장애학생지원센터 캐릭터 공모전 홍보(~5/9)
장애학생지원센터에서 장애인의 날(4월 20일)을 기념하여 장애학생지원센터 캐릭터 공모전을 실시하오니, 관심 있는 학생의 참여 바랍니다. 가. 공모주제: 모두를 위한 서울대학교를 만들어가는 부서로서 장애학생지원센터의 정체성을 시각적으로 표현한 캐릭터 디자인 나. 공모자격: 전 구성원(학생, 교원, 직원 등) 다. 공모기간: 2025. 4. 14.(월) ~ 2025. 5. 9.(금) 라. 공모분야: 캐릭터 ※ 자세한 사항은 포스터[붙임] 참조 붙임 공모전 포스터 […]
2025학년도 하계 계절수업 수강신청 안내
2025학년도 하계 계절수업 수강신청 일정을 아래와 같이 안내드리니 참고하시기 바랍니다. 1. 수강신청 일정 2. 유의사항 붙임 1. 2025학년도 하계 계절수업 수강신청 안내문(국·영문) 1부. 2. 수강신청 매뉴얼(국·영문) 1부. 3. 수강신청 부정행위 관련 알림 1부.
📌 2025년 서울대학교 인공지능대학원 (예비) 창업경진대회 개최공고[접수기간 6/2~8/31]
2025년 서울대학교 인공지능대학원 (예비)창업경진대회를 다음과 같이 개최할 예정이니 관심 있는 학생들의 많은 참여 바랍니다. 『2025년 서울대학교 인공지능대학원 (예비) 창업경진대회』 개최 공고 1. 대회 개요 □ 목적 – 인공지능기술을 이용한 모든 산업 분야의 창의적인 아이디어 및 기술을 보유한 창업 인재 발굴 및 지원을 통해 국가의 미래를 이끌어갈 AI혁신인재 양성 – 창업 잠재력을 지닌 (예비)창업자를 발굴하여 경연을 통한 […]
[식약처] 2025년 식품의약품안전처 공무원 경력경쟁채용시험
1. <2025년도 제1회 식품의약품안전처 공무원(연구직) 경력경쟁채용시험 공고> ○ 채용인원: 총 3명(공업연구사 3명) ○ 접수기간: 2025. 4. 29.(화) 10:00 ~ 2025. 5. 2.(금). 16:00 ○ 근무지역: 식품의약품안전처 식품의약품안전평가원(충북 오송) ○ 공고문 바로가기 2. <2025년도 제1회 식품의약품안전처 공무원(전문임기제) 경력경쟁채용시험 공고> ○ 채용인원: 총 2명(전문임기제 나급 2명) ○ 접수기간: 2025. 4. 29.(화) 10:00 ~ 2025. 5. 2.(금). 16:00 ○ 근무지역: 식품의약품안전평가원 의료기기심사부 첨단의료기기과(충북 오송) ○ 공고문 […]
「2025 공과대학 도전·혁신 특강시리즈」개최 안내 및 홍보
서울공대 구성원으로서의 도전·혁신 정신 함양을 지원하고자 「2025 공과대학 도전·혁신 특강시리즈」를 개최하오니, 관심있는 학생의 참여 바랍니다. 1. 일 시: 2025. 4. 29.(화) 18:30 ~ 20:30 2. 장 소: 39동 B103호(BK다목적홀) 3. 참가인원: 100명(공과대학 학부생 및 대학원생) 4. 프로그램: 연사특강, Q&A 및 자유 네트워킹 ※ 간단한 식사 제공 – 연사: 이규화(메타파머스 대표이사), 정구엽(파일러니어 기술이사) 5. […]
[소식] IPAI Distinguished Seminar 개최(연사 : Carolyn Rosé)(’25.4.23.)
협동과정 인공지능전공에서는 국내외 유수 연구자들을 연사로 초청하여 학생들에게 최신 연구 내용을 전달하고자 IPAI Distinguished Seminar를 개최하고 있다. 4월 23일(수)에는 Carolyn Rosé 교수(Carnegie Mellon University)가 “Human-AI Teams Modeling and Supporting Social Processes with LLMs“을 주제로 세미나를 진행하였다. 이번 IPAI Distinguished Seminar의 세부 정보는 아래와 같다. 1. 일시 : 2025. 4. 23.(수) 14:00 2. 장소 : 303동 661-6호 3. […]
중국 칭화대학 Schwarzman Scholars 석사과정 장학 프로그램 홍보
중국 칭화(清华)대학의 Schwarzman Scholars 석사과정 장학 프로그램을 아래와 같이 안내하오니, 관심 있는 학생들의 지원 바랍니다. 1. 2026년 Schwarzman Scholars 장학 프로그램 지원 요강 가. 지원마감: 2025. 9. 10.(수) 15:00 (미국동부시간 EDT 기준) 나. 모집조건 – 자격요건: 학사학위 취득자 ※ 졸업예정자는 2026년 8월 1일까지 학사학위 취득이 가능한 자에 한함 – 연령요건: 2026년 8월 1일을 기준으로 […]
[소식] 강유 교수팀, 고성능 경량 딥러닝 모델 구현하는 AI 기술 개발
강유 교수님(협동과정 인공지능전공 / 컴퓨터공학부) 연구팀이 고성능 경량 딥러닝 모델을 구현하는 AI 기술을 개발했습니다. 아래는 기사 본문입니다. 서울공대 컴퓨터공학부 강유 교수팀, 학습 데이터 없이도 고성능 경량 딥러닝 모델 구현하는 AI 기술 개발 [베리타스알파=김하연 기자] 서울대 공과대학은 컴퓨터공학부 강유 교수팀이 개인정보 보호나 보안 등의 이유로 학습 데이터 사용이 어려운 상황에서도 딥러닝 모델의 성능 저하를 […]
Postdoctoral positions at Mila in LLMs / Foundation Models – Deadline April 30, 2025
Dear All, At Chandar Lab and Mila, the Quebec AI Institute, we have four open postdoctoral positions on the following topics: 1. Postdoc position on large language models (LLMs) Topics of interest include but not limited to better pre-training methods, better fine-tuning methods, bias and fairness, interpretability, safety and alignment, continual […]
[소식] 박재식 교수 연구진, 엔터테인먼트 영상 재구성 및 편집 기법 개발
• 엔터테인먼트 영상을 입력받으면 배우와 배경을 3차원으로 재구성하여 방송 관제실처럼 편집을 가능하게 하는 기법을 개발 • 카메라 시점 변환 및 배우 폐색에 강건하며, 재구성 시 배우의 표정을 함께 복원 • 재구성된 장면의 새로운 시점을 합성하거나 배우 제거, 이동, 추가, 자세 조작과 같은 응용이 가능 박재식 교수님(협동과정 인공지능전공 / 컴퓨터공학부) 연구진이 엔터테인먼트 영상 재구성 및 편집 기법인 ShowMak3r를 개발하였다. 영상 재구성(dynamic reconstruction)은 2차원의 동영상을 입력 받아, 3차원의 형태로 재구성하여 새로운 시점의 합성(novel view synthesis)을 가능하게 하는 기술이다. 기존의 영상 재구성 기술들은 다중 카메라나 사람이 완전히 관찰되는 상황을 가정하였지만, 시트콤과 같은 엔터테인먼트 영상처럼 배우들이 서로 가리거나, 복잡한 배경이 존재하는 상황에서 카메라 시점이 급격하게 편집된 영상의 경우 재구성에 어려움을 겪는다. 특히 배우의 위치 및 크기를 추정하기 위해 기존 기술들은 카메라 시점이 바뀔 때 배우의 크기를 대조하거나, 지면에 닿아 있는 지점을 포착하였으나, 카메라 시점이 바뀔 때 동일 배우가 등장하지 않거나 배우의 발이 보이지 않는 경우 위치 및 크기가 추정 불가능하다는 문제가 있었다. 또한 배우들의 다양한 표정 변화도 반영하지 못하였다. 연구진을 이러한 문제를 해결하기 위해 엔터테인먼트 영상으로부터 가려진 부분 및 배우들의 표정을 복원하여 영상을 3차원으로 재구성하고, 각 샷(Shot) 마다 동일 배우를 추적하는 기법인 ShowMak3r를 제안하였다. 본 기법은 3차원 래디언스 필드를 배우와 배경을 각각 복원한 다음 합성(composite)하는 방식으로 영상을 재구성하였다. 본 기법의 핵심 구성요소는 아래와 같다. 1. 3DLocator: 정렬된 깊이 정보를 활용하여 배우들을 배경의 좌표계 속 정확한 3차원 위치에 배치 2. ShotMatcher: 카메라 시점이 바뀔 때 두 프레임의 배우들 사이 유클리드 거리를 측정하여 동일 배우 간 매칭을 수행 3. Face-Fitting Network: 다층 퍼셉트론(MLP)을 활용하여 배우 가우시안(Gaussian)들의 투명도와 색상을 조정 위 3가지 핵심 모듈을 기반으로 ShowMak3r는 효과적으로 엔터테인먼트 영상을 3차원으로 재구성 가능하고 더 나아가 배우 추가, 삭제, 이동, 자세 조작 등의 편집 또한 가능하다. 연구진은 Sitcoms3D, CMU panoptic 데이터셋을 활용한 실험을 통해 다른 영상 재구성 기술 대비 개선된 재구성 품질을 확인하였다. 본 연구는 협동인공지능전공 석박통합과정 김상민, 박사과정 도승욱 학생과 진행한 연구이며, 컴퓨터 비전 분야 최우수 학술대회 중 하나인 CVPR 2025에 채택되어 오는 6월 발표될 예정이다.
