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2016학번 신입생 및 담임.부담임교수 모임 개최

3월 25일 오후 6시, 302동 308호에서 2016학번 학부생을 위한 '신입생 및 담임.부담임교수 모임'이 개최되었습니다. 이날 모임에는 김형주 담임교수님, 유승주 부담임교수님, 김건희 부담임교수님이 함께 자리하여 학업과 진로에 대해 자유롭게 이야기하고 조언을 듣는 시간을 가졌습니다. 신입생은 61명 중 35명이 참석하였고, 학부 행정직원으로부터 대학생활에 유용한 TIP을 제공받았으며 Pizza Party 등 화기애애한 시간 또한 즐겼습니다. 이번 행사를 통해 학부생들간의 교류가 더 활발해지고 의미있는 대학생활을 하게 되기를 기대합니다....
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이광근 교수님의 [컴퓨터과학이 여는 세계] 강의 공개

이광근 교수님의 교양 강의 '컴퓨터과학이 여는 세계(SNU 046.016)'가 유튜브에 일반 공개되었습니다. 컴퓨터과학의 시초부터 최신 연구분야까지 왜 이렇게 발전해왔는지 그리고 앞으로 어떻게 발전해나갈지 통찰력을 보여주고 있는 본 강의에 컴퓨터전문가를 꿈꾸는 청소년 및 일반인 여러분의 많은 관심 바랍니다. ◆ '컴퓨터과학이 여는 세계' 강의 보기 ◆ 강의 소개 지금의 정보화 문명을 가능하게 했던 컴퓨터과학기술의 핵심 개념을 흥미롭게 전달하고, 컴퓨터과학이열어주는 생각의 틀을 다양한 전공의 학생들이 익숙해지도록 유도한다. 컴퓨터와 소프트웨어는 모든 일상과 각 전공분야의 성장을 이끄는 원동력이 되고 있다. 따라서 학생들이 그 원천기술을 이해하고 가능한 응용을 창조하거나 예측할 수 있는 안목을 기르도록 한다. 현재의 컴퓨터과학이 마치 물리학의 1900년대 초기 수준임을 알리고 미래의 다양한 기회를 학생들에게 상기시킨다. ◆ 강의 교재 [컴퓨터과학이 여는 세계], 이광근, 도서출판 인사이트, 2015 http://cse.snu.ac.kr/sites/default/files/node--notice/2015Book_k3.png ▲ 도서 소개: http://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=9078133 ◆ 강의 슬라이드 ◾ http://kwangkeunyi.snu.ac.kr/046.016/15/1.pdf ◾ http://kwangkeunyi.snu.ac.kr/046.016/15/2.pdf ◾ http://kwangkeunyi.snu.ac.kr/046.016/15/3.pdf ◾ http://kwangkeunyi.snu.ac.kr/046.016/15/4.pdf...
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SW 홀대하는 대학들…인공지능 전쟁서 불계패 직면

고급인력 절대 부족…美 추격은커녕 中에 잡힐 위기 "학점 구애받지 않고 배우고 시도할수있는 환경 필요" ◆ AI 혁명 / ⑦ 거꾸로 가는 서울대 컴퓨터공학 정원 ◆ "컴퓨터 관련 '고급 인력'의 절대적 숫자가 부족하다. 이대로면 미국을 쫓아가기는커녕 중국에 따라잡힐 수 있다.(박근수 서울대 컴퓨터공학부 학부장)" 국민적 환호와 감동을 선사한 알파고-이세돌 대국은 역설적으로 미래 먹거리 산업을 좌우할 컴퓨터공학 부문에서 한국의 인재 양성 방식이 '불계패'를 당할 수밖에 없음을 보여주고 있다. 경직된 대학 교육 시스템으로 인해 적정 규모의 인재 확보가 이뤄지지 않고 있는 서울대 공대의 현실은 국가경제에 산업경쟁력 약화라는 어두운 그림자를 드리우고 있다. 심지어 지난 10년간 서울대 컴퓨터공학부 정원이 오히려 감소하는 '역주행' 현상까지 발생하고 있는 것으로 드러나 충격을 주고 있다. ◆ 학부정원 등 경직된 교육시스템 서울대의 컴퓨터과학·공학(CSE) 분야 학부 전공자 수는 스탠퍼드대 하버드대 등 미국 명문대에 비교했을 때 절대적인 숫자에서부터 현저히 적다. 2016년 서울대 공대 모집정원(781명) 중 컴퓨터공학부 정원은 55명에 불과해 인공지능(AI) 등 컴퓨터공학 분야 연구개발의 고급 인력 양성이 대학·학부 차원에서부터 밀리고 있는 실정이다. 컴퓨터공학부 정원은 컴퓨터공학부로 통합되기 이전인 1999년 90명(컴퓨터공학과)이었으나 오히려 학부로 통합되면서 인원이 매년 줄어 2000년 78명이었던 정원이 2005년부터는 55명으로 줄어 유지되고 있다. 박근수 서울대 컴퓨터공학부 학부장은 "컴퓨터공학 분야의 고급 인력을 원하는 산업 수요를 따라가지 못하는 대학 현실은 한국 산업의 심각한 문제"라며 "대다수의 국내 IT기업들이 원하는 인재를 선발하지 못하고 있는 데다 대학원에 진학하는 연구인력도 절대적인 숫자에서 턱없이 부족하다"고 전했다. 이에 대해 교육부는 "서울대는 국립대이면서도 법인화돼 유례없는 형태다. 학교 정원을 무조건 늘릴 수 없고 교수 숫자, 건물, 토지 등 조건을 고려해야 한다"고 지적했다. 그러나 서울대 공대 관계자는 "제약 조건을 두고 관리하는 것이 '평균'을 지향할 때는 좋은 방법이다. 그러나 세계적 연구와 산업화로 이어지는 '선구자'를 양성하는 데는 분명한 저해 요인"이라고 반박했다. ◆ '킬러 콘텐츠'도 태부족 부족한 정원은 개설 강의·강의 인력·공간 등 교육 인프라스트럭처 부족과 질적 저하로 이어지는 실정이다. 질 높은 다양한 강의를 개설할 예산과 인력이 마련되지 않는 상황에서 최고 수준의 질을 갖춘 '킬러 콘텐츠'도 찾아보기 어렵다. 하버드대의 '컴퓨터과학 입문(CS50)' 강의의 경우 2014년 가을학기 전체 학부생의 12%에 달하는 818명이 수강 신청해 하버드대 전체 과목 중 최고 규모와 인기 강의로 손꼽힌다. 지난해 온라인공개강의(MOOC) 업체 에덱스에서 전 세계적으로 80만명이 수강하는 등 양질의 컴퓨터공학 강의를 제공하고 있다. 국내 AI 분야 권위자로 꼽히는 장병탁 서울대 컴퓨터공학부 교수는 "뛰어난 교수들이 연구나 강의에 있어서 시간을 갖고 준비할 수 있도록 기다려주고 특히 학생들이 학점 등에 구애받지 않고 배우고 싶은 것을 배우고 시도할 수 있도록 하는 '다양성'과 '자율성'도 부여해야 한다"고 강조했다. ◆ '인재 부족→연구력 약화→산업 추종자 신세' 악순환 인력 부족 현상은 패러다임을 바꾸는 핵심 산업 분야의 연구개발 경쟁력 약화로 이어질 수 있다는 게 산업계와 학계의 경고다. 서울대 공대 관계자는 "국내 컴퓨터 인력에 비해 우수 인력은 굉장히 부족한 상황"이라며 "국내 여러 IT기업 등에서 서울대 컴퓨터 전공자를 선발하길 원하지만 한 해 배출되는 인원 자체가 산업계 수요에 턱없이 부족하다"고 말했다. 지난해 발간돼 자성의 목소리를 담은 서울대 공대백서 지적도 같은 맥락이다. 백서는 학사·석사 과정 컴퓨터 전공이 압도적으로 많은 스탠퍼드대 공대를 예로 들며 소프트웨어산업 진흥을 주장했다. 이를 위해서는 현재의 경직된 시장 수요에 발맞춘 전공별 학생 인원 조정이 필요하다는 설명이다. 박 학부장은 "컴퓨터 분야는 우수 인재, 소위 '스타 플레이어'가 중요한데 국내 IT산업에 고급 인력 부족 현상이 나타나고 있다"고 호소했다. 장 교수도 "AI 연구인력이 최근에 양성되고 있긴 하지만 산업 수요에 비해 절대적으로 숫자가 부족하다"며 "이대로 가면 격차가 더 벌어질 것이다. 어떤 식으로든 빨리 인력 양성에 나서야 한다"고 경고했다....
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7% vs 44%…AI 싹 자르는 한국대학

서울대 컴퓨터공학 정원 수년동안 반토막 복수전공도 `정원내` 규정에 묶여 기회 막혀 인프라 태부족…한국판 알파고 꿈도 못꿔 ◆ AI 혁명 ◆ '44%(스탠퍼드대) vs 7%(서울대).' 미국 스탠퍼드대 공과대학 학부생 1516명(2016년 기준) 중 컴퓨터과학 전공자는 661명으로 공대 학생의 44%에 달한다. 이에 비해 서울대는 공대 정원 781명 중 컴퓨터공학부 정원은 55명으로 7%에 불과하다. 구글 '알파고'와 이세돌 간 세기의 대국으로 인공지능(AI) 등 첨단기술에 대한 관심이 폭발적으로 늘고 있지만 서울대는 스탠퍼드대에 비해 컴퓨터공학 AI 인재 양성에서 턱없이 뒤처진 것으로 파악됐다. AI는 인지·판단·제어가 결합된 컴퓨터공학의 주요 연구 분야 중 하나다. 인재 양성의 질적 수준을 논하기에 앞서 양적으로도 크게 부족하다. 인공지능 등 첨단산업 경쟁의 진입 단계부터 현저한 간극이 벌어지고 있다는 분석이다. 16일 서울대에 따르면 공과대학 내 컴퓨터공학부 정원은 1999년 90명에서 현재 55명으로 반 토막 나 있다. 컴퓨터 과학 인재 양성 경쟁을 벌이고 있는 세계적 추세에 역행한다는 분석이다. 다행히 컴퓨터공학 복수전공 신청자는 2013년 18명에서 2014명 33명, 2015년 107명으로 매년 빠르게 늘고 있다. 하지만 학부 정원의 최대 100%(55명)로 제한되는 학내 규정에 따라 수강생이 제한되는 실정이다. 지난해에는 결국 107명의 신청자 가운데 52명은 복수전공을 포기해야 했다. 경직된 학부 정원 규제와 부족한 강사진·교육 콘텐츠가 폭발적으로 늘어나는 컴퓨터과학에 대한 학생들의 관심을 무색하게 만들고 있는 것이다. 정원이 적다보니 예산과 인력이 뒷받침되지 않고, 개설된 강좌나 강의 인력·공간 등 교육 인프라가 부족해져 전반적인 교육 질 저하로 이어지는 악순환이 되풀이되고 있다. 서울대 공대 내부에서도 "기업에서는 컴퓨터공학을 전공한 우수 인재를 원하지만 정작 배출 인원이 턱없이 부족해 현실과 역주행하고 있다"는 자조와 비판이 나온다. 박근수 서울대 컴퓨터공학부장은 "AI 시대에는 모든 영역에 컴퓨터가 침투하기 때문에 컴퓨터공학에 대한 이해도가 필수적이라는 것이 세계적 흐름"이라며 "적어도 수업을 듣고 싶은 학생이 들을 수 있도록 자원의 적절한 배분이 필요하다"고 위기의 목소리를 냈다. 앞서 서울대는 지난해 발간한 공대백서를 통해서도 "서울대 공과대학의 경우 거의 모든 공학 전공의 분포가 학사, 석사, 박사과정이 비슷하다. 하지만 스탠퍼드 공대는 학사와 석사과정 컴퓨터 전공이 매우 많다"고 진단한 바 있다. 경직된 학·석·박사의 전공별 분포를 벗어나 '시장 지향적'인 전공별 학생 조정이 이뤄져야 글로벌 경쟁 환경에서 탁월한 연구 성과와 우수 인재를 담보할 수 있다는 호소다....
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[중앙시평] 알파고가 우리에게 남긴 것

세기의 대결은 인공지능(AI)의 승리로 끝났다. 필자는 아직도 이세돌 9단이 전성기의 역량과 창의성을 발휘한다면 알파고에 질 것이라고 생각지 않는다. 이세돌은 졌지만 지난 10년의 세계 바둑 1인자다운 너그러움과 품격을 보였다. 이번 대결에서 룰미팅 등 불완전한 구석이 없지 않으나 이제 그런 잡음은 덮어두자. 인공지능의 승리를 흔쾌히 축하하고 찬사를 보내자. 바둑판에서 벌어질 수 있는 경우의 수 크기를 모르고는 이번 사건이 왜 대단한지 알 수 없다. 바둑에서 첫수로 두는 자리는 대개 37자리 범위 안에 있다. 이후에는 좀 늘어나지만 끝내기로 가면서 줄어든다. 한 번에 고려해야 할 착점이 대략 40개라 가정하자. 만일 컴퓨터가 1초에 1만 가지 상황을 살펴볼 수 있다면 첫 7수를 두는 모든 경우를 다 보는 데 얼마나 걸리겠는가? 지인들에게 물어보면 대부분 몇 초라고 대답한다. 답은 무려 5년이다. 30수까지 다 보려면 10의 36승년을 넘는다. 둘 수 있는 자릿수를 10개로 줄여도 첫 7수를 다 보는 데만 17분이 걸리고 30수를 다 보는 데는 10의 18승년을 넘는다. 영겁의 세월이다. 바둑은 보통 200수 넘게 진행된다. 고작 30수를 보는 데 이럴 지경인데 무슨 수로 200수를 다 내다보겠는가? 결국 아주 심한 축소 탐색과 어림셈이 동원돼야 한다. 알파고도 여기서 벗어날 수는 없다. 알파고가 이런 무시무시한 크기의 공간에 도전한 배경에는 최근의 엄청난 기술적 진보가 깔려 있다. 인간은 화상 이미지를 비교적 쉽게 구분하지만 기계는 쉽지 않다. 1년에 인식 에러율을 0.5% 떨어뜨리는 정도가 통상적 발전 속도였다. 하지만 2012년 세계화상인식대회인 ILSVRC에서 토론토대의 제프리 힌턴 교수팀이 에러율을 종전의 26%에서 15% 수준으로 떨어뜨리면서 우승했다. 20년의 진보에 해당하는 일이 갑자기 일어난 것이다. 여기 사용된 핵심 기술이 딥러닝(심층학습)과 GPGPU(범용그래픽처리장치)다. 이것이 딥러닝 연구를 폭발시켰다. 2015년에는 에러율이 3%까지 낮아졌다. 단 3년 만에 거의 50년 수준의 진보가 일어난 것이다. 알파고는 이 폭발적 기술 진보의 신세를 졌고, 이를 극단적 규모로 밀어붙인 것이다. 알파고가 사용하는 심층신경망은 입력의 크기만 2만5000단자가 넘고 이런 입력을 처리하는 중간 마디의 수가 830만 개에 달한다. 이들 간의 연결은 무려 14억 개에 이른다. 이런 크기의 신경망은 최근까지 훈련이 불가능했다. 알파고가 총 3000만 착점, 16만 판의 기보로부터 이 신경망을 한 번 훈련하는 데 1개월이 소요됐을 정도다. 이런 무시무시한 과정을 통해 인공지능이 인간 고유의 전유물이라고 생각했던 추상적 사고를 극복했다. 이번 대국에서 알파고는 한 수에 평균 1분 조금 넘는 시간을 썼다. 논문의 내용으로 역추정해 보면 알파고가 1분에 형세 판단을 할 수 있는 경우의 수가 후하게 잡아도 5억을 넘지 않을 것 같다. 5억이라면 엄청난 것 같지만 착점이 하나 진행될 때마다 고려해 볼 만한 다음 착점이 20개라면 고작 평균 6.5수, 10개라면 평균 8.5수밖에 못 본다. 결국 어림셈으로 결과를 추정할 수밖에 없다. 이런 탐색의 태생적 한계를 생각해 보면 알파고가 중반에 이미 계산을 끝낸 것 아닌가 하는 걱정은 황당한 것이다. 이런 한계를 뚫어 냈다는 게 알파고가 더 대단한 점이다. 고작 그 정도의 탐색으로 인간의 최고 수준을 극복했다는 것이 아직도 믿기 힘들다. 사람도 어림셈투성이다. 인공지능 프로그램보다는 훨씬 정교한 어림셈을 한다. 알파고는 다른 프로그램에 비해 어림셈의 정교함을 획기적으로 높인 것이다. 그래도 사람에 비하면 여전히 형편없다. 이것을 막강한 계산력으로 보완한 것이다. 이 결과는 한 가지 중요한 시사점을 준다. 인간의 추상적 사고라는 것이 어쩌면 우리가 생각하던 것만큼 대단한 게 아닐 수도 있다는 사실. 프로바둑계가 받은 충격은 대단했지만 이것은 앞으로 바둑계에 큰 자산이 될 것이다. 알파고는 다섯 번의 대국을 통해 프로기사들이 시도하기 힘든 창의적인 수도 보여 줬다. 프로기사들에게는 이런 수들이 고정관념에서 벗어나 착상의 외연을 넓히는 기회가 될 수 있을 것이다. 바둑의 수준은 한 단계 더 발전할 것이다. 이러다 몇십 년 후에는 인공지능이 인간을 지배하지 않겠느냐는 우려도 한다. 산업의 역사를 보면 방직업, 정보화 등의 초기에는 항상 일자리 침범에 대해 우려가 있었지만 결국에는 새로운 일자리들이 창출되고 인간에게 더 여유로운 생활을 제공하는 방향으로 공존해 왔다. 딥러닝을 대표로 하는 인공지능 기술이 우리에게 갑자기 가까이 왔다. 이제 이 기술의 기본적인 함의 정도는 상식으로 알아야 할 시대가 곧 올 것 같다. 족히 50년의 진보를 갑자기 일으킨 이 기술로 인해 우리는 우리 생애에서는 볼 수 없었을 기술적 산출물들을 누릴 수 있게 될 것이다. 문병로 서울대 컴퓨터공학부 교수...
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S-LAB 멘토링 안내 (멘토학생이 상주하고 있음)

S-LAB에는 멘토 학생들이 상주하고 있어, 일반 학생들은 평소 어려워하던 과목에 대해 즉각적인 멘토링을 받을 수 있으니 학생 여러분의 많은 이용 부탁드립니다. 1. 이용방법: 사전 신청 없이, 편한 시간에 S-LAB을 방문하여 멘토링 진행                      "멘토 학생들은 SCSC 명찰을 달고 있어요^^! " 2. 이용대상: 컴퓨터공학부 학생 및 컴퓨터공학부 부.복수전공 학생, 자유전공학부 컴퓨터공학 전공학생, SCSC 프로그램 선발자 3. S-LAB 위치: 제 1신공학관 (301동 315호) 4. S-LAB 운영시간: 정규학기 중, 평일 오전 11시 ~ 오후 8시 (점심시간 없음) 5. S-LAB 멘토 학생 시간표 　 월 화 수 목 금 11:00~12:00 전재호 홍선기 송원욱 홍선기 전재호 12:00~13:00 전재호 홍선기 송원욱 홍선기 전재호 13:00~14:00 박충훈 박상훈 노준혁 박상훈 노준혁 14:00~15:00 박충훈, 위경수 박상훈, 유진선 노준혁 박상훈 노준혁 15:00~16:00 위경수 위경수, 유진선 박상훈 유진선 김현준 16:00~17:00 송원욱 위경수 박상훈, 박충훈 전재호, 유진선 김현준, 유진선 17:00~18:00 송원욱 노준혁 박충훈 전재호 유진선 18:00~19:00 김희훈 김현준, 노준혁 김희훈 김현준 위경수 19:00~20:00 김희훈 김현준 김희훈 김현준 위경수 6. SCSC프로그램 공식 홈페이지: http://cse.snu.ac.kr/scsc...
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제70회 컴퓨터공학부 학위수여식 개최

제70회 컴퓨터공학부 학위수여식이 2016년 2월 26일(금) 오전 10시 반 301동 102호에서 개최되었습니다. 이번 학위수여식에서 학사 38명, 석사 22명, 박사 13명 총 73명이 학위를 받았으며, 최우등상(2명) 및 우등상(6명) 시상도 진행되었습니다. 컴퓨터공학부 우수학위논문상은 정재용 박사(지도교수: 김지홍), 윤주영 박사(지도교수: 박근수), 구원준 학사(지도교수: 김건희)에게 수여되었습니다. 이날 학위수여식에는 졸업생 및 가족.친지, 교수님 및 재학생 150여명이 참석하여 졸업생들의 밝은 앞날을 축원해주었습니다....
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2016 알프레드 슬론 펠로우에 이홍락 동문 선정

젊은 인재들의 과학 연구를 장려하는 ‘알프레드 슬론 리서치 펠로우 2016’에 한인으로서는 유일하게 이홍락 교수(96학번 동문)가 선정됐다. 알프레드 슬론 리서치 펠로우는 매년 7개 과학분야에서 120명의 펠로우를 선정 2년 동안 연구기금을 지원하는 프로그램으로 최근 발표된 2016년 펠로우 명단에 미시간대학교(앤아버) 컴퓨터공학과 이홍락 교수가 이름을 올렸다. 이홍락 교수는 지난해 국립과학재단 커리어 어워드 수상을 비롯해 2013년 세계전기전자학회 지능시스템저널(IEEE)이 발표하는 인공지능 분야 세계 10대 연구자로 선정되는 등 기계학습 분야에서 세계적인 권위자로 명성이 높다. 이 교수는 2003년에 서울대학교에서 전산과학 학사학위 취득 후, 미국 스탠포드대학교에서 컴퓨터과학 석사와 박사 학위를 취득했다. 현재 부인인 소아치과전문의 김영주 교수와 강연차 한국을 방문 중인 이홍락 교수는 현재 가족들과 함께 미시간 앤아버에 거주하고 있다. 한편 코넬대학교 화학과 박지웅 교수, 카네기 멜론대학교 제이슨 홍 교수, 하버드대학교 분자생물학과 피터 박 교수 등이 알프레드 슬론 리서치 펠로우로 선정된 바 있다. [관련 홈페이지] ◾ 미시간대학교 컴퓨터과학과 웹사이트: http://www.eecs.umich.edu/eecs/about/articles/2016/Lee-Sloan.html ◾ 이홍락 동문 홈페이지: http://web.eecs.umich.edu/~honglak/...
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2016년 1학기(제 5기) SCSC프로그램 설명회 개최

2월 23일 화요일 오후 12시 반, 39동 B103호에서 SCSC프로그램 설명회를 개최하였습니다. SCSC프로그램은 소프트웨어 비전공 학생들이 S/W분야 인재로 성장할 수 있도록 지원하는 과정으로서, 제 5기 SCSC프로그램 참여 학생을 선발하기 위해 설명회를 마련하였습니다. 이날 설명회는 인문.사회대, 경영대, 자연대, 예체능 계열 등 다양한 학과의 많은 학생들이 참석하였습니다. 이제희 학생부학부장님의 프로그램 설명에 이어 Q&A 시간을 통해 활발한 의견 교류가 있었고, SCSC 집행부 학생들의 경험을 공유하는 시간을 가졌으며 가이드북을 준비하여 학생들에게 유익한 정보를 제공하였습니다. [SCSC 집행부; 1~4기 학생들] 김범기(경영학부), 박우빈(자유전공학부), 이윤선(경제학부), 최홍범(언어학과) SCSC 이수요건은 다음과 같습니다. ◾ SCSC 교과목(총 10과목) 이수 ◾ 全학기 평점 3.0/4.3이상 ◾ SCSC 교과목(10과목)전체 평점 3.0/4.3 이상 ◾ 지원한 첫 학기에는 반드시 SCSC 교과목을 1과목 이상 이수 [서울대학교 컴퓨터공학부 SCSC 공식 홈페이지] http://cse.snu.ac.kr/scsc...
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2016년 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 추천했으며, 그 중에서 '컴퓨터공학부 SCSC 운영위원회'의 심사를 거쳐 박사 논문상 수상자 2명, 학부 논문상 수상자 1명을 최종 선발하였습니다. o 박사 논문상 수상자: 정재용 (지도교수: 김지홍) 제목: Cross-Layer Optimization Techniques for Extending Lifetime of NAND Flash-Based Storage Devices 4년간의 박사과정에서 우수학술대회 논문 2편 (FAST 2014 (impact: 4점), HotStorage 13 (1점)), 국제특허 1편 등록, 국제특허 1편 출원 등의 실적이 있습니다. 연구 내용이 NAND 플래시 메모리 분야의 경쟁력 강화에 크게 기여할 수 있는 실제적인 연구이며 device 설계에서 SW까지의 특성을 수직 통합한 융합 연구입니다. 이외에 산업체에서 고민하던 다양한 현장의 문제들을 다른 학생들의 연구에 접목시켜 다수의 국제 저널/학회 논문들을 함께 제출/발표하였습니다. o 박사 논문상 수상자: 윤주영 (지도교수: 박근수) 제목: Modeling and Application for Isotopic Clusters in Mass Spectrometric Data 질량분석(mass spectrometry) 분야에서 peptide의 질량을 빠르고 정확하게 찾아내는 프로그램 RAPID를 개발하였고, 이는 국내특허 및 미국특허로 등록되었습니다. RAPID는 미국 Pacific Northwest National Laboratory, University of Illinois at Urbana-Champaign, 독일 Max Planck Institute 등에서 사용되고 있습니다. o 학부 논문상 수상자: 구원준 (지도교수: 김건희) 제목: Taxonomy-Regularized Semantic Deep Convolutional Neural Networks 구원준 학생의 논문은 딥러닝을 이용한 사진의 물체 인식이 주제입니다. 인간이 물체를 인식하는 중요한 기제인 일반화와 개별화 과정을 딥러닝 모델에 구현하여 몇몇 표준 데이터셋에 대해서 지금까지 보고된 최고의 인식 성능을 보였습니다. 인간의 경우 일반화를 통해 호랑이, 사자, 재규어, 치타, 표범, 퓨마 등은 다 비슷한 고양이과 맹수로 인지하고, 그 이후에 개별화를 통해 피부 무늬나 귀 모양, 얼굴 등으로 이들 차이를 구분합니다....
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