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2018학년도 대학원 신입생 후기모집 안내

컴퓨터공학부는 2018학년도 후기 대학원 신입생을 아래와 같이 모집합니다. 지원을 희망하시는 분은 해당 기간 내 인터넷 접수를 하여 주시고, 추가 서류 또한 컴퓨터공학부 행정실(입학 담당자)로 제출하여 주시기 바랍니다. 1. 모집인원 - 석사과정 : 11명 - 석박사통합과정 : 21명 - 박사과정 : 6명 * 석박사통합과정은 학사학위자가 석사학위 및 박사학위의 과정이 통합된 과정을 이수하는 것으로서, 통합과정 이수중단 시 학칙 및 규정이 정하는 기준에 따라 석사학위 수여가 가능합니다. 2. 지원서 교부 및 접수 (인터넷) – 접수기간: 2018. 4. 16(월) 10:00 ~ 4. 20(금) 17:00까지 - 본교 입학관리본부 홈페이지(http://admission.snu.ac.kr) 에 접속하여 안내에 따라 입학지원서, 자기소개 및 수학(연구)계획서를 접수한다. - 입학지원서 및 자기소개서 희망전공분야란에 ‘컴퓨터공학부’로 기재한다. 3. 컴퓨터공학부 추가 제출서류 (우편 혹은 방문) - 제출기한 : 2018. 4. 23(월) 17:00까지 - 제출장소 : 컴퓨터공학부 행정실(301동 316호) * 우편제출은 제출일 마감 도착분에 한함. 반드시 등기로 보낼 것 (주소: 151-744 서울시 관악구 관악로 1 서울대학교 공과대학 컴퓨터공학부 301동 316호 입시담당자 앞) - 제출서류(상단에 접수번호 반드시 기재) 석사과정 구술고사과목 신청서 Download 석박통합과정 구술고사과목 신청서 Download 박사과정 지도교수 신청서 Download < 석사과정 > 1) 학사 성적증명서 원본 1부 (편입학 졸업자는 전/후 성적표 각 1부) 2) TOEFL성적표 제출 시 원본 1부와 사본 1부 (원본은 사본과 대조 후 돌려줌) 3) 구술고사과목 신청서 1부: 4과목(OS, 컴퓨터구조, 자료구조, 전자회로) 중 3과목을 반드시 선택 기재 < 석박사통합과정 > 1) 학사 성적증명서 원본 1부 (편입학 졸업자는 전/후 성적표 각 1부) 2) TOEFL성적표 제출 시 원본 1부와 사본 1부 (원본은 사본과 대조 후 돌려줌) 3) 구술고사과목 신청서 1부: 4과목(OS, 컴퓨터구조, 자료구조, 전자회로) 중 3과목을 반드시 선택 기재 < 박사과정 > 1) 성적증명서 원본 1부 (학사/석사 성적증명서 각 1부) 2) TOEFL성적표 제출 시 원본 1부와 사본 1부 (원본은 사본과 대조 후 돌려줌) 3) 박사과정 지도교수 신청서 1부 (첨부파일 다운받아 사용) 4. 수험표 교부 - 교부기간: 2018. 4. 24(화) 이후 - 교부장소: 컴퓨터공학부 행정실(301동 316호) * 구술고사 당일 수령 가능 5. 선발일정 및 방식 < 석사, 석박사통합과정> (1) 선발일정 일정 내용 비고 2018. 4. 27(금) 구술고사 시간, 장소 추후공지 2018. 4. 27(금) 심층구술면접 및 대상자 발표 컴퓨터공학부 홈페이지 2018. 4. 27.(금) 저녁 ~ 5. 3(목) 개별 교수면담 및 연구실탐방을 통한 전공탐색   2018. 5. 4(금) 심층구술면접 시간, 장소 추후공지 (2) 선발방식 1) 서류심사, 구술고사, 심층구술면접 3단계 전형을 통해 신입생을 선발한다. 2) 구술고사는 4과목(OS, 컴퓨터구조, 자료구조, 전자회로) 중에서 지원자가 신청한 3과목 에서 2~3 문제를 푼다. 3) 서류심사와 구술고사를 통해 정원의 120%-150%를 심층구술면접 대상자로 선발한다. 4) 심층구술면접 대상자는 정해진 기간 동안 본인이 선택한 연구실에 대해 개별 교수면담 과 연구실 탐방 등을 통해 해당 전공분야를 심층 탐색해야 한다(반드시 한 명 이상의 교수와 면담할 것). 5) 심층구술 면접은 연구실 탐색기간 종료 후 하루 동안 실시하고, 심층구술면접을 통해 연구실이 확정된 지원자를 최종 합격시킨다. < 박사과정 > (1) 선발일정 일정 내용 비고 2018. 4. 27(금) 면접 및 구술고사 시간, 장소 추후공지 (2) 선발방식 서류심사와 면접 및 구술고사를 통해 선발한다. 6. 합격자 발표 : 2018. 6. 7(목) 18:00 이후 * 본교 입학관리본부 홈페이지(http://admission.snu.ac.kr) - 대학원 공지사항 - 주민등록번호로 검색 7. 문의처 - 전화: 02)880-1827 (컴퓨터공학부 행정실) - E-mail : jelee@cse.snu.ac.kr 컴퓨터공학부 입시관리위원회...
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2018년 2월 우수학위논문상 수상자 안내

서울대학교 컴퓨터공학부에서는 매 학기 졸업생을 대상으로 우수학위논문상을 수여하고 있습니다. 석박사 졸업 논문의 경우 논문 심사위원들이, 학부 졸업 논문의 경우 지도교수가 뛰어난 논문을 선별하여 우수학위논문상 후보로 추천하고 있습니다. 2018년 2월에는 '컴퓨터공학부 SCSC 운영위원회'의 심사를 거쳐 석사 논문상 수상자 4명, 학사 논문상 수상자 1명을 최종 선발하였습니다. o 석사 논문상 수상자: 김주용 (지도교수: 김건희) 제목: Tree-structured Deep Neural Networks by Learning to Semantically Split 김주용 학생은 분류 문제에 있어 데이터의 의미 (semantic) 정보를 바탕으로 나뉘어지는 빠른 딥러닝 모델을 제안하였습니다. 이를 통해 기계학습 분야의 최우수 국제학술대회인 ICML에 논문을 발표하는 우수한 연구 성과를 이루었습니다. o 석사 논문상 수상자: 장윤석 (지도교수: 김건희) 제목: Video-based Visual Question Answering with Spatio-Temporal Reasoning Tasks 장윤석 학생은 비디오 기반의 질의 응답 (QA) 문제에 대한 방대한 데이터셋을 구축하였고, 이를 예측하는 딥러닝 모델을 제안하였습니다. 그 결과 컴퓨터비전 분야의 최우수 국제학술대회인 CVPR에 논문을 발표하는 우수한 연구 성과를 이루었습니다. o 석사 논문상 수상자: 한승욱 (지도교수: 김지홍) 제목: 카산드라 응용에서 쓰기 요청에 대한 꼬리응답시간 감소 기법 한승욱 학생은 분산된 대용량 저장장치 시스템에서 성능에 미치는 영향이 매우 큰 꼬리응답시간을 효과적으로 감소할 수 있는 기법을 제안하였습니다. 이를 바탕으로 정보과학회 논문지 1편 출판, 정보과학회 우수논문상 2회 수상의 성과를 거두었고, 확장된 논문을 APSYS 2018에 제출 예정입니다. o 석사 논문상 수상자: 김주연 (지도교수: 전병곤) 제목: Design and Implementation of a Flexible and Extensible Data Processing Runtime 김주연 학생은 다양한 자원 환경과 애플리케이션의 특성에 따라 유연하게 최적화 데이터 처리를 하는 새로운 데이터 분석 시스템 런타임을 설계 구현하였습니다. 그 결과인 분석 시스템 네모는 최근에 데이터 분석 기반 기술로는 국내 최초로 세계 최대 비영리 오픈 소스 재단인 아파치의 인큐베이터 프로젝트가 되었습니다. o 학사 논문상 수상자: 최길웅 (지도교수: 서진욱) 제목: Effectiveness of Peer-Motivational Habit-Forming Application 최길웅 학생은 심리학을 복수전공하며 쌓은 지식을 컴퓨터공학적 기술과 융합하여, 좋은 습관의 형성을 돕기 위한 동료 간 동기 부여 시스템을 디자인하고 구현하였습니다. 또한 그 효과를 검증하기 위한 사용자 실험을 진행하여 의미 있는 결론을 도출함으로써, 완성도 높은 학사 학위 논문을 완성하였습니다....
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전병곤교수 연구진의 Nemo, ASF 오픈소스 인큐베이션 프로젝트로 선정

서울대학교 전병곤 교수 연구진의 빅데이터 분석 소프트웨어 네모(Nemo), 아파치 재단 오픈소스 인큐베이션 프로젝트로 선정 전병곤 서울대 공대 컴퓨터공학부 교수가 개발한 빅데이터 분석 시스템 ‘네모(Nemo)’가 2018년 2월 아파치소프트웨어재단(ASF)으로부터 오픈소스 프로젝트 인큐베이션을 승인 받았다. 네모 프로젝트는 마이크로소프트, 구글, 데이터브릭스, 쿠팡의 개발자가 멘토로 참여하고 있다. 해당 프로젝트는 과학기술정보통신부의 ‘소프트웨어 스타랩’ 과제의 전폭적인 지원으로 이와 같은 결과를 얻게 되었다. 아파치소프트웨어재단은 오픈소스 소프트웨어를 지원하는 세계 최대 비영리단체로 전세계에서 230여개 오픈소스 프로젝트를 지원하고 있다. 국내 프로젝트 중 까다로운 검증과정을 거쳐 세계적 오픈소스 프로젝트로 인큐베이팅된 사례는 드물다. 네모 프로젝트를 통해 우리 나라 빅데이터 분석 시스템 기술의 세계적인 경쟁력을 확보할 수 있을 것으로 기대된다. 전 교수 연구진이 개발한 네모는 차세대 빅데이터 분석 기술을 지원한다. 기존 데이터 분석 기술은 실행방식이 고정되어 있기에 다양한 데이터센터 자원환경 및 워크로드 특징들에 유연하게 대응하지 못한 단점이 있었다. 네모는 애플리케이션 부문과 분산 데이터 처리 부문 사이에서 다양한 수행 방식을 설정하는 기능을 제공한다. 이를 통해 다양한 데이터센터 자원환경 및 워크로드 특징에 최적화된 수행 방식이 설정되어 실행하는 것이 장점이다. 네모는 현재 많이 사용되고 있는 스파크(Spark)보다 높은 성능을 보인다. 네모는 구글 클라우드와 호환되는 빔(Beam), 또는 현업에서 빅데이터 분석에 많이 쓰이는 스파크 언어로 개발된 데이터 분석 애플리케이션을 Nemo가 이해할 수 있는 중간 표현 형태로 변환한 후 효율적으로 분산 실행한다. 또한, 기존에 이미 개발된 애플리케이션도, 네모를 통해서 수행할 수 있도록 확장성을 제공한다. 전 교수는 “네모 프로젝트는 국내 최초로 빅데이터 분석 분야에서 핵심 플랫폼 기술을 공개한 것으로 공개하자마자 우수한 기술력으로 구글 등 글로벌 산업계의 관심을 받고 있다”라며 “산업계와 학계에 큰 영향력을 주는 시스템으로 발전 시키겠다”고 말했다....
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이제희교수 연구진, 가상비행생명체 자동제어기술 개발

서울대 이제희 교수팀, 인공지능을 이용한 가상비행생명체 자동제어기술 개발 - 알파고의 인공지능 기술을 가상비행생명체 자동제어기술로 발전시켜 - 컴퓨터 애니메이션, 로보틱스 분야에 사용될 것으로 기대 - 세계적 그래픽스 학술지 ‘ACM Transactions on Graphics’에 논문 게재 서울대학교 공과대학(학장 차국헌)은 컴퓨터공학부 이제희 교수 연구팀이 인공지능을 이용한 가상비행생명체 자동제어기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 본 연구는 정보통신기술진흥센터 정보통신·방송 기술개발사업(SW스타랩)의 지원으로 진행됐다. 이 교수 연구팀은 물리시뮬레이션과 인공지능(딥러닝 기반 강화학습) 기법을 이용해 가상의 비행생명체가 스스로 움직이는 방법을 학습할 수 있는 컴퓨터 알고리즘을 개발했다. 워크스테이션 기준으로 1~2일간의 학습기간을 거치면 가상의 비행생명체가 장애물에 부딪히지 않고 자유자재로 날 수 있게 된다. 멸종 등의 이유로 실제 존재하지 않는 가상의 비행생명체가 어떤 방식으로 비행할지 추정하고 재현하는 것은 동물학자, 고생물학자들의 오랜 연구 주제였다. 뿐만 아니라 상상의 비행생명체에 대한 사실적인 움직임을 만들어내야 하는 애니메이션 아티스트들도 비슷한 주제에 대해 오랫동안 관심을 가지고 있었다. 그러나 일반적으로 관심의 대상이 되는 비행생명체들은 복잡한 생물학적 신체구조를 가졌기 때문에 물리적으로 타당하면서도 자연스럽게 움직이는 동작을 예측하고 재현하는 것은 매우 어려웠다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 가상 비행생명체의 신체를 강체시뮬레이션을 통해 부력과 저항력이 단순화된 공기역학 시뮬레이션으로 모델링했다. 그 다음 딥러닝 기반 강화학습 방법을 이용하여 비행생명체가 동작을 스스로 배우는 방법을 고안했다. 비행생명체가 빠른 시간 내에 장애물에 부딪히지 않고 목표지점에 도달하면 큰 보상을 받도록 보상시스템을 설계하고, 이에 추가적으로 진화적 탐색을 결합하는 새로운 탐색 방법을 통해 더 빠른 시간 내에 더 사실적인 학습이 가능해 졌다. 개발된 알고리즘이 잘 동작한다는 것을 확인하기 위해 다양한 비행생명체에도 실험이 진행됐다. 그 결과 모든 비행생명체에 대해 사실적인 동작을 생성해 낼 수 있다는 것이 확인됐다. 또한 만들어진 움직임에 특수 그래픽 효과를 넣어 영화나 게임의 콘텐츠 생성에 도움을 줄 수 있다는 것을 검증했다. 이 교수팀의 알고리즘을 이용하면 실제 존재하지 않거나 멸종된 생명체의 움직임을 재현 혹은 예측해 볼 수 있다. 또한 애니메이션 혹은 영화에 등장하는 가상캐릭터의 사실적인 움직임을 만들 수 있기 때문에, 고품질 콘텐츠의 생성을 기대할 수 있다. 뿐만 아니라 드론이나 비행로봇에도 적용가능 할 것으로 기대된다. 연구에 대한 논문(How to Train Your Dragon: Example-Guided Control of Flapping Flight)은 실효성을 인정받아 컴퓨터 그래픽스 분야의 최고 권위 학술지 ‘ACM Transactions on Graphics’에 게재됐다. 이제희 교수는 “알파고가 바둑의 수를 대입해 보면서 어떤 수가 좋은 것인지 스스로 학습했던 것처럼, 가상 비행생명체가 주어진 환경에서 에너지를 적게 소모하면서, 안정적으로 원하는 방향으로 스스로 움직일 수 있는 방법을 개발했다”며 “이를 이용해 실제 존재하지 않거나 멸종된 다른 생명체들의 사실적인 움직임도 재현할 수 있을 것”이라고 설명했다. [참고링크] https://youtu.be/pRor9BccSPE...
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