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SNU CSE Faculty Openings Announcement (Spring 2023)

The Department of Computer Science and Engineering at Seoul National University is hiring three new faculty members. We are looking for individuals who have outstanding research capabilities and a passion for education across all areas of computer science and engineering, for the positions of tenure-track assistant professor, associate professor, and full professor. Applicants must have a doctoral degree at the time of application. The Department of Computer Science and Engineering at Seoul National University pursues world-class education and research. Currently, 35 professors work with over 400 undergraduate students and 350 graduate students, and we are continuously adding new professors to accommodate the growth of our undergraduate program. Currently, research and education are being conducted in all areas of computer science, including but not limited to algorithms, artificial intelligence, big data, bioinformatics, computational theory, computer systems, embedded systems, graphics, human-computer interaction, machine learning, networks, programming languages, software theory, system software, and vision. ◾ New hire targets: Three tenure-track assistant, associate, or full professors. ◾ Fields of recruitment: One each for computer networks or databases, all areas of computer science and engineering (for non-Koreans), and computer foundations. ◾ Application period: From April 6, 2023 (Thursday) 10:00 to April 24 (Monday) 10:00 (Korean Standard Time).   For detailed information on applying for a new position, please refer to the website below. For additional inquiries, please contact [recruit@cse.snu.ac.kr]. [Application Website]  ...
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제77회 전기 학위 수여식 졸업생 대표 연설자 장태준 학생 인터뷰

서울대학교 제77회 전기 학위 수여식에서 컴퓨터공학부 장태준 학생이 졸업생 대표 연사를 맡았습니다. 졸업생 대표 연설자는 각 단과대학에서 후보자를 추천하여 대학 본부에서 1명을 최종 선정하였습니다. 컴퓨터공학부에서는 자랑스러운 졸업생인 장태준 학생의 졸업연설 그리고 학부 생활에 대하여 인터뷰를 준비하여 진행하였으니 관심 있게 읽어주시기 바랍니다.   < 인터뷰 내용 > 1. 서울대학교 학위수여식 졸업생 연사 때 말씀해주신 ‘자신의 일상과 주변 사람들을 사랑하는 자세’가 대단히 본받음직한데, 이러한 긍정적인 태도를 갖기 위해 개인이 노력할 수 있는 점으로는 어떤 것이 있을까요? 제가 생각하는 개인적인 실천 방안은 당연하다고 느껴지는 것에 감사하는 것입니다.무엇인가 사랑하는 것은 항상, 자신을 사랑하는 것에서 시작하는 것 같습니다.자신에게 가장 당연한 것은 자신의 존재이니까요. “나를 소중하게 여길 줄 알아야, 다른 것들도 소중히 여길 수 있다.”는 진부한 말에 답이 있는 것 같습니다. :) 한편, 자신만큼 자신의 부족한 부분, 단점, 못난 에피소드를 잘 아는 사람이 없을 텐데,그것을 다 알면서도 자신을 사랑하는 것은 큰 노력이 필요하다고 생각합니다. 이때 가장 쉽게 할 수 있는 노력이 ‘나의 하루가 오늘도 어제처럼 시작할 수 있음에 대해 고민하고 감사하기’라고 생각합니다.자연스레, 당연한 것들에 감사할 수 있는 것 같습니다.“일상”이라는 단어는 그 자체로 당연하고 반복되는 느낌을 주는데,이 고민을 통해 그 속에 담긴 소중함을 느낀다면 좋을 것 같네요.  2. 힘든때에도 학업을 잘 이어가시고 대단한 학업적 성취를 거두셨는데(학부생 연구 경진대회 1위), 원하는 학업적 성과를 내거나 대학교에서의 공부에 어려움을 겪는 학우들에게 해 주실 수 있는 조언이 있을까요? 사실 객관적인 학점으로 보면, 저는 좋은 학업적 성과를 내지는 못했습니다..그래서 제 성적이 좋은 것도 아니고, 각자 어려움이 다를 것인데, 조언을 드리는 게 말이 안 되는 것 같네요.다만, 저는 좋아하는 과목 위주로 공부하고, 흥미가 생기는 일에 더 많은 에너지를 쏟았던 것 같습니다!대학교에 와서 아래 세 질문에 대한 답을 찾는 것이 더 중요하다고 생각했기 때문입니다. :)- 내가 무엇을 좋아하는지- 내가 어떤 것을 잘하는지- 내가 왜 열심히 하는지 그리고 좋은 사람을 만나는 게 중요한 것 같네요. 학부생 연구 경진대회 1위가 대단한 학업적 성취라고 말하기는 부끄럽지만, 좋은 친구, 좋은 교수님을 만나서, 좋은 기회를 잡을 수 있었던 것 같습니다. 마지막으로, 제가 좋아하는 강민지 교수님께서 ‘미디어와 현대사회’ 오리엔테이션에서 해주신 말씀을 드리고 싶습니다.이 말이 학업을, 삶을 대하는 제 태도를 바꿨던 것 같습니다. “대학교에서 공부할 때, 계보학적인 접근으로 학문을 대하셨으면 합니다. 과거부터 현재를 바라보고, 미래를 그리면서 자신만의 학문을 세우셨으면 합니다.” 저는 이 말씀이 학업뿐만 아니라, 인생에도 적용할 수 있다고 생각했어요.학문뿐만 아니라 자신의 과거부터 지금까지를 보고, 자신만의 길을 세울 수 있기를 바랍니다. 3. 컴퓨터공학부의 수업을 들으면서 컴퓨터의 여러 분야에 대해 공부하셨을 텐데, 그 과정에서 목표(아름다움을 느끼게 해주는 소프트웨어 개발)가 구체화되거나, 꿈을 이루는데 도움이 된 경우가 있나요? 졸업 연설에서도 밝힌 김진수 교수님의 ‘컴퓨터 구조’ 강의가 큰 도움이 되었습니다.첫 강의 시간 ‘A computer is a [ ] machine’에서 빈칸을 채우도록 질문을 던지셨는데,제가 선택한 학문, 진로의 근간인 컴퓨터란 무엇인지 고민하고, 제 나름의 정의를 고민할 수 있었습니다.교수님께서 제시한 답이 매우 간단했던 것도 큰 충격이었습니다. “programmable” 간단한 것, 당연한 것, 쉬운 것에 답이 있지만, 그것을 깨닫는 과정은복잡하고, 창의적이어야 하고, 어렵다는 것을 배웠습니다. 제 꿈을 이루는 과정도 비슷할 것이라고 기대하고 있습니다. :) 4. 졸업생 연설에서 "일상 속에서 사랑을 주고받으며 행복을 느낄 수 있게 해주는 앱을 만들고 싶다"고 하셨는데 앞으로 어떤 종류의 앱을 개발하고 싶으신지 대략적인 방향을 알 수 있을까요? 일단, 졸업생 대표연설에서 해당 발언을 하지는 않았습니다만, 아마 인터뷰 기사를 보고 질문을 주신 것 같네요. :)대략적인 방향이 무엇을 의미하는지 잘 모르겠지만, 질문을 읽고 떠오른 대답을 말씀드리겠습니다. 그래서 정확한 답변이 아닐 수도 있겠네요. 제가 가장 닮고 싶은 사람(롤-모델)은 세종대왕님입니다, 같은 맥락으로 만들고 싶은 프로그램도 ‘한글’ 같은 프로그램입니다.더 정확히는 “훈민정음” 같은 프로그램이겠네요!한글 창제 이유가 글을 모르는 백성들이 뜻을 통하게 하기 위해서인 것처럼,한글이 일상에서 자연스레 쓰이면서 서로의 생각과 감정을 이어주는 것처럼,일상에서 사랑을 주고받고 행복을 느낄 수 있는 무언가를 만들고 싶습니다. 단지 그 형태가 프로그램일 뿐이고요. :) 5. 서울대에서 했던 비교과활동(공부, 연구 제외) 중에서 도움이 되었거나 후배들에게 추천해주실 만한 것이 있나요? 301동에서 밤새우기를 말씀드리려 했는데, 아쉽게도 그건 제외되었네요.저는 이런저런 이유로 동아리를 못 해봤는데, 동아리를 해보셨으면 좋겠습니다.같은 맥락으로 교환학생도 도전해보시고, CC도 해보셨으면 좋겠네요.못해본 것들, 아쉬움이 남는 것들을 추천하는 게 진정한 추천이지 않을까 싶어서요.그런 의미로 부모님을 학교에 모시고 와서 학교 탐방도 해보셨으면 합니다. :) 제가 해본 것 중에서 말해야 한다면, 친구들이랑 노천강당 잔디밭에서 소풍하기,정문에서 윗공대까지 걸어가기, 순환 셔틀 타고 한 바퀴 다 돌기, 등이 있습니다.그리고 정말 존경하고, 닮고 싶은 “스승님"을 만날 기회를 잡으면 좋겠습니다.운이 따라야 하는 일이라, 추천하는 것이 조심스럽지만, 여러분이 가고자 하는 길을 앞서 걷고, 깨달은 바를 나누기 위해 노력하시는 분을 만나는 기회는 정말 흔치 않으니까요. 6. 컴퓨터공학부 교수님과의 인상 깊거나 뜻깊었던 일화가 있을까요? 군 복무 중, 휴가 때마다 김진수 교수님께 인사를 드리러 왔었는데,한 번은, 학교 식당에서 다른 교수님이 지나가시다가, 김진수 교수님께 “이 학생은 누구예요?”라고 하셨는데,그 질문에 “제 애제자예요.”라고 답하신 게 아직도 가슴에 남아있네요.항상 감사합니다. 앞서 말씀드린 제 스승님이세요. :) 7. 군복무 문제로 고민을 하는 학우들이 많은데, 군 문제에 대해 해 주실 수 있는 조언이 있을까요? 저는 SW개발병이라는 특수한 병과로 복무해서,좋은 사람들을 만나서 여러 대회에도 나가고, 창업에도 도전해보고, 많은 경험을 토대로 성장할 수 있는 시간이었습니다.그래서 제가 여러 학우와는 다른 군 생활을 보냈다는 것을 알아서, 이 질문도 대답하기가 조심스럽네요. 다만, 하나 추천해 드리고 싶은 것은, 제가 훈련소에서부터 일기를 쓰기 시작했는데 그 습관을 아직도 이어가고 있어요!책도 원래 많이 안 읽었는데, 책 읽는 것이 취미가 되었습니다.이건 다른 부대에 갔어도 그렇게 했을 것 같아요. 더 나은 사람이 되기 위해 노력하는 것, 좋은 습관을 만드는 것.군대만큼 새로운 습관을 만들기에 좋은 곳이 잘 없는 것 같아서요, 자신만의 습관을 만드는 걸 추천해 드려요! 8. 마지막으로 서울대학교 후배들에게 응원이나 조언 등 해주고 싶은 말이 있으신가요? 어머니께서는 저에게 “넌 행운아야”라는 말씀을 자주 해주셨어요.아버지께서도 힘들어할 때마다, “넌 할 수 있어”라고 끝을 모르는 믿음을 주셨어요.그 말씀을 들을 당시에는 황당하게 느껴지기도 했는데, 지금 돌아보면 맞는 말씀인 것 같아요.저도 어느새 ‘나는 행운아다, 힘들지만 할 수 있다’ 이런 마음이 생기더라고요. :) 여러분도 그런 말을 마음에 하나씩 챙겨두셨으면 합니다.어쩌면 제가 드리는 응원이 그런 말이 됐으면 좋겠네요.자랑스러운 학우 여러분들, 응원하고 믿고 있겠습니다   < 장태준 학생 >   졸업 연설 전문: tinyurl.com/jtjun-snu-77th-spring...
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김선 교수 연구진, DREAM Challenge 2022 수상

■ 무작위 프로모터 서열으로부터 유전자 발현량을 예측하는 알고리즘 개발 ■ 인간 유전자 조절 원리(Cis-regulatory logic)를 이해하는 데 기여할 것으로 기대 김선 교수 연구진(연구원: 이도훈, 김나연, 김도현, 김상엽, 신여진, 이단영)이 유전자의 전사를 조절하는 프로모터의 서열이 임의로 주어졌을 때 유전자 발현량을 예측하는 인공지능 기술로 'DREAM Challenge 2022'에서 2위를 수상하였다. 'DREAM Challenge'는 의.생명 분야 국제 대회로서, 본 연구진은 약 110 bp의 프로모터 서열로부터 유전자 발현량을 예측하는 기술을 개발하여 올해 참가하였으며, 전세계 293개 팀 중 최종 2위를 기록하는 성과를 냈다. 또한 미국 라스베가스에서 개최된 2022년 국제 조절시스템유전체학회(RECOMB/ISCB RSG with DREAM)에 수상자 자격으로 초청되어 연구내용을 발표하는 영예를 안았다. 김선 교수 연구진은 해당 연구실에서 개발한 DeepFam(Deep learning based alignment-free method for protein family modeling and prediction) 및 기존 생물정보학 분야에서 유전자 발현량 예측에 사용되는 여러 모델들을 조합 및 개량하여 고성능 알고리즘인 DeepGXP(Deep learning model for the prediction of Gene eXpression using Promoter sequence)를 개발하였다. 해당 알고리즘은 전사 인자(Transcription factor)와 같은 도메인 지식(Domain knowledge)이 활용되었으며 이를 성공적으로 반영한 결과 대회에서 입상할 수 있었다. DeepGXP는 이후에도 인간 유전자 조절 원리(Cis-regulatory logic)를 이해하고 다양한 질병의 근원을 이해하는데 적극적으로 활용이 될 것으로 예상된다. 해당 챌린지의 주최자인 de Boer Lab(UBC)과 다른 수상자들과 함께 'Regulatory DNA 서열을 학습하는 딥러닝 모델 구조에 대한 가이드라인'을 제시하는 논문을 작성할 예정이다. 이를 통해 유전자 발현 조절에 대해 깊은 이해를 할 수 있을 것으로 기대된다....
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송현오 교수 연구진, 강화학습 에이전트의 일반화 성능을 향상시키는 기술 개발로 세계 선도

■ 다중 학습환경에 최적화된 정책 기반 강화학습 알고리즘 개발■ 강화학습 기술의 실세계 적용 가능성을 크게 높임송현오 교수 연구진(연구원: 문승용, 이준영)이 강화학습 에이전트의 일반화 성능을 크게 향상시키는 정책 기반 강화학습 알고리즘을 개발하였다.강화학습 기술은 로봇, 게임 등의 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있지만, 특정 환경에 과적합하여 환경이 약간이라도 변화하게 되면 성능이 급격히 하락하는 치명적인 단점이 있다. 송현오 교수 연구진은 다양한 변화가 존재하는 다중 학습환경이 주어진 상황에서, 특정 환경에 과적합하지 않도록 에이전트를 학습하여 학습 시 경험하지 못한 새로운 환경에서도 강건하게 작동할 수 있도록 하는 가치 함수(value network) 학습 기법 및 정책 기울기(policy gradient) 알고리즘을 개발하였다. 이번 연구는 강화학습 기술을 실시간으로 변화하는 실세계 환경에 적용할 수 있는 가능성을 크게 향상시켰다는 데 의의가 있다.해당 연구 결과는 오는 12월 머신러닝 최고 학회인 NeurIPS 2022에 발표될 예정이다. “Rethinking Value Function Learning for Generalization in Reinforcement Learning”, Seungyong Moon, JunYeong Lee, Hyun Oh Song....
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김선 교수 연구진, '2022 삼성 AI 챌린지' 신소재 부문 수상

■ 유기 분자 구조로부터 재편성 에너지(Reorganization Energy)를 예측하는 알고리즘 개발■ 유기 전자재료의 연구개발 시간과 비용을 줄여 소재 연구에 큰 도움이 될 것으로 기대김선 교수 연구진(연구원: 구정현, 이단영, 김상엽)이 동일한 유기 분자의 두 가지 에너지 상태를 학습하는 기술로 삼성전자 종합기술원에서 주최한 ‘2022 삼성 AI 챌린지’ 신소재 부문에서 3위를 수상하였다.‘2022 삼성 AI 챌린지’ 신소재 부문의 주제는 분자 구조를 바탕으로 유기 반도체의 소자 성능과 크게 관련이 되어 있는 재편성 에너지(Reorganization Energy)를 예측하는 알고리즘 개발이었으며 총 519명이 참가하였다.김선 교수 연구진은 기존에 다른 분야에서 3차원 유기분자 모델링에 사용되던 여러가지 모델들을 재현하고 실험 및 수정을 통해 재편성 에너지 예측에 적합한 모델을 개발하였다. 또한 해당 모델에서 바닥 상태와 들뜬 상태의 3차원 분자 데이터를 동시에 조합하여 사용하는 방법을 통해 대회에서 높은 성능을 달성할 수 있었다. 유기 디스플레이 소재 발광 효율에 크게 영향을 주는 것으로 알려진 재편성 에너지 예측 AI 모델을 통해, 앞으로 고효율/장수명 유기 디스플레이 발광 소재를 찾는데 드는 시간과 비용을 크게 줄일 것으로 예상된다.유기분자의 3차원 데이터를 이용하는 연구들이 주목 받는 현 시점에서, 각 분자의 다른 에너지적 상태를 동시에 학습시킨 해당 성과는 앞으로 더욱 다양한 연구에 활용될 것으로 기대된다....
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