[서울대학교] 2022 동계방학 학생인턴 모집(~12.28. 접수마감)
차세대반도체 혁신융합대학 사업단 2022 동계방학 학생인턴을 아래와 같이 모집합니다.
1. 연구주제 및 지원자격
<지도교수: 강대웅 >
 * 연구 주제 
 1) 차세대 3D NAND Flash 소자 개발
 * 지원 자격
  ⦁ 2023년 학부4학년 1학기 진학예정인 학생 중 반도체 소자 or Process 과목 이수 학생 중 성적 A이상.
 <지도교수: 김남준 >
 * 연구 주제 
 1) Medical Image AI (Tumor Detection, Organ Segmentation, Data Synthesis)
 2) 동영상 강의를 위한 Speech AI (ASR, NLP, TTS)
 * 지원 자격
  ⦁ 컴퓨터의개념및실습, 프로그래밍방법론을 수강했거나 비슷한 수준의 경험(파이썬 프로그램 구현 등)을 보유한 학생
 <지도교수: 김상호 >
 * 연구 주제 
 1) 인공지능을 이용한 자동차 번호판 인식
 2) 인명 인식 (N개 인물들의 사진에 대한 인명 인식)
 * 지원 자격
  ⦁ 파이썬 혹은 주피터노트북 프로그래밍 가능 학생
 <지도교수: 선우경 >
 * 연구주제
 1) Spiking Neural Network 관련 연구
 *지원 자격
  ⦁ 논문 작성을 경험헤보고 싶은 비전기과 / 비이공계 학생 지원 환영
 <지도교수: 응웬트렁 >
 *연구주제
 1) Toward INT8 inference: Post-training 8-bit quantization of convolution networks for rapid-deployment (SW, Python)
 • Study deep learning network deployment. 
 • Review numerical data types and post-training INT8 quantization.
 • Read some papers and implement their algorithms. 
 2) Design efficient MAC arrays for convolution neural networks (Hardware, Verilog). 
 • Review numerical data types and post-training INT8 quantization
 • Read some papers about MAC arrays
 • Implement Reduced-precision and variable-precision multiply-accumulate (MAC) units
 * 지원 자격: 
 • 컴퓨터의 개념 및 실습, 프로그래밍방법론을 수강했거나 비슷한 수준의 경험(프로그램 구현 등)을 보유한 학생
 • Deep Learning Accelerator을 다룬 경험이 있거나 관심 있는 학생
 <지도교수: 이정원 >
 * 연구주제
 1) 물리적복제방지기술(PUF)을 적용한 어플리케이션 개발
  ⦁ 하드웨어 보안을 향상 시킬수 있는 다양한 PUF 구조 연구
  ⦁ 다양한 알고리즘을 적용한 하드웨어 보안 어플리케이션 개발
  ⦁ 머신러닝 공격에 대한 PUF 성능 향상을 위한 구조 연구)
 *지원 자격
  ⦁ C/C++/python 프로젝트 경험이 있는 학생
  ⦁ Verilog 사용 가능한 학생(선택사항)
 <지도교수: 이태호 >
 *연구주제
 1) AR을 위한 CT/MRI 영상 재구성 알고리즘 전용 SW/HW 설계(RTL simulation)
  ⦁ 상체 부위 인식 및 골격 구조 AR 표현(영상 합성) (SW 설계)
  ⦁ AR을 위한 재구성 알고리즘 전용 하드웨어 설계(RTL simulation) (HW 설계)
  ⦁ MRI 영상 기반 종양 검출을 위한 딥러닝 알고리즘 기기(HoloLens2/AR Glass) 적용
 2) 딥러닝 기반의 손인식을 이용한 Unity를 통해 AR/VR 위한 가상키보드 제어 Application
  ⦁ 딥러닝 기반의 손동작 인식 알고리즘 개발
  ⦁ Unity를 통해 손동작 적용 및 가상키보드 제어 Application
  ⦁ AR/VR 기기(HoloLens2/AR Glass/HMD)를 이용한 실시간 가상키보드 입력
 3) 딥러닝 기반의 virtual try-on 이용한 고화질 의료/의류 GAN 이미지 정합
  ⦁ 딥러닝 기반의 virtual try-on 네트웍을 이용한 이미지 생성
  ⦁ 동영상 또는 여러장의 인물의 이미지에서의 상의를 추출하여 2차원 의상 이미지 재구성
  ⦁ CT/MRI 의료영상을 이용한 흉부 GAN 이미지 정합
 * 지원 자격: 컴퓨터의 개념 및 실습, 프로그래밍방법론을 수강했거나 비슷한 수준의 경험(프로그램 구현 등)을 보유한 학생
2. 모집 대상 : 융합대학 소속 학생
3. 접수 및 선발 방법
 
4. 근무기간 및 보수
-인턴기간 : 2023.01.02.(월). ~ 02.28.(화).
-보수 : 36만원/월
5. 문의처 : 02-880-5826 및 thgus0720@snu.ac.kr
          2. 모집 대상 : 융합대학 소속 학생
3. 접수 및 선발 방법
-접수기간 : 12/21(수)-28(수) PM 3:00
 -접수방법 : polar-gate 홈페이지 접수 (인턴 프로그램 - 비교과 게시판 - 차세대반도체 디지털 혁신융합대학 (disu.ac.kr))
-선발방법 : 지도교수님별로 상이
-결과통보 : 12/30(금) PM 5:00
 -선발방법 : 지도교수님별로 상이
-결과통보 : 12/30(금) PM 5:00
4. 근무기간 및 보수
-인턴기간 : 2023.01.02.(월). ~ 02.28.(화).
-보수 : 36만원/월
5. 문의처 : 02-880-5826 및 thgus0720@snu.ac.kr

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