Notice
-
학과
-
학사
2026-2학기 강화학습개론(ESW4014) 학부생 직권배정 추가 신청 안내(~8/5(수))
2026-08-03
2026-2학기 개설되는 학석사공통과목인 강화학습개론(ESW4014-41) 교과목에 대해 학부생들을 대상으로 직권 배정 추가 신청을 진행합니다. 아래 내용을 참고하시어 해당 교과목의 수강을 희망하는 학부생들은 서식을 작성하여 신청하시기 바랍니다. 1. 신청 대상 : 학부생 및 복수전공생 2. 대상 교과목 : 강화학습개론(ESW4014-41) 3. 신청 기간 : ~ 2026. 08. 05.(수) 4. 신청 제한 인원 : 기존 신청 인원 포함 총 40명 (선착순) 5. 신청 방법 : 아래의 링크 접속 후 신청 https://forms.gle/pFeV4wip12HmpKqX7
-
행사/세미나
Evaluating LLM Reliability Across Facts, Evidence, and Cultures(9/14 16:00)
2026-07-30
Title: Evaluating LLM Reliability Across Facts, Evidence, and Cultures Speaker: Prof. Yuki Arase @ Institute of Science Tokyo Time : 16:00 - 17:00, Sep 14th, 2026 Location: Online: https://hli.skku.edu/InvitedTalk260914 In-person: 85602, Natural Sciences Campus (Seoul), SKKU Language: English speech & English slides Abstract: How should we evaluate an LLM response that is partly correct, contains unsupported phrases, or behaves differently across cultural contexts? Many existing evaluation methods rely on coarse labels or aggregate scores and therefore overlook important variations in factuality, evidential grounding, and cultural sensitivity. This talk presents three of our recent studies toward more fine-grained and inclusive evaluation of large language models. First, I introduce an agentic framework for graded factuality verification that acquires external evidence and assigns scalar factuality scores. Second, I present a method for detecting hallucinated spans while aligning faithful output tokens with supporting evidence in the input. Finally, I briefly introduce a multilingual benchmark for evaluating entity-centric cultural biases across Asian languages and cultures. Together, these studies highlight the need to evaluate not only whether LLM outputs are correct, but also how correct they are, what evidence supports them, and how reliably they perform across cultural contexts. Bio: Yuki Arase is a professor at the School of Computing, Institute of Science Tokyo, formerly known as Tokyo Institute of Technology, Japan. She received her PhD in Information Science from Osaka University in 2010 and subsequently worked at Microsoft Research Asia, where she began her research career in natural language processing. Her research interests include paraphrasing and NLP technologies for language education and healthcare. She also serves as a Member-at-Large of the Executive Committee of the Association for Computational Linguistics (ACL), a member of its Peer Review Standing Committee, and a Director of the Association for Natural Language Processing in Japan.
-
행사/세미나
[한국관광공사]2026년 관광데이터 활용 공모전 웹앱구현 부문 ( ~7/21)
2026-07-14
2026년 관광데이터 활용 공모전 웹·앱 구현 부문 모집 안내 "데이터 가치를 넘어, 서비스로 실현하다 : 관광데이터 스케일 UP!" □ 공모명 : 2026년 관광데이터 활용 공모전 (②-2 웹·앱 구현 부문) □ 공모대상 : 지정과제(②-1 프롬프톤 수상작 연계 10개 주제) 中 택 1, 공사 OpenAPI 필수 활용하여 구현 및 고도화한 관광 서비스 □ 접수기간 : 2026.7.6. (월) ~ 2026.7.21. (화) 16시까지 *시간 엄수* □ 공고부문 : ②-2 웹·앱 구현 부문 □ 참가자격 : 제한 없음 (단, 국내 거주자에 한함/팀당 최대 5명 인원 제한) 동일 서비스로 공사 관광데이터 활용 공모전 수상 및 공사 주관 지원 사업 수혜자는 참가 불가 □ 추진 일정 및 모집절차 -예비심사 및 OT : 7월 말 -서비스개발 : 7월 말~9월 -기능심사 및 최종심사 : 10월 중 -시상식 : 11월 중 *세부 일정 변동 가능 및 대상자별 별도 안내 예정 ** 1차 및 최종심사 대상은 공사 OpenAPL 필수 활용하여 개발 완료된 완성 서비스에 한정 □ 시상규모 -대상 : 문화체육관광부 장관상 (1팀) 1,000만원 -최우수상 : 한국관광공사 사장상 (1팀) 300만원 -우수상 : 성균관대학교 AI중심대학사업단 단장상 (10팀) 각 100만원 -장려상 : 성균관대학교 AI중심대학사업단 단장상 (10팀) 각 50만원 *대상 수상팀은 ①웹·앱 개발 부문(총 5팀) 및 ②-2웹·앱 구현 부문(총 3팀)에서 대상 통합 최종심사 통해 최종 1팀 선정 **심사결과 적격대상이 없는 경우, 선정규모는 변경될 수 있음 □ 참여방법 공모전 홈페이지 온라인 접수 : https://api.visitkorea.or.kr/#/cntSearchDetail?no=3 *공모전 홈페이지 내 양식 다운로드 및 작성 후 기한 내 온라인 접수 □ 문의처 공모전 운영사무국 이메일 문의 : gongmo@stunning.kr
-
행사/세미나
ACPC 2026 (AWS x Codetree) 전국 대학생 프로그래밍 경진대회 안내
2026-07-03
[ACPC 2026 (AWS x Codetree) 전국 대학생 프로그래밍 경진대회 안내] AWS 코리아 × 코드트리 주최, IOI·ICPC 출신 코드트리 팀이 직접 문제를 출제하는 전국 대학생 프로그래밍 경진대회가 올해에도 열립니다! 대회 개요 - 참가 자격: 대학교, 대학원 재·휴학생, 전공·학년 무관 - 오프라인 본선: 8/2(일) AWS 코리아 본사 - 사용 언어: C/C++, Java, Python, 시상 - 본선: 1등 200만 / 2등 100만 / 3등 50만 / 특별상 - 예선: 성적 상위 10명 각 10만 원 본선 진출 전원: (1)AWS Kiro 구독권 (2)기념 티셔츠, 메달 (3)참여 기업 굿즈 (4)인증서 (5)IOI·ICPC 수상자 출신 주최진, 전국에서 모인 동료 참가자들과 교류 지금 예선 등록 중 자세한 안내는 공식 홈페이지에서 확인하세요 https://acpc2026.codetree.ai
-
대학원
-
일반
2026-1 우수연구 시상 접수 안내
2026-08-03
소프트웨어융합대학 일반대학원 지능형소프트웨어학과 석사과정 학생들의 연구의욕과 연구활동 증진을 위해 다음과 같이 2026학년도 1학기 우수연구시상을 아래와 같이 시행하오니 관심 있는 학생들의 많은 지원 바랍니다. 1.신청자격 : 아래 요건을 모두 충족한 자 가. 일반대학원 지능형소프트웨어학과 재학생 및 수료생 나. 2026년 1월 1일부터 2026년 6월 30일까지 제1저자로 Journal또는 Conference에 논문을 게재 또는 발표한 자 (단, 2026년 8월 학위수여예정자에 한하여 게재예정 논문도 포함 가능) 다. 지도교수의 추천을 받은 자 2.선발일정 가. 접수: 2026. 8. 3. (월) ~ 2026. 8. 5. (수) (기한 엄수) 나. 결과발표: 2026년 8월 예정 3.신청방법 : 붙임의 추천서를 작성 후 지도교수 추천을 받아 증빙서류와 함께 지능형소프트웨어학과사무실(85624호) 담당자에게 제출 4.선정방법 1단계 : 지도교수가 기간 내 Journal이나 Conference에 게재 또는 발표된 우수연구를 추천 2단계 : 평가 기준에 따른 점수 합산 순위에 따라 선발 구분 세부평가기준 비고 환산율 저자 1인-100%, 2인-80%, 3인-70%, 4인-60%, 5인이상-50% * 제1저자(주저자) 논문만 평가함 저널/ 학술대회 JCR 상위 2% 이내 또는 SKKU T1 학술대회 – 500점 JCR 상위 5% 이내 또는 SKKU T2 학술대회 – 400점 JCR 상위 10% 이내 또는 SKKU T3 학술대회 – 300점 JCR 상위 25% 또는 SKKU T4 학술대회 – 200점 동점자 N명 발생 시 1/N로 지급 게재기간 2026년 1월1일부터 2026년 6월30일까지 발표 또는 게재된 논문에 한함 2026년 8월 학위수여예정자는 게재예정 논문도 포함 5.시상규모 구분 최우수상 우수상 계 선발인원 상금(원) 선발인원 상금(원) 총 인원 상금(원) 지능형SW학과 석사 2명 500,000 석사 2명 300,000 석사 4명 1,600,000 ※ 해당자가 없으면 선정하지 않을 수도 있음 6. 문의 : 031-299-4102 (지능형소프트웨어학과) 붙임 1. 소프트웨어융합대학 컴퓨터과학 분야 우수국제학술대회 목록 붙임 2. [서식]우수연구 추천서 (2026-1학기)
-
행사/세미나
Texas A&M University 최윤석 교수 초청 세미나 (7/2(목) 10:00)
2026-06-29
• 세미나 : 7/2(목요일) 10AM 산학협력센터 85602 • 제목: 인공지능 이해의 핵심 - 감각운동 학습과 도구 제작/사용을 통한 이해 수준의 확장 • Yoonsuck Choe (최윤석) : Professor and Director of the Brain Networks Laboratory in the Department of Computer Science and Engineering at Texas A&M University • Short Bio: Yoonsuck Choe received his B.S. degree in computer science from Yonsei University, Seoul, Korea, in 1993, and his M.S. and Ph.D. degrees in computer sciences from the University of Texas at Austin, Austin, TX, USA, in 1995 and 2001. He is a Professor and Director of the Brain Networks Laboratory in the Department of Computer Science and Engineering at Texas A&M University. During 2017-2019, he led the machine learning lab, and subsequently the AI core team at Samsung Research AI Center (corporate vice president). His research interest is broadly in computational neuroscience, deep learning, evolutionary algorithms, and neuroimaging/neuroinformatics. • Seminar information: 딥러닝과 거대 언어모델의 놀라운 발전으로 범용 인공지능(AGI)의 실현 가능성이 커지고 있습니다. 하지만 현재의 인공지능 모델이 과연 인간 수준의 이해를 갖추고 있는지에 대한 논쟁은 계속되고 있습니다. 본 발표에서는 감각운동 학습이 '이해'를 위한 필수적인 기반임을 제시합니다. 더 나아가, 운동 패턴의 다양성이 이해 수준에 미치는 영향을 분석하고, 도구의 제작과 활용이 이러한 다양성을 인간의 생물학적 한계를 넘어 확장하여 인공지능의 이해를 심화시킬 수 있는 잠재력을 탐구할 예정입니다.
-
장학
2026학년도 「President’s List」 후보자 지원 안내(~2026.6.29.(월) 17시까지 이메일 제출 필요)
2026-06-19
공지사항 - 대학원 게시판읽기 ( 2026학년도 「 President ’ s List 」 후보자 지원 안내 ( ~ 2026 . 6 . 29 . ( 월 ) 17시까지 이메일 제출 필요 ) ) | 성균관대학교 소프트웨어융합대학 2026학년도 President’s List 수상자를 선정하여 시상하기 위하여 우리 대학의 후보자를 선정, 학생처로 추천하고자 합니다. 다음과 같이 지원 안내를 드리오니 대학원생 분들의 많은 관심 부탁 드립니다. ■ 「President’s List」 후보자 지원 1) 기본 자격 요건: 성균관대학교 학부생, 대학원생(수료생 제외) 2) 추천대상 - 자기 주도성, 창의, 개척, 도전정신으로 자신의 꿈과 목표를 이루기 위해 노력하는 학생 - 참여와 헌신, 융합, 시민의식, 글로벌 마인드로 타인과 공동체를 이롭게 함으로써 동료 학우들에게 긍정적 영향을 주고 학교의 위상을 드높인 학생 - 결과와 과정이 균형을 이루는 성공관을 가지고 지속적인 성장을 위해 노력하는 학생 - ‘학생 상벌에 관한 시행세칙’ 포상의 대상에 해당되는 학생 ■ 「President’s List」 주요 특전 1) 총장 표창장 및 메달, 기념품 수여 2) 수상기록 학적부 기재 3) 「President’s List」 수상자 커뮤니티 활동 및 지원 ■ 「President’s List」 지원 절차 1. ① 붙임 파일(추천서, 공적요약서) 작성 + ② 공적 증빙 자료 확보(추천 내용을 증명) 가. 추천서 - 「President’s List」 후보자 지원하고자 하는 학생이 교수님(소프트웨어융합대학 전임교원에 한함)께 추천 요청 ※ 추천하시는 교수님과 학생 간 사전 면담을 필수적으로 진행 바랍니다. - 추천서 하단에 교수님의 자필서명(또는 전자서명)을 반드시 받으셔야합니다. 나. 공적 요약서 - 추천서 및 공적 증빙 자료 중 대표적인 사항을 기입하며 개조식으로 작성 2. 이메일을 통한 「President’s List」 후보자 지원 가. 제출기한: 2026.6.29.(월) 17시까지 나. 제출방식: 이메일 송부 (수신자: c16012@skku.edu) 1) 메일 제목 - 2026학년도 Presidents's List 후보자 지원_"학과"_"학번"_"이름" 2) 첨부파일 - 'PDF 1개 파일'로 통합하여 첨부 (① 붙임 파일(추천서, 공적요약서) + ② 공적 증빙 자료) * 추천서 하단에 교수님의 자필서명(또는 전자서명)가 없으면 접수가 불가능합니다. ■ 향후 일정 1. 7월 1주차: 단과대학 선발위원회에서 심사 후 최종 선발 2. 7월 2주차: 「President’s List」 후보자 추천 3. 7월 3~4주차: 「President’s List」 대상자 선발(학생상벌위원회)
-
행사/세미나
Training Agentic Models: From Reasoning LLMs to Production SWE Agents(6/15 11:00)
2026-06-12
Title: Training Agentic Models: From Reasoning LLMs to Production SWE Agents Speaker: Dr. Young Jin Kim @ Microsoft Time : 11:00 - 12:00, July 15th, 2026 Location: Online: https://hli.skku.edu/InvitedTalk260715 In-person: 31403, Humanities and Social Sciences Campus (Seoul), SKKU Language: English speech & English slides Abstract: Recent advances in large language models are rapidly shifting AI systems from passive assistants toward autonomous agents capable of reasoning, planning, tool use, and multi-step decision making. In this talk, I will discuss the training of modern agentic models, focusing on the intersection of reasoning language models, reinforcement learning, and software engineering agents. The talk will cover lessons from building frontier-scale language models and deployed coding agents, including reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR), post-training techniques, reasoning-oriented training, and synthetic data generation. I will also discuss several practical challenges in training and deploying agentic systems. The talk aims to provide both a research perspective and a systems perspective on where agentic AI is heading next. Bio: Young Jin Kim is a Member of Technical Staff / Senior Principal Researcher at Microsoft Superintelligence (MSI), where he works on reasoning language models and software engineering agents. His research focuses on reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR), agentic AI, Mixture-of-Experts systems, post-training, and large-scale LLM training. He has contributed to multiple generations of Phi models and production AI systems powering Copilot experiences. He received his Ph.D from Georgia Institute of Technology.
발전기금
