하계 방학기간 중 근무시간을 아래와 같이 단축하여 운영하오니 참고부탁드립니다. 1. 시행기간 : 2024.07.01(월) ~ 08.09(금)2. 근무시간 : 오전 9시 ~ 오후 4시
2024.06.25■ 논문제목 관련Q1. 논문제목 변경 시점➥ 논문 제목은 학위청구논문 심사결과보고서 제출 시점 이전까지는 얼마든지 변경해도 무방합니다. 단, 최종 심사 결과 보고서에 기재되는 논문제목은 반드시 최종 확정된 것이어야 합니다.※ AIMS상에 입력된 논문제목이 국문 학위기에 그대로 출력되므로 결과보고서에 기재된 논문제목과 AIMS상의 논문제목이 상이하다면 반드시 연락주셔야 합니다. ※ 최종 심사 결과 보고서 제출 이후 논문제목에 변동사항이 있을 경우, 반드시 학생은 논문제목 변경원을 작성주셔야 합니다. Q2. 논문제목 글자 수 제한➥ 논문제목은 26자 내외로 정할 것을 권고 드리고 있으나 다소 초과되어도 무방합니다. Q3. 논문제목 특수문자 포함 가능 여부➥ 논문제목에 원자번호 등의 아래첨자와 같은 특수문자가 포함되어 있을 경우 국문 학위기 출력 시 오류가 나타날 수 있으므로, 심사결과보고서 제출 시점에 저에게 별도로 알려 주시기 바랍니다.■ 박사학위 심사위원 위촉 관련Q1. 심사위원 구성➥ 박사학위 청구논문 심사위원은 5인 이상(보통 5인입니다)으로 구성하고, 본교 전임교원 3인과 교외인사(외부교수 또는 전문가) 1인을 포함'하여야' 합니다. 다시 말해 다섯 자리 중 네 자리는 정해져 있다고 생각하시면 됩니다.Q2. 타 학과 교원 위촉 가능 여부➥ 교내 심사위원은 해당학과의 교원을 우선으로 위촉해야 하지만, 전공분야가 유사하다면 인접분야의 타 학과 교원을 심사위원으로 위촉하는 것도 가능합니다.■ 학위청구논문 학회지 게재 관련Q1. 게재예정증명서와 지도교수확인서의 차이➥ '게재예정인 경우에는 '게재예정증명서'를 제출'이라는 표현의 어휘적 한계로 혼동하시는 경우가 많은데, "학회지로부터 '게재예정증명서'를 발급 받을 수 있다"는 건 "해당 학회지에 논문을 게재할 것이 확정"된 상태라고 보시면 됩니다. 다시 말해 게재예정증명서라는 서식이 서식명에 '예정'이라는 단어가 포함되어 있어 혼동하실 수 있지만 실질적으로 '게재(확정)증명서'와 동일하다고 보시면 됩니다.➥ 반대로 '지도교수확인서'는 학회지로부터 게재예정증명서를 제출할 수 있다는 어떠한 확언도 없는 상태로 단지 "해당 학생의 지도교수님께서 학회지에 논문을 게재할 것임을 확인 받았다"는 정도의 의미라고 생각하시면 됩니다. 따라서 '게재미확정인 경우에 지도교수확인서를 제출'해야 하는 것입니다.※ 두 경우 모두 심사원 제출 시점에 게재가 완료되지 않았기 때문에, 심사기간 중 게재가 완료되면, 결과보고서 제출 시에 게재 논문 별쇄본 표지를 반드시 제출해 주셔야 합니다.Q2. 지도교수확인서 서식의 '최종 졸업사정일'의 의미➥ 지도교수확인서 서식상에 게재예정증명서 제출기한으로 기재되어 있는 '최종 졸업사정일'이라 함은 논문 심사결과보고서 마감 이후 2주 이내라고 생각해 주시면 되는데, 이 2주 이내에 ①학회지로부터 게재예정증명서를 발급 받지 못하거나, ②학회지에 게재가 될 것임을 확인해 주는 기타 증빙서류를 제출하지 못할 경우 해당 학생은 논문심사결과와 상관없이 해당 학기 졸업불가입니다.※ 위와 같이 학회지 게재예정 또는 게재미확정인 경우에 해당하는 학생들은, 학과 제출서류 중 학위청구논문 제출 현황표에 반드시 별도로 표시해 주시기 바랍니다.■ 학회지 논문게재 저자구분 관련➥ 반드시 주저자(제1저자) 또는 교신저자로 작성해야 하는데, 공동주저자로 작성한 경우도 인정됩니다. 제2저자는 인정되지 않습니다.■ 심사비/지도비 지급 관련Q1.심사 취소 시 심사비 환불 가능 여부➥ 심사가 진행되기 전에 취소되었다면 심사비 환불이 가능하지만, 심사가 이미 진행된 경우에는 심사를 취소하더라도 당해 학기 심사비 환불이 불가능합니다. 심사 불합격의 경우에도 마찬가지 이유로 심사비 환불이 불가합니다.■ 졸업 관련 증명서 출력 관련Q1. 졸업예정증명서 출력 가능 시점➥ 학생의 논문제목이 AIMS2에 입력되어 있고, 논문제출여부를 '제출'로 변경 후 저장 시 출력 가능합니다. 심사원 제출 이후 일정 시점부터 출력 가능합니다. Q2. 졸업증명서 출력 가능 시점➥ 학위수여일 오전 10시 이후부터 출력 가능합니다.감사합니다. Invest Wave Max
2024.03.27본교 인공지능학과 황원준 교수 연구팀이 비지도 도메인 적응 기술을 이용한 신규 딥러닝 기반 열영상 물체 검출 기술을 제안했다. 황 교수 연구팀은 지난 17일부터 21일까지 미국 시애틀 컨벤션센터에서 열린 ‘IEEE/CVF 주관 컴퓨터비전 및 패턴인식(IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR)’에 참가해 논문을 발표했다. 이번 컨퍼런스에는 총 1만1532편의 논문이 제출됐으며, 이중 2719편(23.58%)이 채택됐다. 올해에는 총 76개국에서 약 1만2000명의 학생 및 연구자가 학회에 참석해 최신 인공지능 기술에 대한 논문 발표 및 기술을 시현했다. 연구팀은 물체 검출기가 야간에도 동작할 수 있도록 열영상 기반의 신규 딥러닝 물체 검출기 학습 기법을 제안하였으며, 이를 통해 주간 및 야간에도 동작할 수 있는 시스템을 구성했다. 논문의 제목은 “RGB/열영상 기반 복수 선생 네트워크의 지그재그 패턴 학습을 활용한 물체 검출기향 도메인 적응 기법(D3T: Distinctive Dual-Domain Teacher Zigzagging across RGB-Thermal Gap for Domain-Adaptive Object Detection)”으로, 아주대 소프트웨어학과 황원준 교수와 박사과정 도딘팟·김태훈·나재민 학생과 현대자동차 연구원들이 공동으로 참여했다.이번 연구에서는 풍부한 데이터와 레이블을 통해 학습된 RGB 영상 기반 검출기와 함께 비지도 학습 방식으로 학습되는 열영상 기반 검출기를 복수의 선생 네트워크로 구성했다. 이를 통해 학습 데이터 및 레이블이 부족한 열영상 도메인에서 우수한 성능을 달성할 수 있도록 학습 시간에 따라 달라지는 지그재그 패턴으로 선생 네트워크를 선택하는 새로운 도메인 적응 기법을 제안했다. 연구팀은 제안한 지그재그 형태의 학습 방법을 통해 도메인간의 간격이 큰 RGB에서 열영상으로 도메인 적응을 성공적으로 적용해 기존 RGB 영상 기반의 도메인 적응 기법 대비 성능 우위를 달성할 수 있었다. 해당 도메인 적응 기법은 환경 변화에 강인한 특성을 확보했기 때문에 다양한 형태의 환경 변화가 발생할 수 있는 실증 현장에 빠르게 적용될 것으로 기대된다. 연구자료 이미지
2024.07.10Artificial Intelligence & AI Convergence Network 사업단에서 공동으로 개최하는 Colloquium을 7월 18일(목) 오전 10시 30분에 개최하오니 많은 참여 부탁드립니다. When : 2024년 7월 18일(목) 오전 10시 30분 Where : 팔달관 407호 Speaker : 김재식 연구원(University of Pennsylvania) Title : The Role of Artificial Intelligence in Immune Health Abstract : The immune system's function and health involve complex interactions, proportions, and activation states of cells. Understanding human immune responses requires standardized approaches from subject recruitment to data analysis. Immune Health provides an infrastructure for recruiting subjects, processing biospecimens, running assays, and integrating data, with a standardized process for collecting and preparing blood specimens for single-cell analysis by cytometry.High-throughput single-cell cytometry data are vital for understanding the immune system's role in diseases and treatment responses. Traditional annotation methods face challenges in scalability and accuracy. To address this, we propose the cytometry masked autoencoder (cyMAE), an automated solution for immunophenotyping, including cell type annotation. The cyMAE model uses Masked Cytometry Modeling (MCM) to learn relationships between protein markers without prior information and is fine-tuned for specialized tasks. Validated across multiple cohorts, cyMAE accurately identifies antibody co-occurrence patterns, provides interpretable cellular immunophenotyping, and improves prediction of subject metadata. It enhances predictions for cell type annotation, SARS-CoV-2 infection, secondary immune response, and COVID-19 infection stages. CyMAE significantly advances immunology research, enabling better prediction and interpretation of cellular and subject-level phenotypes in health and disease. Bio : Dr. Dokyoon Kim is an Associate Professor of Informatics and the Director of the Center for AI-Driven Translational Informatics (CATI). He is also the Associate Director of Informatics at Immune Health. His research focuses on integrating multi-modal data, including 'omics data, environmental data, imaging, and Electronic Health Records (EHR) phenotype data. Dr. Kim's work spans theoretical and applied projects, developing methods to combine multi-omics data, predict clinical outcomes, and integrate genomics with imaging data. His long-term goal is to advance precision medicine through sophisticated data integration methods using AI. Dr. Kim started his academic career in 2016 at Geisinger Health System and later joined the University of Pennsylvania, where he continues to innovate in informatics research, enhancing patient outcomes by bridging data science and clinical practice. Host : 소프트웨어학과 손경아 교수(kasohn@ajou.ac.kr)
2024.07.12과학기술정보통신부에서 주최하는 2024 디지털혁신인재 심포지엄 개최를 다음과 같이 안내드립니다.이번 심포지엄에서는 디지털기술의 핵심 분야인 AI, AI반도체, 메타버스, 융합보안 등 4개 분야 42개의 대학원과 LG U+, FuriosaAI, LG전자, Wins 등의 협력기관이 참여할 예정이며, Google, NVIDIA 등의 기조강연과 함께 디지털 인재양성 정책 설명, 패널토론, 대학원생 우수성과 발표 등 다양한 지식과 정보를 나눌 수 있는 기회를 제공하고, 대학원과 기업의 부스 전시 그리고 기업 채용설명회를 통해 대학원 재학생을 포함하여 취업 준비생과 예비 대학원생이 함께하는 자리를 가질 계획입니다.- 일시 : 2024.08.22(목)~23(금) 10:00-18:00- 장소 : 대한상공회의소 국제회의장- 홈페이지URL : https://www.digitalinnovators.kr/- 사전등록기간 : 07.22.(월)~08.16.(금)까지- 사전등록URL : https://www.digitalinnovators.kr/page/registration※ 세부 프로그램 및 일정은 홈페이지 및 하단의 포스터 확인 부탁드립니다.
2024.07.25소프트웨어 기술을 기반으로 눈부시게 성장하고 있는 인공지능 기술은 현대 사회의 중심으로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 미래 사회를 이끌어 나갈 고급 AI 전문가를 양성하기 위하여 아주대학교는 2020년 4월 일반대학원 인공지능학과를 신설하였습니다. 특히 2020년 혁신인재 양성을 위한 4단계 BK21사업 인공지능 사업단으로 선정되어 최장 7년 동안 정부 지원을 받게 되었으며, DREAM AI, “Domain-aware, Robust, Efficient, Adaptive, and Multimodal AI” 기술 개발 역량을 갖춘 글로벌 인재 양성을 추구합니다.
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