AI융합네트워크학과 커뮤니티
아주대학교 AI융합네트워크학과의 새로운 소식입니다.- 공지사항
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2025.0107
2025년 1학기 대학원 외국어(영어)시험 안내
학위청구논문 제출 자격 취득을 위한 2025학년도 1학기 대학원 주관 외국어(영어)시험을 아래와 같이 실시하오니 참고부탁드립니다. 가. 외국어(영어)시험 1) 시험과목: 영어(교내 출제) 2) 시험항목: 문법, 어휘, 독해(청해 제외) 3) 출제문항: 50문항/객관식 사지선다형 4) 합격점수 - 석사과정: 60점 이상(100점 만점) - 박사 및 통합과정: 70점 이상(100점 만점) 나. 응시대상 1) 대학원 재적생(재학생 및 휴학생) 및 수료생 2) 자국어가 영어가 아닌 외국인 * 자국어가 영어인 외국인은 해당 사항 없음 다. 시험일정 구분 일정 시험 신청 및 응시료 납부 기간 2025.01.09.(목) ~ 2025.01.13.(월) 시험 응시 취소 신청 기간 2025.01.16.(목) ~ 2025.01.23.(목) 15:00 고사실 및 유의사항 안내 2025.02.03.(월) 대학원 홈페이지 공지 예정 시험일시 2025.02.06.(목) 16:00 ~ 17:10 (총 70분) 결과 발표 2025.02.13.(목) 대학원 홈페이지 공지 예정 라. 시험 신청 및 응시료 납부 1) 신청방법: 포탈 로그인 → 학사서비스 → 성적/졸업 → 외국어시험신청 2) 응시료: 15,000원 3) 응시료 납부 계좌: KB국민은행 808490-29-000378 / 예금주: 아주대학교(일반대학원) - 응시료 입금 시 반드시 본인 이름과 학과명 기재 (예: 홍길동 기계) - 시험 신청 및 응시료 납부가 모두 완료되어야 시험 접수가 완료됨 마. 응시 취소 1) 취소방법: [외국어시험 응시 취소원] 제출 2) 제출방법: 기한 내에 이메일(grad@ajou.ac.kr) 또는 대학원교학팀 방문 제출 바. 유의사항 1) 대학원 외국어시험 기 합격(면제)자 추가 신청 불필요 - 합격(면제) 여부 확인 방법: 포탈 로그인 → 학사서비스 → 성적/졸업 → 졸업요건취득현황조회(일반대학원) → 외국어시험종합시험 화면 2) 외국어시험 응시 취소원 접수 분에 한하여 응시료 환불 가능 3) 코로나19 대응 안전 수칙 준수 및 고사장 출입 통제 협조 4) 신분증(학생증, 주민등록증, 운전면허증 중 택일), 컴퓨터용 사인펜, 수정테이프 지참 ※ 신분증 미지참 시 시험 응시 불가 5) 시험 시작(16:00) 이후 고사실 입실 불가 6) 2025학년도 1학기 외국어시험 면제 신청 기간: 2025년 3월(한달간)예정
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2024.1231
2025학년도 1학기 학위청구논문 제출자격 기한초과자 자격회복 신청 안내
2025-1학기 학위청구논문 제출 희망자 중 청구논문 제출자격 기한초과자에 대하여 논문제출 자격 회복 신청을 아래와 같이 접수하오니 대상 학생들은 참고해 주시기 바랍니다. 가. 대상자: 2025-1학기 학위청구논문 제출 희망자 중 입학시점 기준으로석사과정 6년, 박사과정 및 석·박사통합과정 10년을 초과한 자(단, 휴학기간은 이 기간에서 제외) 나. 승인 절차 및 제출 기간 구분 내용 기간 학생 신청서 작성→지도교수 서명→학과 제출 2025.1.10.(금) ~ 1.16.(목) (자격회복 승인 후) 연구등록 재학생 등록기간 다. 유의 사항 - 이전 학기에 학위청구논문 제출자격회복 신청 후, 학위청구논문을 제출하지 않고 이번 학기에 다시 제출하고자 하는 경우 다시 자격회복을 신청해야 함 - 학생의 제출자격회복 결과가 2025학년도 1학기 등록금 고지서에 반영되어야 하므로2025년 8월 졸업예정인 학생들은 반드시 기한 내 신청 요망
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2024.1231
2025학년도 1학기 협약대학원 학점교류 신청 안내
대학원 학점교환 인정제도에 따른 2025학년도 1학기 협약대학원 학점교류 수강신청 사항을 아래와 같이 안내하오니 신청기간 및 방법을 참고해 주시기 바랍니다. 가. 학점교류 협약 대학 및 대상 과목 항 목 내 용 협약 대학 건국대, 경기대, 경희대, 고려대, 과학기술연합대학원대학교, 광주과학기술원, 국민대, 국방대, 동국대, 명지대, 서울대, 성균관대 성균나노과학기술원, 숙명여대, 연세대, 울산대, 이화여대, 인하대(분자과학기술학과), 한림대, 한양대 대상 과목 소속 학과 교육과정에 포함된 과목 중 당해 학기에 미개설된 과목 나. 신청대상: 2025학년도 1학기 재학생 - 수료생 및 휴학생 신청 불가 - 2025학년도 1학기 입학 예정자(신입생) 신청 불가 다. 신청기간:협약대학원별 상이 라. 신청방법: 학점교류 수강신청서(본교 및 협약대학원) 작성→ 본교 지도교수 및 학과장, 학장 서명 → 협약대학원의 개설교과목 담당 교수 서명 → 학과 제출 ※ 이메일 제출 (ajousw05@ajou.ac.kr) / 방문제출 (팔달관 408호) 모두 가능 ※ 과목 담당 교수 서명은 수강동의에 대한 이메일 등 객관적인 자료로 대체 가능 ※ 협약대학원의 별도 학점교류 신청 양식이 있는 경우 해당 서류 추가 제출 필요 마. 제출서류 1) 학점교환 인정제 신청서(본교생용) 2) 협약대학원 학점교류 신청서 바. 유의사항 1) 협약대학원별 신청기간 및 신청서(서식)은 대학원 홈페이지(http://grad.ajou.ac.kr) 공지사항에서 확인 가능 2) 학점교류를 통해 취득한 학점은 전공과목학점의 2분의 1 이내 범위내에서 인정 가능 3) 학점교류 성적은이수학점에는 포함하되누계 평균평점에는 합산하지 않음 4) 학점교류 과목은 전공구분은 공통, 학수구분은 전선으로 인정
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2025.0107
- 학과 공지사항
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2024.1230
[차세대융합기술연구원 경기도자율주행센터] 채용공고
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2024.1218
[2024.12.19(Thu.) ] Artificial Intelligence & AI Convergence Network Colloquium
< Artificial Intelligence & AI Convergence Network Colloquium > When : 2024년 12월 19일(목), 오후 4시 30분~ Where : 팔달관 407호 Speaker : 정홍규 연구원(SK Telecom) Title : Medical AI(X-ray 기반 수의영상 진단 보조 서비스 개발기) Abstract : 본 강연에서는 SK Telecom이 개발한 X-ray 기반 반려동물 진단 보조 서비스인 엑스칼리버(X Caliber)의 개발 과정을 소개한다. 엑스칼리버 개발은 수의학적 의료 데이터를 효과적으로 이해하고 활용하기 위한 기술적 도전에서 출발했으며, 본 강연에서는 이를 해결하기 위해 적용된 AI 기술 방식을 다룬다. 또한, 대학원 연구실과 기업 AI 개발팀의 환경을 모두 경험한 연구자의 관점에서 연구개발 접근 방식의 차이에 대한 개인적인 통찰을 공유하고자 한다. 마지막으로, 수의 영상 진단 분야에서 AI 기술의 실제 적용 가능성과 발전 가능성을 탐구하고자 한다. Bio : 2022.12 ~ 현재 : SK Telecom,미래 R&D, BioMedical AI개발팀 2022.01 ~ 2022.09 : SK주식회사 C&C, Professional Service그룹, Data 분석팀 2021.09 ~ 2021.12 : 고려대학교 인공지능연구센터 박사후연구원 2016.09 ~ 2021.08 : 고려대학교 뇌공학과 박사 2018 : Johns Hopkins University, CCVL Research Group, Visiting Graduate Student Host : 소프트웨어학과 이상훈 교수(sanghoonlee@ajou.ac.kr)
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2024.1125
[2024.12.02(Mon.) ] Artificial Intelligence & AI Convergence Network Colloquium
< Artificial Intelligence & AI Convergence Network Colloquium > - 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)
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2024.1230
- 학과 자료실
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2024.0503
박사학위 청구논문 관련 서류
<심사원 제출 시> 1. 학위청구논문심사원 (*반드시 포털 학사 서비스에 논문 등록 후 양식을 출력하여 제출) 2. 학위청구논문 심사위원 명단 3. 교외심사위원 추천서 (해당자에 한함) 4. 해외체류 심사위원 논문심사 참여원 (해당자에 한함) 5. 논문제출자 이력서(자유양식) 6. 학위청구논문 학회지 게재 확인서 *게재확정인 경우에는 [6-1. 게재확인서] 제출 *게재미정(미확정)인 경우에는 [6-2. 지도교수확인서] 제출 *게재예정인 경우에는 학회에서 발급가능한 [게재예정증명서] 제출 (또는 게재예정을 확인할 수 있는 메일) 7. 학회지 게재논문 별쇄본 표지 (각 1부) 8. 논문 연구윤리 준수 확인서 <논문심사 결과 제출 후> 9. 심사 결과 서류(논문심사 결과보고서, 논문 표절 점검확인서)
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2024.0503
석사학위 청구논문 관련 서류
<심사원 제출 시> 1. 학위청구논문심사원 (*반드시 포털 학사 서비스에 논문 등록 후 양식을 출력하여 제출) 2. 학위청구논문 심사위원 명단 3. 대체실적 심사원 (해당자에 한함) 4. 교외심사위원 추천서 (해당자에 한함) 5. 해외체류 심사위원 논문심사 참여원 (해당자에 한함) 6. 학위청구논문 학회지 게재 확인서 *게재확정인 경우에는 [6-1. 게재확인서] 제출 *게재미정(미확정)인 경우에는 [6-2. 지도교수확인서] 제출 *게재예정인 경우에는 학회에서 발급가능한 [게재예정증명서] 제출 (또는 게재예정을 확인할 수 있는 메일) *투고/발표 예정인 경우에는 [6-3. 투고/발표예정서 제출] *발표를 한 이후에는 [6-4. 발표확인서] 제출 7. 학회지 게재논문 별쇄본 표지 (각 1부) 8. 논문 연구윤리 준수 확인서 <논문심사 결과 제출 후> 9. 심사 결과 서류(논문심사 결과보고서, 논문 표절 점검확인서) <전자공학전공의 별도 필요 서류> - 논문심사요건 확인서(전자)
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2021.0215
[대학원 AI융합네트워크학과] 2021-1학기 수강신청 관련 동영상 안내
2021-1학기 수강신청 관련 안내 동영상이니 참고해주시기 바랍니다. (아주대학교 계정으로 로그인 한 뒤 시청이 가능합니다.) https://drive.google.com/file/d/1GEJmt1_T9vlpVjv-_k_ckngW7sOKBNxj/view?usp=sharing
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2024.0503