데이터사이언스학과

무한 열정으로 꿈과 희망을 실현하는강원대학교 데이터사이언스학과(대학원)

Kangwon National University
Graduate School of Data Science

무한 열정으로 꿈과 희망을 실현하는강원대학교 데이터사이언스학과(대학원)

Kangwon National University
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공지사항
[채용공고] 하온바이오솔루션스 석사 졸업(졸업예정) IT개발자 채용 공고

하온바이오솔루션스 석사 졸업(졸업예정) IT개발자 채용 계획 1. 하온바이오솔루션스 소개 하온바이오솔루션스는 바이오제약 개발 및 공정 분야에 IT 디지털 기술을 접목하여 보다 효율적으로 업무를 수행과 신뢰성 있는 결과 도출을 목표로 하고 있습니다. 비임상CRO를 위한 시험 관리 프로그램인 CROTree을 개발하여, 규제기관 수준에 부합하는 데이터 관리 및 최적화된 워크플로우를 제시함으로써 과학기술정보통신부 장관상을 수상하였습니다. 현재는 바이오공정 최적화 컨설팅을 위한 추가 솔루션도 개발을 계획하고 있습니다. 2. 모집 대상 및 역량 · 정보통신(IT) 관련 학과 석사 졸업자 또는 졸업 예정자 · 웹 기반 서비스 또는 데이터 시스템 개발에 대한 기본적인 이해 · 신기술 학습 및 연구, 개발 환경에 대한 적응력 3. 직무 역할 · SaaS 기반 데이터 관리 프로그램 개발 - 프론트엔드 및 백엔드 개발 - 서비스 아키텍처 설계 및 구현 · Cloud 인프라 구축 및 운영 - AWS 등 클라우드 환경에서의 시스템 구성 · 데이터 보안 기능 설계 및 구현 - 사용자 권한 관리 - 데이터 보호 및 접근 제어 로직 개발 4. 처우 및 근무 조건 · 연봉 3,500만원 · 4대보험 가입 · 법정 연차 및 명절 휴무 · 시간 외 근무 발생 시 관련 법령에 따른 수당 지급 · 성과에 따른 인센티브 제공 (회사 성과 및 개인 기여도에 따라 지급 여부 및 규모 결정) · 초기 스타트업 환경에서의 핵심 개발 인력으로 성장 기회 제공 · 근무지 주소: 강원특별자치도 춘천시 강원대학길1, 산학협력단지 211-18호(강원대학교 집현관) 5. 모집기간 및 제출서류 · 모집기간: 2026년1월8일(목) ~2026년1월16일(금) · 제출서류: 이력서 1부(자유양식, 학부/석사 학점 표기), 자기소개서 1부 · 자기소개 필수 포함 항목: 1. 지원 동기(500자이내) 2. 자신의 강점과 이를 발휘한 문제 해결 경험 (500자 이내) 3. 입사 초기 6개월~1년차 성취하고자 하는 내용 (300자이내) · 접수처: 이나현 대표의 이메일(nlee@haonbio.com)로 제출서류 접수 · 문의사항: 010-9018-0877 또는 02-598-0817
2026.01.08

[추가 모집 요강 안내]2026학년도 전기 일반대학원 신입생(정원내 전형) 추가 모집 요강 안내

2026학년도 전기 일반대학원(춘천 및 삼척캠퍼스) 신입생(정원내 전형) 추가 모집 요강을 다음과 같이 안내하오니 전기 추가 모집에 지원을 희망하시는 분들은 참고하시기 바랍니다. 가. 인터넷 원서접수 기간: 2026. 1. 2.(금) 09:00부터 ~ 1. 6.(화) 18:00까지 나. 전공 구술 및 실기고사일: 2026. 1. 14.(수) * 시간과 장소 등은 지원학과의 자체 계획에 의함 다. 합격자 발표일: 2026. 1. 30.(금) 14:00 이전 라. 합격자 등록기간: 2026. 2. 3.(화) ~ 2. 9.(월) 마. 일반대학원 입학문의: 입학과(033-250-8994, 6042) 바. 기타 안내 1) 일반대학원은 학칙 제56조에 의해 수업은 학기 중 주간에 실시함을 원칙으로 합니다. 2) 수업을 야간제 또는 주말제 등으로 실시하는 특수대학원[경영대학원, 교육대학원, 산업대학원, 정보과학.행정대학원, 녹색생명산업정책대학원, 산업과학대학원(삼척)] 등은 대학원별로 별도 모집하오니 특수대학원 입학에 대해서는 해당 대학원에 문의하시기 바랍니다. * 특수대학원 입학문의 - 경영대학원(춘천캠퍼스): 033-250-6109 - 교육대학원(춘천캠퍼스): 033-250-6608 - 산업대학원(춘천캠퍼스): 033-250-6209 - 정보과학.행정대학원(춘천캠퍼스): 033-250-6809 - 녹색생명산업정책대학원(춘천캠퍼스): 033-250-6107 - 산업과학대학원(삼척캠퍼스): 033-570-6468 3) 전문대학원 입학문의 - 법학전문대학원(춘천캠퍼스): 033-250-6503 - 방재전문대학원(삼척캠퍼스): 033-570-6468 사. 일반대학원(정원 내 모집) 외국인 지원 예정자 참고사항 * 입학과에서 주관하는 정원 내 일반전형으로 입학하는 외국인 유학생은 국제교류과에서 주관하는 정원 외 외국인 전형 입학생에게 지급하는 장학금(신입생 특별장학금, BEST-KNU장학금 등)을 수혜 받을 수 없음. (영문) International students who enter Kangwon National University(KNU) through the Office of Admissions at KNU are not eligible for any scholarship by the Office of International Affairs at KNU, including the special scholarship for a new student and a BEST-KNU scholarship. (중문) 通过入学科主办的招生计划入学的留学生没有资格获得对国际交流科的任何奖学金，包括新生特别奖学金和BEST-KNU奖学金等. * 일반대학원 정원 외 외국인 전형 입학은 국제교류과(enter@kangwon.ac.kr)로 문의하시기 바람. <Please contact OIA(enter@kangwon.ac.kr) for inquiries on admission for "International students".> [Contact Information] - （Chuncheon, General Departments） The Office of International Affairs at KNU : +82-33-250-6985 / enter@kangwon.ac.kr - （Chuncheon, Department of Global Convergence） KNU Global Talent Network Center : +82-33-250-7969 / gcadmission@kangwon.ac.kr ※ Department of Global Convergence: English Track, Chinese Track - （Samcheok） Division of Planning and Support : +82-33-570-6892 / applyknu@kangwon.ac.kr * 기타 일반대학원 입학에 대한 자세한 사항은 "2026학년도 전기 일반대학원 신입생 추가 모집 요강"을 참고하시기 바랍니다.
2025.12.22

2026학년도 1학기 휴복학 안내 및 서식

2026학년도 1학기 일반대학원 휴복학 안내 □ 휴학신청 - 일반휴학(입대휴학 포함) 구 분 정기신청 수시신청 기 간 2026. 2. 9.(월) 9:00 ~ 2. 27.(금) 18:00 2026. 3. 3.(화) 9:00 ~ 4. 6.(월) 18:00 대 상 ‣ 휴학 희망자(재학생) ‣ 휴학 연장 희망자(휴학생) ※ 등록금 납부 관계없이 휴학 가능 ‣ 휴학 희망자(재학생) ‣ 휴학 연장 희망자(휴학생) ‣ 입학생(2026-1학기) ※ 등록금 완납자만 신청 가능 - 미납자, 분할납부자는 완납 후 신청 방법 내국인 K-Cloud 및 방문신청(수시 신청인 경우 등록금납입증명서 지참) 외국인 방문신청(수시 신청인 경우 등록금납입증명서 지참) - 국제교류과(기획지원과) 경유 비 고 등록금 납부하고 익일 14시 이후에 신청 가능 ※ 해당기간(수업일수 1/3선, 4.6.) 이후 부득이한 사유(질병, 임신, 출산, 육아, 창업, 병역 등)로 휴학하고자 할 경우 증빙서류를 첨부하여 신청 □ 복학신청 - 일반복학 구 분 기 간 대 상 방 법 K-Cloud 2026. 1. 12.(월) 9:00 ~ 2. 27.(금) 18:00 내국인 인터넷 또는 방문신청 방문신청 내국인 외국인 방문신청 자세한 사항은 붙임파일 참고바랍니다 휴복학 서식은 휴복합업무 처리지침에 있습니다
2025.12.22
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학과소식
[수상 ] 유지혜 석사과정생(지도교수 김우주), IEEE Seoul Section Student Paper Contest 동상 수상

데이터사이언스학과 유지혜 석사과정생 (지도교수: 이다영, 김우주)이 2025년 12월 13일 서울 고려대학교 하나스퀘어에서 개최된 IEEE Seoul Section Student Paper Contest에서 동상을 수상하였다. IEEE Seoul Section Student Paper Contest는 전기·전자·컴퓨터공학 분야의 학부 및 대학원생을 대상으로 연구 성과의 창의성, 기술적 완성도, 발표 역량 등을 종합적으로 평가하는 학생 논문 경진대회이다. 각 논문은 학생들이 국내 학회에 발표한 연구 내용을 보완한 성과이다. 학생들은 기존에 참여해 온 학회와는 다른 성격의 학술 발표를 접하고, 영어 발표를 직접 진행함으로써 연구 발표 역량과 학문적 시야를 확장하는 의미 있는 경험을 쌓았다.
2026.01.05

[동정] 박찬휘 석사과정생 (지도교수 김도형) 2026 ACM SAC 학술대회 논문 게재 승인

강원대학교 데이터사이언스학과 『지능형컴퓨터네트워크 연구실』의 박찬휘 석사과정생 (지도교수 김도형)은 2026년 3월 그리스에서 개최될 예정인 The 41st ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing 학회에서 "Popularity-Aware Neural Network-based Caching" 제목의 논문을 발표할 예정이다. ACM SAC은 experimental computing 및 application development 관련 분야의 문제들을 다루는 학술대회로 BK21 플러스 사업 Computer Science 분야 우수국제학술대회에 등재되어 있다. 기존의 Neural Network (NN) 기반 캐싱 방식은 신경망의 중간 계층에서 생성된 특징 표현의 유사성을 활용하여 요청을 처리한다는 점에서 전통적인 콘텐츠 캐싱과 구별된다. 즉, 캐시 히트는 동일한 콘텐츠의 존재 여부가 아니라 유사한 입력에 대해 신경망이 충분히 높은 신뢰도로 동일한 출력을 낼 수 있는지에 기반한다. 기존 NN 캐싱 연구들은 주로 모델 구조나 추론 효율성에 초점을 맞추어 왔기 때문에, 실제 서비스 환경에서 중요한 요소인 요청 인기도(popularity) 를 캐시 학습과정에 반영하는 접근은 충분히 고려되지 못했다. 이로 인해 인기 데이터에 대한 정확도 향상이나 메모리 효율 극대화와 같은 실질적 캐시 성능 개선에는 한계가 존재해 왔다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 요청 인기도를 반영해 캐시 학습을 편향시키는 Popularity-Aware NN-caching (PANN) 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 서비스 제공자(예: 클라우드)가 주기적으로 사용자 요청의 인기 분포를 수집하고, 이를 활용하여 NN-cache를 Transfer Learning 기반으로 재훈련한 뒤, 모바일 단말의 신경망 은닉층 말단에 경량 캐시 형태로 배포하는 구조를 갖는다. CIFAR-100, Places365, Food-101 등 여러 데이터셋과 ResNet 계열 모델을 대상으로 수행한 실험 결과, PANN-cache는 기존 NN 캐싱 방식보다 최대 38.86% 더 많은 요청을 처리하고, 8.04%의 정확도 향상을 보였다. 또한 동일한 메모리 제약 조건에서 Knowledge-Distillation 방식과 비교했을 때 최대 60.25%의 캐시 처리 증가와 27.04%의 정확도 개선을 달성하였다. 본 연구는 popularity 기반 학습 편향을 도입함으로써 NN-cache의 실효성을 크게 향상시키고, ML 기반 캐싱 구조의 활용성과 확장 가능성을 제시한다는 점에서 의의를 갖는다.
2025.12.18

[동정] 박연수 교수, 인공지능 분야 최우수 학술대회 AAAI 2026 논문 게재 승인

강원대학교 컴퓨터공학과(겸임 데이터사이언스학과) 박연수 교수 (교신저자)가 인공지능 분야 세계 최고 권위 학술대회인 AAAI 2026에 "A Paradigm Shift in High-Resolution Depth Estimation Using SPAD-Based LiDAR Histograms: From Signal Filtering to Lightweight Similarity Learning" 논문을 발표한다. 이번 AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence)는 23,680편 중 17.6%만이 채택되는 치열한 경쟁률을 기록했으며, 논문 발표는 2026년 1월 20일부터 1월 27일까지 싱가폴에서 진행된다. 이번 연구는 강원대, 아주대, 부산대 공동 연구로, 자율주행차와 로봇의 핵심 기술인 LiDAR 센서의 거리 예측 성능을 인공지능을 활용하여 획기적으로 개선했다. 기존 LiDAR 의 거리 예측 방식은 두 가지 근본적 한계가 있었다. LiDAR 센서는 레이저를 발사하고 되돌아오는 시간을 측정해 거리를 계산하는 장치인데, 정확도를 높이려면 계산량이 많아져 실시간 처리가 어렵고, 가까운 거리나 고반사 물체에서는 신호 왜곡 (pile-up distortion)으로 거리를 부정확하게 측정했다. 최근 딥러닝 방법들이 제안되었지만, 큰 모델 크기로 인해 임베디드 시스템 탑재가 어려웠다. 연구팀은 접근 방식을 근본적으로 바꿨다. 왜곡된 신호를 보정하는 대신, 왜곡이 있어도 기준 펄스와 측정 신호의 유사도를 학습하는 방식이다. Siamese 네트워크 구조를 활용해 기준 레이저 펄스와 측정 히스토그램을 동일 구조의 두 신경망에 입력하고, 특징 벡터 차이로 거리를 직접 예측한다. 이 과정에서 신호 왜곡에 강건한 특징을 자동으로 학습한다. 제안한 모델은 57.6 KB로 기존 딥러닝 방법보다 215.2배 작다. FPGA 하드웨어에서 초당 106 프레임 실시간 처리가 가능하며, 심한 신호 왜곡 환경에서도 2.21 cm의 평균 제곱근 오차 (RMSE)를 달성했다. 기존 방법들이 크게 실패하는 근거리 고반사 물체 (6 m 거리에서 20 cm 이상 오차)에서도 2 cm 이내 정확도를 유지해 실용성과 성능을 입증했다. 강원대학교 컴퓨터공학과 빅데이터 연구실 (지도교수: 박연수)은 이번 연구의 후속 연구를 포함해 다양한 Big Data/AI 분야 연구를 진행하고 있으며, 함께 연구할 (예비) 석·박사 과정생을 모집 중이다. 관심 있는 학생은 연구실 홈페이지 (https://bigdata.kangwon.ac.kr)를 참고하거나, 박연수 교수 이메일 (yeonsu.park@kangwon.ac.kr)로 문의하면 된다.
2025.12.18
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모바일을 활용한 세콤 건물출입 권한설정 안내

* 모바일을 활용한 세콤 건물출입 권한설정 안내(강원대학교 앱을 이용한 건물 출입권한 설정방법) 야간 또는 휴일에 건물 출입권한 획득방법에 대해 같이 안내하여 드립니다. 1. 대 상: 강원대학교 전 구성원 2. 행정사항 가. 설정변경 후 다음날부터 사용가능(데이터 연동시간 필요) 나. 실물카드(학생증, 신분증)을 사용하고자 하는 경우 붙임 신청서를 작성하여 S1상황실로 제출 다. 호실 출입권한은 건물 관리주체 허가자(행정실 등)의 확인을 거쳐야 함 ▶ 상황실 E-mail 주소 : kangwon3112@naver.com ▶ 문의처 : 033-257-3112, 033-250-8112(세콤상황실), 7013(총무과), 7735(정보화과, 앱사용 관련) 붙임 1. 모바일 출입시스템 가이드(안내문) 1부. 2. 세콤 출입승인 신청서(양식) 1부. 끝.

2025-02-20

퇴학원

[서식] 일반대학원의원퇴학제적 양식입니다. 퇴학원 제출 시(공문제출, 방문제출) 지도교수 및 학과주임교수 상담 기록(상담일자, 내용 및 상담자) 필수 첨부(포스트잇 또는 공문에 서술)입니다. 지도교수 및 학과장 확인은 직인은 받지 않습니다. 자필 서명만 가능하니 유의하시기 바랍니다.

2025-02-07

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