Universal Deep Learning Compiler: 삼성종합기술원 책임 연구원 특강 (11월 25일 오후 3시) 인공지능 기술 개발의 핵심 인프라인 Neural Processing Unit 관련 최신 기술을 접할 수 있는 특강을 소개합니다.관심있는 학생과 교수님들의 많은 참여 바랍니다.- 주제: Universal Deep Learning Compiler: A Compiler-driven Deep Learning S/W Framework for Heterogeneous AI Accelerators and Systems- 연사: 정한웅 (삼성종합기술원 책임 연구원)- 주요 경력: Samsung Exynos NPU를 위한 Compiler 설계 주도- 일시: 2024년 11월 21일(목) 오후 3시-4시- 장소: 원천관 535호
2024.11.18■ 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.
2024.03.27우리 학교 인공지능학과 석·박통합과정 김태훈 학생(지도교수:황원준 교수)이 과학기술정보통신부가 주최한 '2024 디지털혁신인재 심포지엄'에서 정보통신기획평가원 원장상을 수상했다. '2024 디지털혁신인재 심포지엄'은 지난 22일부터 23일까지 대한상공회의소에서 ‘디지털 혁신 인재, 대한민국의 미래를 이끌다’를 주제로 개최됐다. 이번 심포지엄은 AI 대학원, 메타버스 융합대학원, AI반도체대학원 등 5개 분야의 42개 디지털 혁신 관련 대학원이 연합하여 우수 성과 공유 및 확산과 대학원 간 협력 강화를 위해 마련됐다.김태훈 학생은 ‘도메인 적응 객체 탐지에서의 도메인 특화 이중 교사 모델을 통한 RGB-Thernal 반복 교차 학습(D3T: Distinctive Dual-Domain Teacher Zigzagging Across RGB-Thermal Gap for Domain-Adaptive Object Detection)’이라는 제목의 논문으로 정보통신기획평가원 원장상을 수상했다.논문에서는 RGB 도메인과 Thermal 도메인 간의 간격을 효과적으로 완화하여 정답 라벨 없이 Thermal 도메인에서 기존 방법 대비 더욱 효과적으로 학습할 수 있는 지그재그 학습 프레임워크를 제안했다. 지도는 아주대 인공지능융합학과 황원준 교수가 맡았다.연구는 현대자동차와 아주대 인공지능융합혁신대학원 사업의 지원을 받아 연구한 결과로 세계적인 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 학회인 ‘CVPR 2024(The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2024)’에 발표된 바 있다. 김태훈 학생이 소속된 컴퓨터 비전 및 패턴 인식(CVPR) 연구실에서는 딥러닝을 이용한 객체 검출, 인식(Recognition) 및 분할(Segmentation) 기술 개발에 초점을 맞춰 연구를 수행하고 있다.
2024.08.29Artificial Intelligence & AI Convergence Network 사업단에서 공동으로 개최하는 Colloquium을 12월 2일(월) 오후 1시 30분에 개최하오니 많은 참여 부탁드립니다. When : 2024년 12월 2일(월) 오후 1시 30분~ Where : 팔달관 407호 Speaker : 정종원 연구원(KRAFTON) Title : Data-centric Approaches for Graph Deep Learning and Beyond: Theory, Challenges, and Real-world Applications Abstract : Graph data augmentation has emerged as a critical area of research, particularly for improving generalization and robustness in graph neural networks (GNNs). Among various approaches, Input Mixup, which generates virtual samples by interpolating input features and labels, has gained significant attention in domains such as image classification and natural language processing for its simplicity and effectiveness. However, adapting Mixup to node classification presents unique challenges due to irregularity in graph structures and the difficulty of aligning and interpolating neighboring nodes. This seminar will explore recent advancements in graph data augmentation, focusing on the iGraphMix method designed specifically for node classification tasks. iGraphMix addresses the irregularity and alignment issues by generating virtual nodes and their edges through feature and label interpolation while sampling neighboring nodes. These virtual graphs enhance GNN training by serving as augmented inputs, offering compatibility with diverse GNN architectures and augmentations. We will discuss the theoretical foundations of iGraphMix, which demonstrate its potential to improve generalization performance, as well as empirical results validating these claims. Additionally, we will delve into the limitations of iGraphMix in heterophilic graph settings, where its performance can degrade, and highlight emerging research efforts to overcome these challenges. Beyond theory, this seminar will showcase real-world applications where graph data augmentation methods have been successfully deployed, such as stock-price prediction and social network analysis. This session aims to provide theoretical insights, practical perspectives, and application-driven case studies, fostering discussions on advancing data-centric methodologies for graph deep learning. Bio : - 한국과학기술원 학부 졸업 (전기 전자공학부, 2014 - 2018)- 한국과학기술원 석사 졸업 (전기 전자공학부, 2018 - 2020)- NCSOFT, Applied AI Lab., Anomaly Detection Team (구 Reasoning Team) 근무 (2020 - 2023)- KRAFTON, Deep Learning Div., Applied AI Dept., Natural Language DL Team 근무 (2023 - present) Host : 소프트웨어학과 조현석 교수(hyunsouk@ajou.ac.kr)
2024.11.25아주대학교 AI 대학원(사업단장 최영준, 소프트웨어학과)과 의료인공지능융합인재양성사업단(사업단장 우현구, 생리학교실)이 공동 주최하고 경기도가 후원한 ‘2024 AIAI 헬스케어 심포지엄'이 지난 9월 9일 의료원 별관 대강당에서 성황리에 개최되었다. 올해 세 번째를 맞이하는 이번 심포지엄은 국내 연구자 및 산업계 전문가 7인의 연사와 AI 헬스케어의 최신 연구 동향 및 산업계 현황에 대한 정보를 교류하는 자리로, 이날 240여 명의 관계자들이 참석했다. 이날 심포지엄은 아주대 최기주 총장과 경기도 정운혁 팀장의 축사를 시작으로 산업계에서는 황희 CEO(카카오헬스케어), 유동근 CAIO(루닛), 차동철 의료혁신센터장(네이버헬스케어), 조상욱 상무(인피니트헬스케어)가 연사로 참석하여 다양한 AI 기술이 디지털 헬스케어에 적용되고 활용하는지, 그리고 실제 임상 현장에서의 거대언어 모델의 적용 사례에 대해 소개했다. 학계에서는 임창환 뇌공학연구센터장(한양대학교), 김진성 교수(연세대학교 방사선종양학과), 유종빈 교수(아주대학교 AI대학원)가 연사로 참석하여 인공지능 기술의 의료 현장 적용 사례와 현재 이슈가 되고 있는 문제 등에 대해 소개했다. 또한 이동윤 MD조교, 안민호 MD조교(아주의대 의료정보학교실)가 참석하여 최신 연구결과와 경험에 대해서도 공유했다.최기주 총장은 “생성형 인공지능의 물결이 거센 이 시점에, 오늘 심포지엄을 통해 인공지능과 의료 분야의 연구자들이 대형언어모델이 헬스케어에 어떻게 적용될 수 있을지 심도 있는 논의를 할 수 있는 장이 되길 기대한다.”라고 말했다. 한편 아주대학교는 2023년 7월부터 2026년 12월까지 과기부가 총 52.5억원을 지원하는 인공지능융합혁신대학원 사업에 선정되어 바이오메드 및 모빌리티 인공지능 분야를 중심으로 인력양성을 수행하고 있다.
2024.09.12소프트웨어 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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