리하기 위해 글로 남기게 되었던 것 같습니다.

그리고 이 글을 수아랩 기술블로그 에도 업로드를 하면서 제대로 된 블로깅을 시작했습니다. 그 뒤로는 주로 제가 공부하는 분야인 Image Classification 쪽 논문을 많이 읽고, 그 중 설명하기 쉬우면서 효과적인 방법론들을 글로 리뷰를 하며 포스팅 개수를 늘려 나가기 시작했습니다.

지금까지 작성한 33개의 글

2018년 6월을 시작으로 처음에는 그 당시 관심이 많았던 Classification 분야의 논문 위주로 리뷰를 하고 가능하면 코드까지 작성해서 올렸습니다. 그러다가 Object Detection 관련 연구를 하게 되고 외부 강의까지 하게 되면서 Object Detection 쪽도 깊게 공부를 하게 되었고 한동안 Object Detection의 Tutorial 형태로 글을 연재하기 시작하였습니다.

그리고 2018년 여름 SIGGRAPH 2018 학회에 다녀오면서 처음으로 국제 학회를 참석하면서 느낀 점들을 글로 작성하기 시작하였고, 학회에 대한 글도 작성하기 시작했습니다. 학회를 가는 입장에서 생각해보면, 최근 학회의 규모가 거의 매년 빠르게 증가하다 보니 어떠한 논문들이 발표될지 미리 추리는 작업도 많은 시간이 소요가 되고, 학회를 참석하지 못하는 경우에는 무슨 논문이 인기가 있었는지 관심을 가지고 찾아보지 않으면 알기 힘들었습니다.

이러한 점에서 출발해서 NeurIPS 2018을 시작으로 ICLR 2019, CVPR 2019, ICCV 2019 등 주요 학회에서 제 관심 분야인 이미지 인식 쪽의 주요 논문들을 20~30편 추려서 간략하게 리뷰를 하는 글을 작성을 하였고, 제 스스로도 도움이 많이 되었고 많은 분들의 관심을 받았습니다! ㅎㅎ 또한 직접 다녀온 학회는 학회에 대한 소개, 참석 후기와 인상깊었던 논문(주로 Best Paper)을 리뷰하여 글로 작성을 하였습니다.

학회 관련 글들은 앞으로도 꾸준히 작성을 하려고 계획 중이지만 점점 학회의 규모가 말도 안되게 커지고 있어서 자신이 없네요.. (NeurIPS 2017: 678편 / 2018: 1011편 / 2019: 1428편.. ㄷㄷ)

이 외에도 AutoML 쪽도 종종 논문을 읽으며 감탄을 하며 리뷰를 하였고, EfficientNet 논문 리뷰는 특히 많은 관심을 받았습니다. 또한 하나의 주제에 대해 자세하게 소개를 드리는 글 (Super Resolution Overview, Self-Supervised Learning Overview) 등 기타 주제의 글도 작성하는 입장에서는 제일 재미있었던 것 같습니다.

전반적으로 Classification, Object Detection 관련 글 위주로 작성을 하였는데, 내년에는 보다 더 다양한 주제의 글을 작성할 예정입니다!

Hoya012 블로그 성장 과정

블로그를 개설하고 글을 하나 둘 늘려가면서 제 블로그에 얼마나 사람들이 찾아오고 있는지 궁금해지기 시작했습니다. 블로그에 방문자수, 조회수 등을 추적하기 위해선 여러 방법이 있겠지만 가장 널리 사용되는 Google Analytics 를 이용하였습니다. Google Analytics를 사용하면 방문자수와 페이지별 조회수, 유입되는 트래픽 채널 등을 알 수 있으며 주로 어떤 시간에 방문을 하는지, 어떤 국가에서 방문을 하는지 등을 확인할 수 있어서 좋았습니다. 이를 이용해서 블로그의 성장 과정을 살펴볼 수 있었습니다.

위의 그림은 제가 Google Analytics를 적용한 시점인 2018년 9월부터 지금인 2019년 12월까지 시간별로 블로그 방문자수의 통계를 그래프로 나타낸 자료입니다. 처음에는 거의 저 말고는 아무도 찾지 않는 사이트였다가 Object Detection 관련 Tutorial을 연재하고 이를 페이스북 TensorFlow KR, PyTorch KR에 홍보를 하면서 한번 작지만 피크를 찍게 됩니다!

그 뒤로도 종종 피크를 찍는 시점이 있는데, 그 때가 대부분 글을 작성하고 페이스북에 홍보를 한 시점이며, 실제로도 방문자 유입 대부분의 트래픽 채널이 Social인 기간이 많았습니다. 이는 Social에 홍보를 할 때만 사람이 몰리고 그렇지 않은 시기에는 사람이 잘 오지 않는 것을 보여주고 있기 때문에 트래픽 채널의 비중이 Social에 몰려 있지 않고 다양한 경로를 통해 유입이 되는 것을 목표로 양질의 글을 많이 써야겠다고 다짐하는 계기가 되었습니다.

꾸준히 글을 하나둘씩 늘려가며 미미한 수치지만 제 블로그에 하루에 약 30~40명의 손님들이 찾아오게 되었고 댓글도 종종 달아주셔서 보람을 느끼며 글을 작성하다가, 지난 5월말 EfficientNet 논문이 공개가 되면서 빠르게 읽고 이틀만에 리뷰를 하였고 이 글이 히트를 치게됩니다! 와우! 그 뒤로 꾸준히 많은 분들이 블로그에 방문을 하셨고, 그 뒤로 올해 서울 코엑스에서 열린 ICCV 2019 미리보기, 리뷰 글이 모두 큰 히트를 치면서 가파른 성장세를 보이다가 연말이 다가오면서 다시 주춤하고 있는 모습을 보이고 있습니다.

처음 제가 목표로 했던 방문자 유입 트래픽 채널이 Social이 주를 이뤘다가 최근에는 검색 엔진을 통해 자연스럽게 유입되는 Organic Search 가 주를 이루고 있고, 제 github repository, 제 글을 인용한 다른 블로그 등을 통해 유입되는 Referral도 적지 않은 비율을 차지하고 있는 점이 신기했습니다. 블로그 개설 이후 총 27,877분의 손님이 찾아와주셨고 대단히 감사드린다는 말씀 전하고 싶습니다!!

조회수 Top 5 글 & 주요 유입 키워드 분석

이번에는 지금까지 작성했던 33편의 글 중에 조회수가 가장 높았던 글이 어떤 글이었는지 개인적으로 궁금해서 한번 알아본 결과를 공유 드리겠습니다. 게시글의 조회수는 Google Analytics [행동] – [사이트 콘텐츠] – [모든 페이지] 탭을 통해 확인할 수 있습니다.

• 1위: “ICCV 2019 paper preview” : 11,453회
• 2위: “CVPR 2019 overview” : 10,643회
• 3위: “EfficientNet Review” : 9,075회
• 4위: “Tutorials of Object Detection 1편” : 6,792회
• 5위: “Single Image Super Resolution Overview” : 5,909회

학회 관련 글 2편이 1위와 2위를 차지하였고 EfficientNet 논문 리뷰가 3위를 차지하였습니다. 개인적으로 심혈을 기울인 Tutorials of Object Detection 시리즈의 1편이 조회수 4위를 차지하였고 한 분야를 넓은 범위에서 소개 드리는 첫 시도인 Single Image Super Resolution Overview 글이 조회수 5위를 차지하였습니다. 비교적 초기에 작성한 글들은 조회수가 낮은 것도 인상깊었습니다.

블로그의 메인 화면, 제 자기 소개 부분, 게시물 리스트를 볼 수 있는 archives 등 탭을 제외하면 약 14만회의 게시물 누적 조회수를 달성하고 있음을 확인할 수 있었습니다.

마지막으로 Google Analytics 에서는 유입 키워드 분석을 하기 어려워서 Google Search Console 을 이용하여 Organic Search로 오신 분들이 어떠한 검색어로 제 블로그에 방문하시는 지를 살펴보았습니다.

역시나 학회 관련 키워드인 iccv, cvpr, iclr 등이 주를 이뤘고, 가장 심혈을 들인 주제인 object detection 관련 키워드(object detection, detection, refinedet, efficientdet) 등도 주를 이뤘습니다. 대부분의 organic search는 이러한 키워드로 많이 유입이 되는 것 같네요.

2020년에 작성하고 싶은 글감

Google에서 제공해주는 기능들을 활용하여 제 블로그의 성장 과정을 살펴보았고, 주요 통계치들을 통해 어떠한 글들이 주목을 받는지 등을 살펴보았습니다. 하지만 저는 글을 작성할 때 조회수를 많이 받아야겠다는 목적보다는 제가 공부한 내용을 정리하여 공유를 하는 것에 더 초점을 두기 때문에, 위의 내용을 바탕으로 다음 쓸 글들을 선택하진 않으려 합니다.

내년에는 블로그에선 잘 다루지 않았지만 평소에 관심있어하는 분야에 대해 소개를 드리는 글도 자주 쓰려고 계획 중이고 종종 재미있는 논문이 나오면 그때그때 빠르게 리뷰를 해서 올릴 계획입니다. 지금 생각 중인 글감들은 다음과 같습니다. (생각만 한 것이고 실제로 쓸지 안 쓸지는 내년의 저에게 달려있습니다..! ㅋㅋ)

• Self-Supervised Learning 주요 논문 리뷰 (2018년, 2019년 발표된 논문들)
• Weakly Supervised Semantic Segmentation Overview
• Out-of-Distribution Detection Overview
• Graph Neural Network Overview
• 주요 학회 (ICLR 2020, CVPR 2020, ECCV 2020 등) Preview

혹시 내년에 제가 다뤄주었으면 하는 주제를 추천해주실 분이 계시면 편하게 댓글로 남겨 주시면 긍정적으로 검토해보겠습니다!

많이 방문해주셔서 다시 한번 대단히 감사드리고 내년에도 양질의 글로 찾아뵐 테니 자주 놀러 와주시기 바랍니다! 감사합니다!

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