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K-DS

K-DS 컨퍼런스

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K-Data Science Conference

K-데이터사이언스 컨퍼런스 연구발표회 및 토론회

  • 일시

    2023년 11월 30일 (목) 09:00 ~ 18:00

  • 장소

    서울대학교 시흥캠퍼스 컨벤션센터

  • 주최

    과학기술정보통신부

  • 주관

    한국연구재단

  • 주제

    AI, 빅데이터 그리고 데이터사이언스

  • 참여대학

    서울대학교 데이터사이언스 대학원 카이스트 데이터사이언스 대학원 DS+ 컨소시엄(고려대, 서울시립대, 충남대, 호서대) K-DS 컨소시엄(경북대, 전남대, 부산대, 강원대, 부경대)

  • 문의

    K-DS융합인재양성사업단 문의하기

튜토리얼 / 연구발표회

튜토리얼

도메인 분야별 대표 교수 세션별 튜토리얼 진행

각 도메인에서 데이터사이언스를 활용한 대표적인 연구 소개

연구발표회

시상 : 최고 1팀 과학 기술정보통신부장관상 외 8팀 수상 예정

연구발표회
시상부문 팀 수 금액 총금액
과학기술정보통신부 장관상 1팀 300만원 총 300만원
한국연구재단 이사장상 2팀 각 200만원 총 400만원
창의상 6팀 각 100만원 총 600만원

토론회

토론회 관련 사항

좌장 : 정태옥 경북대학교 데이터사이언스대학원장

토론회
구분 발제자 안건 비고
I 김우창 교수(카이스트)
정환 교수(고려대) 		2023년도 DS융합인재 양성사업 성과 보고
II OOO 교수(OO대) “데이터사이언스의 현재와 미래” 자유 토론
III 박현우 교수(서울대) 전국 데이터사이언스학 공통 과목 개설 논의

교과과정 발제

재학생 현황 및 관련 통계

졸업생 취업 진로 등

프로그램

연구발표 및 튜토리얼

연구발표 및 튜토리얼
11.30 (금) 프로그램(트랙) 진행/좌장 장소
08:30~09:00 등록 컨벤션 로비
A세션
09:00~09:45		 A1. Data Science - Applications 1 최호식 교수 (서울시립대학교) 505호
A2. Data Science - Applications 2 김형신 교수 (서울대학교) 506호
A3. Data Science - Theories and Methodologies 1 유승호 교수 (부경대학교) 605호
A4. Data Science - Theories and Methodologies 2 이은지 교수 (충남대학교) 606호
09:45~10:00 coffee break
10:00~10:50 튜토리얼 강연[4개트랙] 505~6호, 605~6호
B세션
11:00~11:45		 A1. Data Science - Applications 1 홍인호 교수 (전남대학교) 505호
A2. Data Science - Applications 2 김현정 교수 (KAIST) 506호
A3. Data Science - Theories and Methodologies 1 장홍준 교수 (강원대학교) 605호
A4. Data Science - Theories and Methodologies 2 오민환 교수 (서울대학교) 606호
11:45~12:00 coffee break
12:00~12:45 대학원생 연구발표회 최종심사 505호

A Session (09:00-09:45)

[Data Science - Applications 1]
A 1 505호
[Data Science - Applications 1] 좌장: 최호식 교수 (서울시립대학교)
A1.1 (09:00~09:45) A Novel Health Index Framework of Semiconductor Equipment using Multi-View Data 안정선(KAIST)
A1.2 Development of a Deep Learning-based Uncertainty-aware Predictive Maintenance Method for Machining Tools 김경호(UNIST)
A1.3 Towards Accurate Upper Gastrointestinal Landmark Identification with Deep Learning in WCEs 김현서(전남대학교)
[Data Science - Applications 2]
A 2 506호
[Data Science - Applications 2] 좌장: 김형신 교수 (서울대학교)
A2.1 Charlie and the Semi-Automated Factory Data-Driven Operator Behavior and Performance
Modeling for Human-Machine Collaborative Systems		 정유경(KAIST)
A2.2 Autoencoder를 이용한 국내 주식시장 분석과 포트폴리오 최적화 모델 손창기(경희대학교)
A2.3 업무의 인공지능 노출 정도가 임금에 미치는 영향:특허 정보와 자연어처리 기법을 활용한 접근 이예슬(경북대학교)
[Data Science - Theories and Methodologies 1]
A 3 605호
[Data Science - Theories and Methodologies 1] 좌장: 유승호 교수 (부경대학교)
A3.1 A Generalized Framework for Multiple Latent Class Variables 김영선(고려대학교)
A3.2 연합 학습을 활용한 네트워크 침입 탐지 모델의 성능 비교 이범수(강원대학교)
A3.3 Lightweight Entity Reranking through Comparing Multiple Candidate Embeddings 송종현(서울대학교)
[Data Science - Theories and Methodologies 2]
A 4 606호
[Data Science - Theories and Methodologies 2] 좌장: 이은지 교수 (충남대학교)
A4.1 Poll-A: Enhanced Poll Analysis Minimizing Pollsters’ Bias 박선영,허상우(서울대학교)
A4.2 Enhancing Colorectal Polyp Segmentation through Innovative Data Preprocessing Methods 박주희(전남대학교)
A4.3 Deep Value Function Networks for Large-scale Multistage Stochastic Programs 배형립(KAIST)

튜토리얼 강연 (10:00-10:50)

튜토리얼 강연
강연자 주제 장소
이재윤 교수 (서울대학교) Exploring the limitations of ChatGPT/LLM 505호
박찬영 교수 (KAIST) 연속학습 기반 Universal User Representation Learning 506호
김수현 교수 (경북대학교) Graph-based Machine Learning and Deep Learning Algorithms and Their Applications 605호
임성빈 교수 (고려대학교) Score-based Generative Models: Theory & Algorithm 606호

B Session (11:00-11:45)

[Data Science - Applications 1]
B 1 505호
[Data Science - Applications 1] 좌장: 홍인호 교수 (전남대학교)
B1.1 UDC-SIT: A Real-World Dataset for Under-Display Cameras 안규수(서울대학교)
B1.2 Generating Sensor-Based Images of Machined Surfaces in CFRP 최재경(UNIST)
B1.3 Cascading Contextual Assortment Bandits 최현준(서울대학교)
[Data Science - Applications 2]
B 2 506호
[Data Science - Applications 2] 좌장: 김현정 교수 (KAIST)
B2.1 Robust Graph Augmentation for Molecular Property Prediction 조소영(시립대학교)
B2.2 Action Recognition from Most Inactive Moments: Non-contact, On-device Obstructive
Sleep Apnea Detection using Infrared Video		 최유림(서울대학교)
B2.3 EXPERIMENTAL STUDY ENHANCING VOICE SPOOFING DETECTION MODELS WITH WAV2VEC 강태인(중앙대학교)
[Data Science - Theories and Methodologies 1]
B 3 605호
[Data Science - Theories and Methodologies 1] 좌장: 장홍준 교수 (강원대학교)
B3.1 TCIWAE An effective synthetic data generation based on deep generative models 김지우(성신여자대학교)
B3.2 Uncertainty-Guided Online Test-Time Adaptation via Meta-Learning 채규병(서울대학교)
B3.3 Transformer-based Stagewise Decomposition for Large-Scale Multistage Stochastic Optimization 김찬영(KAIST)
[Data Science - Theories and Methodologies 2]
B 4 606호
[Data Science - Theories and Methodologies 2] 좌장: 오민환 교수 (서울대학교)
B4.1 Unpaired Regression for a Discrete Response via Poisson Quantiles Matching 임형준(고려대학교)
B4.2 Robust Few-Shot Classification via Knowledge Distillation 홍정빈(경북대학교)
B4.3 Sufficient Invariant Learning for Distribution Shift 김태로(연세대학교)