BK21 플러스 미래기반창의인재양성 ( 공학분야 ) 사업팀재선정평가신청서 접수번호 22A 사업분야공학신청분야컴퓨터단위전국구분사업팀 학술연구분야분류코드 구분 관련분야관련분야관련분야 중분류소분류중분류소분류중분류소분류 분류명컴퓨터학인공지능컴퓨터학컴퓨터응용

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1 BK21 플러스 미래기반창의인재양성 ( 공학분야 ) 사업팀재선정평가신청서 접수번호 22A 사업분야공학신청분야컴퓨터단위전국구분사업팀 학술연구분야분류코드 구분 관련분야관련분야관련분야 중분류소분류중분류소분류중분류소분류 분류명컴퓨터학인공지능컴퓨터학컴퓨터응용컴퓨터학시스템소프트웨어 비중 (%) 50% 30% 20% 학과 ( 학부 ) 또는협동과정명 한양대학교컴퓨터소프트웨어학과 학과개설일 국문 ) 지능형소프트웨어전문인력양성사업팀 사업팀명 영문 ) Education Program in Intelligent Software 사업팀장 소속직위국문성명영문 한양대학교공과대학컴퓨터공학부 부교수 임종우 Jongwoo Lim 전화 팩스 이동전화 [email protected] 연차별총사업비 ( 백만원 ) 구분 4 차년도 ('16.3~'17.2) 5 차년도 ('17.3~'18.2) 6 차년도 ('18.3~'19.2) 7 차년도 ('19.3~'20.2) 8 차년도 ('20.3~'20.8) 국고지원금 총사업기간 ~ (54 개월 ) 재선정평가대상기간 ~ (24 개월 ) 본인은 BK21 플러스 사업신청서를다음과같이제출하며, 지원이결정될경우관련법령, 귀재단과의협약, 귀재단이정한제반사항등을준수하여성실하게사업을추진하여소정의사업성과를거두도록노력하겠습니다. 아울러, 신청서에는사실과다른내용이포함되지아니하였으며만약허위사실이나중대한오류가발견될경우에는그에상응하는불이익을감수하겠음을서약합니다. 2015년 09월 10일 작성자 사업팀장 임종우 ( 인 ) 확인자 한양대학교 산학협력단장 ( 인 ) 확인자 한양대학교 총장 ( 인 ) 한국연구재단이사장귀하 1 / 157

2 < 신청서요약문 > 지능형소프트웨어글로벌전문인력양성시각인지지능 중심어 지능형데이터분석추론 / 학습지능데이터표현 / 가시화 대용량데이터처리플랫폼 최근 IT 분야의관심은전통적인컴퓨터로부터스마트폰, 스마트 TV, IoT (internet of things) 등으로빠르게확대되고있으며, 우리나라 IT 분야의수출액이 1,738 억달러 ( 2014 년산업통상자원부보고 ) 라는사상최대규모를달성한것으로볼때 IT 분야가우리나라경제성장을견인하는산업임을확인할수있다. 그러나하드웨어분야는세계최고수준의기술력을보유하고있지만소프트웨어및서비스분야에서는세계시장을선도하는기업이나제품이없다는것이현재우리나라 IT 산업의현실이다. 구글의검색, 애플의아이폰 /ios, 페이스북 / 트위터의소셜네트워크서비스등으로대표되는소프트웨어기술의성공사례와노키아, 샤프, 모토롤라의몰락을보면, 현대산업의성패는창의적소프트웨어기술, 혁신적인사용자인터페이스 / 경험 (UX) 과그기술을개발할수있는역량을가진소프트웨어핵심인력확보에달려있다는것을쉽게알수있다. 지원분야의중요성 ( 미래가치 ) 또한최근스마트기기의빠른보급과소셜네트워크서비스의활성화, 컴퓨팅기술의발전이촉발한대중의생활양식변화로인해다양한형태의데이터가인터넷상에대량으로발생되고수집되고있고, 이데이터에서다양한정보를추출하여새로운서비스를제공하거나사회현상에대한고차원의정보를학습하려는시도가이루어지고있다. 급속히발전하고변화하는 IT 분야를선도하고있는기술중대표적인것이웹문서, 사진, 비디오, 생물정보등의대용량데이터를인공지능 / 기계학습기법을이용하여분석하고사용자맞춤형서비스를제공하는지능형플램폼을구축하는분야이며, 우리나라소프트웨어산업의국가경쟁력을확보하기위해서는대용량데이터에대한혁신적인지능형알고리즘연구를집중적으로추진할필요가있다 년부터 2015 년까지 Gartner 가분석한 10 대 IT 전략기술에따르면서비스로봇, 모바일디바이스등과같은스마트기기기술및대규모데이터기반차세대지능형분석기술이많은부분을차지하고있다. 인접학문과산업전반에걸쳐소프트웨어는매우중요한역할을하며, 이러한소프트웨어의개발을위해다양한산업및학문분야의문제해결능력을가진창의 / 융합형인재양성이매우시급하다. IT/ 소프트웨어분야의성장잠재력을고려할때본사업을통하여양성될지능형대용량데이터전문인력은우리나라의소프트웨어산업과국가경쟁력강화에핵심적인역할을할것으로기대된다. 본사업팀은최근소프트웨어산업의발전방향에부합하는지능적이고고차원적인데이터처리기술확보를위하여대용량데이터에대한인지 / 분석 / 학습 / 시각화 / 고속처리의다섯가지세부연구분야를설정하여집중적으로연구를수행하고, 미래의소프트웨어중심사회를선도할수있는창의 / 융합형글로벌소프트웨어전문인력을양성할계획이다. ㅇ사업팀비전 : 지능형대용량데이터분석분야의세계적연구그룹으로도약 사업목표 ㅇ연구비전 : 미래핵심소프트웨어분야인지능형대용량데이터분석분야선도ㅇ연구목표 : - 지능형대용량데이터분석원천기술및특허확보 - 세계최고수준의학술지 / 학술회의논문발표를통한연구성과확보및국제적위상제고 - 첨단기술연구를통한창의적미래소프트웨어전문인력양성 2 / 157

3 - 세계적연구그룹과의공동연구를통한국제연구네트워크구축 ㅇ세부연구분야 - 시각인지지능 : 인터넷상의초대용량의사진과비디오를효율적으로인식하고분석하여새로운정보를추출하고차세대인터넷서비스에활용할수있는시각인지지능및컴퓨터비전분야에대한핵심기술연구 - 지능형데이터분석 : IoT, 유비쿼터스센서, 소셜네트워크, 생물정보학등에서발생하는다양한종류와형태의대용량데이터를효과적으로수집, 추상적인지식및정보를분석하여추출할수있는대용량데이터분석및마이닝기술연구 - 추론 / 학습지능 : 다양한종류의대규모데이터를활용하여지능형 지식기반서비스를제공할수있는지식표현, 추론, 예측, 의사결정모델, 딥러닝, 심층이해및자연어기반상호작용기술연구 - 데이터표현 / 가시화 : 새로운지능형대용량데이터분석플랫폼에서데이터와지식을보다직관적이고알기쉽게사용자에게전달할수있고, 사용자가제공하는피드백을학습알고리즘에효율적으로반영할수있도록하는 UI/UX, HCI 및컴퓨터그래픽스분야기술연구 - 대용량데이터처리플랫폼 : 클라우드컴퓨팅이라는새로운패러다임으로변화한컴퓨팅환경에맞추어다양한매체에서생성되는대규모데이터를효율적으로저장하고처리할수있는고성능컴퓨팅기술연구 ㅇ교육비전 : 소프트웨어중심사회를선도하는창의 / 융합형글로벌소프트웨어전문인력양성ㅇ인재양성목표 : - 소프트웨어분야의심도있는전문지식을갖춘고급소프트웨어인력 - 소프트웨어산업현장의실무개발능력을갖춘실용전문인력 - 다양한분야와융합하여새로운지식을창출하는창의적인소프트웨어전문가 - 글로벌리더쉽 / 팀워크및의사소통역량을겸비한국제적수준의인재 ㅇ주요연간정량성과지표와계획 ( 최근 2 년간평균 -> 사업종료시점목표 ) - 대학원생 1 인당국제저명학술지게제논문환산편수 : > (300%) - 대학원생 1 인당국제저명학술지게제논문환산보정 IF : > (300%) - 대학원생환산논문 1 편당환산보정 IF : > 0.54 (120%) - 대학원생 1 인당학술대회발표논문환산편수 : 0.3 -> 0.8 (267%) 교육역량영역 현재참여교수진은총 38 명의대학원생을지도하고있으며, 이중 31 명이본사업팀에참여대학원생으로참여할예정이며, 본사업을통해향후 5 년간석사 61 명, 박사 11 명을배출할계획이다. 참여교수 5 명중 3 명이본교에부임한지 4 년이경과하지않은점을고려하면양호한대학원생확보실적으로볼수있다. 최근 2 년간참여교수가지도한대학원생은박사 1 명, 석사 11 명이고기술고시 ( 전산직 ) 에 3 / 157

4 응시한석사 1 명을제외하면졸업생의 100% 가취업하였으며그중 50% 는대기업에서전공과일치하는업무를수행하고있다. 본사업팀참여대학원생들은최근 2 년간총 5 편 (1 인당환산편수 편 ) 의논문을국제저명학술지에발표하였으며국내외학술대회에는 32 편의논문을발표하였다. 환산논문 1 편당환산보정 IF 가 으로소속대학원생들이 IF 가높은학술지에주로논문을발표하고있음을알수있다. 대학원생관련주요연간정량성과지표와계획은아래와같다. 사업기간동안참여교수및대학원생의연구기반이안정될것으로기대하여대학원생연구와관련된주요정량목표를최근 2 년평균값의 3 배가되도록매우공격적으로설정하였다. ㅇ주요연간정량성과지표와계획 ( 최근 2 년간평균 -> 사업종료시점목표 ) - 참여교수국제저명학술지논문의총환산편수 : 3.04 편 -> 6.1 편 (200%) - 참여교수국제저명학술지논문의총환산보정 IF : > 3.95 (200%) - 국제저명학술지환산논문 1 편당환산보정 IF : > 0.71 (110%) 참여교수진의환산논문 1 편당환산보정 IF 나 1 인당환산보정 IF 를볼때발표하는논문의질적, 양적우수성이매우뛰어남을알수있다. 또한참여교수 5 인중 2 인이 2012 년에최초교수임용되었고논문의환산보정 IF 가증가추세에있다는점을감안할때논문의질적수준은향후에도높게유지될것이다. 그리고임용초기가지나연구환경이안정될것임을감안하여논문관련정량성과목표를최근 2 년간연평균실적의 2 배가되도록도전적으로설정하였다. 참여교수진은최근 2 년간 1 인당 4.07 억원이넘는정부연구비와 68 백만원의산업체연구비를수주하여, 매우높은연구비수주실적을기록하고있으며향후에도지속적으로증가할것으로예상된다. 최근 2 년간특허실적은국내 18 건, 국제 4 건등록으로 1 인당등록환산건수가 건에이르러매우우수한실적을보유하고있으며사업기간동안우수한실적을지속적으로유지할계획이다. 기술이전은 2,000 만원을달성을목표로하고있다. 연구역량영역 추진전략 : ㅇ국제적연구개발체제확립 - 국제공동연구주도 : 공동연구를통한국제적연구역량강화및공동워크숍개최를통한국제학술활동활성화 - 국제적경쟁력을갖춘소프트웨어분야연구인력양성 : 대학원생의국제교류를통한국제역량강화및교육프로그램의국제화 ㅇ수요지향적연구개발강화 - 세계최고수준의지능형기술개발을통한가치창출 - 수요지향적연구를통한연구결과기술이전 / 사업화 : 밀착형산학협력체제구축을위한산학연정보교류및기술협력, 사업화핵심기술발굴및공동연구를통한기술이전활성화 - 긴밀한산학협력을통한대형연구과제수주 : 산학간학술행사를통한인적교류및기술교류의활성화추진 4 / 157

5 본사업팀은 BK21 플러스사업을통하여지능형대용량데이터분석원천기술확보와지능형핵심기술을보유한소프트웨어전문인력을양성할수있을것으로기대한다. 본사업을통하여얻을수있는구체적인기대효과는다음과같다. ㅇ기술개발측면 : - 지능형대용량데이터의인지 / 분석 / 학습 / 시각화 / 고속처리핵심요소기술확보 - 미래소프트웨어산업을선도하는핵심기술선제적확보및새로운산업분야창출 - 지능형소프트웨어분야의미래연구분야제시 - 국제연구네트워크의허브역할수행 기대효과 ㅇ산학협력측면 : - 연구결과의산업화및특허를통한지적재산권확보 - 지능형소프트웨어핵심인재양성을통한산업계기여 - 긴밀한산학협력을통한수요지향적연구방향설정및결과도출 ㅇ교육적측면 : - 미래소프트웨어핵심기술인재양성 - 국제적연구감각을보유한대학원생양성 - 참여대학원생의관련기업으로의취업강화 5 / 157

6 Ⅰ 사업팀현황 1 사업팀구성 1.1 사업팀장 T_1_1: 성명 T_1_2: 한글 D_1_3: 임종우 T _1_4: 영문 D_1_5:Jongwoo Lim T_2_1: 소속기관 D_2_3: 한양대학교 D_2_4: 공과대학 D_2_5: 컴퓨터공학부 6 / 157

7 1.2 사업팀현황 < 표 1-1> 사업팀참여교수현황 ( 단위 : 명 ) T_1_1: 기준일 T_1_2: 대학원학과 ( 부 ) T_1_3: 전체교수수 ( 교육, 분교, 기금제외 ) T_2_3: 전임 T_2_4: 겸임 T_2_5: 계 T_2_6: T_1_6: 기존교수수 ( 교육, 분교, 기금제외 ) 전임 T_2_7: 겸임 T_2_8: 계 T_2_9: T_1_9: 신임교수수 ( 교육, 분교, 기금제외 ) 전임 T_2_10: 겸임 T_2_11: 계 T_2_12: T_1_12: 교육, 분교, 기금교수수 전임 T_2_13: 겸임 T_2 _14 : 계 T_4_1: 접수마감일 D_4_2: 컴퓨터소프트웨어학과 D_4_3:5 D_4_4:0 D_4_5:5 D_4_6:5 D_4_7:0 D_4_8:5 D_4_9:0 D_4_10:0 D_4_11:0 D_4_12:0 D_4_13:0 D_4 _14 :0 < 표 1-2> 사업팀참여교수의지도학생현황 ( 단위 : 명, %) T_1_3: 참여교수지도학생수 T_1_1: 기준일 T_1_2: 대학원학과 ( 부 ) T_3_3: 전체 T_2_3: 석사 T_2_6: T_3_4: 참여 T_3_5: 참여비율 (%) T_3_6: 전체 박사 T_2_9: T_3_7: 참여 T_3_8: 참여비율 (%) T_3_9: 전체 석 박사통합 T_2_12 T_3_10: 참여 T_3_11: 참여비율 (%) T_3_12: 전체 : 계 T_3_13: 참여 T _3_ 14: 참여비율 (%) T_4_1: 접수마감일 D_4_2: 컴퓨터소프트웨어학과 D_4_3:25 D_4_4:21 D_4_5:84% D_4_6:6 D_4_7:3 D_4_8:50% D_4_9:7 D_4_10 :7 D _4_11:100% D_4_12 :38 D_ 4_13:31 D_4 _14 :81.58% 7 / 157

8 Ⅱ 부문별 < 교육역량영역 > 1 사업팀의교육비전및목표 1.1 사업팀의교육비전및목표 1) 소프트웨어전문인력양성의필요성 ㅇ소프트웨어개발인력의중요성증가 - 세계적으로스마트컴퓨팅및대규모데이터분석을기반으로하는부가가치산업의중요성이증대하고있으며, 이들의혁신을통해높은경제성장을기대하고있다 년산업통상자원부보고 에따르면우리나라의 IT 분야의수출액이 1,738 억달러라는사상최대규모를달성하여 IT 분야가현재우리나라경제성장을견인하는산업임을확인할수있다 년부터 2015 년까지 Gartner 가분석한 10 대 IT 전략기술에따르면서비스로봇, 모바일디바이스등과같은스마트기기기술및대규모데이터기반차세대지능형분석기술이많은부분을차지하고있다. - 인접학문과산업전반에걸쳐소프트웨어는매우중요한역할을하며, 이러한소프트웨어의개발을위해다양한산업및학문분야의문제해결능력을가진창의 / 융합형인재양성이매우시급하다. ㅇ소프트웨어개발인력의실무및응용능력강화요구 - 실무수행능력및문제해결능력을고려하지않는전통적인교육과정을통해양성된소프트웨어개발인력은산업현장의실제문제에대처할수있는응용능력을갖지못하여많은어려움을겪고있다는것이인력양성기관에대한산업계의일관된의견이었다. - 특히고부가가치산업의기반이되는학문인소프트웨어분야는이론적지식수준뿐만아니라실제문제해결을위한지식적용역량이매우중요한분야이므로, 본사업팀에서는이에적합한교육과정개발, 교육및연구를통해기존소프트웨어교육의혁신을꾀하고자한다. ㅇ글로벌고급소프트웨어인력양성의시급성 년산업통상자원부보고 에따르면소프트웨어분야인력수준별부족인식률은초급의경우약 3.1 만명공급과잉이며, 중급과고급인력은약 2.5 만명부족한것으로보고되었다. 이는정부차원의소프트웨어인력양성지원정책이일반적인인력양성이아닌 고급 인력양성에초점을맞추어야한다는점을나타내고있다. - 국내외적으로무인자동차, 산업용로봇, 스마트디바이스등지능화 / 개인화서비스를창출하는기기에대한다양한실용화및고도화연구가진행중이다. 이에맞추어이러한노력의핵심이되는기술인인공지능, 컴퓨터비전, 8 / 157

9 HCI, 대용량데이터분석등과같은고부가가치소프트웨어개발의중요성이부각되고있다. - 국가간장벽없는개발및배포가이루어지는소프트웨어의특성상, 글로벌요구사항에부합하는소프트웨어의개발및이를위한글로벌역량을충분히갖춘인력양성은필수불가결한요소이다. - 따라서전문성과글로벌역량을겸비한고급소프트웨어인력의확보는 IT 산업분야의국가경쟁력제고를위한핵심사안이라할수있다. 따라서소프트웨어분야에서심도있는전문지식과글로벌커뮤티케이션역량을지닌창의 / 융합형고급소프트웨어전문인력의양성에국가차원에서의전폭적인투자가시급히요구된다. 2) 교육비전 글로벌고급소프트웨어인력양성이라는시대적, 국가적필요성에근거하여본사업팀은소프트웨어인력양성을위한교육비전을다음과같이설정하였다. 비전 : 소프트웨어중심사회를선도하는창의 / 융합형글로벌소프트웨어전문인력양성 본비전통하여양성하고자하는소프트웨어전문인력은다음과같이특성을갖는다. - 소프트웨어분야의심도있는전문지식을갖춘고급소프트웨어인력 - 소프트웨어산업현장의실무개발능력을갖춘실용전문인력 - 다양한분야와융합하여새로운지식을창출하는창의적인소프트웨어전문가 - 글로벌리더쉽 / 팀워크및의사소통역량을겸비한국제적수준의인재 3) 본사업팀의 SWOT 분석 ㅇ강점 (Strength) 본사업팀참여교수들은소프트웨어연구및교육역량이우수할뿐만아니라, 학과내다수의인력양성사업수행과정을통하여연구역량강화, 실무중심의교육과정및프로그램운영, 효과적인교수학습법적용, 교육환경혁신등우수인력양성을위해필요한제반사항에대해전반적인경험을축적해왔다. 특히, 국가기관또는유수의산업체로부터최신소프트웨어분야의연구과제를수주하고이를성공적으로수행하여논문발표및특허등록등을통해다양한형태의우수한연구결과물을도출한바있다. 또한글로벌기업및대학과의학술및인력양성네트워크를구축하여해외우수대학및소프트웨어기업들과유기적으로교류하고있으며, 최근소속학부인컴퓨터공학부가교육부소프트웨어특성화사업을유치하여수행함으로써학부수준에서잠재적인소프트웨어전문인력을양성하고발굴하는탄탄한기반을확립하고있다. ㅇ약점 (Weakness) 본사업팀은정부및산업체의다양한산학협동연구를수행하고, 이러한산학연계를통하여국내외적으로매우우수한연구실적을발표하고이를바탕으로유능한전문소프트웨어인력을배출하여왔다. 다만, 대학원컴퓨터소프트웨어학과가기존전자컴퓨터통신공학과로부터분리되어독자적으로운영된것이최근의일이므로, 컴퓨터소프트웨어학과의석박사배출실적이충분하지못한면이있다. 그러나짧은기간에도불구하고석박사과정학생의높은취업률및취업의질적우수성과함께국제적학술발표및연구교류활동등이앞으로의고급소프트웨어인력양성에있어수월성확보의가능성을충분히보여주고있다. 앞으로세계최고수준의연구그룹으로의도약을위해서는국제화수준의질적인향상이추가로필요한상황이며, 본사업수행을통해보다정교한연구및교육지원과행정체계확립이요구된다. ㅇ위협요소 (Threat) 9 / 157

10 IT 산업뿐만아니라제조및서비스산업이소프트웨어를중심으로한부가가치증대로혁신을꾀하고있으나, 여전히국내소프트웨어분야의연구및고급인력양성측면에서의경쟁력은취약한실정이다. 또한소프트웨어업종을장시간업무를필요로하는중노동적성격을가지는것으로바라보는사회적인식및여건이우수한인재가소프트웨어분야로유입되고성장하여해당산업을발전시키는선순환인력양성체계를확립하는데큰장애가되고있는실정이다. 또한, 최근학부졸업생들의진로결정시전문연구인력으로의성장보다는취업을우선시하는경향이강함으로인해, 심도있는전문지식및실무능력을교육하는석박사과정의지원자수가충분하지않는상황이다. ㅇ기회요소 (Opportunity) 최근모바일, 클라우드, 스마트컴퓨팅, 대용량데이터분석등의최신소프트웨어기술의등장과이로인한관련시장의확대및인력수요의증가로인하여범정부적으로실무역량을갖춘소프트웨어인재확보에대한강한의지를표명하였으며, 이를지원하는소프트웨어분야 R&D 및인재양성수월성제고를위한지원이꾸준히증가하고있다. 이에본사업팀은사업팀소속학부에서수행하는소프트웨어특성화사업과연계하여, 이러한사업이대학원에서의고급인력양성으로이루어질수있도록학부 - 대학원연계인력양성체계를마련할수있을것으로기대된다. 이러한연계체계는산업체실무경험및이론을학부과정에서이미습득한인력이대학원에진학하여대학원의산학협력연구에참여할수있게함으로써, 대학원의연구력향상에크게도움을줄것으로예상된다. 4) 교육목표 본사업팀은교육비전인소프트웨어중심사회를선도하는창의 / 융합형글로벌소프트웨어전문인력양성을위해다음과같이구체적인 4 대교육목표를제시한다. - 소프트웨어혁신을주도할심도있는전문지식을가진인재양성 - 소프트웨어산업현장의실무능력을습득한실용적인재양성 - 다양한분야에서창의적인문제해결능력을지닌융합형인재양성 - 글로벌커뮤니케이션및리더쉽역량을갖춘국제적수준의인재양성 본사업팀의교육역량강화를위한 4 대목표의우수성과차별성은다음과같다. ㅇ소프트웨어혁신을주도할심도있는전문지식을가진인재양성 - 모바일기기의급속한보급및 4G 기반무선통신망의보급, 대용량스토리지기술의발전으로초대용량데이터의저장및관리시스템이등장하고있다. 빅데이터라통칭되는초대용량데이터는 IT 분야에서새로운기술시장을창출하고있으며, 클라우드컴퓨팅과결합한새로운지능형서비스를제공하려는움직임을보이고있다. 단순빅데이터솔루션이아닌지능형플랫폼구축을통해지능형대용량데이터컴퓨팅환경의기술패러다임을올바르게정의하고, 관련기술을선도및선점할수있는고급인력양성이매우중요하다. - 본사업팀은스마트카, 바이오 / 의료, 소셜컴퓨팅, 홈네트워크, 서비스로봇등에서필수적인기술로사용되는 대용량데이터에대한지능형시각인지, 분석, 추론, 표현 / 가시화, 처리 ( 플랫폼 ) 기술을 5 대핵심기술로선정하여이에특화된소프트웨어고급전문인력양성에집중하고자한다. 이목적에맞추어, 본사업팀은 5 대핵심기술분야의권위자들로구성되어있다. 참여교수진의세부연구분야는다음과같다. * 시각인지지능 : 시각인지지능및컴퓨터비전분야 ( 임종우교수 ) * 지능형데이터분석 : 대용량데이터분석및마이닝분야 ( 백은옥교수 ) * 추론 / 학습지능 : 데이터지식화, 딥러닝및심층이해분야 ( 최용석교수 ) * 데이터표현 / 가시화 : HCI, 컴퓨터그래픽스및시각화분야 ( 권태수교수 ) * 대용량데이터처리플랫폼 : 고성능컴퓨팅분야 ( 강수용교수 ) 10 / 157

11 - 급변하는컴퓨팅환경에대처할수있도록최신기술동향을반영한교과과정을제공한다. 대학원교과과정은매학기기술동향을반영하여개편할수있도록제도화되어있으며, 참여교수는이러한동향을반영하여새로운교과목을개선또는개설하게된다. 현재, 이러한동향을반영하여개설되고있는교과목들은다음과같다. 대표과목 : 컴퓨터비젼, 플래시스토리지특론, 계산지능특론, 고급컴퓨터그래픽스, HCI, 스마트소프트웨어에이전트, 지능형데이터분석등 ㅇ소프트웨어산업현장의실무역량을갖춘실용적인재양성 - 사업팀의주요연구및교육목표인산학연계를통한수요지향적연구 / 교육을위하여프로젝트수행및개발능력향상을위한수요지향적실습 / 실무교육을제공한다. 주기적인산업체피드백을기반으로교육과정개선환류체계를가동할예정이며, 산업체전문가와팀티칭을하는과정을포함한다. 대표과목 : 프로젝트기반학습, 모바일네트워크시스템프로그래밍, 데이터베이스시스템구축, 소프트웨어공학 - 산업체연계교육인프라구축및확대 : 산업체과제연구뿐만아니라정규 / 비정규교과과정을통하여산업체인사초청강연을활발히실시함으로써산학연계를더욱공고히할수있도록한다. 이미 2014 년 1 학기이후실시된 3 학기의정규교과목 (CSE 융합세미나 ) 을통하여 NHN, 삼성전자, SK Telecom, KT, Intel Korea 등의임직원및개발자가강연을수행하였으며, 대부분의대학원생들이적극적으로수강하여학생들의호평뿐만아니라기업체로부터도큰관심을받은바있어이를개선하고확대하여운영할계획이다. - 본사업팀소속학과가유치하여수행하고있는수도권대학특성화사업, 서울어코드사업및창조형 OSS(Open Source SW) 사업단과의유기적인협력을통하여최근 3 년간총 80 여회에걸쳐산업체인사들을초청하여세미나를진행하였다. 이세미나는학생들의최신기술동향소개를목표로진행되었으며, 삼성전자, LG 전자, Naver, NHN 엔터테인먼트, SK C&C, NCSoft, 현대자동차, SK 하이닉스등의대기업뿐만아니라리버트론, VMware Global, SAP Korea, NVIDIA Korea, CDNetworks 등해당분야전문기업의최고전문가들의초청발표가이루어졌다. 이러한초청강연및세미나수업을통하여대학원생들이산업체임직원과만남의기회를갖고최신기술동향을접할수있었다. 본사업팀에서는본 BK21 플러스사업기간에도이러한산학협력교육과정운영을통해산업체와의실무교육강화를위한노력을보다강화할예정이다. - 인턴쉽제도운영 : 인턴쉽을통하여대학원생들에게산학협력을통한현장활동기회를조기에제공함으로써소프트웨어산업현장의실무개발능력을갖춘맞춤형인재를양성하고자한다. 이에따라대학원생들의실무능력함양, 전문지식강화, 창의적문제해결능력향상과같은산업체의요구를수용하기위하여국내다양한산업체와의인턴쉽프로그램을이미운영하고있으며특히 2015 년 2 학기부터는영국벨파스트대학과글로벌인턴쉽교류를시행하고있다. 또한이과정에서실무전문가들과의멘토링제도를운영할계획이며산학공동교과목운영, 산학협력세미나및인턴쉽을효과를극대화하는방향으로연계하여운영할계획이다. - 산학공동연구를통한인재양성 : 본사업팀은최근 2 년간 8 건의산학공동연구를수행하였으며, 이러한산학연계공동연구과제를통하여사업팀의연구결과가제품개발과생산및경영에전략적으로반영되어산업계의고부가가치를창출하고있다. 예를들어본사업팀은스마트 TV 용콘텐츠추천소프트웨어를상품화하기위한연구를삼성전자와공동으로수행하고있는상황이다. 본사업팀은이러한산학공동연구를지속적으로발굴수행함으로써과제에참여한우수한연구인력을산업체에제공하고, 앞으로도지속적으로세계적으로경쟁력을갖춘전문연구인력을산업체에공급할계획이다. ㅇ다양한분야에서창의적인문제해결능력을지닌융합형인재양성 - 산업체임직원초청세미나를정규교과과정에편입함으로써참여대학원생에게다양한소프트웨어융합분야의 11 / 157

12 이해를넓히고비즈니스마인드를함양하며이룰바탕으로산학실무프로젝트를경험할수있는기회를제공한다. 해당산업계분야대표기업의 CEO/CTO 및개발자와교류할수있는교육의장을통하여해당분야의융합적소양과통섭적사고의역량을기를수있도록노력할것이다. 대표과목 : CSE 융합세미나 1, CSE 융합세미나 2, 융합소프트웨어프로젝트등 - 학생들이스스로개발한핵심기술및연구결과를사업화할수있는능력을배양할수있도록본사업팀은특허출원및기술표준화관련교과과정을제공한다. 이과정담당은현장경험이풍부한외부업계인사가초빙되어산업화를위한핵심개념과다양한경험을공유하게한다. 대표과목 : R&D 특허전략, 특허와정보분석등 ㅇ글로벌커뮤니케이션및리더쉽역량을갖춘국제적수준의인재양성 - 국제공동연구를통한인재양성 : 본사업팀은미국 University of California Merced, 호주 Macquarie University, 캐나다 Epic-semiconductors 등의국제유수대학및기업과공동연구및학생교류를위한 MOU 를체결하였고, 국제연구협력을통하여최신기술동향교류, 세미나, 공동연구제안등을진행하고있다. 특히최근 3 년간본사업팀은국제유수대학과 11 건의국제공동연구를수행하여논문을발표하는등관련분야연구및교육의국제화에노력하고있다. 또한영국벨파스트대학에대학원생을장기파견하여글로벌인턴쉽교류를시행함으로써글로벌커뮤티케이션및연구역량을강화시키기위해노력하고있다. - 국제적인교육인프라구축및확대 : 본사업팀의참여대학원생들은이미다수의국제학술대회를통하여연구결과를발표하고관련전문가와토론하는기회를가졌으며, 이를통하여연구결과를보완 / 발전시켜국제학술지에투고하는노력을경주하고있다. 특히, 영어학술논문작성을정규교육과정에서체계적으로지원하기위하여 영어논문및저널작성법 교과목이개설되어있을뿐만아니라, 국제학술지논문작성시본교에서제공하는영어교열서비스를제공하고있다. 이러한환경을바탕으로참여대학원생의석박사학위논문을영어로작성하도록권장하고있으며, 최근 3 년간학위논문의영어작성비율은약 8.3% 정도인것으로나타났다. 본사업팀에서는향후학위논문의영어작성비율을지속적으로확대해나갈예정이며박사과정의경우는현재영어작성학위논문을의무화하여시행하고있다. - 북경우전대 (BUPT), 와세다대학과의공동워크숍을각각매년개최하고있으며, 파키스탄정부와의협약 (Pakistan- Korean MS Engineering Project), 말레이시아와의 LOOK EAST Program, 중국과의정부파견공학석사장학프로그램등을통해세계각국의우수외국인학생들을유치하고있다. 특히, 파키스탄정부 (Higher Education Commission) 와한양대학교간의 MOU 를통하여매년파키스탄정부우수장학생 40 여명이한양대학교석박사과정에입학할수있게되었고본학과와도협약을유지하고있다. 본사업팀에서는향후우수외국인학생을본 BK21 플러스사업기간중매년 2 명이상유치할계획이다. 12 / 157

13 2 인력양성계획및지원방안 2.1 대학원생인력확보 / 배출및지원계획 1 대학원생확보및배출실적 ( 최근 2 년 ) < 표 2> 최근 2 년간참여교수의지도학생확보및배출실적 ( 단위 : 명 ) T_1_1: 대학원생확보및배출실적 T_2_1: 실적 T_2_3: 석사 T_2_4: 박사 T_2_5: 석 박사통합 T_2_ 6: 계 T_3_2:2013년 D_3_3:6.5 D_3_4:3 D_3_ 5:1 D_3_ 6:10.5 T_3_1: 확보 T_4_2:2014년 D_4_3:23 T_5_2:2015년 D_5_3:14.5 D_4_4:5 D_4_ 5:4.5 D_4_ D_5_4:2.5 D_5_ 5:2.5 D_5_ 6:32.5 6:19.5 T_6_2: 계 D_6_3:44 D_6_4:10.5 D _6_5:8 D _6_6:62.5 T_7_2:2014년 D_7_3:2 D_7_4:1 D_7_ 5:X D _7_ 6:3 T_7_1: 배출 T_8_2:2015년 D_8_3:9 D_8_4:0 D_8_ 5:X D _8_ 6:9 T_9_2: 계 D_9_3:11 D_9_4:1 D _9_5:X D_9_ 6:12 2 대학원생확보및지원계획 가. 대학원생배출계획 < 표 3> 향후참여교수의지도학생배출계획 ( 단위 : 명 ) T_1_1: 연도 T_2_2: 석사 T_2_3: T_1_2: 참여교수의지도학생배출계획 박사 T_2_4: 계 T_3_1:4차년도 D_3_2:10 D_3_3:1 D_3_4:11 T_4_1:5차년도 D_4_2:11 D_4_3:1 D_4_4:12 T_5_1:6차년도 D_5_2:12 D_5_3:2 D_5_4:14 T_6_1:7차년도 D_6_2:13 D_6_3:3 D_6_4:16 T_7_1:8차년도 D_7_2:15 D_7_3:4 D_7_4:19 T_8_1: 계 D_8_2:61 D_8_3 :11 D_ 8_4:X 상기목표설정에관한실현가능성및부가설명기술 13 / 157

14 본사업팀의지도학생배출실적은최근 2 년간연평균석사 5.5 명, 박사 0.5 명이었으나참여교수중 3 명이본교에임용된지 4 년을경과하지않은상황이며, 지속적으로연구실을확대운영할계획임을감안하여향후 5 년간의지도학생배출계획을수립하였다. 전체적으로대학원진학학생수가답보상태인점에도불구하고본사업팀에서는향후 3 년이내대학원생평균배출실적을 2 배이상으로확대할목표를가지고있다. 이를위하여국제연구활동및교류기회제공, 산학연계교육과정제공, 취업연계산학과제수행, 다양한장학및행재정적지원등의이미구체화된계획을차질없이수행하고이를적극적으로홍보함으로써국내외다수의우수한학생을유치할예정으로있다. 사업기간중최종적으로최근 2 년간연평균배출실적대비석사과정의경우약 2.7 배, 박사과정의경우약 8 배를배출함으로써수월성있는연구를선도할계획이다. 나. 사업팀의우수대학원생확보및지원계획 본사업팀은소프트웨어중심사회를선도하는창의 / 융합형글로벌소프트웨어전문인력양성을위해실무 / 실용교육, 다양한장학제도, 산업체인턴십및산학프로젝트참여를통한취업연계교육, 국제협력교류, 장단기해외학술연수지원등의지원계획을수립하였다. 또한, 이러한지원계획을교내외에적극적으로홍보함으로써우수한인재를대학원으로유치할계획이다. ㅇ우수대학원생확보계획 - 종합설계프로젝트밀착지도를통한우수학생조기발굴및대학원연계교육본사업팀참여교수의소속학부인컴퓨터공학부에서는학부 3, 4 학년을대상으로종합설계프로젝트를수행하고있다. 본사업팀에서는졸업프로젝트수행시실제연구실에서수행하고있는과제에참여하고연구장학금을수혜할수있는기회를가질수있도록제도화하여운영하고있다. 따라서이과정을통해지도교수가개별학부생에대하여밀착 / 실무형지도를수행함으로써우수한학부생들을조기에발굴하고대학원진학을유도하고있다. 실제로최근 2 년간이런한과정을통해대학원에진학한학생이총입학생중약 30% 에달하고있으며이를보다확대해나갈계획이다. - 멘토링제도를통한대학원홍보및진학유도본사업팀참여교수의소속학부인컴퓨터공학부에서는고학년우수학부생들을유급멘토로지정하여저학년학부생들을지도하는멘토링제도를운영하여매우긍정적인효과를거두었다. 이후석박사과정대학원생들을멘토장학생으로지정하여학부생들을지도하는멘토링을부분적으로시행해왔고본사업팀에서는이를대폭확대하여시행할계획이다. 이를통하여학부생들에대한대학원연구역량및재정적지원에대한홍보와이해를강화시켜나감으로써우수한학부생들을다연스럽게대학원에진학할수있도록유도한다. - 대학원입학설명회개최우수대학원생확보를위해, 본사업팀은대학원학과와의협조하에본교및타교학부생들에게본대학원의교육및연구과정, 풍부한대학원생지원프로그램등을홍보하는대학원입학설명회를개최할예정이다. 대학원입학설명회는매학기 ( 년 2 회 ) 개최하도록하며본교학생뿐만아니라타교학부생들이참석할수있도록개방하고, 학부및대학홈페이지를통해세부일정과프로그램을공지할계획이다. - 우수외국인학생확보우수외국인학생확보를위해이미구축되어있는한양대학교와파키스탄정부와의협약 (Pakistan- Korean MS Engineering Project), 말레이시아와의 LOOK EAST Program, 중국과의정부파견공학석사장학프로그램등을적극활용할계획이다. 이미대학원과협의하여영어강의대폭확대, 이슬람학생들을위한식당및기도실설치등각종인프라구축을수행하고이공계활성화장학금및한양우수장학금 (HIEA) 이외국인전용장학제도로서마련되어있다. 또한, 매년개최하고있는중국, 일본대학과의정기적인공동워크숍을통하여한양대학교의외국인지원프로그램과장학제도등을홍보하고유치에힘쓸계획이다. 14 / 157

15 ㅇ우수대학원생지원계획 - 수요지향적교육을통한만족도높은인재양성과이를통한취업률향상산업협력협의체구성을통한산업체의수요를적극반영한교과과정을운영하고산학연계과제수행등산업체에서필요로하는인재를양성한다. 예를들어다양한정규 / 비정규과정으로운영되는산업계인사초청특강및세미나를통하여대학원생들이최신산업현황과공학자로서의자질및역량에대한요구사항을파악할수있도록실질적으로돕고있다. 이과정을통해배출인력에대한산업체의만족도를향상시키고본사업팀소속학생에대한산업체의수요를증대시켜취업률을향상시킬수있을것으로예상되며, 궁극적으로는우수한학생들이대학원에진학하는데큰도움이될것으로기대된다. - 한양 Scholarship 장학제도및연구활동지원제도우수학생의대학원진학을권장하기위하여, 석박통합과정입학생의경우에학점이일정점수이상인학생전원에게한양 scholarship 을제공하고있다. 또한학점, 논문실적, 연구의질적우수성등을종합적으로평가하여한양학술상을수여하고연구인센티브를제공하는등의연구활동지원제도를제도화하여현재부분적으로시범수행하고있다. 앞으로이러한장학및행제정지원제도를대학원재학생전원을대상으로확대해나갈계획이다. - 국내관련기업의인턴쉽제도및산학프로젝트참여를통한관련기업취업연계산업체의요청에기반한연구주제를선정한후프로젝트를수행하는산학협력프로젝트를활성화함으로써, 프로젝트를수행한학생들이해당기업으로의취업에자연스럽게연계되도록한다. 이미구축되어있는삼성, LG, SK 플래닛, Hynix, NHN, NCSoft 등과같은소프트웨어기업과의협의체를통하여연구주제발굴및프로젝트도출이이루어지도록하고, 산학프로젝트를인턴쉽과연계하여운영함으로써산학프로젝트 - 인턴십 - 취업의커리어패스를정착시킬계획이다. 또한, 삼성, Hynix, NHN 등의대기업과공동으로수행하고있는산학인력양성프로그램을통한산학장학생선발및취업을활성화할계획이다. - 국제협력연구및우수대학원생의해외학술연수지원본사업팀참여교수들은국제협력연구가진행중인대학및연구소에서우수한학생들이학술연수를할수있는기회를제공하고있다. 예를들어, 본사업팀참여교수 ( 백은옥교수 ) 의지도대학원생이었던나승진박사는학위과정중수행했던공동연구를바탕으로졸업후 University of California, San Diego 에서 Post-Doc. 연구를수행하고있다. 이러한국제협력연구및해외학술연수를통하여학생들로하여금해외인적네트워크를조기에구축하게하고글로벌연구 / 커뮤니케이션역량을향상시킬수있도록한다. 15 / 157

16 2.2 대학원생의취업현황및진로개발계획 1 취업률및취업의질적우수성 < 표 4> 참여교수의지도학생취업률실적 ( 단위 : 명, %) T_1_3: 졸업및취업현황 T_1_1: 구분 T_2_3: 졸업자 (G) T_4_4: 국내 T_2_4: 비취업자 (B) T_3_4: 진학자 T_4_5: 국외 T_3_6: 입대자 T_2_7: 취업대상자 (C=G-B) T_2_8: 취업자 (D) T_1_9: 취업률 (%)( D/C) 100 T_5_1:2014년 8월졸업자 T_7_1:2015년 2월졸업자 T_5_2: 석사 D_5_3:1 T_6_2: 박사 D_6_3:0 T_7_2: 석사 D_7_3:6 T_8_2: 박사 D_8_3:0 D_5_4:0 D_5_5:0 D_5_6:0 D_5_7:1 D_5_8:0 T_5_9: 석사 / 박사합산 D_6_4:X D_6_5:X D_6_6:0 D_6_7:0 D_6_8:0 D_ 6_9 :0 D_7_4:0 D_7_5:0 D_7_6:0 D_7_7:6 D_7_8:6 T_7_9: 석사 / 박사합산 D_8_4:X D_8_5:X D_8_6:0 D_8_7:0 D_8_8:0 D_ 8_9 :100 T_9_1: 계 D_9_3:7 D_9_4:0 D_9_5:0 D_9_6:0 D_9_7:7 D_9_8:6 D_ 9_9 :85.71 취업률및취업의질적우수성 년졸업생에대한취업현황을분석해보면졸업생의약 86% 가취업한결과를보여준다 (< 표 4> 참조 ) 년 2 월졸업생의경우 6 명모두가취업하여 100% 의취업률을보였다 년 8 월졸업생 ( 박혜승 ) 의경우졸업후행정고시 ( 기술직 ) 2 차시험을응시한후결과를기다리고있는중이므로실질적으로는취업대상자로보기어렵다는점을고려하면, 본사업팀의최근 2 년간졸업생중실질적취업대상자는모두취업한것으로볼수있다. 취업대상자 6 명중 50% 이상의졸업생이 LG, SK, 한화와같은대기업계열사에취업하였고나머지졸업생들도소프트웨어중견기업및국가연구기관에취업하였다. 본사업팀의졸업생은각연구실의세부전공분야와관련된산학연구과제를통하여대학과산업체간의기술교류의주체로서역할을수행하였을뿐만아니라, 해당분야로취업하여활발하게활동하고있다. 이에대한대표적취업사례 4 가지는아래와같다. - 김자랑 은 2013 년 7 월부터 2014 년 7 월까지 개인화협력추천기술개발 을위한산학협력연구에참여하였으며, 이연구결과를인정받아석사졸업후 LG 전자에입사하여관련연구개발을계속수행하고있다. - 이용상 은석사과정동안 효과적인압축기반 FTL 연구 를주제로한 SK 하이닉스의산학과제에참여하였고, 이연구를바탕으로석사졸업후 SK 하이닉스에서관련연구개발팀의핵심인력으로근무하고있다. - 김상준 은석사과정동안 " 카메라기반의자율주행차량의장애물회피시스템 " 을주제로연구를수행하였고, 이연구를바탕으로석사졸업후한화탈레스의연구개발팀에서국방로봇의무인체계시스템기술력향상에기여하고있다 - 문창식 은석사과정동안 콘텐츠추천을위한웹페이지 UI/UX 설계및구현 을주제로연구를수행하였고이연구를바탕으로석사졸업후병력특례업체인천랩에서전문연구요원으로관련연구개발을지속적으로수행하고있 16 / 157

17 다. 이러한사례는대학원생의산학연계과제수행또는산업체수요를반영한실용연구수행을통하여전문성을키운후해당산업체에취업이이루어진것으로서본사업팀이지향하는산학연계를통한수요지향적인재양성이라는취지에잘부합된예라할수있다. 2 취업지도 / 진로개발실적및계획 ㅇ산학연계연구및교육본사업팀은밀접한산학연계연구및교육을통하여졸업생이원하는경우관련산업체에취업할수있도록지도하고있다. 특히, 참여교수는다음과같은주요기업의기술자문활동을수행하고있다. - 임종우교수 : 네이버랩스 - 백은옥교수 : ( 주 )SK, SK 텔레콤 - 최용석교수 : 삼성전자, ( 주 ) 유비온, ( 주 ) 캐스트이즈 - 강수용교수 : 삼성전자, SK 하이닉스 - 권태수교수 : 현대자동차 이러한국내주요소프트웨어기업과의협력활동을바탕으로본사업팀참여대학원생을소프트웨어주요산업분야의적재적소에취업할수있도록적극지원하고, 향후바이오 / 헬스및지능형개인화서비스분야등에서산학협력공동연구과제추가발굴을포함한내실화를꾀할계획이다. ㅇ CSE 융합세미나개최정규교과목 CSE 융합세미나 를통하여산업체주요인사초청강연을실시하여대학원생들게게산업계최신기술동향이해뿐만아니라커리어개발및취창업역량강화를꾀할수있도록하고있다. 실제로 2014 년실시된 CSE 융합세미나 에서는 NHN, 삼성전자, SK Telecom, KT, Intel Korea, LG 전자, 삼성종합기술원등의임직원및 CTO 의초빙강연을수행하였으며전체대학원생중 70% 이상이세미나에참여하였다. 이를통하여대학원생들이산업체임직원들과연구개발및취창업관련커뮤니케이션채널을확보할수있게하였으며, 사업기간중 CSE 융합세미나과목을 2 과목 (I, II 로학기별분리 ) 으로확대하여시행할예정으로있다. ㅇ산학공동연구및워크샵본사업팀의졸업생은재학기간중 삼성전자의스마트 TV 용콘텐츠부스팅협력추천시스템연구, LG 전자의 스테레오카메라활용기술연구 등다양한산학연공동연구와산학공동워크샵에참여하였다. 이러한산학연계활동을통하여습득한실무연구개발역량은해당기업에취업한졸업생및기업담당자를통한피드백분석을통하여취업및업무에직접적인도움을주는것으로파악되었다. 본사업팀은학기별로졸업생을포함한산업체전문가풀을구성하고, 이들을대상으로하는설문조사, 유무선인터뷰, 자문단회의등을통해취합된데이터를이용하여산업체기술수요를분석하여, 이를교육과정개선, 연구개발역량강화및취업지도에적극적으로활용할계획이다. ㅇ산업체및국공립연구기관취창업프로그램활성화현재한양대학교커리어개발센터를통한취업정보제공, 모의면접및면접클리닉과는별도로산업체및국공립연구기관의담당자및연구원을초청하는취업상담 / 설명회를적극적으로유치하고, 이를통해대학원생들이산업체, 정부기관및국책연구소에진출할수있는기회를제공할계획이다. 또한, 이와관련된 SMS 및 SNS 서비스제공, 커리어개발센터의취창업프로그램참여활성화, 석박사 R&D 인력채용박람회유치등을 ( 학기별 1 회이상 ) 추가적으 17 / 157

18 로계획하고있다. 또한, 한양대학교커리어개발센터와협력하여소프트웨어분야에특화된취업가이드자료를발간하여온라인과오프라인을통해배포하고, 소프트웨어역량및직무적성검사실시와해석강의를제공하는취업캠프를마련할계획이다. ㅇ다양한취업지원프로그램활용교내 한양멘토링커뮤니티 는학생들의입학부터졸업까지총체적으로자신의진로설계와준비를지원해주는온 / 오프라인서비스이며학생들의진로준비의전주기적과정에서학내학사시스템과연계하여직무능력개발에도움을주도록구성되어있다. 또한삼성, LG, 하이닉스, 현대기아차, 동부, 현대건설, 포스코, GS, KT, 금호아시아나, 신한은행, SK 등기업과협력하여 선후배취업멘토링시스템 을구축운영중에있다. 이프로그램에서는산업체에진출해있는선배와학교의후배가멘토와멘티의관계로기업에대한취업정보를공유하고직업및적성관련상담을상시적으로실시하여대학원생들에게도매우인기가있는 e- 취업지도서비스를제공하고있다. 본사업팀은취업의질적향상을위해교내에서운영하고있는취업멘토링및상시 e- 취업지도와같은프로그램을적극적으로활용할뿐만아니라, 자체의산학렵력협의체를통하여수시로소프트웨어에특화된기업채용정보, 인턴쉽정보, 취업자료실, 취업멘토 / 커뮤니티서비스등을기존한양멘토링커뮤니티와연계하여제공할예정이다. 2) 취업현황분석및취업우수성향상계획 ㅇ본사업팀소속교수가배출한 년졸업생에대한취업현황분석결과전체졸업생대비 86% 의취업률을기록하였다 (< 표 4> 참조 ). 행정고시기술직 ( 구기술고시 ) 을준비중인 2014 년졸업생 1 명을제외하면, 실질적취업대상자의 100% 가취업한것으로볼수있다. 취업자중 50% 의졸업생이 LG, SK, 한화와같은대기업계열사에취업하였고나머지졸업생들은중견기업및국공립연구소에취업한것으로파악되었다. 본사업팀이보유한산학협력역량, 실무 / 실용중심의교육과정및다양한취업지원프로그램을통해, 본사업팀참여대학원생의취업률은향후에도매우높은수준으로나타날것으로예상되며, 취업의질적수준역시우수하게유지될것이다. ㅇ본사업팀에서는미래소프트웨어기술을창업으로연계할수있는역량을가진잠재적기업가를양성하는데에도지원을아끼지않을계획이다. 교내글로벌기업가센터와연계하여성공한벤처기업가교류프로그램및창업을위한스타트업강좌등정규교육과정으로충분한소양을기르기힘든영역의역량강화를위한프로그램도적극지원할예정이다. 이를통하여도전적인기업가정신을겸비한소프트웨어전문가를양성하고, 이들의창업을통해소프트웨어생태계의활성화와혁신을도모할계획이다. 18 / 157

19 3 대학원생연구역량 3.1 대학원생연구실적의우수성 ( 최근 2 년 ) 1 대학원생국제저명학술지논문의환산보정 IF < 표 5> 대학원생 1 인당 SCI(E) (SSCI 포함 ) 논문의환산보정 IF T_1_1: 구분 T_2_2:2013년 T_2_3:2014 T_1_2: 최근 2년간실적 년 T_2_4:2015 년 T_1_5: 전체기간실적 T_3_1: 총환산편수 D_3_2:- T_4_1: 총환산보정 IF D_4_2:- D_3_3: D_4_3: D_3_4: D_3_5: D_4_4: D_4_5: T_5_1: 환산논문 1편당환산보정 IF D_5_2:- D_5_3: D_5_4: D _5_5: T_6_1:1인당환산보정 IF D_6_2:X D_6_5: T_7_1: 지도학생수 D _7_5:62.5 명 2 대학원생 1 인당학술대회발표논문환산편수 < 표 6> 대학원생 1 인당학술대회발표논문환산편수 T_1_1: 구분 T_2_2:2013년 T_2_5:2014 T_1_2: 최근 2년간의학술대회발표실적 년 T_2_8:2015 년 T_1_11: 전체기간실적 T_3_2: 국제 T_3_3: 국내 T_3_4: 계 T_3_5: 국제 T_3_6: 국내 T_3_7: 계 T_3_8: 국제 T_3_9: 국내 T_3_10: 계 T_3_11: 국제 T_3_12: 국내 T _3_ 13: 계 T_4_1: 총건수 D_4_2:2 D_4_3:8 D_4_4:10 D_4_5:7 D_4_6:11 D_4_7:18 D_4_8:0 D_4_9:4 D_4_10:4 D_4_11:9 D_4_12:23 D_ 4_1 3:32 T_5_1: 총환산편수 D_5_2:2.5 D_5_3:1.8 D_5_4:4.3 D_5_5: D_5_6: D_5_7: D_5_8:0 D_5_ 9: D_5_1 0: D_5 _11: D_5_ 12: D_ 5_1 3: T_6_1:1 인당환산편수 D_6_2:X D_6_11:X D_ 6_1 3: T_7_1: 지도학생수 D _7_ 13:62.5명 19 / 157

20 3.2 대학원생연구수월성증진의우수성 1 연도별목표설정의우수성 < 표 7> 연도별목표설정의우수성 T_1_1: 항목 T_2_2:4차년도 T_2_3:5 차년도 T_2_4:6 T_1_2: 연도별목표 차년도 T_2_5:7 차년도 T_2_6:8 차년도 T_1_7: 연평균증가율 T_3_1: 대학원생 1 인당국제저명학술지논문환산편수 D_3_2:0.017 D_3_3:0.022 D_3_4:0.028 D_3_5:0.034 D _3_6:0.04 D_3_7 :26.03% T_4_1: 대학원생 1 인당 SCI, SCIE (SSCI,A&HCI 포함 ) 논문의환산보정 IF D_4_2:0.015 D_4_3:0.02 D_4_4:0.025 D_4_5:0.03 D _4_6:0.035 D_4_7 :26.11% T_5_1: 환산논문 1편당환산보정 IF D_5_2:0.46 D_5_3:0.48 D_5_4:0.5 D_5_5:0.51 D_5_6:0.53 D_ 5_7 :3.5% T_6_1: 대학원생 1 인당학술대회발표논문환산편수 D_6_2:0.4 D_6_3:0.5 D_6_4:0.6 D_6_5:0.7 D_6_ 6:0.8 D_ 6_7:20.55% 상기목표설정에관한실현가능성및부가설명기술최근 2 년간의실적을근거로하여대학원생연구실적 ( 환산편수, 환산보정 IF 등 ) 에관한실현가능성및목표설정의적절성등부가설명기술 1) 참여대학원생의 2 년간연구실적에대한평가및우수성 별첨표 최근 2년간의실적 항목 2013년 2014년 2015년 평균 대학원생 1인당국 제저명학술지논문 환산편수 대학원생 1인당 SCI , SCIE (SSCI, AHCI 포함 ) 논문의환산 보정 IF 환산논문 1편당환 / 157

21 산보정 IF 대학원생 1 인당학 술대회발표논문 환산편수 ㅇ별첨표 은목표기준이되는 4 개의항목, 즉, 대학원생 1 인당국제저명학술지논문환산편수, 대학원생 1 인당 SCI, SCIE 논문의환산보정 IF, 환산논문 1 편당환산보정 IF, 대학원생 1 인당학술대회발표논문환산편수에대한최근 2 년간의실적을보여준다. ㅇ < 표 5> 에따르면대학원생국제저명학술지논문의총환산편수는 2013 년 0 편, 2014 년 0.42 편, 2015 년 1.23 편으로해마다빠르게증가하고있으며총환산보정 IF 도 2014 년 0.14, 2015 년 0.59 로매년급격하게증가하고있음을볼수있다. ㅇ대학원생국제저명학술지논문의총환산편수는많지않은편이지만, 이는연구팀의 5 인의교수중 2 인이 2012 년도에신규로최초임용되어그후약 2 년여동안에는지도하는대학원생의수가상대적으로적었고여러가지면에서연구환경을갖춰나가는시기였기때문이라할수있다. ㅇ위와같은이유로대학원생국제저명학술지논문의환산논문의수는적은편이지만, 환산논문 1 편당환산보정 IF 값이최근 2 년간 0.44 로상당히크고, 매년증가하고있는것은본연구팀의연구수월성면에서의잠재력을나타낸다고볼수있다. ㅇ모든참여교수의연구환경이안정적으로되어연구에매진할수있게된 2015 년이후부터는대학원생의연구실적에있어서모든면에서향상될것으로예상하며이에맞게연도별목표를계획하였다. ㅇ < 표 6> 에의하면대학원생 1 인당학술대회발표논문환산편수는 2013 년에 0.41 편, 2014 년 0.36 편, 2015 년 0.12 편으로매년감소하는것처럼보이지만, 2015 년하반기에컴퓨터분야최대학회인한국정보과학회의정기학술대회가있으므로 2015 년의대학원생 1 인당학술대회발표논문환산편수는이보다훨씬증가할것으로보인다. 최근 2 년평균인 0.29 편은쉽게상회할것으로예상되며, 참여교수가지도하는대학원생중박사과정생의연구능력이증대됨에따라빠른속도로증가할것이다. ㅇ위에서국제저명논문지논문실적에대해언급한바와동일한현상을대학원생 1 인당학술대회발표논문환산편수와대학원생학술대회논문의수상목록사이에서도관찰할수있다. 대학원생 1 인당학술대회발표논문환산편수는상대적으로많지않은편이지만이중학술대회에서우수논문상및우수논문발표상등을수상한논문이다수임을별첨표 에서확인할수있다. 별첨표 대학원생학술대회발표논문수상실적 연도 주저자 논문명 수상내역 2013 이준엽 아이템메타데이터를이용 한국정보과학회 201 한고성능협력추천기법 3 학술발표논문집 우수논문상 2013 김자랑 Triplet 추출기반질의응 한국정보과학회 201 답시스템의설계및구현 3 학술발표논문집 우수발표논문상 21 / 157

22 2013 이민재 In-Memory System에서 SSD 한국정보과학회 201 기반의스왑성능평가 3 한국컴퓨터종합학 술대회우수발표논 문상 2014 김동욱 제로-프리플래시변환계 한국정보과학회 201 층 4 한국컴퓨터종합학 술대회우수발표논 문상 2014 김동욱 로그인지플래시변환계 2014 한국정보과학 층 회제41회정기총회 및동계학술발표회 우수논문상 2014 김준혁 텍스트마이닝을이용한 B 한국정보과학회컴 igram-signature 기반의 퓨터종합학술대회 (K 자동이모티콘추천모듈 CC) 2014 논문집장 려상 2014 이택구 복잡한환경에서의예제 2014 한국정보과학 기반보행동작생성 회제41회정기총회 및동계학술발표회 우수발표논문상 2015 홍은태 객체검출결과를반영하 제27회영상처리및 는영상내목표물추적 이해에관한워크 기법 샵우수포스터 ㅇ학술대회발표논문은연구가완성되기이전에일부의초기결과를정리해서발표하는경우가많은데, 학술대회발표논문중다수가학술대회에서우수상을받은것은매우고무적이다. 학술대회논문의우수성은대개의경우전체연구결과의우수성으로이어지고, 이는국제적으로저명한학술지나학술대회에서의논문게재로이어질가능성이크기때문이다. ㅇ이처럼국제저명학술지나국내학술지에발표된논문의수에비해, 학술대회발표논문에서우수성을인정받은경우가많다는것은, 본연구팀의특성 ( 즉, 신규임용된교수진이다수 ) 을고려할때, 연구팀의구성원들이가진잠재적인연구수월성을나타낸다하겠다. 별첨표 대학원생국내학술지발표논문수상실적 연도 주저자 논문명 수상내역 2015 이준엽 아이템메타데이터를이용 한국정보과학 한고성능협력추천기법 회 2015 Jour nal Best Pap er 22 / 157

23 ㅇ참여대학원생인이준엽의논문에서는기존의협력추천기법에서한계점으로작용했던서비스초기단계의데이터희소성으로인한추천성능저하문제를완화시키는방법으로서아이템메타데이터를추천에이용하는기법을제안하였다 년 6 월한국정보과학회학술발표논문집에서우수논문상을수상하였으며, 이후 2014 년이를확장한연구결과를한국정보과학회논문지에게재하여, 정보과학회의세가지저널에 1 년간출판된논문중한편을선정하는 Journal Best Paper 상을 2015 년에수상함으로써본논문의우수성을학술적으로입증하였다. 2) 목표설정의우수성 ㅇ최근 2 년간의실적을바탕으로 < 표 7> 에연도별국제저명학술지및우수국제학술대회논문의목표를설정하였다. 참여대학원생의연구기반이안정되면서지난 2 년간의국제저명학술지의 1 인당실적을고려하여최근 2 년의평균값을기준값으로정하고, 5 년후인 8 차년도에는학생 1 인당국제저명학술지와관련된실적항목이기준값의 3 배가되도록매우공격적인목표를설정하였다. 여기에서 8 차년도의목표값은다른차년도와의통일성을위해년간목표를기입하였으나실제로 8 차년도는연구기간이짧으므로그에비례하는목표값으로환산하여야한다. ㅇ국제저명학술지의환산논문 1 편당환산보정 IF 의목표치는최근 2 년의평균을기준값으로 5 년후까지 20% 향상시키는것으로목표를설정하였는데, 이는이미해당분야에서상위에속한저널이나학술대회에논문을싣고있어, 현재에비해크게상승된결과를내는것이매우어렵기때문이다. ㅇ참여대학원생 1 인당학술대회발표논문환산편수도국제저명학술지와동일하게최근 2 년평균을기준값으로하고, 5 년후인 8 차년도에는기준값의약 3 배가되도록매우공격적인목표를설정하였다. 여기에서도 8 차년도의목표값은다른차년도와의통일성을위해년간목표를기입하였으나실제로 8 차년도는연구기간이짧으므로그에비례하는목표값으로환산하여야한다. ㅇ 2015 년부터는최근에임용된참여교수들이지도하는학생들의연구능력이일정궤도에오르면서연구실적이빠르게향상되고있으며, 따라서사업선정시연구팀에참여하는학생의수가지속적으로증가하여목표치의달성속도가배가될것으로예상한다. 2 대학원생학술활동지원계획의우수성 가. 대학원생학술및연구활동지원계획 ㅇ재정적지원 - 연구의연속성과그에따른합리적인연구발전을위해석박통합과정지원을유도하고자학과차원에서석박통합과정생에게 2 년간장학금을지원하는제도를운영하고있다. - 연간논문실적을평가하여논문게재실적이우수한학생에게인센티브를지급한다. - 대학원생의연구활동을지원하고학술교류의기회를넓힐수있도록국내외학술대회및튜토리얼형식의워크샵참가비및등록비를지원한다. - 국제공동연구에있어필요한해외단기연수의경우이를위한여비, 체재비등을지원한다. 23 / 157

24 - 국제저명학술지에게재하는논문과영어로작성하는학위논문에대하여, 원어민에의한영어논문교열비를지원한다. ㅇ연구활동지원 - 학위논문작성클리닉을운영함으로써연구결과를올바른논문의형태로구성하여짜임새있고완성도가높은학위논문을작성할수있도록지원한다. 특히, 학위논문을영문으로작성하는경우인센티브를지급한다. - English Writing Lab 을통해논문의구조, 명확성, 타당성, 논문스타일등논문게재전반에대한컨설팅을제공한다. 이메일로컨설팅을신청하면 1 차적으로이메일을통한피드백이후에 1:1 면담을통한컨설팅을받을수있도록지원한다. - 학문의융합과교류를원활하게하고공동연구를통한연구수월성을확보하기위해공동지도교수제도를활성화한다. - 학교차원에서전임교원의연구업적평가시본교대학원생을저자수에서제외하는제도를도입하여운영중이므로연구수행에있어인원에제한없이대학원생들을자유롭게연구에참여시킬수있다. 전임교원의연구업적평가에있어, 해외기관소속연구원과의공동연구실적에대해서는학교차원에서가점을부여하고있어국제공동연구를진작하는제도적장치가이미마련되어있다. - 본연구팀이수행해온산학협력과제는삼성전자, 엘지전자, SK 하이닉스등국내굴지의대기업과협력하는것으로서이들업체는 R&D 가활성화되어있는대표적인기업들이다. 이와같은기술사업화중심의기업체와의협력연구를통해대학원생들이산업계전문가와의인적및기술교류를폭넓게할수있도록인턴십, 현장참여, 산업계전문인력의세미나초빙등을권장하고지원한다. - 글로벌수준의연구윤리의식함양을위해학교차원에서연구윤리관리총괄기능을강화하고연구윤리관련규정을정비하고있다. ㅇ학술활동지원 - 대학원컴퓨터소프트웨어학과내에대학원생의학술활동에대한지원을총괄하는책임교수제를운영중이다. 총괄책임교수는교육과정위원회위원장을겸하고, 교과목을체계적으로정비하여, 대학원교육과정을학부교육과정과연계해서유기적으로관리한다. - 대학원교육과정은 정기개편을통해전면적으로정비하고, 학부교육과정과유기적이고효과적인연계를강화하도록공통교육과정을확대하는방안을시행중에있다. - 학부생들의연구실인턴십활성화를통해학부생과대학원생, 학부생과교수사이의접촉기회를넓혀대학원진학을유도하고, 학부생연구원들이대학원생의연구를보조함으로써연구의효율화를도모한다. - 세계유수대학및연구소의저명학자를초빙하여세미나를수시로개최한다 년여름방학기간에는 UC Merced 의 Ming-Hsuan Yang 교수가대학원생을대상으로 Advanced Topics in Computer Vision 강의를개설하여 9 명 ( 청강포함 20 명 ) 의학생들이해당분야의첨단기술에대해접하고, 이를본인의연구에활용하는토대로삼을수있는계기가되었다. - 사업팀에참여하는대학원생들간의연구및기술교류를통해컴퓨터소프트웨어분야에대한시야를넓히고학문적인융합의가능성을제고하기위해, 월 1 회사업팀전체박사과정이참여하는공동세미나및워크숍을개최한다. 자신의연구에대해사업팀내의다른실험실박사과정생을대상으로설명하고, 아이디어를교환하며, 발전적인경쟁 24 / 157

25 을유도할수있는기회를마련한다. 나. 국내 외학술지논문게재지원계획 ㅇ국제저명학술지논문게재지원계획 - 대학원생국제저명학술지게재에있어양과질을모두향상시키는데있어핵심은연구의연속성에있고, 이를위해석박통합과정으로의진학을유도할수있도록학과차원에서장학금제도를운영하고있다. - 또한대학원생의연간논문실적을평가하여우수논문발표자를선정하여인센티브를지급하고학과홈페이지를통해홍보하며연구팀의세미나또는워크숍에서발표할수있도록한다. - 대학원생영어활용역량강화교육 : English Writing Lab 프로그램을통해, 논문작성에필요한주요스킬, 논문의구조, 명확성, 타당성, 논문스타일등논문게재전반에대한컨설팅을 1:1 로제공한다. 또한국가과학기술인력개발원 (KIRD) 와의제휴를통해이공계대학원생의영어연구논문작성교과목을신입생필수과목으로지정한다. 영어논문의작성에도움을주는원어민에의한영어논문의교열비를지원한다. - 학교차원에서전임교원의연구업적평가시본교대학원생을저자수에서제외하는제도를도입하여운영중이므로, 연구수행에있어인원에제한없이대학원생들을자유롭게연구에참여시킬수있다. - 대학원생이학위취득을위해만족해야하는논문게재요건을학과내규로서제정하였고, 이에따르면박사학위취득을위해서는국제저명학술지 SCI(E) 급논문을 2 편이상포함하여 200% 이상의실적을전문학술지급논문지에발표하여야한다. 25 / 157

26 3.3 우수신진연구인력확보및지원계획 1) 신진연구인력현황ㅇ본사업팀에소속된박사급신진연구인력들은참여교수및참여학생들과함께공동연구를수행하고그결과를국제저명학술지및학술대회에발표하였다. 최근 2 년간본사업팀의박사급신진연구인력의활용현황은별첨표 과같다. 별첨표 박사급신진연구인력활용현황 구분 내용 김종민박사 김종민박사는한국과학기술원 (KAIST) 에서학사및석사학위를 취득하였으며, 서울대학교에서박사학위를취득한후, 2015년 8 월현재본대학원에서 post-doc으로서연구활동을지속하고있 다. 대표적인연구논문으로는 2014년국제저명학술지 "ACM Tran sactions on Graphics" 에게재된 "Interactive manipulation of large-scale crowd animation" 와 2015년국제저명학술지 "The Vi sual Computer" 에게재된 "Human motion control with physicall y plausible foot contact" 가있다. 이택희박사 이택희박사는서울대학교에서학사 석사 박사학위를취득하 였으며, 2009년부터 2012년까지 3년간 ( 주 ) 삼성전자의 SLP개발그 룹 ( 무선사업부 ) 에서책임급으로서연구활동을한경력이있다. 이후 2013년부터약 1년간본대학원에서 Post-Doc 연구를하였 다. 대표적인연구논문으로는 2013년 "ICRA" 에서발표된 "GPU-ba sed Motion Planning under Uncertainties using POMDP" 와 이를확장해서 2015년국제저명학술지 "International Journal of Robotics Research" 에게재한 "Massively Parallel Motion Planning Algorithms under Uncertainty using POMDP" 가있다. 박성민박사 박성민박사는본사업팀참여교수 ( 강수용교수 ) 의지도하에한 양대학교에서학사 석사 박사학위를취득한후, 약 1년간박사후연구원으로연구를수행하였다. 연구기간동안 다수의특허를출원및등록하였고, 유명학술지와학회에논문 을발표하였다. 대표적인연구논문으로는 2014년국제저명학술 지 "Journal of Systems Architecture" 에게재된 "Integrated Write Buffer Management for Solid State Drives" 가있다. 연구 기간의실적을인정받아 2015년 6월 LG전자 CTO SIC센터에입사 해근무중이다. 2) 신진연구인력확보 ㅇ연구역량을강화하기위하여본사업팀에서는연구력이가장활발한시기의신진박사급인력을채용할계획이다. 그러나사업팀의제한된연구비규모를감안하여최근 2 년간 SCI(E) 급논문 3 편이상또는환산보정 IF 합계 1.5 이상으로지원자격을제한함으로써연구능력이입증된인력만을유치하고자한다. 26 / 157

27 ㅇ참여교수의국제학술대회참가시본사업팀의우수한연구성과에대한적극적인홍보를통해우수한국외신진연구인력확보에노력한다. 또한대학원컴퓨터소프트웨어학과와협의하에연구교수등우수한국외신진연구인력을상시채용할수있는다각적인시스템을갖출것이다. ㅇ공동연구를통하여가치가높은논문을작성하는것을가장중요한점으로여기는박사급신진인력들에게가장매력적인요소는우수한연구인프라와대학원연구인력으로볼수있다. 본사업팀에서는현재사업팀참여교수및대학원생들과공동연구를추진하면서본사업팀의우수한연구인프라와연구인력을이미경험한국내외박사급공동연구자들을신진연구인력으로유치하는것을고려중이다. 3) 신진연구인력지원및연구활동활성화계획 ㅇ본사업팀에서는현공학연구의주류인융합연구를장려하고, 내적 / 외적연구인프라구축및인센티브제도의시행을통해신진연구인력의연구활동을촉진하고장려할계획이다. 또한, 더욱우수한연구성과를달성할수있도록철저한실적평가를통하여내부경쟁체제를유도할예정이다. 다음은신진연구인력에대한지원방안이다. - 인건비지원 : 본사업팀은 BK21 플러스의사업규정에따라신진연구인력에게인건비및 4 대보험을국고지원금예산을통해지원한다. 박사후과정의 1 인당월인건비는본사업의예산과사업팀의규모를고려하여결정하되최소 3,000,000 원이상지급할계획이다. - 성과급지원 : 신진연구인력의 SCI(E) 급논문, IF, 국제학술대회발표, 특허등록등의실적을고려하여성과급을지급한다. 또한, 우수 SCI(E) 급논문상, 우수 IF 상등을통하여신진연구인력의연구의욕을고취하고자한다. - 연구및학술활동지원 : 신진연구인력은동일연구분야의참여교수연구실에소속되어안정적인연구활동을할수있도록연구장비및공간을지원받게된다. 외국인신진연구인력에게는안정적인연구활동을위하여대학본부와협의하여교내기숙사시설을제공할예정이다. 또한, 신진연구인력의국제학술대회발표및참가를장려하고, 이를통하여학문적교류기회를제공한다. - 신진연구인력은 1 년단위로계약하고매년연장하되, 사업팀예산의한계를고려하고연구활동을독려하기위해계약기한내일정수준의연구성과를달성하지못하는신진연구인력은추가적인계약연장을원칙적으로금지한다. 4) 우수신진연구인력과사업팀참여구성원과의연계활동등활용계획 ㅇ본사업팀은사업팀참여구성원들과우수신진연구인력의밀접한연구연계활동을통하여신진연구인력의연구활동을체계적으로지원하고, 사업참여구성원들의연구수행능력을향상시킬수있도록연계프로젝트를수립할계획이다. ㅇ신진연구인력이새로운프로젝트를수주한경우, 본사업팀에서참여대학원생을해당프로젝트에적극적으로참여시켜신진연구인력의원활한연구활동을지원할계획이다. 이를통해신진연구인력의독립적연구활동기회와고급인력양성의경험을제공할수있으며, 이를통해사업팀연구결과의질적향상을도모할수있다. ㅇ신진연구인력의국제적연구역량을향상시키기위해국내우수신진연구인력이해외 Post-Doc. 과정으로진출할수있는지원시스템을구성할계획이다. 별첨표 는국내 Post-Doc. 으로연구한참여인력이해외우수연구기관의 Post-Doc. 으로진출한사례를나타낸것이다. 별첨표 해외 Post-Doc. 진출사례 구분 내용 27 / 157

28 나승진박사 나승진박사는본사업팀의참여교수 ( 백은옥교수 ) 의지도대학원 생이었다. 본대학원에서 1년여간 PostDoc로있으면서 SCI급논 문을 2편발표하였고, 현재는 Univ. of California, San Diego에 서 PostDoc 연구를수행하고있다. 백은옥교수와는그이후에도 공동연구를지속하고있으며, 질량분석분야의최고권위지인 Mass Spectrometry Reviews 학술지를포함, SCI급논문 2편을 2 015년에공동으로발표하였다. 28 / 157

29 4 교육의국제화전략 4.1 교육프로그램의국제화현황및계획 1) 국제화실적의우수성 ㅇ해외석학초빙및활용 본사업팀은대학원생들이연구분야에서시야를넓히고그들의연구에동기를부여할수있는기회를마련하기위해해외의여러기관및대학으로부터석학을초빙하여강연을개최하였다. 다양한국가로부터다양한세부분야의해외석학을초빙하여많은분야의학생들이보다넓은국제적감각과선도적연구능력을갖출수있도록힘써왔다. 현재컴퓨터비젼분야에서가장뛰어난연구자중하나인 University of California at Merced 의 Ming-Hsuan Yang 교수의 Advanced Computer Vision (Deep Learning) 강연을포함하여최근 2 년간총 13 번의해외석학초청강연이이루어졌다. 이를통하여대학원생들이세계적인수준의최근연구동향및기술현황을파악하고, 그들의연구수준을끌어올려국제저명학술지에논문을제출하기위한기초를마련할수있게되었다 ( 별첨표 참조 ). 별첨표 해외석학초빙실적 연번 강연자 국적 소속 강의일시 강의주제 1 유신재 대한민국 Brookhaven N Unsupervised ational Lab manifold le arning using diffusion k ernels 2 이종욱 대한민국 Penn State U Human Comput niversity ing and Crow d-enabled Al gorithms 3 Masaki H 일본 Uppsala Univ Research Act ayashi ersity, Camp ivities in C us Gotland M Lab of Upp sala Univers ity - Virtua l museum, Te xt-to-vision, Engagement in games an d Microtone analysis 4 Sakir Se 독일 Queen s Univ Regular Expr zer ersity Belfa ession Proce 29 / 157

30 st ssor 5 이동원 미국 Penn State U Inferring Pe niversity rsonal Trait s from Socia l Media 6 Yamkhini 몽골 Mongolian Un Queueing The i Dashdo iversity of ory rj Science Tech nology 7 Mirjana 세르비아 University o Agreement Te Ivanovic f Novi Sad chnologies a nd Multi-Age nt Environme nts 8 Onur Mut 터키 Carnegie Mel Rethinking M lu lon Universi emory/storag ty e System Des ign for Data -Intensive C omputing 9 김효준 대한민국 IBM Almaden Phase Change Research Cen Memory Eval ter uation for E nterprise St orage System s 10 이영춘 호주 University o Local Resour f Sydney ce Shaper fo r MapReduce 11 이상철 대한민국 Carnegie Mel A Graph-Base lon Universi d Recommenda ty tion Framewo rk for Price -Comparison Services 12 Henry Ka 미국 University o Non-photorea ng f Missouri-S listic Rende t.louis ring and Ima ge Processin g 30 / 157

31 13 Ming-Hsu 대만 University o Advanced Com an Yang f California puter Vision at Merced (Deep Learn ing) ㅇ국제공동워크숍참석을통한인적교류 본사업팀은해외유수대학의교수와대학원생들을초빙하여교류하고국제적연구감각을기를수있도록국제공동워크숍을개최해왔다. 최근 2 년동안본사업팀은중국의북경우전대학교 (Beijing University of Posts and Telecommunications) 와 2014 년 9 월 Beijing Hongxiang Hotel 에서공동워크샵을개최하였고, 일본의와세다대학교 (Waseda University) 와는학과초창기부터현재까지매년개최지를번갈아가며공동워크샵을개최하고있다. 최근 2 년간참여교수의지도학생중총 5 명이와세다대학교와의공동워크샵에참여하여연구현황을발표하고타학생들과연구활동에관한지식을교류하였다 ( 별첨표 참조 ). 금년도부터는언급된두대학교이외에도중국의북경항공항천대학교 (Beijing University of Aeronautics and Astronautics) 와함께공동워크샵을진행할예정이며, 첫공동워크샵은 10 월초에개최할예정이다. 이와같이해외유수대학교와의꾸준한교류활동을통해인적네트워크를확보및유지해나가고, 대학원생들의연구수준을세계적인수준으로끌어올리는기회를마련하였다. 별첨표 최근 2년간참여교수지도학생의공동워크샵참여 연번 공동워크샵구분 활동내용 / 발표주제 발표자 지도교수 학년도와세 HCCF: Home Cloud Computi 김영진 강수용 다대학교공동워 ng Framework 크샵 학년도와세 Visual tracking for on-r 홍은태 임종우 다대학교공동워 oad vehicles using deter 크샵 ction 3 Physics-based Motion Nor 강다은 권태수 " malization Method using on Inverted Pendulum Mod el for Motion Clustering 4 Word Significance Weight 두스장 최용석 " ing Approach in Q A Syst em 5 Design and Implementatio 김영진 강수용 " n of the lightweight Hom e Cloud Computing Framew ork ㅇ해외유수연구기관과의 MOU 체결및공동연구 31 / 157

32 본사업팀은해외우수연구기관들과기술교류및공동연구주제모색등다양한형태의상호협력을통해연구활동의폭의넓히기위해 MOU(Memorandom of Understanding) 체결에힘써왔다. 최근 2 년간본사업팀의참여교수는 Macquarie University( 호주 ), University of California Merced( 미국 ) 등해외의여러우수연구기관들과총 6 건의 MOU 를체결하여한양대학교뿐만아니라해외연구기관에도서로협력하여발전할수있는기회를제공하였다 ( 별첨표 참조 ). 별첨표 MOU 체결현황 연번 교수명 협약내용 협약기간 협약기관명 1 임종우 MOU with the resea ~ University o rch group of Prof. 현재 f California Ming-Hsuan Yang f Merced, USA or research collab oration about Comp uter Vision Resear ch 2 강수용 MOU with the resea ~ Macquarie Un rch group of Prof. 현재 iversity, Young Choon Lee f Australia or research collab oration about clou d computing 3 최용석 MOU with Epic-semi ~ Epic-semicon conductors Company 현재 ductors, Can ada 4 최용석 MOU with E-Med Int ~ E-Med Intern ernational Company 현재 ational, Can ada 5 최용석 MOU with icourier ~ icourier, Ca Company 현재 nada 6 권태수 MOU with the resea ~ Kyoto Univer rch group of Prof. 현재 sity, Japan Toyoaki Nishida f or research collab oration about Real -time Emergent Beh aviors of Avatars 이외에도본사업팀이속한컴퓨터소프트웨어학과에서는최근 2 년간학과공동으로 School of Information and Communication Engineering ( 중국 ) 과 University of Novi Sad ( 세르비아 ) 와총 2 건의 MOU 를체결하였다. 32 / 157

33 ㅇ영어학위논문비율 본사업팀의경우과반수이상이임용 4 년이내의신임교수들로구성되어있고최근 2 년간배출한박사과정졸업생수가 1 명에불과해, 현재 100% 인박사학위논문의영어작성비율은그자체로는큰의미가없다 ( 별첨표 참조 ). 하지만본연구팀이속한학과에서는내규로 BK 참여학생에대해서는박사학위논문의영어작성을의무화했기때문에, 앞으로많은박사가배출되더라도박사학위논문의영어작성비율은 100% 로유지될것이다. 또한박사학위논문심사위원회에외국인교수 1 인이상의참여와논문심사를위한발표시영어사용을의무화하여외국인학생유치와내국인학생의영어를이용한연구를장려할계획이다. 아울러석사학위논문의영어작성비율또한향후 5 년간 30% 까지점진적으로높여나갈계획이다. 별첨표 박사학위논문의영어비율 항목 최근 2 년간실적 전체기간 실적 2013 학년 2014 학년 2014 학년 2015 학년 도 도 도 도 2 학기 1 학기 2 학기 1 학기 박사학위논문인원 영어박사학위논문 인원 영어박사학위논문 100% % 비율 석 / 박사학위논문인 원 석 / 박사영어학위논 문인원 석 / 박사영어학위논 50% 0% 0% 0% 8.33% 문비율 2) 교육인프라의국제화계획 ㅇ해외석학초빙및활용계획 본사업팀은최근 2 년간미국의 Penn State University, 독일의 Queen s University Belfast 등해외유수대학및연구기관으로부터총 13 명의해외석학을초빙하였고, 북경우전대학, 와세다대학등과 MOU 를체결하여공동워크샵을개최하는등국제적인인프라를확보및확장해나가는데힘써왔다. 앞으로도대학원생들에게보다많은국제화교육기회를제공하기위하여 7 차년도에는최근 2 년간연평균실적 6.5 건의 2 배인 13 건을목표로해외석박초빙건수를꾸준히늘려나갈계획이다. 또한대학기관뿐만아니라산업체전문가및국제표준화단체의장등다양한분야의석학들을초빙하여견문을넓힐수있도록할계획이다. ㅇ우수외국인학생유치계획 33 / 157

34 본사업팀은세계각국으로부터우수한외국인학생을유치하기위해해외유수대학들과꾸준히공동워크샵을추진하고, MOU 를체결하여외국인학생유치에대한홍보를해왔다. 앞으로도국제교류의기회를늘려국제협력인프라를확충하고다수의장학지원설명회와개별면담을실시할계획이다. 한양대학교는외국인학생유치및관리를위한전담부서를운영하고있다. 해당부서는대학원생들의국제교류를활성화하기위해공동학위프로그램과해외교육프로그램을확대및강화하기위해힘쓰고있다. 또국제수준의인프라확충을위해연구공간마스터플랜을수립하고연구장비인프라구축을지속적으로추진할예정이다. 아울러외국인학생들을대상으로 one-stop-service 행정체계를지원하기위해외국인전담코디네이터제도를도입하였으며, 캠퍼스생활의편의를위해외국인전용기숙사확충, 유학생전담상담시스템운영, 멘토링프로그램강화등의인프라를확충할계획이다. ㅇ영어강의증진계획 영어강의는내국인학생으로하여금영어수학능력을향상시켜국제교류활동이나해외진출의밑거름이되도록하고, 한국어의사소통이어려운외국인학생에게는이해도와집중력을높이는데큰도움이된다. 따라서본사업팀은내 외국인구분없이대학원생들의능력향상과장래발전가능성의확장을위해영어강의가필수적이라고판단하였다. 본사업팀의참여교수는학부생대상으로매년영어강의를개설해왔지만대학원과목으로한정할경우, 2013 학년도이후현재까지본사업팀의참여교수가개설한대학원강의는총 11 개이며, 그중 3 개만이영어강의로진행되어, 영어강의의비율이 27% 에그쳤다. 이는지금까지대학원컴퓨터소프트웨어학과는내국인대학원생의강의내용에대한이해도를교육의국제화보다중요하게판단해왔기때문이다. 그러나증가하고있는외국인대학원생의수업권보장및내국인대학원생의국제적역량에영어강의가가지는파급적효과를고려할때, 본사업팀은앞으로꾸준히영어강의의비율을높여나가야한다고결정하였다. 최종적으로 8 차년도에는그비율을 50% 까지달성할것을목표로삼고있다. 이를통해보다많은학생들이보다다양한분야의지식을영어로습득하는능력을함양하여학생들의역량이국제적인수준으로성장할수있도록도울것이다. ㅇ영어학위논문의향상계획 본사업팀은대학원생들을국제적인전문인력으로양성하고그들의연구활동을국제적범위로넓힐수있도록적극장려하고있다. 대학원생들이국제학술대회에참여하여그들의연구를영어로소개하고관련분야의전문가들과토론을통해능력을함양하기위한기회를보다많이마련하기위해힘써왔다. 또한연구내용을영어논문으로작성하여국제저명학술지에투고하도록권장하여대학원생들의연구역량을국제적수준으로향상시키고, 이를통해학위논문을영어로작성하는것이수월해지도록하고자한다. 이는많은경우, 학위논문이기존에발표한몇편의국제저명학술지논문이나우수국제학술대회논문을토대로작성되기때문이다. 최근 2 년간본사업팀은총 12 명의석사및박사졸업생 ( 석사 11 명, 박사 1 명 ) 을배출하였으며, 그중박사과정졸업생전원이학위논문을영어로작성하였다. 본사업팀의경우박사과정졸업생수가적어영어작성비율산출의의미가적지만, 한양대학교에는 BK 참여학생의박사학위논문이영어로작성되어야한다는내규가있기에앞으로도박사학위논문영어작성비율을 100% 로유지할예정이다. 또한박사학위논문심사위원회에외국인교수 1 인이상의참여와학위논문심사를위한발표시영어사용을의무화하고, 아울러석사학위논문의영어작성비율또한향후 5 년간 30% 까지높여나갈계획이다 ( 별첨표 참조 ). 별첨표 영어학위논문의향상계획 구분 향후 5년간계획 34 / 157

35 최근 2년 4차년도 5차년도 6차년도 7차년도 8차년도 간평균 영어박사학위논문 100% 100% 100% 100% 100% 100% 목표비율 (%) 영어석박사학위논 8.33% 12% 16% 20% 25% 30% 문목표비율 35 / 157

36 4.2 교육의인프라국제화현황 ( 최근 2 년 ) 1 학위논문의외국어작성비율 < 표 8> 교육의인프라국제화현황 T_1_1: 항목 T_1_2: T_3_1: 외국어학위논문 구분 T_3_2: 참여교수지도학생의학위논문수 T_4_2: 참여교수지도학생의외국어작성학위논문수 T_2_3:2013년 T_2_4:2014 T_1_3: 최근 2년간실적 년 T_2_5:2015 년 T_1_6: 전체기간실적 D_3_3:2 D_3_4:7 D_3_5:3 D_3_ 6:12 D_4_3:1 D_4_4:0 D_4_5:0 D _4_ 6:1 T_5_2: 비율 (%) D_5_3:50% D_5_4:0% D _5_5:0% D _5_6:8.33% < 연구역량영역 > 36 / 157

37 5 사업팀의연구비전및달성전략 5.1 향후 4 년간사업팀이수행할연구의비전및추진방법의우수성 1) 연구역량향상을위한비전 ㅇ연구배경 - 미래핵심소프트웨어기술주도의필요성 2014 년산업통상자원부보고 에따르면우리나라의 IT 분야의수출액이 1,738 억달러라는사상최대규모를달성하여 IT 분야가현재우리나라경제성장을견인하는산업임을확인할수있다. 최근 IT 분야에서컴퓨터, 스마트폰뿐만아니라 IoT(Internet of Things), 클라우드컴퓨팅, 스마트 TV 등의시장이두드러지게확대되고있으며, 국제시장에서관련된상품에대한우리나라의경쟁력은세계수준에근접하고있다. 그러나이를세분화하여볼때, 하드웨어분야에있어서는세계최고수준의기술력을보유하고있지만, 소프트웨어및서비스분야에서는세계시장을선도하는대표적인제품이나기업이눈에띄지않는다는것이현재우리나라의소프트웨어산업의현실이다. 구글의검색, 애플의아이폰 /ios, 페이스북 / 트위터의소셜네트워크서비스등으로대표되는소프트웨어기술의성공사례와노키아, 샤프, 모토롤라의몰락을보면, 현대산업의성패는창의적소프트웨어기술, 혁신적인사용자인터페이스 (UX) 와그기술을개발할수있는소프트웨어핵심인력에달려있다는것을알수있다. 급속히발전하고변화하는 IT 분야의기술과산업환경에발맞추어우리나라소프트웨어산업의국가경쟁력을더욱강화하기위해서는세계시장을선도할수있는핵심소프트웨어기술을확보하고, 대용량데이터를분석하고처리할수있는혁신적인지능형알고리즘연구를집중적으로추진할필요가있다. - 대용량데이터기반지능형플랫폼의중요성최근스마트기기의빠른보급과소셜네트워크서비스의활성화로인해대중의생활양식에큰변화가일고있다. 많은사용자들이네트워크를통해상호연결되어있는상황에서, 블로그나트위터글과같이사용자가직접만들어내는데이터와사용자가의식하지못하는상황에서발생하는로그와같은데이터가대용량으로발생되어수집되고있다. 수많은사용자로부터생산되는데이터의양은그야말로폭발적으로증가하고있다. 대용량의데이터에서다양한정보를추출하고사용자나서비스, 사회현상에대한고차원의정보를학습하려는시도가다양한분야에서시도되고있다. 이러한지능형서비스를제공하기위하여다양한형태의대용량데이터에대한효율적인인지, 분석, 추론, 표현, 처리기술의수요와필요성이전세계적으로증가하고있다. 조만간이러한문제들을혁신적으로해결하는지능형플랫폼들이구축되어 IT 시장을새롭게재편할것으로예측된다. 또한, 이지능형플랫폼시장의성장잠재성은의료, 교육등다양한산업분야와융합가능하며, 그한계를예측하는것조차어려울정도로무한할것으로기대되고있다. - 지능형대용량데이터처리핵심기술선도의필요성 McKinsey 글로벌연구소는 2018 년까지빅데이터분야에서미국에서만약 19 만명의전문가가부족할것이라고예상했다. ( 출처 : Prachi Patel, Degree in Big Data, IEEE Spectrum, Volume 50, Issue 6, 2013.) 일반적으로빅데이터내에는사용자와그들이사용하는서비스, 생활하는사회환경등에대한다양한정보가내재되어있기때문에, 정부, 산업계, 학계모두가빅데이터관리및분석에대한높은관심을가지고있다. 체계적이고지능적으로대용량데이터를분석하고처리할수있는전문가를양성하기위해전세계유수의교육기관들이다양한프로그램을준비하고있다. 국내에서도빅데이터관련솔루션을적극적으로도입하고있으나, 분석및처리기술과해당분야전문인력부족으로인해비즈니스에효과적으로반영되지는못하고있는상황이다. 관련분야전문인력을양성하는것과동시에최소한의사용자개입만으로도유용한정보를대용량데이터로부터자동으로추출할수있는지능형분석및학습알고리즘을개발하는것이매우중요하다. 본사업팀은팀의규모 ( 참여교수 5 인, 예산규모연 3.5 억원 ) 를고려하여미래소프트웨어분야중에서중요성이크다고판단한지능형대용량데이터분야에연구의초점을맞추고자결정하였다. 또한, 지능형대용량데이터인지, 분 37 / 157

38 석, 추론, 표현, 처리등다섯개의기술분야를미래기술수요에대응하기위하여사업팀이준비해야할핵심세부기술분야로선정하였다. ㅇ연구내용 본사업팀은연구비전인 미래핵심소프트웨어분야인지능형대용량데이터분석분야세계최고수준의연구그룹화 를달성하기위하여, 대용량데이터에대한지능형인지, 분석, 학습, 처리, 표현등 5 개의핵심세부분야의연구에집중한다. 각세부연구분야에서수행하고자하는연구내용은아래와같이요약할수있다. - 시각인지지능스마트폰이나휴대용카메라의대중화로발생하고있는초대용량의사진과비디오를효율적으로인식하고분석하여새로운정보를추출하고차세대인터넷서비스에활용할수있는시각인지지능및컴퓨터비전분야에대한핵심기술연구를진행한다. - 지능형데이터분석 IoT, 유비쿼터스센서, 소셜네트워크, 생물정보학등에서발생하는다양한종류와형태의대용량데이터를효과적으로수집하고그속에서추상적인지식및정보를분석하여추출할수있는대용량데이터분석및마이닝분야에대하여연구한다. - 추론 / 학습지능다양한종류의대규모데이터를활용하여지능형 지식기반서비스를제공할수있도록고전적인지식표현, 추론, 예측, 의사결정모델뿐만아니라최신딥러닝, 심층이해및자연어기반상호작용분야에대해서연구한다. - 데이터표현 / 가시화새로운지능형대용량데이터분석플랫폼에서데이터자체또는추출 / 학습한메타정보나지식을보다직관적이고알기쉽게사용자에게전달할수있고, 사용자가제공하는피드백을학습알고리즘에효율적으로반영할수있도록하는 UI/UX, HCI 및컴퓨터그래픽스분야기술을연구한다. - 대용량데이터처리플랫폼컴퓨팅환경이클라우드컴퓨팅이라는새로운패러다임으로변화함에따라, 다양한매체에서생성되는대규모데이터를효율적으로저장하고처리할수있는고성능컴퓨팅기술을연구한다. ㅇ연구목표 본사업팀은 미래핵심소프트웨어분야인지능형대용량데이터분석분야의세계최고수준의연구그룹 으로발전하기위하여다음과같은연구목표를수립하였다. 먼저, 실적과관련된현황을간단히설명하고, 진행방향및세부목표를제시한다. - 미래핵심지능형대용량데이터분석원천기술및특허확보 * 국내외특허등록현황사업팀소속교수들은자신의전문분야에서핵심소프트웨어원천기술을연구개발해왔으며, 최근 2 년간이기술들과관련된특허등록건수는국내특허 18 건, 국제특허 4 건에달한다. 이를참여율을반영한총특허등록환산건수로나타내면매년약 8 건에해당된다. * 진행방향지난수년간미국의애플과한국의삼성전자가전세계적으로벌인특허소송에서볼수있듯이, 최근들어지적재산권을둘러싼국제적분쟁이잦아지고있다. 특히, 특허기술은애플사의디자인특허및 UI 특허에서볼수있듯이현재사소한기술로인지되는것이라도향후중요한기술로발전할수있다는점을고려하여, 가능한한우선적으로확보해두는것이반드시필요하다. 특히본사업팀의연구분야가이미성숙된산업이아닌새로운산업을대상으로하 38 / 157

39 는것이므로, 선제적인특허확보의필요성이매우중요하다. 본사업팀에서는 논문제출전특허제출 의원칙을모든참여교수및대학원생에게최대한적용하여, 향후특허확보에총력을기울일예정이다. * 세부목표본사업팀은현재매우우수한미래핵심기술및그와관련된등록특허실적을지속적으로유지관리함으로써핵심원천기술을선도적으로확보하고혁신적미래기술개발을주도하는지능형소프트웨어연구팀으로발전할계획이다. - 세계최고수준의학술지 / 학술회의논문발표를통한연구성과확보및위상제고 * 논문발표현황본사업팀은최근 2 년간국제저명학술지논문을연평균 10 편발표하였으며, 이를참여율을반영한환산편수로나타내면, 연평균 3 편에해당된다. * 진행방향활발한국제협력연구를통하여세계적으로우수한연구자와교류를확대강화하고국제공동연구를발굴, 공동으로우수논문을작성하는전략을추진한다. 또한, 긴밀한산학연계를통하여산업계최신기술수요및미래기술수요를파악하고, 관련산업에파급효과가큰지능형대용량데이터기술관련논문을발표한다. * 세부목표 IEEE, ACM 등관련분야최고수준의저명학술지및저명학술대회에논문게재를집중하고, 매년국제저명학술지논문발표환산편수를약 15% 씩늘려나갈계획이다. BK21 플러스사업마지막해에목표로하는국제저명학술지환산논문편수는연간 6.1 편이다. - 첨단기술연구를통한창의적미래소프트웨어핵심전문인력양성 * 전문인력배출본사업팀은최근 2 년간연평균컴퓨터 소프트웨어분야의석사 5.5 명, 박사 0.5 명을배출함으로써, 우리나라 IT 산업에우수한소프트웨어핵심연구인력을공급해왔다. * 진행방향본사업팀이보유한국제연구네트워크를활용하여참여연구원들이해외유수기관과의공동연구를수행할수있는다양한기회를제공하고, 이를통하여국제적트렌드를이해하고선도할수있는글로벌리더로양성하고자한다. 충분한산학교류와시장조사를통해산업체에서필요로하는기술과개발능력을갖춘수요지향적미래소프트웨어전문인력을양성한다. * 세부목표본사업팀은우리나라의 IT 산업의발전을위하여배출인력을꾸준히늘려나갈계획이며, BK21 플러스사업기간인 5 년간목표로하는인력배출인원은석사 61 명, 박사 11 명등총 72 명이다. 2) 연구추진전략및방법의우수성 본사업팀은핵심연구방향을새로운컴퓨팅환경을열어나갈수있는지능형대용량데이터분야로정하고, 지능형대용량데이터인지, 분석, 추론, 표현, 처리등 5 대세부핵심기술분야를선정하였다. 이들분야에서세계최고수준의연구그룹이되기위하여사업팀의연구역량을집중할계획이다. 본사업팀은연구목표인 (i) 미래핵심지능형대용량데이터분석원천기술및특허확보, (ii) 세계최고수준의학술지 / 학술회의논문발표 및 (iii) 창의적미래소프트웨어핵심전문인력양성 을효과적으로달성하기위하여다양한연구전략을수립하였다. 이러한연구추진전략은 국제적연구개발체제확립 과 수요지향적연구개발강화 의두개의큰축으로구성된다. ㅇ국제적연구개발체제확립 다양한 IT 분야에서지능형대용량데이터인지, 분석, 추론, 표현, 처리등은소프트웨어산업의국가경쟁력을유지하기위해서필수적인분야들로핵심원천기술과우수한전공자의확보가필수적이다. 선진국과의기술격차를줄이기위해서는차세대산업을선도할수있는선행기술개발이필수적이며, 미국, 유럽, 일본등의세계정상급의연구그룹과긴밀한공동연구와협업을통한다면단기간에관련분야연구수준을획기적으로향상시킬수있다. 39 / 157

40 따라서본사업팀이보유한국제인적네트워크를활용하여국제화된연구개발체제를구축하고, 이를통하여연구수준의수직적상승을이루어냄으로써국제적연구를선도하는세계적인지능형대용량데이터연구그룹으로발전하고자한다. - 국제공동연구주도 * 국제공동연구수행경험본사업팀은미국 University of California Merced, 호주 Macquarie University, 캐나다 Epic-semiconductors, 일본교토대등의국제유수대학및연구소와 MOU 를체결하였고, 국제연구협력을통하여최신기술동향교류, 공동세미나및워크샵진행, 공동연구제안등을진행하고있다. 최근 3 년간본사업참여교수는국제유수대학및연구소와 11 건의국제공동연구를수행하여논문을발표하는등관련분야연구및교육의국제화에노력하고있다. 특히미국, 중국등여러국가의연구자와의긴밀한협력관계를가져왔으며전체 11 건의국제공동연구중 8 건에서저명국제학술대회및학술지에논문을발표해내는성과를낸바있다. * 진행방향및계획지금까지의국제연구협력인프라를토대로 5 개집중연구분야해외우수연구기관과의교류를더욱확대하고, MOU 체결, 초청세미나, 장단기해외연수, 공동워크샵개최, 국제공동연구과제발굴등의연구협력과인적교류를활발히함으로써해당분야연구를주도할수있는능력을배양할계획이다. 연구결과의질적향상을위해서각분야최고수준의기술을보유한미국, 유럽권의연구진뿐만아니라우리와기술수준에서대등하고상호보완적인관계에있는중국, 일본, 싱가포르등의해외연구기관들과의국제공동연구를수행할계획이다. 사업팀은현재매년진행중인중국및일본대학과의공동워크샵을확장하여 3 개국이상참여하는대형국제워크샵 / 세미나프로그램을시행하고, 미국, 유럽등의해외 10 개이상의대학및연구소와 MOU 를체결하여더욱다양한교류를진행할계획이다. - 국제적경쟁력을갖춘소프트웨어분야연구인력양성 * 오픈소스사용및커뮤니티참여를통한국제화감각배양지능형대용량데이터분야연구를수행함에있어오픈소스소프트웨어의역할은점점증대되고있어, 현재오픈소스를활용하지않고는효과적인연구수행이어려운상황이다. 대학윈생들이다양한오픈소스프로그램들을습득하고나아가개발에참여할수있도록함으로써학생들의연구력향상은물론커뮤니케이션능력배양, 국제화감각향샹, 인지도향상등의효과를얻을수있도록할계획이다. * 외국어역량강화대학원생들의영어논문작성방법을교육함으로써 SCI(E) 급논문작성을장려하고지원하기위한 영어논문및저널작성법 교과목이현재개설되고있다. 또한, SCI(E) 급논문지에제출되는논문에대해서교내에서영어교정서비스를시행하고있고, 교내외국인교수, 해외전문논문교열회사를선택할수있도록준비되어있다. * 진행방향및계획 SCI(E) 급논문작성을지원하기위한 영어논문및저널작성법 교과목의교육내용을참여교수들과의상담을통해서더욱심도있게구성하고, 박사과정학생들을대상으로필수과목으로지정할계획이다. 또한, 학생들의영작실력에맞추어여러단계로구성함으로써수준별영어논문작성교육을실시할예정이다. 대학원생맞춤형영어교열서비스를위하여대학본부에요청하여상시상담이가능한담당직원을채용함으로써영어논문작성기법을향상시키고, 논문작성에필요한실질적인도움을줄수있도록하여 SCI(E) 급국제학술지게재를더욱활성화한다. ㅇ수요지향적연구개발강화 급속히발전하는소프트웨어분야에서세계최고수준의산업경쟁력을유지하기위해서는선도적인기술을지속적으로확보하는것이필수적이다. 또한실제시장과소비자를가장잘이해하고있는산업체가필요로하는기술을미리파악하여그에부합하는연구방향을설정하는것이중요하다. 따라서본사업팀에서는활발한산학협력을통하여기업체와연구진을긴밀하게연계함으로써실제수요지향적연구를강화하고, 산업체와의공동연구를통해지능형대용량소프트웨어산업분야의원천기술을확보하고자한다. 40 / 157

41 - 세계최고수준의지능형소프트웨어기술개발을통한가치창출 * 대용량데이터기반지능형서비스기술확대현재세계소프트웨어산업을선도하고있는기업은대부분인터넷서비스를통해대용량데이터에기반을둔지능형서비스를제공하고있다. 이러한세계적인흐름을따라가고선도할수있도록세계최고수준의지능형기술이필요한시점이다. * 진행방향및계획국제공동연구, 참여연구원역량향상을통해시각인지, 분석, 추론, 처리, 시각화등의핵심기술을확보하고기업, 사회등기술사용자의요구사항과의견을반영하여연구방향을설정함으로써실용성, 파급력이높은연구를수행할수있도록한다. - 수요지향적연구를통한연구결과기술이전 / 사업화 * 활발한산학공동연구본사업팀은최근 2 년간 8 건의산학공동연구를수행하였다. 이러한산학연계과제를통하여연구결과가상품개발및개발전략에반영되어산업체에서부가가치를창출할수있도록하였다. 또한본사업팀은산업체의연구개발수요를반영한인력양성을통해세계적인수준의인력을산업체에공급하는지식생산허브로서의역할을수행하고있다. 지속적으로유명산업체로부터인사를초빙하여강연및세미나를실시함으로써연구원들이산업체에서원하는기술및인력수준에대하여보다명확히이해할수있도록하고, 이를계기로산학연계를더욱공고히할수있도록하고있다. * 진행방향및계획본사업팀은참여기업과대학간의정기학술세미나및공동연구를통해서로의연구결과를공유하고, 연구방향을조율함으로써수요자중심연구를더욱공고히하고, 인턴쉽프로그램등을적극활용하여산학협력을더욱강화시킬계획이다. 산학연계강화를위해기업요구를적극반영한연구주제설정, 공동연구를통한다양한형태의지적재산권도출, 실제활용가능한기술개발및제도적인기술이전장려를통해우리나라경제발전의신성장동력으로기여할수있도록할계획이다. - 긴밀한산학협력을통한대형연구과제수주 * 대형연구과제수주경험본사업팀참여교수는지능형대용량데이터인지, 분석, 추론, 표현, 처리와관련된연구를다년간수행하고있으며, 최근 2 년간약 20 억원의정부지원연구과제와약 3.4 억원의산업체연구과제를수행하였다. * 진행방향및계획수요지향적연구를통한강화된산학연계를기반으로사업팀핵심기술분야에사업팀의연구역량을집중하여이분야의대형국책연구과제를발굴하고수주하기위하여노력할계획이며, 이러한연구개발과제를 BK21 플러스사업과연계함으로써상호시너지효과를얻을수있도록할계획이다. 41 / 157

42 6 연구진의구성 6.1 참여연구진구성의우수성 1 사업목표달성을위한연구진구성의적절성 1) 연구진구성의배경 ㅇ최근, 인터넷보급이포화상태에이르고, 스마트폰의보급및대중화에따른소셜미디어의확산그리고생물정보학등대용량데이터처리가필요한전문분야의발전등에따라, 복잡한연산을포함하는고수준의지능적데이터처리를고속으로수행할필요성이높은대용량디지털데이터가급증하고있다. ㅇ기존의비교적단순한기능만을제공하는데이터베이스기반데이터저장 / 관리 / 분석기법은이러한필요성을충족시키지못하는상황이며, 대용량데이터에대한인지 / 추론 / 학습 / 분석 / 시각화등의지능적이고고차원적인데이터처리기술에대한연구및새로운기술력확보가중요한이슈가되고있다. 2) 연구진의구성 ㅇ본사업팀은연구비전을 미래핵심소프트웨어분야인지능형대용량데이터분석분야세계최고수준의연구그룹화 로설정하였다. 본사업팀은대용량데이터에대한고속, 지능적처리를위한핵심원천소프트웨어기술개발을선도하여세계최고수준의연구그룹으로발전한다는비전아래각분야국내최고의전문가들을모아서사업팀을구성하였다. ㅇ연구진구성원칙 - 현재지능형정보처리에서가장보편적으로활용되는기술분야의하나인컴퓨터비젼분야의세계적권위자를연구책임자로정하여, 지능형대용량데이터분석을위한목표지향적연구체제를갖추고, 핵심요소기술별전문연구진간의유기적인협력관계를구축하고자하였다. - 참여교수의구성과최근 3 년간 /5 년간 (2012 년 /2010 년이후 ) SCI(E) 급논문편수 (SCI 급인정학술대회포함 ) 는별첨표 과같다. 별첨표 사업팀참여교수현황 담당연구분 참여교수 특이사항 최근 3/5 년간 야 SCI(E) 급논 문편수 시각인지지능 임종우 CVPR 2016 PC Area chair 로활동하고 8 / 9 있는등, 컴퓨터비젼분야의세계적인 연구자임 데이터표현 / 권태수 Computer Graphics 분야의연구자이며, 6 / 6 가시화 특히동역학계산을통한움직임표현 42 / 157

43 에있어세계적수준의연구를수행중 임 대용량데이 강수용 분산시스템, 클라우드컴퓨팅등고성 6 / 20 터처리플랫 능컴퓨팅분야의연구자이며, 특히대 폼 용량정보처리를위한시스템소프트웨 어관련연구를수행중임 지능형데이 백은옥 대용량데이터분석, 특히생물정보학 6 / 8 터분석 분야의세계적권위자이며, 대용량지 능형데이터분석알고리즘개발에관 한연구를수행중임 추론 / 학습지 최용석 지능형정보처리, 특히데이터기반추 3 / 7 능 론및학습분야의연구자이며, 현재 정보검색및추천알고리즘개발에관 한연구를수행중임 3) 사업팀장 < 임종우교수 > ㅇ학력 , 서울대학교, 계산통계학과전산과학전공학사 , 미국, Univ. of Illinois at Urbana-Champaign, 전산학석사 , 미국, Univ. of Illinois at Urbana-Champaign, 전산학박사 ㅇ경력 ~2011, 미국, Honda Research Institute USA. inc, Senior Scientist ~2012, 미국, Google inc., Software Engineer ~ 현재, 한양대학교, 부교수 ㅇ소개 - 임종우교수는컴퓨터비전, 로보틱스, 머신러닝분야전문가로 IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), International Journal of Computer Vision (IJCV), International Journal of Robotics Research (IJRR) 를포함하여국제저명저널에 6 편의논문을발표하였고, CVPR, ICCV, ECCV, IROS, ICRA, NIPS 등의국제저명학술대회에 30 편의논문을발표하였다. 또한 10 여건의국제특허를출원하여 13 건이국제특허로등록되었다. - 학술적인성과와더불어 Honda Research Institute 와 Google 에서의 7 년간의산업체경험을살려, LG 전자, 현대자동차, SK Telecom, Honda 등국내외우수기업과다수의산학협동연구를진행해왔고, 2015 년 7~8 월네이버에서산학자문을수행하였다. 학술관련으로 CVPR 와 ACCV 의 PC Area Chair, ICRA 의 Associate Editor, ACCV 와 IROS 의 Local Chair 로활동하였으며정보과학회이사, 정보과학회학술지편집위원, 정보과학회인공지능소사이어티이사등을역임하고있다. - 컴퓨터비전분야중 visual tracking 분야에서국제적으로널리인정받는연구성과를내어왔다 년발표한 'Incremental learning for robust visual tracking' 논문은지금까지 1300 회이상인용 (Google Scholar 기준 ) 될정도 43 / 157

44 로해당분야에큰영향을주었고, 2013 년에발표한 'Online object tracking: A benchmark' 논문은 360 회이상인용되면서 visual tracker 성능평가의표준방법으로자리잡고있다. 또한최근 structure from motion, visual SLAM 과 3D reconstruction 분야에도다수의논문을발표하고있다. 4) 참여교수 < 권태수교수 > ㅇ학력 , 서울대학교, Computer Science 학사 , 서울대학교, Computer Engineering 석사 , 한국과학기술원, Computer Science 박사 ㅇ경력 , Zoiment, Lead programmer , University of Tokyo, Complexity Science and Engineering, Computer Graphics Lab, Visiting Researcher , 서울대학교, Computer Engineering, Movement Research Lab, Post-Doc ~2012, Carnegie Mellon University, The Robotics Institute, Post-Doc ~ 현재, 한양대학교컴퓨터공학부, 조교수 ㅇ소개 - 권태수교수는컴퓨터애니메이션분야에서뛰어난성과를내왔다 년에한양대학교조교수로임용되어활발한연구활동을하고있다. luna-gen, gitv, papercrop 과같은오픈소스프로젝트를진행했으며 ACM Transactions on Graphics, Computer Graphics Forum, IEEE Tran. on Vis. and Computer Graphics (TVCG) 등최고수준의국제저널에논문을게재해왔고, 또한 ACM SIGGRAPH, SCA, Eurographics, Pacific Graphics 와같은국제저명학술대회에참여해논문을발표해왔다. 최근 3 년간 SCI(E) 급논문 4 편, SCI 급논문 2 편 (Bk21 사업기준 ) 을발표하였다. - 컴퓨터그래픽스분야의특성상다른분야의연구자들과의협동연구를통해많은의미있는연구가이루어진다. Carnegie Mellon University, Weta Digital 과의국제적인공동연구와더불어, 국내에서도서울대, 한양대, 서울의대, 이화여대, 숭실대, KIST 등의그래픽스, 로보틱스분야의연구자들과긴밀히협조하며다양한공동연구를수행중에있다. - 권태수교수는논문및특허이외에도다양한학술활동을수행하였다 년부터한국컴퓨터그래픽스학회운영위원으로활동하고있으며, ACM Transactions on Graphics, Graphical Models, Computer Graphics Forum, IEEE Transactions on Robotics, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 등에서리뷰어로활동해오고있다. < 강수용교수 > ㅇ학력 년서울대학교수학과학사 년서울대학교컴퓨터공학과석사 년서울대학교컴퓨터공학과박사 ㅇ경력 년 ~2002 년 시그엔, 인터넷보안장비개발팀장 년 ~ 현재한양대학교컴퓨터공학부교수 년 ~ 현재한양대학교소프트웨어전공전공주임 44 / 157

45 ㅇ소개 - 강수용교수는최근스토리지시스템, 클라우드컴퓨팅, 모바일플랫폼등컴퓨터시스템분야에서뛰어난연구성과를보였다. 대표적인논문으로는현재까지 Google Scholar 기준으로 112 회인용된 Performance Tradeoffs in Using NVRAM Write Buffer for Flash Memory-based Storage Devices (IEEE Trans. on Computers) 가있다. 이외에도최근 5 년간 (2010 년이후 ) 강수용교수는 IEEE Trans. on Computers, ACM Trans. on Storage, IEEE INFOCOM 등의최고수준 SCI 급학술지및학술대회를포함하여총 20 편의논문을발표하였다. 뿐만아니라, 강수용교수는최근 5 년간 19 건의특허를등록하였으며, 5 건의미국특허를비롯한다수의특허를출원중이다. - 강수용교수는논문및특허이외에도다양한학술활동을수행하였다 년에국내스토리지시스템분야의대표적인학술대회이며세계적으로도권위를인정받고있는 NVRAMOS workshop 을원유집교수와함께발족시켜운영위원및프로그램위원으로활동하였으며, 2014 년부터는프로그램위원장으로활동하고있다. 또한, 2008 년부터한국정보과학회컴퓨터시스템소사이어티운영위원으로활동하고있으며 2014 년부터운영위원회부위원장을맡고있다. 강수용교수는 IEEE Trans. on Computers, ACM Trans. on Embedded Computing Systems, IEEE Trans. on Industrial Informatics, IEEE Trans. on CAD, IEEE Cloud Computing 등세계최고수준학술지의심사위원으로도활동하고있다. < 백은옥교수 > ㅇ학력 년서울대학교전자계산기공학학사 년 Stanford University 전산학박사 ㅇ경력 년 ~1995 년서울대학교컴퓨터신기술공동연구소 년 ~2000 년 LG 종합기술원책임연구원 년 ~2012 년서울시립대학교기계정보공학과교수 년 ~ 현재한양대학교컴퓨터공학부교수 ㅇ소개 - 백은옥교수는최근각광을받고있는인공지능분야에서의연구및개발경험을토대로바이오데이터를저장, 표현, 해석하여제공하는생물정보학연구에주력하고있다. 특히, 단백체정보학분야에서는최고의전문가로, Molecular & Cellular Proteomics, Journal of Proteome Research, Analytical Chemistry, PLOS one, Proceedings of National Academy of Science 등국제저명저널에다수의논문을발표한바있다. - 국제적인공동연구를활발히전개하여미국의 UC San Diego, Pacific Northwest National Labs, Wake Forest University 및벨기에의 Univ. of Catholic de Louvain 등, 여러연구기관과협력하여연구를진행해왔다. 또한해당연구팀에서개발한알고리즘은 Abott, Roche Diagnostics, Merck 등의다국적제약회사는물론, Mayo Clinic, Cedars-Sinai Medical Center, Fred Hutchinson Cancer Research Center, Institut Pasteur, Max Plank Institute, Wellcome Trust Sanger Institute, Scripps Research Institute, Chinese Academy of Science 와같은대형병원및국제적으로유수한의약학관련연구소를비롯해서 Stanford 대, Columbia 대, Baylor 의대, Johns Hopkins 의대, California Institute of Technology, Eth 와같은전세계의많은대학에서사용요청을해왔으며지금까지약 200 여개의연구기관에배포되어사용되고있다. - 생물정보학분야의특성상의약학분야의연구자들과의협동연구를통해많은의미있는연구가이루어진다. 국제적인공동연구와더불어, 국내에서도서울의대, 가천의대, 국립암센터, 삼성병원등의과대학을비롯, 서울대, 이화여대, 고려대, DGIST, KIST 등의의생명과학분야의연구자들과긴밀히협조하며다양한공동연구를수행중에있다. < 최용석교수 > 45 / 157

46 ㅇ학력 , 서울대학교계산통계학과학사 , 서울대학교전산과학과석사 , 서울대학교전산과학과박사 ㅇ경력 , 서울대학교컴퓨터신기술연구소, 연구원 , 미국 NCR San Diego Institute, Visiting Researcher , 삼성전자 IMT2000 시스템연구개발, 전임연구원 현재, 한양대학교컴퓨터공학부, 교수 , 미국 UCLA, Computer Science Department, 초청교수 ㅇ소개 - 최용석교수는인공지능, 정보검색, 기계학습및지식처리, e- 러닝시스템, 신경회로망모델링및학습, 텍스트마이닝, 추천시스템등인공지능시스템및응용분야의최고전문가로서 Journal of Intelligent Information Systems, Knowledge and Information Systems, Data Mining and Knowledge Discovery, Knwoeldge-based Systems 를포함하여다수의국제저명저널에 16 편의논문을발표하였고, ACM WIDM, ACM IUI, ICML 등국제저명학술대회에 21 편의논문을발표한바있다. 또한, 9 건의국내특허를출원하였고 6 건의특허및 SW 프로그램이등록되었다 년 7 월부터 2014 년 12 월까지삼성전자 VD 사업부산학자문교수로활동하였으며, 삼성전자, ( 주 ) 캐스트이즈, ( 주 ) 유비온등국내우수기업과공동으로산학협동연구를수행해왔다. 그리고학술관련으로는 ACM IMCOM, ACM RACS 의 Program Committee, 한국기술표준원 SC36 위원회전문위원, 한국정보과학회컴퓨터지능소사이어티부회장, 한국정보과학회논문지편집위원등으로활동하고있다. 특히, 2015 년한국정보과학회논문지 Best Paper Award 와 2014, 2013, 2011, 2010, 2009, 2008 년한국정보과학회종합학술대회우수논문상및최우수논문상등을수상하였다. 46 / 157

47 7 연구의국제화현황및계획 7.1 사업팀비전에맞는국제화전략및계획 1) 공동연구를통한국제적연구역량강화계획 ㅇ공동연구수행계획 : 본사업팀은세계적인수준의연구를위해서는국제공동연구가중요함을인식해왔다. 본사업팀의최근 2 년간국제공동연구실적은 11 건으로평균적으로매년 5.5 건의공동연구를수행해왔고, 이들대부분이국제저명학술지논문으로이어졌다 ( 표 9 참조 ). 앞으로도연구역량증진을위하여국제교류를확대해나갈것이다. 별첨표 과같이향후 5 년간매년최소 1 건이상공동연구수행건수를늘려국제저명학술지논문게재, 특허등록등의성과를올릴계획이다. 마지막 8 차년도의수행계획 (11 건 ) 은수치의일관성을위해서 1 년기준으로작성하였지만, 실제로는 8 차년도는사업기간이짧으므로그에비례하는목표 (6.5 건 ) 를의미한다. 별첨표 국제공동연구수행계획 구분 향후 5년간계획 2년간 4차년도 5차년도 6차년도 7차년도 8차년도 현황 연구수행 ( 건 ) ㅇ국제협력관계 (MOU 체결 ) 와연구역량증진 : 본사업팀은미국, 독일, 호주, 캐나다등에위치한해외연구기관과의 MOU 체결 ( 별첨표 참조 ) 을통해지속적인국제교류활동을할수있는환경을만들어왔다. 이러한국제협력관계는지속적으로확대할계획이며이를통해본사업팀은해외기관과의공동연구계획목표를수월하게달성할수있을것이며, 연구역량증진, 인적네트워크확대및해외교류의도모에큰도움이될것이다. 별첨표 MOU 체결현황 연번 교수명 협약내용 협약기관명 1 임종우 MOU with University of California Me University of Cali rced, USA fornia Merced, USA 2 강수용 MOU with the research group of Prof. Macquarie Universi Young Choon Lee for research collab ty, Australia oration about cloud computing 3 최용석 MOU with Epic-semiconductors Company Epic-semiconductor s, Canada 4 최용석 MOU with E-Med International Company E-Med Internationa l, Canada 47 / 157

48 5 최용석 MOU with icourier Company icourier, Vancouve r 6 권태수 MOU with the research group of Prof. Kyoto University, Toyoaki Nishida for research collab Japan oration about Real-time Emergent Beh aviors of Avatars ㅇ공동워크샵개최를통한국제학술활동활성화전략 : 기존 MOU, LOI 체결등을통해해외유수대학및연구기관과의국제공동워크샵개최를계획한다. 최근수년간일본와세다대학 (Waseda University) 과의 MOU 체결을통해국제공동워크샵이매년개최되어왔다. 양대학간에매년개최지를번갈아가며개최되고있으며이러한공동워크샵개최는앞으로도지속될예정이다. 그외에도 2015 년 10 월, 중국북경항공항천대학교 (Beijing University of Aeronautics and Astronautics) 와의공동세미나를시작으로, 향후에도정기적으로개최를추진할예정이며, 그외에도일본의교토대학교 (Kyoto University) 를포함하여다수의비정기적국제워크샵이계획되어있다. 매년그수를꾸준히늘려 8 차년도에는총 4 건의공동워크샵을개최하고자한다. 이와같은해외연구기관과의꾸준한공동워크샵개최를통해석사및박사대학원생들의국제적교류활동을활발하게하고연구수준의성장을꾀하고있다. 2) 교육의국제화를통한국제역량강화계획 ㅇ해외단기연수활성화전략 : 본사업팀에서는국제공동연구를통하여저명한국제학술지에연구결과를게재해왔다. 참여대학원생의국제공동연구를위한해외단기연수는대학원생들의연구역량증진에큰도움이되기때문에, 본사업팀은석박사과정대학원생들에게단기해외연수의비용일부를 BK 사업에서지원할계획이다. 국제공동연구를통해수준높은논문을발표하는등참여대학원생들의실력을키우고이들을국제적역량을가진인재로융성할계획이다. ㅇ해외석학초빙및활용을통한국제화전략 : Roche Diagnostics,University of California Merced 등의해외연구기관혹은대학과의 MOU 체결을통해본사업팀은석박사대학원생들에게해외교류의기회를마련해오고공동연구의수립을확대해왔다. 또한 Carnegie Mellon University, Weta Digital 등과의해외기관과공동연구로논문발표등의성과를얻어내었다. 이러한해외교류네트워크를통해서각분야에서우수한성과를내고있는석학을초빙하여세미나를열거나학점이수가가능한강의를개설함으로써해외교류와국제적연구능력증진을계획하고있다. ㅇ영어강의개설수확대 : 외국인학생의원활한수학환경마련과대학원생교육의국제화를위해서앞으로매년영어강의의비율을점차늘려나갈계획이다. 외국인학생이한명이라도수강하는강의는모두영어로강의하도록사업팀내규로강제하고, 박사과정학생을대상으로하는특론과목의영어강의를장려하여영어강의비율을점진적으로증가시키고, 최종적으로는 50% 이상의대학원강의의영어개설을목표로한다. ㅇ영어학위논문작성확대 : 본사업팀의소속학과에서는 BK 사업에참여하는학생에대해박사학위논문은 100% 영어로작성되어야한다는내규를가지고있고실제로도최근 2 년간모든박사졸업생의학위논문이영어로작성되어있다. 본사업팀은앞으로도배출될모든박사과정졸업생의학위논문을영어로작성하도록관리하고, 아울러외국인학생유치와내국인학생의영어를이용한연구장려를통해석사학위논문의영어작성비율또한향후 5 년간 30% 까지높여나갈계획이다. 또한학부생및석사과정생의국제학술대회에발표를장려하고, 박사과정학생의경우도졸업요건충족을위한국제학술지 / 학술대회논문외에도진행중인연구의포스터발표등을장려하여대학원생들의국제적연구활동의기회를늘릴것이다. 48 / 157

49 7.2 참여교수의국제화현황 ( 최근 2 년 ) 1 국제적학술활동참여실적 ㅇ국제학회초청강연 - 본사업팀의참여교수들은최근 2 년간 ICIP, KHUPO, APPA 와같은여러분야의저명한국제학술대회에초청받아강연을해왔다 ( 별첨표 참조 ). 이는참여교수개개인의연구역량이뛰어나고국내외에서영향력을인정받고있음을보여주는대목이다. 별첨표 국제학술대회초청강연 연번 교수명 학회명 발표제목 일시 1 백은옥 KHUPO Software Tools for Prote in Post-Translational Mo difications 2 백은옥 APPA ExonGraph: Discovery of novel transcripts using nucleotide-based splice graphs 3 백은옥 KSBMB NextSearch: A Search Eng ine for Mass Spectrometr y Data against a Compact Nucleotide Exon Graph 4 임종우 ICIP Tutoria RGBD Image Processing fo l r 3D Modeling and Textur ing ㅇ국제학회위원회활동 - 최근 3 년간 International Workshop on Operating System Support for Next Generation Large Scale NVRAM, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 등여러저명한국제학술대회에서 Program Chair, Associate Editor 를포함해다양한학술위원회직책을맡아활동해왔으며이는최근 3 년간 12 건에이른다. 이는참여교수가국제활동을활발히하였고, 자신의연구분야에서국제적으로높은위상을가짐을보여준다 ( 별첨표 참조 ). 별첨표 국제학술대회위원회활동실적 연번 교수명 학회명 직책 일시 49 / 157

50 1 강수용 International Workshop o Program Chai ~ n Operating System Suppo r rt for Next Generation L arge Scale NVRAM 2 강수용 International Workshop o Program Chai ~ n Operating System Suppo r rt for Next Generation L arge Scale NVRAM 3 백은옥 15th IEEE International Program Comm ~ Conference on High Perfo ittee Member rmance Computing and Com munications 4 백은옥 4th International Confer Program Comm ~ ence on Computational Sy ittee Member stems Biology and Bioinf ormatics 5 백은옥 15th International Confe Program Comm ~ rence on Algorithms and ittee Member 현재 Architecture for Paralle l Processing 6 임종우 The 11th Asian Conferenc Local Chair ~ e on Computer Vision 임종우 The 12th Asian Conferenc PC Area Chai ~ e on Computer Vision r 임종우 IEEE International Confe Associate Ed ~ rence on Robotics and Au itor tomation (ICRA) 임종우 IEEE/RSJ International C Local Chair ~ onference on Intelligent 현재 Robots and Systems (IRO S) 임종우 IEEE Conference on Compu PC Area Chai ~ ter Vision and Pattern R r 현재 ecognition (CVPR) 최용석 ACM International Confer Program Comm ~ ence on Ubiquitous Infor ittee Member 현재 mation Management and Co mmunication (IMCOM) / 157

51 12 최용석 ACM International Confer Program Comm ~ ence on Research in Adap ittee Member 현재 tive and Convergent Syst ems (RACS) 2014 ㅇ국제저명학술지심사위원 - 각분야의저명한학술대회에서심사위원으로활동하는것은본과제의참여교수들이해당분야에서우수한국제적역량을가지고있음을말해준다. 본사업팀의참여교수들은 ACM Transactions on Graphics, ACM Transactions on Embedded Computing Systems, Journal of Proteome Research, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence 등분야최고권위의학술지와학술대회에서지속적으로심사위원으로활동을하고있으며이러한심사위원실적은최근 3년간 26건이상으로매우활발하게이뤄지고있다. 별첨표 참여교수의국제학술지심사위원실적 연번 교수명 학술지명 기간 1 백은옥 Journal of Proteome Research 백은옥 Proteomics 백은옥 Journal of Proteome Research 백은옥 Analytical Chemistry 백은옥 Nature Methods 백은옥 Journal of Proteome Research 강수용 IEEE Transactions on Computers 2009 ~ 현재 8 강수용 IEEE Transactions on Industrial Info 2009 ~ 현재 rmatics 9 강수용 IEEE Transactions on CAD 2009 ~ 현재 10 강수용 ACM Transactions on Embedded Computi 2009 ~ 현재 ng Systems 11 강수용 IEEE Cloud Computing 임종우 IEEE Transaction on Pattern Analysis 2008 ~ 2014 and Machine Intelligence (TPAMI) 13 임종우 International Journal of Computer Vi 2012 ~ 2013 sion (IJCV) 51 / 157

52 14 임종우 Computer Vision and Image Understand 2013 ~ 2014 ing (CVIU) 15 임종우 IEEE Transaction on Robotics (TRO) 2013 ~ 임종우 IEEE Transaction on Multimedia 임종우 International Journal of Automotive 2014 Technology 18 최용석 Knowledge-based Systems 2013 ~ 현재 19 최용석 Expert Systems with Applications 2013 ~ 권태수 ACM Transactions on Graphics 2008 ~ 현재 21 권태수 Graphical Models 2012 ~ 권태수 Computer Graphics Forum 2012 ~ 현재 23 권태수 IEEE Transactions on Robotics 권태수 IEEE Transactions on Visualization a 2009, 2013 ~ nd Computer Graphics 현재 25 권태수 Computers Graphics 권태수 The Visual Computer 국제공동연구실적 < 표 9> 최근 2 년간국제공동연구실적 T_1_1: 연변 T_1_2: 공동연구참여자 T_2_2: 사업팀참여교수 T_2_3: 국외공동연구자 T_1_4: 상대국 / 소속기관 T_1_5: 연구주제 T_1_6: 연구기간 (YYYYMM-YYYYMM ) T_1_7: 연구결과물 ( 논문게재, 특허등록등 ) D_1_1:1 D_1_2: 강수용 D_1_3:Young Choon Lee D_1_4:Austrailia/Ma cquarie University D_1_5:Fine-Grained, Adaptive Resource Sharing for Real Pay-Per-Use Pricing in Clouds D_1_6: ~ 현재 D_1_7: 논문게재확정 52 / 157

53 D_2_1:2 D_2_2: 임종우 D_2_3:Ming-Hsuan Yang D_2_4:USA / University of California, Merced D_2_5:Object Tracking Algorithms and Benchmark D_2_6: ~ 현재 D_2_7: 논문게재 D_3_1:3 D_3_2: 임종우 D_3_3:Wu Yi D_3_4:China / Nanjing University of Information Science and Technology D_3_5:Object Tracking Benchmark D_3_6: ~ D_3_7: 논문게재 D_4_1:4 D_4_2: 임종우 D_4_3:Guoxuan Zhang D_4_4:USA / Drexel University, Philadelphia D_4_5:Outdoor Place Recognition in Urban Environments using Straight Lines D_4_6: ~ D_4_7: 논문게재 D_5_1:5 D_5_2: 임종우 D_5_3:Zhixun Su, Jinshan Pan Dalian University of Technology D_5_4:China / D_5_5:L0-Regularize d Object Representation for Visual Tracking D_5_6: ~ D_5_7: 논문게재 D_6_1:6 D_6_2: 백은옥 D_6_3:Hyungwon Choi D_6_4:Singapore / National University of Singapore D_6_5:Reinvestigati on of Aminoacyl-tRNA Synthetase Core Complex by Affinity Purification-M ass Spectrometry Reveals TARSL2 as a Potential Member of the Complex D_6_6: ~ D_6_7: 논문게재 D_7_1:7 D_7_2: 백은옥 D_7_3:Seungjin Na D_7_4:USA / University of California, San Diego D_7_5:SOFTWARE EYES FOR PROTEIN POST-TRANSLATI ONAL MODIFICATIONS D_7_6: ~ D_7_7: 논문게재 D_8_1:8 D_8_2: 백은옥 D_8_3:Seungjin Na D_8_4:USA / University of California, San Diego D_8_5:Characterizat ion of disulfide bonds by planned digestion and tandem mass spectrometry D_8_6: ~ D_8_7: 논문게재 D_9_1:9 D_9_2: 백은옥 D_9_3:Nuno Bandeira, D_9_4:USA / University of D_9_5:Algorithm development D_9_6: ~ 현재 D_9_7: 논문게재 53 / 157

54 D_9_1:9 D_9_2: 백은옥 Pavel Pevzner, Seungjin Na California, San Diego for high-throughpu t analysis of modified peptides D_9_6: ~ 현재 D_9_7: 논문게재 D_10_1:10 D_10_2: 권태수 D_1 0_3:Yeongho Seol D_10_4:New Zealand / Weta Digital,Wellin gton D_10_5:Interactive Manipulation of Large-Scale Crowd Animation D_10_6: ~ 현재 D_10_7: 논문게재 D_11_1:11 D_11_2: 권태수 D_11_3:Jessica Hodgins Carnegie Mellon University, Pittsburgh D_11_4:USA / D_11_5:Momentum-mapp ed Inverted Pendulm Models for Controlling Dynamic Human Motions D_11_6: ~ 현재 D_11_7: 논문제출 국제공동연구의우수성및중요성을자유롭게기술 ㅇ최근 2 년간본사업팀의참여교수는연구의질을높은수준으로유지하기위해해외의우수한대학및연구기관의석학들과총 11 건의공동연구를진행하였다. 대표적인공동연구는다음과같다. - 임종우교수는중국 Nanjing University of Information Science and Technology 소속연구원과함께기존의비주얼트래킹 (visual tracking) 기술 31 가지를테스트하고비교함으로써각알고리즘의특징과장 단점을분석하였다 ( 논문제목 : Object Tracking Benchmark, TPAMI (accepted), IF 5.694). 또한현재까지소개된알고리즘들의성능을공정하고객관적으로평가할수있는 benchmark 데이터와평가방법론을제시하였다. - 백은옥교수는미국 University of California, San Diego 소속연구원과함께기존의 PTM 정보검색기술을개선하여보다많은양의 PTM 정보를보다빠르게검색할수있는기술을개발하고, 이를활용한독립적인소프트웨어를소개하였다 ( 논문제목 : Software eyes for protein post-translational modifications, MSR, IF 8.053). 이공동연구결과를통해 PTM 갯수에따른시간적비용문제를해소하고, PTM 데이터를해석하는데에보다올바른판단을제시할수있게되었다. - 권태수교수는뉴질랜드의 Weta Digital 소속연구원과함께대규모군중애니메이션을손쉽고빠르게수정할수있는편집기술을연구하여논문을개제하였고 ( 논문제목 : Interactive manipulatin of large-scale crowd animation, TOG, IF 3.725), 후속프로젝트로소규모군중애니메이션의고품질편집기술에관한국제공동연구를진행중이다. - 강수용교수는현재호주 Macquarie University 소속의연구원과함께클라우드컴퓨팅환경에서의자원공유에관한연구를진행중이다. 현재클라우드서비스는서비스수준 (service level) 을보장하기위해컴퓨팅자원을미리예약하고배타적으로사용하는데, 이는자원을과도하게예약하여낭비가발생하는단점이있다. 강수용교수는공동연구를통해서비스수준을유지하면서자원낭비를방지하는자원공유기술을개발하고있다. - 이외에도 7 건의공동연구사례에서미국, 싱가포르등여러국가의연구자와의긴밀한협력관계를가져왔으며이를통해 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Molecular BioSystems 등의저명한국제학술대회혹은저널에논문을발표해내는성과를이루었다. 54 / 157

55 3 외국대학및연구기관과의연구자교류실적 ㅇ국제공동워크샵개최본사업팀은국제공동워크샵개최를통해해외유수대학교의우수한연구인력과국제적교류를만들어감으로써석사및박사과정대학원생들의지속적인연구역량증진과국제교류활동의기회를마련해주고있다. - 중국북경우전대학교 (Beijing University of Posts and Telecommunications) 와공동워크샵을최근 2 년간매년개최해왔다. - 일본와세다대학교 (Waseda University) 와의 MOU 체결을통해매년공동워크샵을개최하고있다 년에연구재단의한중공동세미나지원사업에선정되어중국북경항공항천대학교 (Beijing University of Aeronautics and Astronautics) 와의첫공동워크샵개최를 10 월에예정해두고있다. - 그외에도 12 월에예정된일본의교토대학교 (Kyoto University) 와의워크샵을포함하여다수의비정기적국제워크샵이계획되어있다. - 이와같은해외연구기관과의꾸준한공동워크샵개최를통해석사및박사대학원생들의국제적교류활동을활발하게하고연구수준의성장을꾀하고있다. 55 / 157

56 8 참여교수연구역량 8.1 연구비 ( 최근 2 년 ) 1 참여교수 1 인당정부연구비수주실적 < 표 10> 최근 2 년간참여교수 1 인당정부연구비수주실적 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 항목 T_1_2: 수주액 ( 천원 ) T_2_2:'13.9.1~' T_2_3:'14.9.1~' T_2_4: 전체기간실적 T_3_1: 정부연구비수주총입금액 D_3_2:920,483 D_3_3:1,118,085 D_3_4:2,038,568 T_4_1:1인당정부연구비수주액 D_4_2:184,096 D_4_3:223,617 D_4_4:407,713 T_5_1: 참여교수수 D_5_4:5 56 / 157

57 8.2 논문 ( 최근 2 년 ) 1 참여교수국제저명학술지논문의환산보정 IF < 표 11> 최근 2 년간참여교수 1 인당 SCI, SCIE (SSCI 포함 ) 논문의환산보정 IF T_1_1: 구분 T_2_2:2013년 T_2_3:2014 T_1_2: 최근 2년간실적 년 T_2_4:2015 년 T_1_5: 전체기간실적 T_3_1: 총환산편수 D_3_2: D_3_3: D_3_4: D_3_5: T_4_1: 총환산보정IF D_4_2: D_4_3: D_4_4: D_4_5: T_5_1: 환산논문 1편당환산보정 IF T_6_1:1인당환산보정 IF D_6_2:X D_5_2: D_5_3: D_5_4: D_5_5: D_6_5: T_7_1: 참여교수수 D_7_ 5:5 2 사업팀참여교수논문의우수성 < 표 12> 참여교수 1 인당논문의환산보정 Eigenfactor Score 와환산보정 IF T_1_1: 구분 T_2_3:2013년 T_2_4:2014 T_1_3: 최근 2년간실적 년 T_2_5:2015 년 T_1_6: 전체기간실적 T_3_2: 총환산편수 D_3_3: D_3_4: D _3_5: D _3_6: T_3_1:Eigenfactor Score T_4_2: 총환산보정 ES D_4_3: D_4_4: D_4_5: D_4_6: T_5_2: 환산논문 1편당환산보정 ES D_5_3: D_5_4: D_5_5: D_5_6: T_6_2:1인당환산보정 ES D_6_3:X D_6_6: T_7_2: 총환산편수 D_7_3: D_7_4: D _7_5: D _7_6: T_8_2: 총환산보정IF D_8_3: D_8_4: D_8_5: D_8_6: T_7_1:Impact Factor T_9_2: 환산논문 1편당환산보정IF T_10_2:1인당환산보정 IF D_10_3:X D_9_3: D_9_4: D_9_5: D_9_6: D_10_6: T_11_1: 참여교수수 D_ 11_ 6:5 < 표 12> 의 1 인당환산보정 ES( 환산논문 1 편당환산보정 ES 포함 ) 또는 1 인당환산보정 IF( 환산논문 1 편당환산보정 IF 포함 ) 를활용하여사업팀논문의질적우수성을기술 57 / 157

58 1) 참여교수논문의질적우수성기술 ㅇ위의 < 표 12> 를보면, 참여교수의환산논문 1 편당환산보정 ES 는 2014 년에 0.69, 2015 년에 0.53 으로그절대적인수치가높은것을볼수있다. 마찬가지로환산논문 1 편당환산보정 IF 도 2014 년 0.58, 2015 년 0.72 로, 환산보정 ES 와환산보정 IF 가공히참여교수가발표하는논문의질적우수성이매우뛰어남을나타낸다. (2013 년에해당기간중에발표된논문은 1 편에불과하고환산보정 ES 와환산보정 IF 가각각 2.18, 0.33 으로 년에발표된논문과의차이가매우크므로통계적으로유의미하지않다고판단하여제외하고서술하였다.) ㅇ더욱고무적인것은, 환산논문 1 편당환산보정 IF 가증가추세에있다는점이다. 앞서대학원생의논문실적에대한서술에서도밝힌바와같이, 본연구팀의경우참여교수 5 인중 2 인이 2012 년에신규로최초임용되었으므로본격적인논문발표가이루어지기시작한시점을 2014 년정도로보는것이타당하다. 따라서논문의질적수준은향후에도높게유지될것으로예상할수있다. 별첨표 ACM Transactions 와참여교수논문의논문지표비교 구분 IF 보정 IF ES 보정 ES ACM Transactions 전체평균 참여교수의전체 기간 1 편당실적 ( 평균 ) ㅇ별첨표 에따르면 2013 년도 JCR 자료중, 컴퓨터소프트웨어분야의저명한국제학술지인 ACM Transactions 의평균 IF 는약 1.4, 보정 IF 의평균은 0.59 정도이다. 또한, 평균 ES 는 이고, 보정 ES 의평균은 0.29 정도이다. ㅇ ACM 의 IF 및보정 IF 의평균을참여교수들이최근 2 년간발표한국제저명학술논문및우수국제학술대회논문을대상으로비교해살펴보면, IF 는 2.5 로 ACM Transactions 평균에비해약 78% 높고, ES 는참여교수의편당평균이 0.07 로무려 20 배이상이높다. ㅇ보정 IF 나보정 ES 를기준으로비교해보더라도참여교수논문의편당보정 IF 나보정 ES 가 ACM Transactions 에비해그평균이각각 0.67 과 0.87 로, 보정 IF 평균은약 14% 이상, 보정 ES 평균은약 3 배이상높다. ㅇ이를근거로본다면, 참여교수들논문의질적수준이충분히높고이를지속적으로향상시키기위한노력을하고있음이명백하다. 별첨표 참여교수국제저명학술지논문의 IF 분포 IF 분포 0.5 미만 0.5 이상 이상 이상 미만 미만 국제저명학술지 논문편수 ㅇ논문의질적수준을나타내는지표중하나인 IF 값에따라참여교수들이최근 2 년간발표한국제저명학술논문및 58 / 157

59 우수국제학술대회논문이어떻게분포하고있는지별첨표 에나타내었다. 발표된논문중에서 IF 0.5 미만은없고, 0.5 이상 1.5 미만이 9 편, 1.5 이상 2.5 미만이 3 편 2.5 이상이 8 편으로, 전체적으로 ACM Transactions 저널의평균 IF 를상회하는논문이다수임을알수있다. ㅇ이를보정 IF 로살펴보아도유사한경향이나타난다. 참여교수들이최근 2 년내에발표한국제저명학술논문및우수국제학술대회논문의보정 IF 분포를살펴보면 0.3 미만이 1 편, 0.3 이상 0.6 이상이 11 편, 0.6 이상 0.9 미만이 5 편, 0.9 이상이 3 편으로질적으로최상위에해당하는논문지에다수의논문을게재하고있음을볼수있다. ㅇ참여교수의 2 년간대표논문을별첨표 에나열하였다. 논문의제목, 게재정보, 참여교수의성명, 주저자여부, 그리고논문의객관적우수성을보일수있는 IF 를표현하였다. 이들논문의평균 IF 는 2.40 으로참여교수의연구성과가매우파급력이있는논문지에게재되었음을알수있다. 별첨표 참여교수대표논문목록 연번 논문제목 게재정보 저자중 주저자여 IF 참여교수 부 게재학술지명 년월 성명 1 Effectiveness of MULTIMEDIA TOOLS 최용석 주저자 game based lear AND APPLICATION ning to minimize S boolean functio ns 2 Optimized Projec Image and Vision 임종우 교신 tion Patterns fo Computing r Stereo Systems 3 Interactive mani ACM Transactions 권태수 참여 pulation of larg on Graphics (TO e-scale crowd an G) imation 4 Locomotion contr ACM Transactions 권태수 참여 ol for many-musc on Graphics (TO le humanoids G) 5 IO Workload Char IEEE Transaction 강수용 참여 acterization Rev s on Computers isited: A Data-M ining Approach 6 Software eyes fo Mass Spectrometr 백은옥 교신 r protein post-t y Reviews ranslational mod ifications 7 NextSearch: A Se Journal of Prote 백은옥 교신 / 157

60 arch Engine for ome Research Mass Spectrometr y Data against a Compact nucleot ide Exon Graph 위의표에열거한교수별우수논문에대해그내용에대한요약, 논문의중요성, 그리고논문에포함된연구결과에대한기대효과및산업체에응용될경우의파급효과에대해서술하였다. 1. 논문제목 : Effectiveness of game based learning to minimize boolean functions (Multimedia Tools and Applications, 분야 : 멀티미디어, 지능시스템, IF: 1.058) 논문요약 : 부울함수간략화에사용되는 Karnaugh Map 기법학습을위한지능형튜토링을지원하는 GBL(Game based learning) 콘텐츠를제안한다. 이 GBL 콘텐츠는게임기반학습과지능형튜토링시스템이가지고있는장점을결합하여게임요소를통하여학습자의흥미를이끌어학습에몰입할수있도록하고, 지능형튜토링모듈을통하여몰입감을해치지않는수준에서적응적피드백을제공한다. 본콘텐츠의학습효과를검증하기위해실제학습환경에서실험집단과통제집단의학업성취도를비교한결과유의미한차이를확인할수있었다. 논문의중요성게임기반학습 (GBL) 은게임을하면서자연스럽게학습하게하고, 흥미를유발시킬수있는게임의특징을학습콘텐츠에적용하여학습자의집중력과흥미를향상시켜학습에대한능률을올리려는방법이다. 하지만게임기반학습의대부분은단순히기존게임시나리오안에서문제가제시되며문제를해결하는방식으로진행되어게임시나리오가학습에적합하지못하거나, 게임적요소가지나치게강조되면학습효과가떨어지는경우가많고, 학습과정에대한구체적가이드를제공하는지능형튜토링기능이적용되어있지않다. 지능형튜토링시스템 (ITS) 은인공지능을이용하여학습자의학습활동, 이해상태등을지속적으로관찰, 평가하여개별학습자에게적합한교수법을적응적으로적용함으로써선형적인형식의 e- 러닝학습콘텐츠보다효과적인학습을위한방법이다. 그러나게임기반학습과같이학습자의흥미를유발시켜학습동기를부여하고흥미를유발시킬수있는요인이부족한단점이있다. 따라서본논문에서는학습자의흥미를유발시킬수있는게임기반학습요소와지능형튜토링시스템의장점을결합하여논리식을간략화를게임을통해자연스럽게학습하게할수있는지능형튜토링 GBL(Game based learning) 콘텐츠를개발하였다. 따라서학습자가의식하지않은상태에서자연스럽게재미를느껴학습에몰입하도록하고, 학습자의학습이해상태를고려하지않는기존의학습콘텐츠의단점을개선하여학습자별로학습상황을지속적으로관찰하고피드백을지원하여학습에대한몰입감을놓치지않도록하였다. 논문의기대효과및산업체파급효과본연구는 CC 기술표준명세를적용한 GBL 시스템개발에대한실질적이고구체적인최초연구로서 e- 러닝기술표준화의기본장점인재사용성, 상호호완성, 접근용이성등을제공할수있는실감형 GBL 콘텐츠개발도구및학습상호작용적용기술을제시하엿다. 또한실감형 GBL 에적합한구체적장르 ( 예 : 체험적문제해결형 ( 탐색알고리즘학습 ), 체감형 3D 형 ( 분자상호작용및 DNA 구조학습 )) 를발굴하고이에대한 CC 기반콘텐츠개발사례를제시함으로써이러닝의콘텐츠발전방향의새로운대안을제시하고차세대이러닝기술개발을촉진시킬수있는방법적연구가될수있다. 마지막으로 GBL 의특정분야학습보조수단으로서의구체적타당성과실효성에대한검증을수행하고미래형 e- 러닝콘텐츠개발방향에대한시사점을제공하고게임기술과실감형상호작용인터페이스기술을 e- 러닝시스템에적용한모범적인응용사례를제시한다 / 157

61 2. 논문제목 : Optimized Projection Patterns for Stereo Systems, (Image and Vision Computing, 분야 : 컴퓨터비전, IF: 1.581) 논문요약 : 일반적인스테레오카메라를이용하면텍스쳐가없는영상영역에서는거리계산이불가능하다. 이를보완하기위해많이사용되는방식이프로젝터를이용하여구조광 (structured light) 을조사하여인위적인패턴을만들어주는방식이다. 본논문은이러한구조광중스테레오매칭에가장최적화된패턴을계산하는방식을분석하고성능을계량하여일반적인스테레오매칭알고리즘에가장효과적인패턴생성알고리즘을제안하였다. 논문의중요성스테레오카메라는로봇이나드론, 자율주행자동차등에널리사용되는센서이다. 실내환경에서동작하는로봇의경우단색의벽이나바닥과같이텍스쳐가없는영역은거리계산이불가능하여로봇을운용하기어려운경우가많다. 이러한문제를해결하기위해일반적으로프로젝터를스테레오와같이사용하여텍스쳐가없는영역에인위적인패턴을만들어주는방식을사용한다. 하지만어떤패턴을사용하는것이가장좋은성능을보이는지는아직까지많이연구되지않았다. 본논문에서는지금까지많이사용되고있는 graycode, random pattern 과제안하는알고리즘을비교하고성능을분석하여, 가장일반적으로사용되고있는스테레오알고리즘의경우제안하는알고리즘으로생성한패턴이최적의성능을보임을증명하였다. Branch-and-bound 알고리즘을사용하여주어진상황에서최적의성능을가지는패턴을찾을수있는알고리즘을제안하여지금까지경험적으로정해오던것을이론적으로최적화된패턴을사용할수있도록하였다. 논문의기대효과및산업체파급효과본논문에서제안하는알고리즘을사용할경우스테레오센서에서거리계산이어려운상황에서도정확한거리이미지를계산할수있다. 이를이용할경우청소로봇과같은일반적인실내로봇환경이나공장작업용로봇등에서보다정확한계측이가능해져활용도를높일수있다. 또한지금까지이론적배경없이수행되던패턴생성에대한이론적인배경을제공하고최적의패턴을찾을수있는알고리즘을제시하였다는점에서학계에공헌하였다고볼수있다 논문제목 : Interactive manipulation of large-scale crowd animation (ACM Transactions on Graphics, 분야 : 컴퓨터그래픽스 / IF: 3.725) 논문요약 : 본연구는영화나게임과같은영상물창작에자주사용되는대규모군중애니메이션을손쉽게다룰수있는편집기술을소개한다. 본래군중애니메이션을수정하는것은군중속캐릭터들을하나하나조작하고, 캐릭터들간의상호작용또한고려해야하기때문에굉장히어렵고많은비용이소모된다. 군중애니메이션의편집을용이하게하도록위해이전에도군중애니메이션편집기술에관한연구가진행되어왔으나현재까지의기술수준으로는, 규모가큰군중의경우대응이느려실시간편집이어렵거나자연스러운수정이이루어지지않는다. 본연구는 cage 를기반으로대규모의군중애니메이션도빠르고손쉽게수정할수있고, 높은품질의결과애니메이션을출력할수있는편집기술을개발하였다. 이기술은제작자가원하는대로애니메이션을시간또는공간적차원에서손쉽게수정할수있도록할뿐만아니라, cage 안에캐릭터들을가둠으로써주어진환경제약을만족함과동시에각각의캐릭터들간에존재하는상호작용을유지시킨다. 논문의중요성 : 영화나게임과같은영상물창작에있어서, 컴퓨터애니메이션은필수적인요소이다. 특히대부분의장면에있어서대규모숫자의사람 ( 또는캐릭터 ) 이움직이는 " 군중애니메이션 " 이자주삽입되는데, 군중애니메이션속수많은캐릭터들을일일이조작하는것은굉장히복잡하고어려우며많은시간이소요되는작업이다. 따라서군중애니메이션을자동으로제작하고수정할수있는군중애니메이션기술에대한수요가큰데, 현재애니메이션분야의기술수준으로는 61 / 157

62 규모가거대한군중애니메이션을손쉽고빠르게수정할수있는마땅한편집기술이존재하지않는다. 본논문은군중의규모에관계없이애니메이션을쉽고빠르게수정할수있는기술을소개한다. 논문의기대효과및산업체파급효과 : 군중애니메이션을수정하는것은군중속캐릭터들을하나하나조작하고, 캐릭터들간의상호작용또한고려해야하기때문에규모가작은군중이라도다루기가복잡하고많은시간이소요된다. 본논문에서소개하는군중애니메이션편집기술은군중의규모에상관없이빠르게작동하고조작이용이하기때문에군중애니메이션에저작에소요되는비용을절감할수있다. 군중애니메이션은영화나게임과같은다양한영상물창작에자주사용되기때문에본논문에서소개하는기술은다양한산업에서비용절감의효과를가져올수있다 논문제목 : Locomotion control for many-muscle humanoids (ACM Transactions on Graphics, 분야 : 컴퓨터그래픽스 / IF: 3.725) 논문요약 : 본논문은 100 여개의 Hill-type 근육을이용하여움직이는휴머노이드모델의보행동작을컨트롤하는이족보행컨트롤러에관한연구를소개한다. 이컨트롤러의핵심컨트리뷰션은새롭게개발한균형유지및근육배치알고리즘이다. 이알고리즘은근육수죽에관한 dynamics 와 online quadratic programming 을토대로근육을최소한만큼움직이도록한다. 결과적으로본연구에서개발한컨트롤러를이용하여일반적인보행동작 ( 평범한걷기, 빠르게걷기, 달리기등 ) 을실제와가깝게묘사할수있고, 또생성된기본동작에다양한환경조건 ( 근육의강약, 관절의위치, 외력등 ) 을적용시켜캐릭터의특성에맞는동작애니메이션을생성할수있다. 논문의중요성 : 컴퓨터애니메이션분야에서는오랫동안인체모델의움직임을최대한자연스럽고실제처럼묘사하기위한연구가꾸준히지속되어왔다. 인체는 700 개이상의골격근으로구성되어있고, 보행동작에미치는영향이큰골격근만고려한다고해도 200 여개를고려해야하기때문에인체모델의움직임을묘사하기위한연구는쉽지않다. 현재까지개발된이족보행컨트롤러는수없이많지만, 100 개이상의근육을활용해서보다자연스럽고실제와같은결과물을만드는이족보행컨트롤러는없었다. 본논문에서소개한이족보행컨트롤러는단순히일반적인환경에서의이족보행애니메이션뿐만아니라, 다양한인체조건과주변환경조건이적용된애니메이션을빠르고자연스러운고품질로제작할수있다. 이는애니메이션을제작하는데묘사가능한범위를늘리고비용을절감하여다양한애니메이션을손쉽게제작할수있도록한다. 논문의기대효과및산업체파급효과 : 실제애니메이션을창작하는데에는일반적인배경과일반적인신체조건의캐릭터만이등장하지않는다. 오히려평범하지않은배경과캐릭터가쓰이는경우도많으며, 이러한애니메이션의경우제작에더욱많은비용이소요된다. 본논문에서소개하는이족보행컨트롤러는특이한환경과신체조건에서도고품질의애니메이션을생성할수있어, 컴퓨터기술로묘사가능한장면의범위를넓히고제작비용을절감하는효과를가져올수있다 논문제목 : IO Workload Characterization Revisited: A Data-Mining Approach (IEEE Transactions on Computers, 분야 : 컴퓨터시스템, IF: 1.473) 논문요약 : 운영체제및저장장치의성능향상을위해서는입출력워크로드의특성을고려한동작방식의설계가필요하다. 지금까지입출력워크로드의특성을정형화하기위한많은노력들과그성과가있었으나, SSD 와같은새로운저장장치의지속적인등장으로인해워크로드특성에대한연구의필요성은계속유지되고있다. 이논문에서는입출력워크로드의 62 / 157

63 특성을도출하고분류하는새로운기술을제안한다. 제안된기술은데이터마이닝분야에서사용하는기법을사용하되, 다음과같은동기에따라개발되었다 : 1) 데이터마이닝기술기반의입출력특성분석기법을도입한다, 2) 워크로드특성의정형화를위해특성집합 (feature set) 을정의한다, 3) 최신저장장치내부에서활용할수있도록주요워크로드클래스를정의한다. 제안된워크로드특성분석방법은워크로드의특성을대표할수있는기본속성 (basic atttibute) 집합을추출하고, 속성들을이용하여워크로드의특성을정형화한다. 논문의기대효과및산업체파급효과 : 저장장치에전달되는입출력요청들의접근패턴을파악할수있다면, 저장장치내부에서데이터를저장하는효율적인공간할당방법을사용할수있다. 워크로드특성정형화를위한기존의기술들은다양한워크로드의특성을세분화하지못하고단순한특성으로표현하였으나, 본연구결과는워크로드의특성을다양하게세분화하여저장장치내에서최적화된공간관리를통해성능향상을이룰수있게한다. 이기술을활용할경우별도의비용없이소프트웨어적인개선만으로 SSD 와같은저장장치의성능을극적으로향상시킬수있을것으로기대된다 논문제목 : Software eyes for protein post-translational modifications (Mass Spectrometry Reviews, 분야 : 바이오인포매틱스, IF: 8.053) 논문요약 : 번역후수식화 (PTM) 는세포내에서일어나는거의모든생명현상에있어중요한역할을한다. PTM 을동정하는일은단백체연구에있어서가장큰도전과제로남아있으며, 탠덤질량스펙트럼으로부터 PTM 을분석하기위한많은계산적연구가수행되어왔다. 초기의 PTM 동정은 MS/MS 데이터를단백질서열데이터베이스와맞춰보는, 일종의검색방법을사용했는데, 이럴경우, 검색파라미터로주어지는 PTM 개수가늘어남에따라수행시간이기하급수적으로늘어나기때문에현실적으로사용하기가불가능해진다. 이논문에서는더많은종류의 PTM 을이용해서검색을하고, 검색시간을감축하기위한최신의연구방향을소개한다. 이와같은다양한시도는하나의펩타이드에다수의수식화위치를포함하는것을허용하는지, 모든가능한 PTM 을동시에제한없이검색할수있는지의측면에서구별된다. 단백질에특정한작용기가결합하는일반적인 PTM 의형태외에도, disulfide linkage 와같은형태의 PTM 은단백질의서로다른두위치사이를가로지르는연결을포함하고있기때문에일반적인 PTM 동정소프트웨어와는다른, 독립적인소프트웨어가있어야하는데, 이들에대한소개도포함한다. 논문의중요성단백체연구에있어가장고유한분야는 PTM 의해석이다. 과거에는개별적인실험을통해확인할수밖에없었던 PTM 에대한정보를대량으로분석가능하게한것이질량분석법이기때문이며, PTM 은유전자가단백질로발현된이후에발생하는현상으로단백체를직접분석하는것이외의다른방법이없다. 본논문에서는질량분석기반의 PTM 분석문제에내재된 combinatorial explosion 의문제를해결하기위한다양한알고리즘에대해소개함으로써연구자들이 PTM 데이터를해석함에있어올바른판단을할수있도록돕는다. 논문의기대효과및산업체파급효과바이오시밀러와같은치료제의생산에있어서는 PTM 에대한올바른분석의중요성이매우크다. 단백질서열이완전히동일한경우에도 PTM 이달라지면약의효능이전혀다를수있기때문이다. 따라서본논문에서소개하는 PTM 해석알고리즘에대한이해는제약산업의생산과정에대한정확한모니터링을가능하게한다 논문제목 : NextSearch: A Search Engine for Mass Spectrometry Data against a Compact nucleotide Exon Graph (Journal of Proteome Research, 분야 : 바이오인포매틱스, IF: 5.001) 논문요약 : 63 / 157

64 유전체와단백체데이터를통합적으로해석하는새로운연구방법론에서는주로단백체데이터를유전체기반의서열데이터베이스를대상으로검색함으로써기존에알려지지않은새로운단백질의발견을시도한다. 이때사용되는데이터베이스로는흔히유전체서열을 6 개의모든가능한 frame 에대해단백체서열로번역한 DB 가사용되어왔으나이는새로운 splice 형태를허용하지않는다. 이를보완하기위해사용되는대부분의 splice graph 는아미노산기반으로되어있어그표현력이제한적이다. 이논문에서는 splice graph 를핵산 (nucleotide) 로표현하고, 이를아미노산서열로번역하지않은핵산그래프형태그대로둔채탐색알고리즘이그래프를순회할수있도록함으로써표현력을제고하면서도데이터베이스의크기는수십배적고, 탐색시간이최소화되는방법인 NextSearch 를제안한다. 논문의중요성여기서제안하는 NextSech 를이용하면새로운 splice form 을펩타이드수준에서확인하는것이가능하며, 전에는단백질로번역되지않는다고여겨졌던유전서열중에서단백질로번역되어발현되는것들을새로이발견할수있다. NextSearch 에서사용하는핵산기반의그래프형태의서열데이터베이스는다양한 splice form 의가능성을허용하기때문에기존의방법으로는확인할수없는펩타이드도탐색의대상이된다. 논문의기대효과및산업체파급효과 NextSearch 를통해새로이발굴할수있는형태의펩타이드는암과같은질환과관련되어있는경우가많다고알려져있다. 따라서, NextSearch 를활용한연구는해당질병의조기진단을위한치료에유용한발견으로이어질수있다. 또한, 최근의연구결과에따르면유전체나단백체발현의차이에따라환자별로맞춤형치료가필요하며, 이때질환관련단백질의발현이환자군을구별하는주요기준물질이될수있다. 사업팀특성에따라 < 표 12> 이외에공신력있는논문평가방법 ( 예 : SCOPUS 의 SJR, SNIP, Google Scholar 등 ) 을활용하여사업팀논문의질적우수성을객관적으로기술할수있음 ㅇ정량지표에포함된논문이외에도참여교수진의논문중우수학술대회인 ECCV(European Conference on Computer Vision, 국제저명학술지인정 IF 2.0) 에발표된아래논문은비록포스터이긴하나, 구두발표와포스터를같은조건으로심사하여큰차이를두지않는컴퓨터비전커뮤니티의특성을고려할때질적수준이높은논문으로볼수있다. 또한, 총세편의논문이국제저명학술지에게재가확정되어가까운장래에발간될예정이며, 이논문들을 IF, 보정 IF, ES, 보정 ES 등의여러논문지표로평가해보면질적우수성이매우높음을알수있다. 다음은각논문에대한요약과중요성등을서술한것이다. 1. 논문제목 : Generalized Background Subtraction using Superpixels with Label Integrated Motion Estimation (European Conference on Computer Vision, 우수국제학술대회 ) 논문요약 : 본논문은일반적인비디오에서사람, 물체등의전경 (foreground) 와배경 (background) 를분리해주는알고리즘을제안하고있다. 전경과배경은서로다른움직임을보이므로각픽셀의색깔과움직임을분석하여해당픽셀이전경에속하는지배경에속하는지를판단하고이를영상전체에대해통합하여전경에해당하는부분을검출하게된다. 수퍼픽셀을색깔과움직임정보를모델링하는기본단위로사용하여필요한계산량을줄이고검출품질을향상시켰으며각픽셀의움직임을전경에속하는경우와배경에속하는경우를구분하여추정하여보다정확한움직임을계산할수있도록하였다. 또한동영상의경우각프레임에서추정된전경 / 배경의색깔과움직임정보를연속적으로분석하여전체동영상에대해부드럽게연결되고정확한전경검출을가능하게하였다. 논문의중요성 : 기존전경 / 배경분리알고리즘은픽셀의움직임을주로활용하였다. 본논문은같은영역에속하는픽셀들은움직임뿐만아니라모양 / 색깔도유사하다는점에착안하여, 수퍼픽셀단위로움직임과색깔정보의확률분포를구축하고, 이를프레임진행에따라전파하는방식을도입하였다. 그결과기존알고리즘보다수행시간은짧아지고정확도는높아지는효과를얻을수있었다. 64 / 157

65 논문의기대효과및산업체파급효과 : 인터넷에존재하는비디오는대부분사람이나자동차등의관심물체에대한것으로이런물체에해당하는영역을배경과분리해내는기술은비디오의종류를판단하거나동영상에서벌어지는이벤트나행동을분석하는데매우유용하다. Video surveillance, object tracking, event detection, video classification 등의응용분야에직접응용될수있는핵심기술이라고할수있다 논문제목 : Object Tracking Benchmark (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 분야 : 컴퓨터비전 / 머신러닝, IF 5.694) 논문요약 : 비디오에서보행자나자동차등의물체의움직임을추적하는 visual tracking 은최근수십년간활발히연구되어온컴퓨터비전에서가장중요한분야중하나이다. 그중에서도초기설정으로부터장시간의비디오에서다양하게변화하는물체의변화를모델링하는 single object tracking 분야는그중요성에비해알고리즘의성능을공정하고객관적으로평가할수있는 benchmark 데이터와평가방법론이확립되지않았다. 대부분의알고리즘이적은수의테스트영상에서몇개의알고리즘에대해서만비교를수행했기때문에해당알고리즘의정확한성능과확장성을판단하는데에어려움이있었다. 본논문은지금까지발표된 object tracking 논문에서사용된대표적인테스트영상 100 개를수집하고지금까지발표된 31 개의알고리즘에대해서객관적인비교평가를수행하여각알고리즘의특징과장, 단점을비교분석하였다. 또한일반적으로사용되는 one-pass evaluation 이초기설정에민감한문제점을보완하고자시간적, 공간적변화를도입하여전체알고리즘을평가하도록함으로서보다객관적이고실제상황에가까운성능평가를수행하였다. 논문의중요성 : 본논문에앞서 2013 년 CVPR 학술대회에서발표된 benchmark 데이터가 2 년동안 380 회이상의인용 (Google Scholar 기준 ) 을받을정도로저자들이제시한평가데이터와방법론이관련분야에서많이사용되고있다. 본논문을통해보다최신의알고리즘에대한성능평가와보다도전적인테스트영상을제시함으로써 object tracking 분야의연구를촉진하고전세계연구자들이동의할수있는평가방법론을제안하였다. 논문의기대효과및산업체파급효과 : 본논문에서제공하는평가영상이이미학계에서성능평가의표준으로자리잡고있고, 대부분의연구자들이새로운알고리즘을제안할때사용하고있다. 실제상황에가까운영상들이많이포함되어있어물체추적기술을실제동영상에적용했을때기대할수있는성능을파악할수있어 video surveillance 등의산업영역에관련기술확산에기여할것으로판단한다 논문제목 : Exploiting Compression-Induced Internal Fragmentation for Power-off Recovery in SSD (IEEE Transactions on Computers, 분야 : 컴퓨터시스템, IF: 1.473) 논문요약 : 예상치못한전원손실로부터저장장치를복구하는기술은저장장치가갖추어야할핵심적인기능중하나이다. 특히, SSD 와같이대량의메타데이터를장치내에서자체적으로관리하고있는저장장치의경우전원손실이발생하면휘발성메모리 (DRAM) 에저장된메타데이터의손실로인해저장장치에저장된데이터의일관성이손상되는문제가발생할수있다. 이문제를효과적으로해결하기위해, 본논문에서는압축을지원하는 SSD 에서압축으로인해얻을수있는파편공간 (Fragmentation) 을활용하여별도의추가공간없이도복구에필요한충분한정보를저장할수있는기술을제 65 / 157

66 안한다. 제안된기술은쓰기요청된데이터를압축하고, 압축된데이터와데이터에대한메타데이터를함께동일한공간에저장함으로써데이터와메타데이터가동시에기록될수있게하여데이터일관성의손실가능성을최소화하며, 복구오버헤드를줄여복구시간을단축시킨다. 논문의기대효과및산업체파급효과 : SSD 에서는전원손실에따른복구를위해, 예비영역 (spare area) 에복구정보를별도로저장하고있다. 예비영역은이외에도플래시메모리의읽기에러발생시에러를보정하기위한정보도함께저장된다. 현재점점높아지는에러율에따라에러보정을위한필요정보의양도증가하고있으므로, 예비영역은이미포화상태에이르렀다. 본논문의기술을사용할경우, 예비영역에복구를위한정보를저장할필요성이없으므로, 영역전체를에러보정을위해사용할수있어더신뢰성있는저장장치를개발할수있게된다 논문제목 : HiXCorr: a portable high-speed XCorr engine for high-resolution tandem mass spectrometry (Bioinformatics, 분야 : 바이오인포매틱스, IF: 4.621) 논문요약 : 질량분석법을이용해서단백질의서열을결정하는과정에서탠덤질량스펙트럼과데이터베이스에포함된아미노산서열을서로비교하는과정에서가장많이사용되는상업적인소프트웨어는 SEQUEST 라불리는것인데, SEQUEST 알고리즘의핵심은실험에서얻어진스펙트럼과이론적인스펙트럼을비교하는 cross correlation 점수 (XCorr) 를구하는데에있다. 질량스펙트럼의해상도가높아지면서 XCorr 를구하는속도가증가하는데, 이를획기적으로개선하는알고리즘을제안한다. 논문의중요성 : 질량분석법이도입되면서단백질의아미노산서열을결정하는것이그이전에비해매우손쉽게되었지만, 최근질량분석기의성능이획기적으로개선되면서탠덤질량스펙트럼의해상도가과거 5,6 년전에비해 10 배이상높아졌다. 높은해상도의탠덤질량스펙트럼을대상으로 XCorr 를기존의 SEQUEST 방식에따라계산하게되면계산속도가매우느려지는데, 이것은알고리즘이질량을고정크기의작은구간으로나눠서 binning 을하기때문이다. 고해상도탠덤질량스펙트럼에서는이전보다훨씬더작은구간으로나눠서 binning 을하게되는데이럴경우에는속도저하를막을수가없다. 본논문에서는모든구간에대해 binning 을하지않고, peak 이존재하는위치만저장하고계산방식을개선하여매우높은성능향상을꾀할수있음을보였다. 논문의기대효과및산업체파급효과 : 논문에서계산속도를획기적으로개선한 XCorr 기반의 SEQUEST 소프트웨어는질량스펙트럼의해석에가장많이사용되어온상업적소프트웨어이다. SEQUEST 를이용한데이터분석의속도를향상시키기위해서 SEQUEST 의일정부분을 FPGA 로구현한 Sorcerer 도개발되는등, SEQUEST 의활용은질량분석커뮤니티에서광범위하게이루어지고있기때문에본논문에서제안하는새로운알고리즘은그산업적인가치가크다. 66 / 157

67 8.3 사업팀의연구역량향상계획 ( 국내 외학술지논문게재, 대학간공동연구등 ) 가. 사업팀의연구역량향상계획 1) 국제공동연구현황및계획 ㅇ 2.7 절에는현재참여교수들이수행중인다수의국제공동연구가나열되어있다. 아래에는참여교수들이계획하고있는대표적인국제공동연구에대한간략한연구목표와연구내용및공동연구에따라기대되는시너지효과를서술하였다. 1. 권태수 - Simplified Physical Models for Controlling Dynamic Human Motions ㅇ공동연구자 : Jessica Hodgins (Carnegie Mellon Univ., USA) ㅇ수행기간 : ~ ㅇ참여규모 : 연구자 5 인 ( 한양대 3, CMU 2) ㅇ연구목표 : 다수캐릭터동작의실시간편집기술개발 ㅇ연구내용 : 한양대학교의강점인물리기반동작생성기술과 CMU 의고품질동작포착기술및렌더링기술을기반으로아래와같은내용의연구를수행하여, 첨단의캐릭터애니메이션플랫폼기술습득및활용방안을이해하도록한다. - 다수캐릭터자세및상호작용의그래프표현설계 - Delaunay Tetrahedralization 에기반한동작변형메트릭개발 - 선형제약조건최적화에기반한실시간동작편집 - 이종캐릭터간의자동적동작맵핑 - 물리모델의선형근사에기반한사실적시공간동작편집 강수용 - Fine-Grained, Adaptive Resource Sharing for Real Pay-Per-Use Pricing in Clouds ㅇ공동연구자 : Young Choon Lee (Macquarie University, Australia) ㅇ수행기간 : ~ ㅇ참여규모 : 연구자 4 인 ( 한양대 2, Macquarie Univ. 2) ㅇ연구목표 : 클라우드컴퓨팅환경에서효율적인자원공유를위한핵심기술개발 ㅇ연구내용 : 클라우드컴퓨팅을위한인프라의효율적인관리를위해자원의공유는매우중요한이슈이다. 적절한서비스수준 (Service Level) 을보장받기위하여충분한양의컴퓨팅자원을미리예약하고배타적으로사용하는방식의현재클라우드서비스는제공방식은과도한자원예약에따라자원의낭비가발생하게된다. 이문제를해결하기위해서는예약된자원중미사용부분에대해타사용자와의공유가가능하게하되, 기존사용자의서비스수준이타사용자의자원사용으로인해저하되는일이발생하지않도록하는기술개발이필요하다. 본연구에서는그러한기술을개발하여클라우드자원활용의효율성을높이고자한다. 67 / 157

68 백은옥 - Algorithm development for high-throughput analysis of modified peptides ㅇ공동연구자 : Seungjin Na (Univ. of California, San Diego, USA) ㅇ수행기간 : ~ ㅇ참여규모 : 연구자 5 인 ( 한양대 3, UCSD 2) ㅇ연구목표 : 수식화펩타이드에대한대용량질량분석스펙트럼을빠르고정확하게해석하는기술개발 ㅇ연구내용 : UCSD 의 dynamic programming 기반매칭기술과한양대의분산처리, 가속화및펩타이드해석기술을결합하고, UCSD 의 supercomputing center 계산자원을활용하여, 아래와같은내용의연구를수행함으로써첨단의바이오인포매틱스기술습득및활용방안에대한이해를넓힌다. - 질량분석기반의대용량 modification 데이터수집 - 분산컴퓨팅환경구축및최적화 - 효과적인 modification 분석을위한 scoring 알고리즘개발 - GPU 를이용한하드웨어가속화기술개발 - 웹기반데이터분석및 back-end 분산컴퓨팅시스템구축 - 분석결과에대한 validation 을위한통계처리기술개발 임종우 - Object Tracking Algorithms and Benchmark ㅇ공동연구자 : Ming-Hsuan Yang (Univ. of California, Merced, USA) ㅇ수행기간 : ~ ㅇ참여규모 : 연구자 5 인 ( 한양대 3, UCSD 2) ㅇ연구목표 : 새로운 Object Tracking Algorithm 개발및 Benchmark 유지, 보수, 발전 ㅇ연구내용 : 최근많은관심을가지고있는 deep learning 기반 visual tracking algorithm 개발 - 기존여러가지 visual tracking algorithm 구현및정확도평가 - 전세계많은연구자들이사용하고기준으로삼고있는 visual tracker benchmark 데이터및테스트프로그램의유지보수 - 보다정확한성능을평가할수있는 benchmark metric 개발 - 다양한물체에대한 benchmark dataset 개발및유포 ㅇ국제공동연구를지속적으로지원하고권장할수있도록연구팀에서국제공동연구수행에필요한비용을일부지원하며지속적으로홍보하도록한다. 연구인센티브제도를통해대학원생의단기해외연수에소요되는비용을지원하고, 교수에게는해외기관소속연구원과의공동연구실적에대해학내교수업적평가에서가산점을부여한다. ㅇ장기적인국제공동연구를위해서는인적교류가필수적이다. 현재본학과에서는일본의와세다대학, 북경우전대학등과매년워크샵등을통해지속적으로교류하고있으며오는 10 월에북경항공항천대학교와의워크샵이예정되어있는등활발하게국제협력을추진하고있다. 68 / 157

69 2) 연구활동지원및활성화방안 ㅇ연구인센티브제도를도입한다. 참여교수의논문기여도를정량지표별로평가하여반기별로인센티브를지급하는제도를운영한다. 한양대에서는대학차원의논문게재장려금제도를운영함에있어, 논문의질적평가의비중이클수록보상이커지도록하고있다. ㅇ참여교수와참여대학원생이참석하는정기적인워크숍을개최하여각연구단위별진척사항및연구계획을공유하여공통의연구주제도출을위한장을마련한다. ㅇ산업체와연계한수요지향형기술개발을목표로기술수요자의요구가반영된연구및개발사업을수행하기위해, 참여기업및관련 IT 기업의기술수요조사를통해연구주제를도출하고, 산학공동연구를진행한다. 참여교수의산업체자문활동, 참여연구원의인턴십및현장참여를활성화하여산업체와더욱긴밀한관계를맺도록한다. ㅇ관련산업체와참여교수가함께개최하는세미나와워크숍을산학정보교류의장으로활용해기술수요자인기업의요구를산학공동연구에반영할수있도록한다. ㅇ대학내배치된변리사등기술이전전담조직을적극적으로활용하고, 대학에서지원하는표준특허등록시스템을활용한다. 사전평가를통해우수기술을조기발굴하여선행지원체제를구축할뿐만아니라연구자를대상으로하는특허관련교육을실시한다. 양질의원천기술에대한지적재산권을확보하고, 핵심기술의사업화를위한밀착형산학협력체제를구축할수있다. ㅇ한양대에서는연구실적우수교수에대한강의시수감면을통해연구에집중할수있도록하는제도를운영하고있어교수의활발한연구활동을지원하고있다. ㅇ한양대에서는교원업적평가에서마일리지제도를도입하여꾸준한연구업적을도출할수있도록하고있다. 마일리지제도는승진, 승급시점에요건을초과한점수를마일리지로적립하여차기인사심의에활용하는것으로, 전임교원이승진 / 승급과무관하게꾸준한연구를할수있도록돕는다. ㅇ교수의논문업적성과를극대화하기위해논문업적이경쟁대학동일계열전공교원대비월등한경우, 특별승급및특별승진이가능하도록제도화하고있다. 나. 국내 외학술지논문게재지원계획 별첨표 국제학술논문지게재계획 ( 총환산편수 ) 구분 향후 5년간계획 2년간평균 4차년도 5차년도 6차년도 7차년도 8차년도 환산논문편수 향상계획 ㅇ < 표 11> 에의하면 2013 년의국제저명학술지논문의총환산편수는 0.03, 2014 년 2.92, 2015 년 3.12 로년간평균 3.04 편의환산논문을게재하였다. 69 / 157

70 ㅇ최근 2 년간실적의연간평균 3.04 편을기준값으로지속적으로우수한연구성과를창출하기위하여향후국제저명학술지의총환산편수향상계획을 5 년후에기준값의약 2 배가되도록 4 차년도에 3.6 편, 5 차년도 4.1 편, 6 차년도 4.7 편, 7 차년도 5.4 편, 8 차년도 6.1 편으로설정하여별첨표 에나타내었다. 여기에서 8 차년도의목표값은다른차년도와의통일성을위해년간목표를기입하였으나실제로 8 차년도는연구기간이짧으므로그에비례하는목표값으로환산하여야한다. ㅇ년간환산보정 IF 도년간총환산편수와마찬가지로최근 2 년간실적의연간평균 1.98 을기준값으로하여 5 년후에는약 2 배가되도록목표를설정하고점진적으로증가시킬수있도록하였다. ( 별첨표 8.3.2) 환산보정 ES 에대한목표치도동일하게최근 2 년간실적의연간평균인 1.87 을기준값으로하고사업이완료되는 5 년후에는약 2 배가되도록목표를설정하였으며매년점진적으로목표달성에도달할수있도록계획하였다. 여기에서도 8 차년도의목표값은다른차년도와의통일성을위해년간목표를기입하였으나실제로 8 차년도는연구기간이짧으므로그에비례하는목표값으로환산하여야한다. 별첨표 국제저명학술지논문의총환산보정 IF 및총환산보정 ES 향상계획 구분 향후 5년간계획 2년간평균 4차년도 5차년도 6차년도 7차년도 8차년도 환산보정 IF 향상계획 환산보정 ES 향상계획 ㅇ참여교수가발표한국제저명학술지논문의환산논문 1 편당환산보정 ES 는최근 2 년간 0.62 이고환산논문 1 편당환산보정 IF 는최근 2 년간 0.65 이다. ㅇ이는이미상당히높은값으로서, 많은향상을꾀하기는어렵다고판단되나현재의실적을바탕으로향후에도지속적으로우수한연구성과를창출하기위하여국제저명학술지 SCI(E) 급논문의환산논문 1 편당환산보정 IF 를 5 년후에약 10% 정도개선하는것을목표로하였다. ㅇ논문지의 IF 나 ES 가높은국제저명학술지에더많은논문을참여교수와참여대학원생들이게재할수있도록지원하기위한방안은다음과같다. - 연간논문게재실적을평가하여그결과에따라참여대학원생과교수에게차등적으로연구인센티브를지급하는제도를운영한다. - 영어논문작성을지원하기위해논문의번역, 교정에소요되는비용과논문게재료를지원한다. - 대학원생의연구활동을지원하고학술교류의기회를넓힐수있도록국내외학술대회및튜토리얼형식의워크샵참가비및등록비를지원한다. - 국제공동연구에있어필요한해외단기연수의경우이를위한여비, 체재비등을일부지원한다. - High profile 논문지에게재된우수연구성과는학교차원에서 이달의연구자 로선정하여학교홈페이지에한 70 / 157

71 달간노출되도록하고학과차원에서도연구팀의연구업적을학과홈페이지는물론학과에서진행하는워크숍이나학생중심의학술제등의다양한학술행사에서홍보한다. - 본연구팀의연구주제가대용량의데이터를저장하고분석하여시각화하는분야를포함하고있으므로본교계산과학센터의클러스터컴퓨팅자원과학과의클러스터서버를활용한데이터분석및렌더링이가능하도록지원한다. - 참여교수는물론이고참여대학원생들간의공동연구주제도출을위한워크숍을정기적으로개최한다. 사업팀에참여하는대학원생들간의연구및기술교류를통해컴퓨터소프트웨어분야에대한시야를넓히고학문적인융합의가능성을제고하기위해월 1 회사업팀전체박사과정이참여하는공동세미나및워크숍을개최한다. 이를통하여개별연구에대해사업팀내의다른실험실연구원을대상으로설명하고아이디어를교환하며발전적인경쟁을유도할수있는기회를제공한다. - 학교차원에서전임교원의연구업적평가시본교대학원생을저자수에서제외하는제도를도입하여운영중이므로연구수행에있어인원에제한없이대학원생들을자유롭게연구에참여시킬수있다. 또한해외기관소속연구원과의공동연구실적에대해서는언구업적평가시가점을부여하여국제공동연구를촉진한다. - 본연구팀이수행해온산학협력과제는삼성전자, 엘지전자, SK 하이닉스등국내굴지의대기업과협력하는것으로서이들업체는상용화 R&D 가활성화되어있는대표적인기업들이다. 이와같은기술상용화중심의기업체와의협력연구를통해대학원생들이산업계전문가와의인적및기술교류를폭넓게할수있도록인턴십, 현장참여, 산업계전문인력의세미나초빙등을권장하고지원한다. - 글로벌수준의연구윤리의식함양을위해학교차원에서연구윤리관리총괄기능을강화하고연구윤리관련규정을정비하고교육한다. 71 / 157

72 9 산학협력 9.1 특허및기술이전 ( 최근 2 년 ) 1 참여교수 1 인당특허등록환산건수 < 표 13> 참여교수특허등록실적 T_1_1: 구분 T_2_3:2013년 T_2_4:2014 T_1_3: 최근 2년간실적 년 T_2_5:2015 년 T_1_6: 전체기간실적 T_3_1: 국내특허 T_3_2: 등록건수 D_3_3:2 건 D_3_4:10 건 D_3_5:6 건 D _3_6:18 건 T_4_2: 등록환산건수 D_4_3:0.3094건 D_4_4:2.7294건 D_4_5:1.2497건 D_4_6:4.2885건 T_5_1: 국제특허 T_5_2: 등록건수 D_5_3:1 T_6_2: 등록환산건수 D_6_3:2.5 건 D_5_4:3 건 D_5_5:0 건 D_6_4:9.1666건 D_6_5: 건 D _5_6:4 건 건 D_6_6: 건 T_7_1: 등록건수합계 D_7_3:3 D_7_4:13 D_7_5:6 D_7_ 6:22 T_8_1: 등록환산건수합계 D_8_3: D_8_4: D _8_5: D _8_6: T_9_1: 참여교수 1인당등록환산건수 D_9_3:X D_9_6:3.191 T_10_1: 참여교수수 D_ 10_ 6:5 2 참여교수 1 인당기술이전실적 < 표 14> 참여교수기술이전실적 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 항목 T_2_3:2013년 T_2_4:2014 T_1_3: 최근 2년간실적 ( 천원 ) 년 T_2_5:2015 년 T_1_6: 전체기간실적 T_3_1: 특허관련 T_5_1: 특허이외산업재산권관련 T_7_1: 지적재산권관련 T_9_1:Know-how 관련 T_9_2: T_3_2: 기술료수입액 D_3_3:- T_4_2: 참여교수 1인당수입액 T_5_2: 기술료수입액 D_5_3:- T_6_2: 참여교수 1인당수입액 T_7_2: 기술료수입액 D_7_3:- T_8_2: 참여교수 1인당수입액 기술료수입액 D_9_3:- D D D D D D D D_3_4:- D_3_5:- _3_ 6:- D_4_3:X _4_ 6:- D_5_4:- D_5_5:- _5_ 6:- D_6_3:X _6_ 6:- D_7_4:- D_7_5:- _7_ 6:- D_8_3:X _8_ 6:- D_9_4:- D_9_5:- _9_ 6:- 72 / 157

73 T_9_1:Know-how 관련 T_11_1: 기술이전전체실적 T_10_2: 참여교수 1인당수입액 T_11_2: 기술료수입액 D_11_3:0 T_12_2: 참여교수 1인당수입액 D_10_3:X D_ 10_ 6:- D_11_4:0 D_11_5:0 D_ 11_ 6:0 D_12_3:X D_ 12_ 6:0 T_13_1: 참여교수수 D_ 13_ 6:5 73 / 157

74 9.2 산학협력연구및산학간인적 / 물적교류의우수성 ( 전국단위 ) 산학협력의우수성은산학협력연구, 산학간정보교류, 기술이전으로위한계획, 산학간인적교류, 산학간학술행사, 산학간물적교류등으로구분하여현황및사례위주로기술한후향후원활하고효과적인산학협력계획을정리하였다. 1) 산학공동연구 별첨표 산학공동연구개발참여내역 ( 연구비단위 : 백만원 ) 연번 총괄 ( 세부 ) 과제 연구 산업체명 산업체 연구기간 총 명 책임자명 구분 연구비 1 스마트 TV용개인 최용석 삼성전자 대기업 ~ 70 화서비스를위한 ( 주 ) 콘텐츠부스팅 (Bo osting) 협력추 천기술개발 2 Visual tracking 임종우 엘지전자 대기업 ~ 50 and stereo odome ( 주 ) ter for onroad v ehicles 3 콘텐츠부스팅협 최용석 삼성전자 대기업 ~ 52.2 력추천시스템 ( 주 ) 성능향상을위한 연구 4 Data 압축에기반 강수용 SK하이닉 대기업 ~ 80 한효과적인 FTL 스 ( 주 ) 설계 5 Online Stereo-ca 임종우 엘지전자 대기업 ~ 50 mera Calibration ( 주 ) Realtime SLAM 원 임종우 엘지전자 대기업 ~ 60 천기술개발 ( 주 ) 스테레오카메라 임종우 엘지전자 대기업 ~ 90 를이용한주변환 ( 주 ) 경인식 8 주변환경감지를 임종우 현대엔지 대기업 ~ 33 통한장애물회 비 ( 주 ) 피경로생성알 고리즘개발 74 / 157

75 9 Development of v 임종우 Honda R& 해외기업 ~ USD isual Self-Local D co ltd ,000 ization System ㅇ본사업팀참여교수들은활발한산학협력을통해최근 2 년간총 3.42 억원의연구비를산업체로부터수주하였다. 이를 1 인당으로환산하면약 7 천만원에해당하며, 이는매우높은연구비수주액으로평가된다. 본사업팀참여교수 5 명중 2 명이최초교수임용후 4 년이경과하지않았다는점을고려할때, 향후산업체연구비수주실적은지속적으로증가할것으로예상된다. ㅇ또한, 본사업팀참여교수들은개별적으로해외유수기관들과공동연구를수행하고있는중이다. 현재까지는해외연구자가국내연구자의기존연구에참여하거나, 국내연구자가해외연구자의기존연구에참여하는형식으로이루어지고있어, 해외연구비수주로까지이어지지않고있으나, 향후이러한교류를통해공동연구주제도출이이루어지면국내외기관으로부터연구비를공동으로수주하여연구를수행하는방향으로자연스럽게이어지게될전망이다. 실례로본사업팀참여교수인임종우교수는 2012, 2013년에미국 Honda Research Institute USA, inc와 각각 30,000 USD에달하는산업체연구비를수주하여연구과제를성공적으로수행하였다. 그후속활동으 로일본 Honda 연구소연구원과비공식적공동연구를지속한결과, 그후속연구가공식적인공동연구로 발전되어, 2015년 9월부터 2017년 8월까지 2년간일본 Honda 연구소와총액 100,000 USD (50,000 USD/ 년 ) 의연구용역계약을체결하였다. 실질적인공동연구활동은 2015년 8월부터진행되고있으며, 9월 7일 계약체결이완료되어현재공식적으로공동연구를수행하고있다. ㅇ기수행산학공동연구사례 1 - 과제명 : 스마트 TV 용개인화서비스를위한콘텐츠부스팅 (Boosting) 협력추천기술개발 - 기업명및교수명 : 삼성전자 / 최용석 - 기간 : ~ 총사업비 : 70,000,000 원 - 내용 : 스마트 TV 용개인화서비스를위한콘텐츠부스팅협력추천기술은단순일괄적 / 획일적인서비스를제공하는종래의정보검색및추천시스템에서벗어나스마트 TV 환경을고려한데이터마이닝및인공지능기술과의연계를통해개인화된협력추천서비스를제공한다. 위연구는콘텐츠메타데이터활용기법, Trust 네트워크정보를활용한추천성능의향상기법, 스마트 TV 환경을고려한협력추천알고리즘등을연구및개발한다. - 성과및의의 : 협력추천시스템및응용서비스분야에서저명한한양대학교최용석교수와삼성전자 VD 사업부는다수의회의를통하여스마트 TV 용콘텐츠부스팅협력추천기술의필요성을인지하고본연구과제를체결하였다. 최용석교수는삼성전자 VD 사업부와의분기별보고및회의를통해연구진행사항을보고하였으며, 삼성전자는스마트 TV 용개인화추천성능향상을위한지속적인피드백을제시하여연구가개선되는방향으로진행될수있도록하였다. 해당과제는체결시부터수차례경과보고및회의를통하여한양대학교와삼성전자는학계의연구정보와산업계의스마트 TV 환경및제반기술을긴밀히주고받을수있었다. ㅇ기수행산학공동연구사례 2 - Data 압축에기반한효과적인 FTL 설계 75 / 157

76 - 기업명및교수명 : SK 하이닉스 / 강수용 - 기간 : ~ 총사업비 : 80,000,000 원 - 내용 : 최근널리사용되고있는 SSD 의핵심시스템소프트웨어인플래시변환계층 (FTL) 에서압축을지원하기위해필요한기술을개발하였다. 이러한압축기능을제공하기위해서는 FTL 의핵심자료구조를전체적으로재설계해야하는문제가있으며, 본연구에서는그러한문제를해결하는기술을개발하였다. 또한, 압축에따른입출력지연시간의증대를최소화시키는기술을개발하였으며, 압축기술을 SSD 의전체적인성능향상을위한요소기술로활용할수있는방안도제시하였다. - 성과및의의 : 저장장치내부에서데이터압축기능이제공될경우, 물리적으로저장되는데이터의양을줄임에따라입출력성능을향상시킬수있을뿐만아니라플래시메모리의한정된수명을연장시키는효과도있다. 본연구에서개발된기술은실제 SSD 제조업체의필요에의해개발되었으며, 향후압축기능을지원하는 SSD 제품을출시하게될경우중요한기술적자료로활용될수있다. ㅇ기수행산학공동연구사례 3 - Realtime SLAM 원천기술개발 - 기업명및교수명 : 엘지전자 / 임종우 - 기간 : ~ 총사업비 : 60,000,000 원 - 내용 : 여러대의로봇이동시에운행하는환경에서전체적인공간의지도를효율적이고정확하게만들기위한방법으로각각의로봇에서만들어진부분적인지도를합성하여전체지도를작성하는방법을구현한다. 3 차원공간에서자유롭게움직이는카메라의위치를 IMU 등부가적인센서를이용하여실시간으로추정할수있는영상기반위치추적시스템을개발한다. - 성과및의의 : 로봇청소기에탑재된광센서만으로는로봇청소기의정확한 trajectory 와 map 을구하기어려우며이는로봇청소기의수행능력에영향을미친다. 따라서광센서뿐아니라이미지정보를이용하여구한 trajectroy 와 map 을구하고이를최적화하는알고리즘을사용하여로봇청소기의수행능력의효율성을극대화할수있다. 또한여러대의로봇이각각움직이며작성한공간지도를합성하여하나의공간에대한지도로만들수있도록중첩부분인식과상대적인자세추정알고리즘을개발하는것을목적으로하여각각의로봇청소기들이 map 과 trajectory 를사용하여전체적인방의구조를 construction 하고이를통해효율적인수행경로를구할수있다. Wearable device 에서활용가능한 3 차원자세인식시스템의프로토타입을카메라와 IMU 등의센서를이용하여구현하여현재이슈가되고있는 VR 장비에탑재할수있다. 카메라의이미지정보와센서의정보를퓨전하여사용하므로 VR 장비의 pose estimation 정확성을높일수있다. 이를통해급증하고있는 VR 장비의수요에맞는더욱정밀하고경쟁력있는 VR 장비의개발에기여를할수있다. ㅇ기수행산학공동연구사례 4 - 스테레오카메라를이용한주변환경인식 - 기업명및교수명 : 엘지전자 / 임종우 - 기간 : ~ 총사업비 : 90,000,000 원 - 내용 : 스테레오카메라는시간경과에따라진동, 열등의요인으로 camera parameter 가초기 calibration 과달라질수있기때문에 calibration 이틀어졌을때이를보정하는 online calibration 기술을개발한다. Calibration 된스테레오카메라를이용하여구한 disparity map 과이미지에서추출한 optical flow 정보를이용하여주변의움직임이 76 / 157

77 있는객체들을인식하고 segmentation 하는시스템을개발한다. 이전 stage 의결과물들을이용해주변환경을인식하고주행가능한경로를보여줄수있는 map representation 기술을개발한다. - 성과및의의 : 카메라가부착된 vehicle 의모션은주변움직이는객체들의영향을받아부정확해지는경향이있는데, 주변의움직이는객체들을거르고정적인배경정보만을이용하여더정확한 vehicle 의모션을구할수있다. 또한보행자와움직이는 vehicle 들을인식하여 ADAS 시스템의성능향상에기여할수있다. 현재자동차와 IT 의융합이증가하는추세이고, 이런경향성에가장선두에있다고할수있는 ADAS 시스템은주로 LIDAR 센서를사용하고있다. 문제는이센서의단가가높다는데있다. 하지만스테레오카메라를이용하면단가는낮추고성능은 LIDAR 이상을얻을수있는장점이있다. 또한자동차의판매에중요한영향을미치는편의기능에해당하는 ADAS 시스템은갈수록수요가증가하는추세이다. 이런추세에맞춰경쟁력있는 ADAS 시스템을탑재한다면자동차사고율을줄일수있고자동차판매에도좋은영향력을행사할것으로예상된다. 2) 밀착형산학협력체제구축을위한산학연정보교류및기술협력계획 ㅇ산업체연계한수요지향형기술개발 - 기술수요자의요구가반영된연구및개발사업을수행하기위해, 참여기업및관련 IT 기업의기술수요조사를통해연구주제를도출하고, 산학공동연구를진행한다. 지난 3 년간 14 회의참여교수산업체자문활동을연 7 회로, 지난 3 년간연 4.7 회의참여연구원의인턴쉽및현장참여를연 6 회로확대하여산업체와더욱긴밀한관계를맺도록한다. 또한산업체와참여교수간개최하였던세미나와워크샵을산학정보교류의장으로활용해기술수요자인기업의요구를산학공동연구에반영할수있도록한다. ㅇ산학밀착형정보교류및교육연계계획 - 대학내배치된변리사등기술이전전담조직을적극적으로활용하고, 대학표준특허등록시스템을활용한다. 또한사전평가를통해우수기술을조기발굴하여선행지원체제를구축할뿐만아니라연구자를대상으로하는특허관련교육을실시한다. 최근 2 년간특허환산건수는연평균 8 건을기록하여매우우수한수준이다. 본사업팀은이러한실적을지속적으로유지할계획이다. 이를통하여, 양질의원천기술에대한지적재산권을확보하고, 핵심기술의사업화를위한밀착형산학협력체제를구축할수있다. 3) 산업체기술이전을위한협력계획 ㅇ사업화핵심기술발굴및기술이전추진 - 산업체와의협력연구를통해관련시장동향을이해하고, 사업화를위한핵심기술을발굴할뿐만아니라, 산학협력을통해핵심기술의제품화와사업화를추진한다. 대기업과의협력연구외에도중소기업청의산학연협력사업등과같은정부주도의중소기업연계프로그램을적극활용하여중소기업과사업팀간의협력연구및기술교류를적극적으로추진하고자한다. 이를통해참여교수의기술이전실적을 4 차년도 5 백만원부터점진적으로증가시켜 7 차년도부터는 2 천만원이상으로유지할계획이다 ( 별첨표 참조, 8 차년도의경우사업기간상으로는 6 개월이나, 이해의편의를위해일년으로가정하여산출한목표치임 ). 별첨표 참여교수기술이전실적계획 구분 향후 5년간계획 2년간평균 4차년도 5차년도 6차년도 7차년도 8차년도 기술료수입액 ( 천원 ) / 157

78 ㅇ기술이전및사업화를위한연구개발결과물의적극적홍보 - 본사업팀에서보유하고있는특허정보는한양대학교산학협력단내의데이터베이스로구축되어있다. 이를온라인 ( 에공개함으로써, 사업팀이보유한연구인력과연구인프라를소개하고, 보유기술을활용한 Technology Clinic, Community 운영, 보유기술의 Commercialization 등의서비스를통해기술사업화를촉진한다. 또한, 기술이전센터를통하여사업팀의지적재산권을효과적으로관리하도록한다. 특허는대학내특허심의위원회를거쳐특허사무소를통하여출원되며, 사업팀의핵심기술은기술이전센터의협력네트워크를통하여기술수요자에게이전될수있도록지원한다. - 한양대학교산학협력단에서는특허기술을체계적으로분류및정리하여공개함으로써폭넓은정보공유의장을조성해주며, 매달신기술과이달의과학자를선정하여소개하는세션을함께운영하여기술수요자들에게보유기술을홍보한다. 또한, 산학협력단에서운영중인특허기술상담시스템을활용하여, 전문변리사가 on-line/off-line 상담을통해기술개발의계획단계부터완료시까지수요지향적기술개발과기술이전에참여할수있도록한다. 이결과, 양적효율성뿐만아니라질적효율성을달성할수있으며, 실제로산업에기여할수있는실용적연구의장이될수있도록한다 4) 산학간인적교류 ㅇ참여교수기업체파견및산업체임직원대학파견실적 - 본사업팀의참여교수들은삼성전자, 현대모비스, LG 전자등유수의기업에방문하여 18 건의강연을하였으며 ( 별첨표 참조 ), 이를최신소프트웨어기술에대한이해를높이고, 실용적인미래기술개발을선도할수있는양질의인력을배출하는정보교류의장으로활용하였다. 별첨표 참여교수의산업체강의실적 연번 교수명 파견기업 일시 대상 내용 1 강수용 삼성전자 관련연구자 Ad-hoc Cloud Infra 12 structure based on Smart Devices 2 임종우 현대모비 관련연구자 도로환경인식영 스 21 상처리알고리즘기 술 3 최용석 삼성전자 VD 사업부연 스마트 TV용개인화 04 구원 서비스기술 4 강수용 삼성전자 관련연구자 HCCF: Home Cloud C 30 omputing Framework 5 임종우 LG전자 H 관련연구자 시각기반환경인식 AE 12 기술 6 강수용 SK하이닉 관련연구자 Data 압축에기반한 78 / 157

79 스 30 효과적인 FTL 설계 7 최용석 삼성전자 VD 사업부연 콘텐츠부스팅협력 18 구원 추천시스템성능 향상기술 8 최용석 LG 전자 스마트가전센 사용자편의성에입 30 터연구원 각한아이템추천 시각화및탐색기 술 9 최용석 삼성전자 VD 사업부연 대규모실시간협력 17 구원 추천기술 10 권태수 현대자 관련연구자 BMS 임베딩가능한 동차 19 배터리모델및파 라미터추정기개발 11 최용석 삼성전자 VD 사업부연 Incremental and Fa 31 구원 st Computation 기 법 12 임종우 LG 전자 V 관련연구자 Visual Odometry an C 02 d Location Recogni tion for ADAS 13 강수용 SK 하이닉 관련연구자 Data 압축에기반한 스 16 FTL 의응용및활 용 14 임종우 현대엠엔 관련연구자 ADAS 를위한도로 소프트 22 환경인식및모델 링기술 15 임종우 LG 전자 관련연구자 Visual features an 23~24 d object tracking 16 임종우 삼성 SDS 관련연구자 Computer Vision 개 09~23 론 17 임종우 NAVER LA 관련연구자 Toward Geometric S BS 24 cene Understanding and Autonomous Na vigation 18 강수용 SK 하이닉 관련연구자 대용량 MLC SSD 핵 스 06 심기술개발 79 / 157

80 ㅇ인턴쉽및현장참여 - 삼성전자등의기업체와의공동프로그램등을진행하여, 최근 3 년간 10 명의학생이 14 건의현장실습및인턴쉽에참여하였다. 이는현장에서즉시기여할수있는수요지향적인력배출을가능하게하였으며, 이러한활동은인력의질적향상에직접적인기여를하였다. 특히, 박사급인력의비율이 50% 이상인것을볼때, 인적교류의질적인우수성이있다고할수있다 ( 별첨표 참조 ). 별첨표 인턴쉽및현장참여 연번 교수명 구분 학생명 학위 기관명 기간 내용 과정 1 임종우 현장참여 김영성 석사 HONDA Rese ~ Robust visua arch Insti l processing tute US for robots and vehicles 2 최용석 현장참여 이준엽 석사 삼성전자 ~2 콘텐츠메타 데이터를활 용한추천성 능향상기법 연구 3 최용석 현장참여 김자랑 석사 삼성전자 ~2 스마트 TV용 협력추천알 고리즘개발 4 임종우 현장참여 김영성 석사 HONDA Rese ~ Robust visua arch Insti l processing tute US for robots and vehicles (part II) 5 임종우 현장참여 홍은태 석박 엘지전자 ~2 Visual track 통합 ing and ster eo odometer for onroad v ehicles 6 강수용 인턴십 김동욱 박사 SK하이닉스 ~2 SSD 매핑 / 복구매커니 즘관련코드 분석및연 구 7 최용석 현장참여 공성언 석박 삼성전자 ~2 실시간추천 통합 서비스제공 80 / 157

81 을위한 Incr emental and Fast Computa tion 기법연 구 8 최용석 현장참여 아딜아쉬 박사 삼성전자 ~2 콘텐츠유사 라프 도계산비용 최소화기법 연구 9 최용석 현장참여 이준엽 석사 삼성전자 ~2 콘텐츠메타 데이터를활 용한고성능 개인화협력 추천기술연 구 10 최용석 현장참여 김동현 석사 삼성전자 ~2 스마트 TV 기 반고성능 / 고 효율협력추 천기법프로 토타입구현 11 임종우 현장참여 김영성 석사 엘지전자 ~ Online Stere 현재 o-camera Cal ibration 12 임종우 현장참여 석호창 석박 엘지전자 ~ Realtime SLA 통합 현재 M 원천기술 개발 13 임종우 현장참여 석호창 석박 엘지전자 ~ 스테레오카 통합 현재 메라를이용 한주변환경 인식 14 강수용 인턴십 강대철 석사 KDB대우증 ~2 증권정보분 권 석시스템연 구 ㅇ산학자문 - 본사업팀의참여교수는대학원생에대한실무위주교육에있어기업과의기술교류및자문활동이중요함을이해하고, 대학이보유한기술을바탕으로우수산업체를지원하기위하여기술자문활동을하였다. 이러한활동은본사업팀이긴밀한산학협력체제를구축하는데일조할것으로기대된다 ( 별첨표 참조 ). 81 / 157

82 별첨표 참여교수산업체자문활동내역 교수명 산업체명 활동 1 강수용 SK하이닉스 기술자문 2 강수용 삼성전자 기술자문 3 강수용 GCube 기술자문 4 강수용 팍스디스크 기술자문 5 강수용 The-AIO 기술자문 6 권태수 현대자동차 기술자문 7 백은옥 Widevantage 기술자문 8 백은옥 ( 주 )SK 기술자문위원 9 백은옥 SK텔레콤 기술자문위원 10 임종우 네이버랩스 기술자문 11 최용석 삼성전자 VD 기술자문 사업부 12 최용석 투어플랫폼 기술자문 13 최용석 ( 주 ) 유비온 기술자문 14 최용석 ( 주 ) 캐스트이 기술자문위원 즈 ㅇ산업체전문가초청강연 - 본사업팀참여교수들및소속학과에서는자체적인교과 / 비교과과정산업체연계프로그램을통해산업계에서활동하고있는전문가들을강연자로초청하여산학인적교류를활발히진행하였다 ( 별첨표 참조 ). 이를통해 SK 플래닛, Qualcomm Korea 등으로부터스마트폰보안, B2B 마케팅, 빅데이터등다양한최신기술에대한교육을받을수있었다. 별첨표 산업체강연자활동내역 연번 강좌명 강연자 강좌날짜 이름 소속 1 Android Security 이은복 SK플래닛 / 157

83 과거와미래 HTML5 기반 Mobile Web A pplication 개발 2 Simultaneous 3D Re 이희석 Qualcomm construction, Debl Korea urring, and Super- resolution using a Single Moving Cam era 3 Understanding SMAR 신영균 SK하이닉 T, NCQ, TRIM, Over 스 -provisioning, Wri te Amplification f or Solid State Dri ve 4 IT 인재양성을위 김효정 IBM 한역량구축사례 소개? IBM Career framework과 Archit ect profession을 중심으로 5 LG Smartphone Tech 김기영 LG전자 nology UX 6 모바일환경에서서 권상훈 Neptune 비스참여자들의역 Inc. 할및시장현황 : 게 임업계를중심으로 7 글로벌소프트웨어 김익환 에이비시 를꿈꾸다 텍 8 Naver Labs 소개및 송창현 네이버 연구 / 개발자의 dil emma 9 게임기술과수퍼컴 김태용 NVIDIA 퓨팅의공생관계 10 글로벌기업경험으 정준경 VMware K 로살펴본기술및 orea B2B 마케팅 11 IT Trends 변화에 김경로 SK Hynix / 157

84 대응하는 Memory So lution의기술진화 12 일과자세 문의선 버즈비 프로그래머의현실 오준규 레이소프 과미래 트 14 Next Generation Me 김호기 삼성전자 mory 15 Software It s Eng 민상윤 솔루션링 ineering 크 16 Mobile in 2014? 이성주 모비애드 키워드로보는 2014 국내외모바일이 슈 17 A Scalable Archite 김민식 인프니스 cture for Versatil 네트웍스 e Network Gateways 18 악성코드와백신 조시행 AVAR Robust Determinist 이광희 Samsung ic Fitting of Mult Medison iple Structures Ba Infrastr sed on Data Subset ucture T Selection echnolog y Lab 20 미래대비를위한 채승엽 KPIT 고급소프트웨어개 발자육성방향 21 Android Native Dev 김유현 하이버스 elopment ( 주 ) 22 공존현실확장공간 박정민 KIST 에서의인터랙션을 위한인터페이스기 술 23 크라우드펀딩, 새로 김태진 KT 경제 운자금전달 경영연구 소 84 / 157

85 24 UX Design Human P 김선아 삼성전자 erception 25 Android developmen 김유현 하이버스 t, Smart Convergen ce System 26 스마트그리드 'Crea 탁동국 이엔테크 tive Energy to the 놀로지 World' 27 과학기술빅데이터, 한선화 KISTI 첨 새로운연구 Parad 단정보연 igm 구소 28 IT와금융공학의융 김홍근 Accentur 합 : 금융 IT 시스템 e 29 SINGULARITY 당대 주영호 엠앤씨파 사람들이깨닫지못 트너 하는역사적인변혁 시점 30 게임프로그래밍이 권택순 네오위즈 야기 31 게임개발이야기 - 권택순 네오위즈 Modern C++ 32 안드로이드기반리 박정석 한백전자 눅스디바이스드라 ( 주 ) 이버제작 33 임베디드시스템의 탁동국 이엔테크 이해와프로세서사 놀로지 ( 용하기 주 ) 34 C-Rank and Its Var 김동진 NHN NEXT iants: A Contribut ions-based Ranking Approach Exploiti ng Links and Conte nt 35 엔지니어와아티스 황정석 ( 주 )FXGe 트의관계, 게임제 ar 작과정및 VFX의 소개 85 / 157

86 36 빅데이터시대의소 김기훈 ( 주 ) 사이 셜네트워크분석 람 소프트웨어개발 37 VC 의이해및투자 정영관 동양인베 유치전략 스트먼트 38 그래픽스엔지니어 황정석 FXGear 와그래픽아티스트 39 오픈소스개발방법론 윤석찬 DAUM SW 역량강화방안 김수옥 LG 전자 오픈소스미니콘서 손기성 삼성전자 트 42 Technology Issues 이강원 SKT andtrend in ICT Re search 43 혁신적인비즈니스 조산구 코자자 모델 : 공유경제코 자자 44 Do Cool Things tha 최원준 구글코리 t Matter as a Soft 아 ware Engineer 45 안드로이드프로그 박헌재 투에이치 래밍개발원칙및 앤에스 프레임워크 46 혁신적인비즈니스 강경훈 우버코리 모델 : 공유경제스 아 타트업우버 47 How to make Good C 송용준 KT hoice as a Compute r Engineer? 48 글로벌소프트웨어 김익환 에이비시 를위한지혜 텍 49 IT 혁신트랜드가 최윤석 오라클 몰고올세상변화 86 / 157

87 50 혁신적인비즈니스 김창하 틱톡 모델 : 구름을벗어 난달 51 기술자를위한기업 권용길 네오위즈 가정신 52 Convergence: The I 정종식 티스트림 nflection Point of ( 주 ) Network Technolog y 53 Phase Change Memor 김효준 IBM Alma y Evaluation for E den Rese nterprise Storage arch Cen Systems ter 54 Software It sengin 민상윤 솔루션링 eering Where weare 크, we should go, 55 혁신적인비즈니스 서동일 오큘러스 모델 : 가상현실의 VR 과거, 현재그리고 미래우리가고민해 야할것들 56 UX Design Human P 김선아 삼성전자 erception 57 개발자의 career 개 김진영 넥슨코리 발 아 58 게임업계와프로그래 최석현 NC소프트 머 59 온라인-오프라인연 장인성 배달의 계스타트업사례분 민족 석 : 배달의민족은 이렇게한대 60 제조업상품기획과 C 김도년 LG전자 SE 61 혁신적인비즈니스 최원식 린캠퍼스 모델 : 비즈니스모 델과린캔버스 87 / 157

88 62 혁신적인비즈니스 한상엽 위즈돔 모델 : 성공의열쇠! 사회적자본과사 람도서관위즈돔 63 영상처리기술의기 김재훈 삼성서울 초및응용 병원 ㅇ수요지향적실무형소프트웨어인력양성사업 - 본사업팀의임종우, 권태수, 강수용, 최용석교수는수요지향적실무형소프트웨어인력양성 ( 서울어코드활성화사업 ) 의과제를수행하였으며, 2014 년부터현재까지총 1 억 7 천만원의연구비를참여교수의지분으로받았다. 이를통해한양대학부생의수요지향적소프트웨어개발역량을강화하는데투자할수있었으며, 이사업의멘토링프로그램을이용하여대학원생과학부생간의멘토 - 멘티관계를형성해우수학생들을대학원으로유치할수있었다. ㅇ산업체연계학부과정운영 년한양대학교와삼성전자간에소프트웨어인력저변확대와맞춤형인재양성을위한 소프트웨어학과설립및운영 을위한업무협약을체결한것을시작으로, 본교는다양한산학체와연계된학부인력양성프로그램을운영중이다. 이는글로벌역량강화를위한어학교육환경조성, 국내소프트웨어산업의경쟁력제고, 실무기반의고급소프트웨어인력양성및취업연계를위하여기업과의공조체계를강화하는등학과운영에관한학교와참여기업간의상호협력사항을포함하고있다. 프로젝트중심의실험실습환경과기업체의교육과정개발참여를통하여현장감있는교육을실시할수있어세계적수준의기술인력양성을목표로하고있다. 이를통해양성되는우수한인력들이본교대학원에진학함으로써, 본사업팀에서우수한인력을안정적으로유치할수있는기반이마련되었다. 5) 산학간학술행사 산업체와의인적교류의일환으로본사업팀은국내굴지의기업의후원을받아학술행사를수행해왔으며, 대표적사례를아래에기술하였다. ㅇ학술행사사례 NVRAMOS 2014 (Operating System Support for Next Generation Large Scale NVRAM) - 기업명및주관교수 : 삼성전자, LG 전자, SK 하이닉스, 네이버, 팍스디스크 / 강수용교수 ( 프로그램위원장 ) - 행사일 : ~ 프로그램및내용 : 한국에있는여러눈여겨볼만한 SSD 업체에대한의견을공유하는다모세션을통해다양한이슈들을서로논의하였다. 이후 SK 하이닉스의최영준전무가플래시스토리지의새로운성능지표에대한발표를하였다. 네이버에서는네이버서비스를제공하기위해 SSD 를사용하면서얻은교훈에대해발표하였고, IBM 에서는엔터프라이즈용저장장치를위한메모리성능평가가어떻게변해가고있는지에대해발표하였다. 삼성전자에서는저장장치에발생하는부하가 IO 로인해발생하는지, CPU 로인해발생하는지에대해논의하였고, LG 전자에서는가전제품에서고려해야할만한파일시스템챌린지에대해발표하였다. - 성과및의의 : SSD 는빠른속도로발전하고있는하드디스크대체저장장치로다양한문제들에대한정확한이해와분석을필요로한다. 다양한문제에대한산업계와학계가바라보는여러시각을같이공유할수있는시간이었다. 각계전문가들이한자리에모여의견을나눔으로써새로운기술을습득하고실제해결이필요한문제를파악할수있 88 / 157

89 었다. 6) 산학간물적교류 ㅇ산학간물적교류사례 - 본사업팀이소속된컴퓨터소프트웨어학과는 2013 년 LG 전자로부터 40 대의개인용노트북을기부받아학생들의실습용으로사용중이다. - 최용석교수가 2012 년 7 월부터 2014 년 12 월까지삼성전자 VD 사업부와산학공동연구를수행하는과정에서, 스마트 TV 용실시간협력추천기법을적용한프로토타이핑및시스템구축을위해 VD 사업부는스마트 TV 및서버를대학원생의연구목적으로제공하였다. 또한, 시스템성능평가및검증을위해지속적인데이터교류를진행함으로써협력추천의성능을극대화할수있었다. - 임종우교수는 2015 년 7 월부터 8 월까지네이버랩스와연구자문계약을통해로봇관련연구에대한자문을수행하면서연구실보유기자재 ( 연구용고성능카메라와렌즈 ) 를시스템테스트및평가용도로 1 달간공동사용하여공동연구에활용하였으며프로젝트수행을위한기기선정및시스템개발과평가에도움을주었다. - 임종우교수는 2015 년 8 월부터일본 Honda 연구소와공동연구를수행하면서 Honda 측에서촬영한대용량의테스트영상을제공받아기존시스템의성능평가를수행하고결과를보고하였다. 이를통하여향후연구협력방향을보다정확하게설정할수있는효과가있었다. - 권태수교수의연구실에서는현대 2014 년현대 NGV 로부터인피니언임베디드개발보드 2 기와하이탑디버거를임대받았다. 이를활용하여 BMRC 예측시뮬레이션알고리즘을 BMS 의제한된메모리와연산처리속도하에서효율적으로수행되도록개선하였다. 7) 산학연공동사업팀의기타연계활동실적 ㅇ한양대 - 삼성전자산학협력과제통한산학장학생선발및인력양성 - 한양대학교와삼성전자는이공계활성화및현장형공학실무인력의양성을위한산학협력의일환으로한양대 - 삼성전자반도체산학협력운영회협력과제를수행하고있다. 본프로그램을통해반도체및시스템소프트웨어분야의전문가로서성장할수있는인력을조기에발굴하고, 이들을통하여관련분야의첨단기술을개발하고자하는목적을가지고있다. 또한, 본과제에참여하는대학원생연구인력들을대상으로삼성전자산학장학생을선발하여본프로그램이수기준에따라전공별학습목표를성취하게하고, 졸업후별도의입사시험절차없이회사에입사하게하는과정을포함한다. 장학금지급과취업이동시에보장이되므로성적우수학생들의대학원진학을독려하는역할도하고있으며, 본 BK21 플러스사업팀의주요연구분야인빅데이터저장및분석분야의활성화에도크게기여하고있다. ㅇ한양대학교와 SK 하이닉스주식회사간의협력과제통한산학장학생선발 - 한양대학교와 SK 하이닉스는플래시메모리관련기술협력의일환으로낸드플래시메모리를이용한차세대저장장치기술에대한협력과제를수행하고있다. 해당분야의첨단기술을공동으로개발하고, 그과정에서훌륭한인재들을발굴하여산업체요직에투입하는것을목적으로하고있다. SK 하이닉스에서는본과제에참여하는대학원생연구인력들을대상으로산학장학생을선발하여재학기간중장학금을지급하고, 졸업후별도의입사시험절차없이 SK 하이닉스에입사하도록유도한다. 본프로그램을통하여사업팀참여대학원생인김동욱군이장학생으로선발되었으며, 학위취득후 SK 하이닉스에취업할예정이다. 이프로그램을통하여대학원생의장학금지급과취업이동시에보장이되므로이를효과적으로홍보하는경우성적우수학생들의대학원진학을유도할수있는좋은기회가될것이다. 89 / 157

90 8) 산학간인적및물적교류계획 ㅇ산업체인사초청강의 - 본사업팀의연구활동이틀에박힌연구가되는것을지양하기위해서는해당산업의기술동향을파악하는것이매우중요하다. 이를위하여다양한산업체임원및전문가를초청하여산업기술의동향을청취하고, 본사업팀의연구및교육의비전을설정할계획이다. - 석 / 박사과정대학원생들은자칫기술개발에만치중하고, 산업동향과그수요를무시할수있다. 따라서기술적전문가가아닌정보경영에대한관련전문가및컨설턴트를초청함으로써공학기술과정보경영에대한기본지식을제공할계획이다. - 해당산업체의임원을초청하게되면, 산학연의인적네트워크를구축하는데에용이하다. 사업팀소속인사와산업체소속인사간의면담을통한상호협력방안을협의하고, 나아가산학공동연구를수행함으로써본사업팀과산업체간의밀착형산학협력체제를구축하는것을기대한다. ㅇ산업체소속연구원의대학파견및공동프로젝트수행 - 산업체소속연구원이미래원천기술에대하여접할수있는틀은워크샵 / 세미나에국한되기쉽다. 그러나산업체의핵심인력을대학에파견함으로써참여교수가보유하고있는미래원천기술을전수받고, 공동프로젝트를수행함으로써기술의성숙도를높일수있게된다. - 산업체와대학과의연결통로가매우제한적인것을감안할때, 핵심인력이직접적으로대학에파견되어공동으로연구를개시하게되면, 상호보완적연구수행이가능해지며, 또한이로인한부가가치창출가능한기술이개발될것이다. ㅇ산업체겸임교원활용 - 전임교원에의한이론적교과목외에도산업체전문인력에의한실무형교과목제공은수요지향적교육의근간이된다. 본사업팀에서는산업체공동과제를수행하고있는산업체전문가를초빙하여실무형교과목을담당하도록함으로써, 수요지향적이고창조적인실무인력을양성하도록한다. ㅇ사업팀참여교수의산업체연수지원 - 산업체는사업화가되고있는아이템에대한연구및개발을함에따라미래원천기술에상대적으로취약하다. 이에핵심기술을보유하고있는참여교수가산업체에연수지원을함으로써, 미래원천기술에대한집중교육실시로해당산업체의경쟁력을부여할계획이다. - 참여교수의미래원천기술을중심으로산학공동연구를수행하며, 상호간의인적및물적교류를활성화하고, 이러한네트워크를확보한기술의신속한전달방안으로활용한다. 또한, 미래원천기술의조속한사업화가가능해질것을기대한다. ㅇ산학간학술행사를통한인적교류및기술교류의활성화추진 - 산학공동워크샵을연 2 회이상개최함으로써, 기업체의애로기술을대학에서파악하고이에따른연구주제를모색한다. 또한, 워크샵을통해대학이가진미래원천기술을소개하는기술교류의장을활성화시킨다. 이러한산학간학술행사를통하여, 수요지향적인연구가가능해질것을기대한다. 90 / 157

91 ㅇ컴퓨터 소프트웨어 (CS) 콜로키움활성화 - 대학원생은대학내에서원천기술에대해공부할수는있으나, 산업계의현장감을느낄수있는기회가상대적으로적다. 이를위해사업팀연구분야의저명한산업체인사를초청한콜로키움의활성화를추진한다. 이를통해실산업계의필요와요구를이해하고현장감을살리는것을기대한다. ㅇ산업체와의데이터교류를통한산학간연구지원 - 본사업팀의특성상, 공동장비의사용보다데이터의교류가중요하다. 특히빅데이터를처리하는것, 데이터의분석을통한보안관련이슈를연구하는것, 대규모데이터를고속으로처리하는것은본사업팀에게매우중요한이슈이다. 이러한대규모데이터에대한물적교류를수행하고, 세미나 / 워크샵을통해이에대한분석결과를논의한다. 또한, 분석과결과를연계하여산학연공동연구주제로정함으로써, 대학과산업체의기술적경쟁력이높아질것을기대한다. 산학협력연구및산학간인적 / 물적교류의우수성 ( 지역단위 ) 91 / 157

92 9.3 연구비 ( 최근 2 년 ) 1 참여교수 1 인당산업체및해외기관연구비수주실적 < 표 15> 최근 2 년간참여교수 1 인당산업체, 해외기관등연구비수주실적 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 항목 T_1_2: 수주액 ( 천원 ) T_2_2:'13.9.1~' T_2_3:'14.9.1~' T_2_4: 전체기간실적 T_3_1: 산업체 ( 국내 ) 연구비수주총입금액 T_4_1: 해외기관연구비수주총환산입금액 D_3_2:198,200 D_3_3:143,500 D_3_4:341,700 D_4_2:- D_4_3:- D_4_4:- T_5_1:1인당총연구비수주액 D_5_2:39,640 D_5_3:28,700 D_5_4:68,340 T_6_1: 참여교수수 D_6_4:5 < 제도개선및지원영역 > 92 / 157

93 Ⅲ 사업비집행계획 1 사업비집행계획 (4~8 차년도 ) ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 항목 T_1_2:4 년차 T_1_3:5 년차 T_1_4:6 년차 T_1_5 :7년차 T_1_ 6:8년차 T_ 1_7 : 계 T_2_1: 대학원생연구장학금 D_2_2:171,000 D_2_3:171,000 D_2_4:171,000 D_2_5:171,000 D_2_6:171,000 D_2_7:855,000 인건비 T_3_1: 신진연구인력 T_4_1: 산학협력전담인력인건비 D_3_2:72,000 D_3_3:72,000 D_3_4:72,000 D_3_5:72,000 D_3_ 6:72,000 D_ 3_7:360,000 D_4_2:0 D_4_3:0 D_4_4:0 D_4_5:0 D_4_6:0 D_ 4_7 :0 T_5_1: 국제화경비 D_5_2:54,328 D_5_3:54,328 D_5_4:54,328 D_5_5:54,328 D_5_6:54,328 D_5_7:271,640 T_6_1: 사업팀운영비 D_6_2:30,672 D_6_3:30,672 D_6_4:30,672 D_6_5:30,672 D_6_6:30,672 D_6_7:153,360 T_7_1: 교육과정개발비 D_7_2:5,000 D_7_3:5,000 D_7_4:5,000 D_7_5:5,000 D _7_6:5,000 D_7_7 :25,000 T_8_1: 실험실습및산학협력활동지원비 D_8_2:10,000 D_8_3:10,000 D_8_4:10,000 D_8_5:10,000 D_8_ 6:10,000 D_8_7 :50,000 T_9_1: 간접비 D_9_2:7,000 D_9_3:7,000 D_9_4:7,000 D_9_5:7,000 D_9_6:7,000 D_9_7:35,000 T_10_1: 합계 D_10_2:350,000 D_10_3:350,000 D_10_4:350,000 D_10_5:350,000 D_10_6:350,000 D_10_7:1,750, / 157

94 2_6 : 3_6 : 4_6 : 2 사업비집행세부내역 (4~8 차년도 ) 차년도 1) 대학원생연구장학금 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 지원대상인원 (A) T_1_3:1 인당월지급액 (B) T_1_4: 지급개월수 (C) T_1_5: 산출액 (A*B*C) T_1_6: 비고 T_2_1: 석사과정생 D_2_2:15 D_2_3:750 D_2_4:12 D_2_5:135,000 D_ T_3_1: 박사과정생 D_3_2:2.5 D_3_3:1,200 D_3_4:12 D_3_5:36,000 D_ T_4_1: 합계 D_4_2:18 D_4_3:X D_4_4:X D_4_5:171,000 D_ 2) 신진연구인력인건비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_3: 지원대상인원 (A) T_1_4:1 인당월지급액 (B) T_1_5: 지급개월수 (C) T_1_6: 산출액 (A*B*C) T_2_1: 신진연구인력 T_2_2: 박사후과정생 D_2_3:2 T_3_2: 계약교수 D_3_3:0 D_2_4:3,000 D_2_5:12 D_2_6:72,000 D_3_4:3,000 D _3_5:12 D _3_ 6:0 T_4_1: 합계 D_4_3:2 D_4_4:X D_4_5:X D_4_6:72,000 3) 산학협력전담인력인건비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 지원대상인원 (A) T_1_3:1 인당월지급액 (B) T _1_4: 지급개월수 (C) T_1 _5: 산출액 (A*B*C) T_2_1: 산학협력전담인력 D_2_2:0 D_2_3:3,000 D_2_4:12 D_2_5:0 4) 국제화경비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 산출근거 T_1_3: 금액 T_2_1: 단기연수 D_2_2:6,090,000( 원 ) * 1( 회 ) * 1( 명 ) = 6,090,000 - 숙박비 : 140($) * 15( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 2,310,000 - 식비 : 80($) * 15( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 1,320,000 - 일비 : 40($) * 15( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 660,000 - 항공료 : 1,800,000 D_2_3:6,090 T_3_1: 장기연수 D_3_2:- D_3_3:0 T_4_1: 해외석학초빙 D_4_2:2,804,000( 원 ) * 1( 회 ) * 5( 명 ) = 14,020,000 - 숙박비 : 140($) * 2( 일 ) * 1,100( D_4_3:14, / 157

95 T_4_1: 해외석학초빙 원 /$) = 308,000 - 식비 : 80($) * 3( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 264,000 - 일비 : 40($) * 3( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 132,000 - 항공료 : 1,500,000 - 강연료 : 200,000 * 3 시간 = 600,000 D_4_3:14,020 T_5_1: 기타국제화활동 D_5_2: 국제학술회의참석 3,802,000( 원 ) * 3( 회 ) * 3( 명 ) = 34,218,000 - 숙박비 : 140($) * 7( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 1,078,000 - 식비 : 80($) * 7( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 616,000 - 일비 : 40($) * 7( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 308,000 - 항공료 : 1,800,000 D_5_3:34,218 T_6_1: 합계 D_ 6_3:54,328 5) 사업팀운영비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 산출근거 T_1_3: 금액 T_2_1: 사업팀전담직원인건비 D_2_2:2,804,000( 원 ) * 1( 회 ) * 5( 명 ) = 14,020,000 - 숙박비 : 140($) * 2( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 308,000 - 식비 : 80($) * 3( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 264,000 - 일비 : 40($) * 3( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 132,000 - 항공료 : 1,500,000 - 강연료 : 200,000 * 3 시간 = 600,000 D_2_3:18,000 T_3_1: 성과급 T_4_1: 국내여비 D_3_2:500,000( 원 ) * 1( 회 ) * 5( 명 ) = 2,500,000 D_4_2:375,000( 원 ) * 3( 회 ) * 6( 명 ) = 6,750,000 D_3_3:2,500 D_4_3:6,750 T_5_1: 학술활동지원비 D_5_2:450,000( 원 ) * 2( 회 ) * 1( 명 ) = 900,000 D_5_3:900 T_6_1: 산업재산권출원등록비 D_6_2:- D_6_3 :0 T_7_1: 일반수용비 D_7_2:50,000( 원 ) * 12( 회 ) = 600,000 D_7_3:600 T_8_1: 회의및행사개최비 D_8_2:30,000( 원 ) * 10( 회 ) * 6( 명 ) = 900,000 1,022,000( 원 ) * 1( 회 ) = 1,022,000 D_8_3:1,922 T_9_1: 기타 D_9_2:- D_9_3:0 95 / 157

96 T_10_1: 합계 D_ 10_3:30,672 6) 교육과정개발비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 산출근거 T_1 _2: 금액 D_1_1: 교재개발비 1,000,000( 원 ) * 5( 건 ) = 5,000,000 D_1_2:5,000 TT_1_1: 합계 DD_1_2:5,000 7) 실험실습및산학협력활동지원비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 산출근거 T_1 _2: 금액 D_1_1: 재료비 100,000( 원 ) * 50( 건 ) = 5,000,000 자문료 500,000( 원 ) * 10( 건 ) = 5,000,000 D_1_2:10,000 TT_1_1: 합계 DD_1_2:10,000 8) 간접비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 간접비 D_1_2:7, / 157

97 2_6 : 3_6 : 4_6 : 차년도 1) 대학원생연구장학금 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 지원대상인원 (A) T_1_3:1 인당월지급액 (B) T_1_4: 지급개월수 (C) T_1_5: 산출액 (A*B*C) T_1_6: 비고 T_2_1: 석사과정생 D_2_2:15 D_2_3:750 D_2_4:12 D_2_5:135,000 D_ T_3_1: 박사과정생 D_3_2:2.5 D_3_3:1,200 D_3_4:12 D_3_5:36,000 D_ T_4_1: 합계 D_4_2:18 D_4_3:X D_4_4:X D_4_5:171,000 D_ 2) 신진연구인력인건비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_3: 지원대상인원 (A) T_1_4:1 인당월지급액 (B) T_1_5: 지급개월수 (C) T_1_6: 산출액 (A*B*C) T_2_1: 신진연구인력 T_2_2: 박사후과정생 D_2_3:2 T_3_2: 계약교수 D_3_3:0 D_2_4:3,000 D_2_5:12 D_2_6:72,000 D_3_4:3,000 D _3_5:12 D _3_ 6:0 T_4_1: 합계 D_4_3:2 D_4_4:X D_4_5:X D_4_6:72,000 3) 산학협력전담인력인건비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 지원대상인원 (A) T_1_3:1 인당월지급액 (B) T _1_4: 지급개월수 (C) T_1 _5: 산출액 (A*B*C) T_2_1: 산학협력전담인력 D_2_2:0 D_2_3:3,000 D_2_4:12 D_2_5:0 4) 국제화경비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 산출근거 T_1_3: 금액 T_2_1: 단기연수 D_2_2:6,090,000( 원 ) * 1( 회 ) * 1( 명 ) = 6,090,000 - 숙박비 : 140($) * 15( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 2,310,000 - 식비 : 80($) * 15( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 1,320,000 - 일비 : 40($) * 15( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 660,000 - 항공료 : 1,800,000 D_2_3:6,090 T_3_1: 장기연수 D_3_2:- D_3_3:0 T_4_1: 해외석학초빙 D_4_2:2,804,000( 원 ) * 1( 회 ) * 5( 명 ) = 14,020,000 - 숙박비 : 140($) * 2( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 308,000 - 식비 : 80($) * 3( 일 ) * 1,100( 원 D_4_3:14, / 157

98 T_4_1: 해외석학초빙 /$) = 264,000 - 일비 : 40($) * 3( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 132,000 - 항공료 : 1,500,000 - 강연료 : 200,000 * 3 시간 = 600,000 D_4_3:14,020 T_5_1: 기타국제화활동 D_5_2: 국제학술회의참석 3,802,000( 원 ) * 3( 회 ) * 3( 명 ) = 34,218,000 - 숙박비 : 140($) * 7( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 1,078,000 - 식비 : 80($) * 7( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 616,000 - 일비 : 40($) * 7( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 308,000 - 항공료 : 1,800,000 D_5_3:34,218 T_6_1: 합계 D_ 6_3:54,328 5) 사업팀운영비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 산출근거 T_1_3: 금액 T_2_1: 사업팀전담직원인건비 T_3_1: 성과급 T_4_1: 국내여비 D_2_2:1,500,000( 원 ) * 12( 월 ) * 1( 명 ) = 18,000,000 D_3_2:500,000( 원 ) * 1( 회 ) * 5( 명 ) = 2,500,000 D_4_2:375,000( 원 ) * 3( 회 ) * 6( 명 ) = 6,750,000 D_2_3:18,000 D_3_3:2,500 D_4_3:6,750 T_5_1: 학술활동지원비 D_5_2:450,000( 원 ) * 2( 회 ) * 1( 명 ) = 900,000 D_5_3:900 T_6_1: 산업재산권출원등록비 D_6_2:- D_6_3 :0 T_7_1: 일반수용비 D_7_2:50,000( 원 ) * 12( 회 ) = 600,000 D_7_3:600 T_8_1: 회의및행사개최비 D_8_2:30,000( 원 ) * 10( 회 ) * 6( 명 ) = 900,000 1,022,000( 원 ) * 1( 회 ) = 1,022,000 D_8_3:1,922 T_9_1: 기타 D_9_2:- D_9_3:0 T_10_1: 합계 D_ 10_3:30,672 6) 교육과정개발비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 산출근거 T_1 _2: 금액 D_1_1: 교재개발비 1,000,000( 원 ) * 5( 건 ) = 5,000,000 D_1_2:5,000 TT_1_1: 합계 DD_1_2:5, / 157

99 7) 실험실습및산학협력활동지원비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 산출근거 T_1 _2: 금액 D_1_1: 재료비 100,000( 원 ) * 50( 건 ) = 5,000,000 자문료 500,000( 원 ) * 10( 건 ) = 5,000,000 D_1_2:10,000 TT_1_1: 합계 DD_1_2:10,000 8) 간접비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 간접비 D_1_2:7, / 157

100 2_6 : 3_6 : 4_6 : 차년도 1) 대학원생연구장학금 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 지원대상인원 (A) T_1_3:1 인당월지급액 (B) T_1_4: 지급개월수 (C) T_1_5: 산출액 (A*B*C) T_1_6: 비고 T_2_1: 석사과정생 D_2_2:15 D_2_3:750 D_2_4:12 D_2_5:135,000 D_ T_3_1: 박사과정생 D_3_2:2.5 D_3_3:1,200 D_3_4:12 D_3_5:36,000 D_ T_4_1: 합계 D_4_2:18 D_4_3:X D_4_4:X D_4_5:171,000 D_ 2) 신진연구인력인건비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_3: 지원대상인원 (A) T_1_4:1 인당월지급액 (B) T_1_5: 지급개월수 (C) T_1_6: 산출액 (A*B*C) T_2_1: 신진연구인력 T_2_2: 박사후과정생 D_2_3:2 T_3_2: 계약교수 D_3_3:0 D_2_4:3,000 D_2_5:12 D_2_6:72,000 D_3_4:3,000 D _3_5:12 D _3_ 6:0 T_4_1: 합계 D_4_3:2 D_4_4:X D_4_5:X D_4_6:72,000 3) 산학협력전담인력인건비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 지원대상인원 (A) T_1_3:1 인당월지급액 (B) T _1_4: 지급개월수 (C) T_1 _5: 산출액 (A*B*C) T_2_1: 산학협력전담인력 D_2_2:0 D_2_3:3,000 D_2_4:12 D_2_5:0 4) 국제화경비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 산출근거 T_1_3: 금액 T_2_1: 단기연수 D_2_2:6,090,000( 원 ) * 1( 회 ) * 1( 명 ) = 6,090,000 - 숙박비 : 140($) * 15( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 2,310,000 - 식비 : 80($) * 15( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 1,320,000 - 일비 : 40($) * 15( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 660,000 - 항공료 : 1,800,000 D_2_3:6,090 T_3_1: 장기연수 D_3_2:- D_3_3:0 T_4_1: 해외석학초빙 D_4_2:2,804,000( 원 ) * 1( 회 ) * 5( 명 ) = 14,020,000 - 숙박비 : 140($) * 2( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 308,000 - 식비 : 80($) * 3( 일 ) * 1,100( 원 D_4_3:14, / 157

101 T_4_1: 해외석학초빙 /$) = 264,000 - 일비 : 40($) * 3( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 132,000 - 항공료 : 1,500,000 - 강연료 : 200,000 * 3 시간 = 600,000 D_4_3:14,020 T_5_1: 기타국제화활동 D_5_2: 국제학술회의참석 3,802,000( 원 ) * 3( 회 ) * 3( 명 ) = 34,218,000 - 숙박비 : 140($) * 7( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 1,078,000 - 식비 : 80($) * 7( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 616,000 - 일비 : 40($) * 7( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 308,000 - 항공료 : 1,800,000 D_5_3:34,218 T_6_1: 합계 D_ 6_3:54,328 5) 사업팀운영비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 산출근거 T_1_3: 금액 T_2_1: 사업팀전담직원인건비 T_3_1: 성과급 T_4_1: 국내여비 D_2_2:1,500,000( 원 ) * 12( 월 ) * 1( 명 ) = 18,000,000 D_3_2:500,000( 원 ) * 1( 회 ) * 5( 명 ) = 2,500,000 D_4_2:375,000( 원 ) * 3( 회 ) * 6( 명 ) = 6,750,000 D_2_3:18,000 D_3_3:2,500 D_4_3:6,750 T_5_1: 학술활동지원비 D_5_2:450,000( 원 ) * 2( 회 ) * 1( 명 ) = 900,000 D_5_3:900 T_6_1: 산업재산권출원등록비 D_6_2:- D_6_3 :0 T_7_1: 일반수용비 D_7_2:50,000( 원 ) * 12( 회 ) = 600,000 D_7_3:600 T_8_1: 회의및행사개최비 D_8_2:30,000( 원 ) * 10( 회 ) * 6( 명 ) = 900,000 1,022,000( 원 ) * 1( 회 ) = 1,022,000 D_8_3:1,922 T_9_1: 기타 D_9_2:- D_9_3:0 T_10_1: 합계 D_ 10_3:30,672 6) 교육과정개발비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 산출근거 T_1 _2: 금액 D_1_1: 교재개발비 1,000,000( 원 ) * 5( 건 ) = 5,000,000 D_1_2:5,000 TT_1_1: 합계 DD_1_2:5, / 157

102 7) 실험실습및산학협력활동지원비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 산출근거 T_1 _2: 금액 D_1_1: 재료비 100,000( 원 ) * 50( 건 ) = 5,000,000 자문료 500,000( 원 ) * 10( 건 ) = 5,000,000 D_1_2:10,000 TT_1_1: 합계 DD_1_2:10,000 8) 간접비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 간접비 D_1_2:7, / 157

103 2_6 : 3_6 : 4_6 : 차년도 1) 대학원생연구장학금 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 지원대상인원 (A) T_1_3:1 인당월지급액 (B) T_1_4: 지급개월수 (C) T_1_5: 산출액 (A*B*C) T_1_6: 비고 T_2_1: 석사과정생 D_2_2:15 D_2_3:750 D_2_4:12 D_2_5:135,000 D_ T_3_1: 박사과정생 D_3_2:2.5 D_3_3:1,200 D_3_4:12 D_3_5:36,000 D_ T_4_1: 합계 D_4_2:18 D_4_3:X D_4_4:X D_4_5:171,000 D_ 2) 신진연구인력인건비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_3: 지원대상인원 (A) T_1_4:1 인당월지급액 (B) T_1_5: 지급개월수 (C) T_1_6: 산출액 (A*B*C) T_2_1: 신진연구인력 T_2_2: 박사후과정생 D_2_3:2 T_3_2: 계약교수 D_3_3:0 D_2_4:3,000 D_2_5:12 D_2_6:72,000 D_3_4:3,000 D _3_5:12 D _3_ 6:0 T_4_1: 합계 D_4_3:2 D_4_4:X D_4_5:X D_4_6:72,000 3) 산학협력전담인력인건비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 지원대상인원 (A) T_1_3:1 인당월지급액 (B) T _1_4: 지급개월수 (C) T_1 _5: 산출액 (A*B*C) T_2_1: 산학협력전담인력 D_2_2:0 D_2_3:3,000 D_2_4:12 D_2_5:0 4) 국제화경비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 산출근거 T_1_3: 금액 T_2_1: 단기연수 D_2_2:6,090,000( 원 ) * 1( 회 ) * 1( 명 ) = 6,090,000 - 숙박비 : 140($) * 15( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 2,310,000 - 식비 : 80($) * 15( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 1,320,000 - 일비 : 40($) * 15( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 660,000 - 항공료 : 1,800,000 D_2_3:6,090 T_3_1: 장기연수 D_3_2:- D_3_3:0 T_4_1: 해외석학초빙 D_4_2:2,804,000( 원 ) * 1( 회 ) * 5( 명 ) = 14,020,000 - 숙박비 : 140($) * 2( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 308,000 - 식비 : 80($) * 3( 일 ) * 1,100( 원 D_4_3:14, / 157

104 T_4_1: 해외석학초빙 /$) = 264,000 - 일비 : 40($) * 3( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 132,000 - 항공료 : 1,500,000 - 강연료 : 200,000 * 3 시간 = 600,000 D_4_3:14,020 T_5_1: 기타국제화활동 D_5_2: 국제학술회의참석 3,802,000( 원 ) * 3( 회 ) * 3( 명 ) = 34,218,000 - 숙박비 : 140($) * 7( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 1,078,000 - 식비 : 80($) * 7( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 616,000 - 일비 : 40($) * 7( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 308,000 - 항공료 : 1,800,000 D_5_3:34,218 T_6_1: 합계 D_ 6_3:54,328 5) 사업팀운영비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 산출근거 T_1_3: 금액 T_2_1: 사업팀전담직원인건비 T_3_1: 성과급 T_4_1: 국내여비 D_2_2:1,500,000( 원 ) * 12( 월 ) * 1( 명 ) = 18,000,000 D_3_2:500,000( 원 ) * 1( 회 ) * 5( 명 ) = 2,500,000 D_4_2:375,000( 원 ) * 3( 회 ) * 6( 명 ) = 6,750,000 D_2_3:18,000 D_3_3:2,500 D_4_3:6,750 T_5_1: 학술활동지원비 D_5_2:450,000( 원 ) * 2( 회 ) * 1( 명 ) = 900,000 D_5_3:900 T_6_1: 산업재산권출원등록비 D_6_2:- D_6_3 :0 T_7_1: 일반수용비 D_7_2:50,000( 원 ) * 12( 회 ) = 600,000 D_7_3:600 T_8_1: 회의및행사개최비 D_8_2:30,000( 원 ) * 10( 회 ) * 6( 명 ) = 900,000 1,022,000( 원 ) * 1( 회 ) = 1,022,000 D_8_3:1,922 T_9_1: 기타 D_9_2:- D_9_3:0 T_10_1: 합계 D_ 10_3:30,672 6) 교육과정개발비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 산출근거 T_1 _2: 금액 D_1_1: 교재개발비 1,000,000( 원 ) * 5( 건 ) = 5,000,000 D_1_2:5,000 TT_1_1: 합계 DD_1_2:5, / 157

105 7) 실험실습및산학협력활동지원비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 산출근거 T_1 _2: 금액 D_1_1: 재료비 100,000( 원 ) * 50( 건 ) = 5,000,000 자문료 500,000( 원 ) * 10( 건 ) = 5,000,000 D_1_2:10,000 TT_1_1: 합계 DD_1_2:10,000 8) 간접비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 간접비 D_1_2:7, / 157

106 2_6 : 3_6 : 4_6 : 차년도 1) 대학원생연구장학금 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 지원대상인원 (A) T_1_3:1 인당월지급액 (B) T_1_4: 지급개월수 (C) T_1_5: 산출액 (A*B*C) T_1_6: 비고 T_2_1: 석사과정생 D_2_2:15 D_2_3:750 D_2_4:12 D_2_5:135,000 D_ T_3_1: 박사과정생 D_3_2:2.5 D_3_3:1,200 D_3_4:12 D_3_5:36,000 D_ T_4_1: 합계 D_4_2:18 D_4_3:X D_4_4:X D_4_5:171,000 D_ 2) 신진연구인력인건비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_3: 지원대상인원 (A) T_1_4:1 인당월지급액 (B) T_1_5: 지급개월수 (C) T_1_6: 산출액 (A*B*C) T_2_1: 신진연구인력 T_2_2: 박사후과정생 D_2_3:2 T_3_2: 계약교수 D_3_3:0 D_2_4:3,000 D_2_5:12 D_2_6:72,000 D_3_4:3,000 D _3_5:12 D _3_ 6:0 T_4_1: 합계 D_4_3:2 D_4_4:X D_4_5:X D_4_6:72,000 3) 산학협력전담인력인건비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 지원대상인원 (A) T_1_3:1 인당월지급액 (B) T _1_4: 지급개월수 (C) T_1 _5: 산출액 (A*B*C) T_2_1: 산학협력전담인력 D_2_2:0 D_2_3:3,000 D_2_4:12 D_2_5:0 4) 국제화경비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 산출근거 T_1_3: 금액 T_2_1: 단기연수 D_2_2:6,090,000( 원 ) * 1( 회 ) * 1( 명 ) = 6,090,000 - 숙박비 : 140($) * 15( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 2,310,000 - 식비 : 80($) * 15( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 1,320,000 - 일비 : 40($) * 15( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 660,000 - 항공료 : 1,800,000 D_2_3:6,090 T_3_1: 장기연수 D_3_2:- D_3_3:0 T_4_1: 해외석학초빙 D_4_2:2,804,000( 원 ) * 1( 회 ) * 5( 명 ) = 14,020,000 - 숙박비 : 140($) * 2( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 308,000 - 식비 : 80($) * 3( 일 ) * 1,100( 원 D_4_3:14, / 157

107 T_4_1: 해외석학초빙 /$) = 264,000 - 일비 : 40($) * 3( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 132,000 - 항공료 : 1,500,000 - 강연료 : 200,000 * 3 시간 = 600,000 D_4_3:14,020 T_5_1: 기타국제화활동 D_5_2: 국제학술회의참석 3,802,000( 원 ) * 3( 회 ) * 3( 명 ) = 34,218,000 - 숙박비 : 140($) * 7( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 1,078,000 - 식비 : 80($) * 7( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 616,000 - 일비 : 40($) * 7( 일 ) * 1,100( 원 /$) = 308,000 - 항공료 : 1,800,000 D_5_3:34,218 T_6_1: 합계 D_ 6_3:54,328 5) 사업팀운영비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 구분 T_1_2: 산출근거 T_1_3: 금액 T_2_1: 사업팀전담직원인건비 T_3_1: 성과급 T_4_1: 국내여비 D_2_2:1,500,000( 원 ) * 12( 월 ) * 1( 명 ) = 18,000,000 D_3_2:500,000( 원 ) * 1( 회 ) * 5( 명 ) = 2,500,000 D_4_2:375,000( 원 ) * 3( 회 ) * 6( 명 ) = 6,750,000 D_2_3:18,000 D_3_3:2,500 D_4_3:6,750 T_5_1: 학술활동지원비 D_5_2:450,000( 원 ) * 2( 회 ) * 1( 명 ) = 900,000 D_5_3:900 T_6_1: 산업재산권출원등록비 D_6_2:- D_6_3 :0 T_7_1: 일반수용비 D_7_2:50,000( 원 ) * 12( 회 ) = 600,000 D_7_3:600 T_8_1: 회의및행사개최비 D_8_2:30,000( 원 ) * 10( 회 ) * 6( 명 ) = 900,000 1,022,000( 원 ) * 1( 회 ) = 1,022,000 D_8_3:1,922 T_9_1: 기타 D_9_2:- D_9_3:0 T_10_1: 합계 D_ 10_3:30,672 6) 교육과정개발비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 산출근거 T_1 _2: 금액 D_1_1: 교재개발비 1,000,000( 원 ) * 5( 건 ) = 5,000,000 D_1_2:5,000 TT_1_1: 합계 DD_1_2:5, / 157

108 7) 실험실습및산학협력활동지원비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 산출근거 T_1 _2: 금액 D_1_1: 재료비 100,000( 원 ) * 50( 건 ) = 5,000,000 자문료 500,000( 원 ) * 10( 건 ) = 5,000,000 D_1_2:10,000 TT_1_1: 합계 DD_1_2:10,000 8) 간접비 ( 단위 : 천원 ) T_1_1: 간접비 D_1_2:7, / 157

109 TT_1_9: 신임교수 TT_5_9: 신임교수 Ⅰ 사업팀현황 [ 첨부 1] 2015 년도사업팀참여교수현황 T_ 1_1 : 기준일 T_1_2: 소속대학원학과 ( 부 ) T_2_3: 한글 T_1_3: 성명 T_2_4: 영문 T_1_5: 직급 T_1_6: 성별 T_1_8: 연구실적 T_1_9: 신임 / 기존 교육 / 분교 / 기금 전임 / 겸임 외국인 / 내국인 D_1 _1: 접수마감일 D_1_2: 컴퓨터소프트웨어 D_1_3: 강수용 D_1_4:Sooyong Kang D_1_5: 정교수 D_1_6: 남 D_1_8:4 건 D_1_9: 기존 - 전임내국인 D_2 _1: 접수마감일 D_2_2: 컴퓨터소프트웨어 D_2_3: 권태수 D_2_4:Taesoo Kwon D_2_5: 조교수 D_2_6: 남 D_2_8:6 건 D_2_9: 기존 - 전임내국인 D_3 _1: 접수마감일 D_3_2: 컴퓨터소프트웨어 D_3_3: 백은옥 D_3_4:Eunok Paek D_3_5: 정교수 D_3_6: 여 D_3_8:7 건 D_3_9: 기존 - 전임내국인 D_4 _1: 접수마감일 D_4_2: 컴퓨터소프트웨어 D_4_3: 임종우 D_4_4:Jongwoo Lim D_4_5: 부교수 D_4_6: 남 D_4_8:9 건 D_4_9: 기존 - 전임내국인 D_5 _1: 접수마감일 D_5_2: 컴퓨터소프트웨어 D_5_3: 최용석 D_5_4:Yongsuk Choi D_5_5: 정교수 D_5_6: 남 D_5_8:3 건 D_5_9: 기존 - 전임내국인 TT_1_3: 전임 DD_1_4:5 명 TT_1_7: 전임 DD_1_8:5 명 전임 0 명 TT_ 1_1 : 전체교수수 ( 교육, 분교, 기금제외 ) TT_2_3: 겸임 DD_2_4:0 명 TT_2_7: TT_1_5: 기존교수수 ( 교육, 분교, 기금제외 ) 겸임 DD_2_8:0 수 ( 교육, 분교, 명기금제외 ) 겸임 0명 TT_3_3: 계 DD_3_4:5 명 TT_3_7: 계 DD_3_8:5 명계 0명 TT_4_1: 참여교수평균연구실적 5.8 건 TT_5_3: 전임 DD_5_4:5 명 TT_5_7: 전임 DD_5_8:5 명 전임 0 명 TT_ 5_1 : 전체교수수 ( 교육, 분교, 기금포함 ) TT_6_3: 겸임 DD_6_4:0 명 TT_6_7: TT_5_5: 기존교수수 ( 교육, 분교, 기금포함 ) 겸임 DD_6_8:0 수 ( 교육, 분교, 명기금포함 ) 겸임 0명 TT_7_3: 계 DD_7_4:5 명 TT_7_7: 계 DD_7_8:5 명계 0명 TT_8_1: 교육 / 분교 / 기금교수수전임 0명 109 / 157

110 TT_8_1: 교육 / 분교 / 기금교수수 겸임 계 0 명 0 명 110 / 157

111 [ 첨부 2] 2015 년도참여교수의지도학생현황 T_ 1_1 : 기준일 T_1_2: 소속대학원학과 ( 부 ) T_2_3: 한글 T_2_4: T_1_3: 성명 영문 T_2_9: T_1_8: 지도교수성명 T_1_9: 학위과정 과정재학학기수 사업참여여부 비고 D_1 _1: 접수마감일 D_1_2: 컴퓨터소프트웨어 D_1_3: 강대철 D_1_4:KANG, DAECHEOL D_1_8: 강수용 D_1_9: 석사 4 참여 - D_2 _1: 접수마감일 D_2_2: 컴퓨터소프트웨어 D_2_3: 공성익 D_2_4:Kong sung ick D_2_8: 임종우 D_2_9: 석사 4 참여 - D_3 _1: 접수마감일 D_3_2: 컴퓨터소프트웨어 D_3_3: 권혜경 D_3_4:KWON, HYEKYUNG D_3_8: 최용석 D_3_9: 석사 5 미참여 - D_4 _1: 접수마감일 D_4_2: 컴퓨터소프트웨어 D_4_3: 김도연 D_4_4:KIM, DOYEON D_4_8: 최용석 D_4_9: 석사 4 참여 - D_5 _1: 접수마감일 D_5_2: 컴퓨터소프트웨어 D_5_3: 김동현 D_5_4:KIM, DONGHYUN D_5_8: 최용석 D_5_9: 석사 2 참여 - D_6 _1: 접수마감일 D_6_2: 컴퓨터소프트웨어 D_6_3: 김동현 D_6_4:KIM, DONGHYUN D_6_8: 최용석 D_6_9: 석사 6 미참여 - D_7 _1: 접수마감일 D_7_2: 컴퓨터소프트웨어 D_7_3: 김영성 D_7_4:Kim Yeong seong D_7_8: 임종우 D_7_9: 석사 4 참여 - D_8 _1: 접수마감일 D_8_2: 컴퓨터소프트웨어 D_8_3: 김정환 D_8_4:KIM, JUNG HWAN D_8_8: 강수용 D_8_9: 석사 2 참여 - D_9 _1: 접수마감일 D_9_2: 컴퓨터소프트웨어 D_9_3: 김주희 D_9_4:KIM, JUHEE D_9_8: 최용석 D_9_9: 석사 2 참여 - D_1 0_1 : 접수마감일 D_10_2: 컴퓨터소프트웨어 D_10_3: 김준혁 D_10_4:kim, junhyuk D_10_8: 최용석 D_10_9: 석사 2 참여 - D_1 1_1 : 접수마감일 D_11_2: 컴퓨터소프트웨어 D_11_3: 김지형 D_11_4:KIM, JEEHYEONG D_11_8: 백은옥 D_11_9: 석사 2 참여 - D_1 2_1 : 접수마감일 D_12_2: 컴퓨터소프트웨어 D_12_3: 박혜원 D_12_4:PARK, HYEWON D_12_8: 백은옥 D_12_9: 석사 3 참여 - D_1 3_1 : 접수마감일 D_13_2: 컴퓨터소프트웨어 D_13_3: 방가희 D_13_4:Ban ga hee D_13_8: 임종우 D_13_9: 석사 5 미참여 / 157

112 D_1 4_1 : 접수마감일 D_14_2: 컴퓨터소프트웨어 D_14_3: 방시몬 D_14_4:BANG, SIMON D_14_8: 강수용 D_14_9: 석사 4 참여 - D_1 5_1 : 접수마감일 D_15_2: 컴퓨터소프트웨어 D_15_3: 서지우 D_15_4:SEO, JI WOO D_15_8: 최용석 D_15_9: 석사 3 참여 - D_1 6_1 : 접수마감일 D_16_2: 컴퓨터소프트웨어 D_16_3: 성진욱 D_16_4:SEONG, JINWOOK D_16_8: 권태수 D_16_9: 석사 4 참여 - D_1 7_1 : 접수마감일 D_17_2: 컴퓨터소프트웨어 D_17_3: 송경중 D_17_4:SONG, KYUNGJUNG D_17_8: 백은옥 D_17_9: 석사 4 참여 - D_1 8_1 : 접수마감일 D_18_2: 컴퓨터소프트웨어 D_18_3: 안정근 D_18_4:AHN, JUNGGUEN D_18_8: 강수용 D_18_9: 석사 2 참여 - D_1 9_1 : 접수마감일 D_19_2: 컴퓨터소프트웨어 D_19_3: 오규석 D_19_4:OH, KYU-SEOK D_19_8: 강수용 D_19_9: 석사 2 참여 - D_2 0_1 : 접수마감일 D_20_2: 컴퓨터소프트웨어 D_20_3: 이준엽 D_20_4:Lee, Jun Yeop D_20_8: 최용석 D_20_9: 석사 4 참여 - D_2 1_1 : 접수마감일 D_21_2: 컴퓨터소프트웨어 D_21_3: 이호철 D_21_4:LEE, HOCHUL D_21_8: 강수용 D_21_9: 석사 4 참여 - D_2 2_1 : 접수마감일 D_22_2: 컴퓨터소프트웨어 D_22_3: 정완섭 D_22_4:JEONG, WAN SUB D_22_8: 백은옥 D_22_9: 석사 6 미참여 - D_2 3_1 : 접수마감일 D_23_2: 컴퓨터소프트웨어 D_23_3: 정진욱 D_23_4:JEONG, JINUK D_23_8: 권태수 D_23_9: 석사 2 참여 - D_2 4_1 : 접수마감일 D_24_2: 컴퓨터소프트웨어 D_24_3: 정현선 D_24_4:Jeong Hyun seon D_24_8: 임종우 D_24_9: 석사 2 참여 - D_2 5_1 : 접수마감일 D_25_2: 컴퓨터소프트웨어 D_25_3: 최윤진 D_25_4:CHOI, YUNJIN D_25_8: 백은옥 D_25_9: 석사 2 참여 - D_2 6_1 : 접수마감일 D_26_2: 전자컴퓨터통신 D_26_3: 김동욱 D_26_4:KIM, DONGWOOK D_26_8: 강수용 D_26_9: 박사 10 미참여 - D_2 7_1 : 접수마감일 D_27_2: 컴퓨터소프트웨어 D_27_3: 김영진 D_27_4:KIM YOUNGJIN D_27_8: 강수용 D_27_9: 박사 1 참여 - D_2 8_1 : 접수마감일 D_28_2: 전자컴퓨터통신 D_28_3: 김현우 D_28_4:HYUN WOO KIM D_28_8: 백은옥, 박희진 ( 공동지도 ) D_28_9: 박사 8 미참여 / 157

113 TT_1_5: 참여 D_2 9_1 : 접수마감일 D_29_2: 컴퓨터소프트웨어 D_29_3: 배주한 D_29_4:Bae Ju han D_29_8: 임종우 D_29_9: 박사 5 미참여 - D_3 0_1 : 접수마감일 D_30_2: 컴퓨터소프트웨어 D_30_3: 아딜아쉬라프 D_30_4:Cheema, Adeel Ashraf D_30_8: 최용석 D_30_9: 박사 6 참여 - D_3 1_1 : 접수마감일 D_31_2: 컴퓨터소프트웨어 D_31_3: 이재훈 D_31_4:LEE, JAEHUN D_31_8: 강수용 D_31_9: 박사 6 참여 - D_3 2_1 : 접수마감일 D_32_2: 컴퓨터소프트웨어 D_32_3: 강다은 D_32_4:KANG, DAEUN D_32_8: 권태수 D_32_9: 석박사통합 4 참여 - D_3 3_1 : 접수마감일 D_33_2: 컴퓨터소프트웨어 D_33_3: 공성언 D_33_4:Kong, Sung Eon D_33_8: 최용석 D_33_9: 석박사통합 4 참여 - D_3 4_1 : 접수마감일 D_34_2: 컴퓨터소프트웨어 D_34_3: 김회민 D_34_4:Kim, Hoe Min D_34_8: 권태수 D_34_9: 석박사통합 4 참여 - D_3 5_1 : 접수마감일 D_35_2: 컴퓨터소프트웨어 D_35_3: 두스장 D_35_4:Doose, Chang D_35_8: 최용석 D_35_9: 석박사통합 4 참여 - D_3 6_1 : 접수마감일 D_36_2: 컴퓨터소프트웨어 D_36_3: 석호창 D_36_4:Seok Ho chang D_36_8: 임종우 D_36_9: 석박사통합 2 참여 - D_3 7_1 : 접수마감일 D_37_2: 컴퓨터소프트웨어 D_37_3: 이원엽 D_37_4:LEE, WONYEOP D_37_8: 백은옥 D_37_9: 석박사통합 4 참여 - D_3 8_1 : 접수마감일 D_38_2: 컴퓨터소프트웨어 D_38_3: 홍은태 D_38_4:Hong Eun tae D_38_8: 임종우 D_38_9: 석박사통합 6 참여 - 석사 25 명 석사 :21 명 석사 84% 참여교수의전체지도학생수 ( 명 ) 박사 6명박사 3명박사 50% 대학원생수 ( 명 ) 참여비율 (%) 석박사통합 :7명석박사통합 7명석박사통합 100% 계 38 명계 31 명전체 81.58% 113 / 157

114 Ⅱ 부문별 < 교육역량영역 > [ 첨부 3] 최근 2 년간참여교수의지도학생확보실적 ( 연도별 / 학기별재학생현황 ) T_1_4: 성명 T_1 _1: 연도 T_1_2: 기준일자 T_1_3: 연번 T_2_4: 한글 T_2_5: 영문 학위과정 D_1 _1:2013년 D_1_2:10 월1일 D_1_3:1 D_1_4: 강정호 D_1_5:KANG, JUNGHO 석사 D_2 _1:2013년 D_2_2:10 월1일 D_2_3:2 D_2_4: 권혜경 D_2_5:KWON, HYEKYUNG 석사 D_3 _1:2013년 D_3_2:10 월1일 D_3_3:3 D_3_4: 김동현 D_3_5:KIM, DONGHYUN 석사 D_4 _1:2013년 D_4_2:10 월1일 D_4_3:4 D_4_4: 김영진 D_4_5:KIM, YOUNGJIN 석사 D_5 _1:2013년 D_5_2:10 월1일 D_5_3:5 D_5_4: 김자랑 D_5_5:KIM, JARANG 석사 D_6 _1:2013년 D_6_2:10 월1일 D_6_3:6 D_6_4: 문창식 D_6_5:MOON, CHANGSIK 석사 D_7 _1:2013년 D_7_2:10 월1일 D_7_3:7 D_7_4: 박혜승 D_7_5:PARK, HYESEUNG 석사 D_8 _1:2013년 D_8_2:10 월1일 D_8_3:8 D_8_4: 방가희 D_8_5:BANG, GAHEE 석사 D_9 _1:2013년 D_9_2:10 월1일 D_9_3:9 D_9_4: 이민재 D_9_5:LEE, MINJAE 석사 D_1 0_1 :2013년 D_10_2:10 월1일 D_10_3:10 D_10_4: 이용상 D_10_5:LEE, YONGSANG 석사 114 / 157

115 D_1 1_1 :2013년 D_11_2:10 월1일 D_11_3:11 D_11_4: 이택구 D_11_5:LEE, TAEKGU 석사 D_1 2_1 :2013년 D_12_2:10 월1일 D_12_3:12 D_12_4: 정완섭 D_12_5:JEONG, WANSUB 석사 D_1 3_1 :2013년 D_13_2:10 월1일 D_13_3:13 D_13_4: 최기한 D_13_5:CHOI, KIHAN 석사 D_1 4_1 :2013년 D_14_2:10 월1일 D_14_3:14 D_14_4: 김동욱 D_14_5:KIM, DONGWOOK 박사 D_1 5_1 :2013년 D_15_2:10 월1일 D_15_3:15 D_15_4: 김현우 D_15_5:HYUN WOO KIM 박사 D_1 6_1 :2013년 D_16_2:10 월1일 D_16_3:16 D_16_4: 박성민 D_16_5:PARK, SUNGMIN 박사 D_1 7_1 :2013년 D_17_2:10 월1일 D_17_3:17 D_17_4: 배주한 D_17_5:BAE, JUHAN 박사 D_1 8_1 :2013년 D_18_2:10 월1일 D_18_3:18 D_18_4: 아딜아쉬라프 D_18_5:Cheema, Adeel Ashraf 박사 D_1 9_1 :2013년 D_19_2:10 월1일 D_19_3:19 D_19_4: 이재훈 D_19_5:LEE, JAEHUN 박사 D_2 0_1 :2013년 D_20_2:10 월1일 D_20_3:20 D_20_4: 김경수 D_20_5:KIM, KYUNGSOO 석박사통합 D_2 1_1 :2013년 D_21_2:10 월1일 D_21_3:21 D_21_4: 홍은태 D_21_5:HONG, EUNTAE 석박사통합 D_2 2_1 :2014년 D_22_2:4 월1일 D_22_3:22 D_22_4: 강대철 D_22_5:KANG, DAECHEOL 석사 D_2 3_1 :2014년 D_23_2:4 월1일 D_23_3:23 D_23_4: 강정호 D_23_5:KANG, JUNG-HO 석사 D_2 4_1 :2014년 D_24_2:4 월1일 D_24_3:24 D_24_4: 공성익 D_24_5:KONG, SUNGICK 석사 D_2 5_1 :2014년 D_25_2:4 월1일 D_25_3:25 D_25_4: 권혜경 D_25_5:KWON, HYEKYUNG 석사 D_2 6_1 :2014년 D_26_2:4 월1일 D_26_3:26 D_26_4: 김도연 D_26_5:KIM, DOYEON 석사 D_2 7_1 :2014년 D_27_2:4 월1일 D_27_3:27 D_27_4: 김동현 D_27_5:KIM, DONGHYUN 석사 115 / 157

116 D_2 8_1 :2014년 D_28_2:4 월1일 D_28_3:28 D_28_4: 김영성 D_28_5:Kim, Young Seong 석사 D_2 9_1 :2014년 D_29_2:4 월1일 D_29_3:29 D_29_4: 김영진 D_29_5:KIM, YOUNGJIN 석사 D_3 0_1 :2014년 D_30_2:4 월1일 D_30_3:30 D_30_4: 김자랑 D_30_5:KIM, JARANG 석사 D_3 1_1 :2014년 D_31_2:4 월1일 D_31_3:31 D_31_4: 김회민 D_31_5:Kim, Hoe Min 석사 D_3 2_1 :2014년 D_32_2:4 월1일 D_32_3:32 D_32_4: 두스장 D_32_5:Doose, Chang 석사 D_3 3_1 :2014년 D_33_2:4 월1일 D_33_3:33 D_33_4: 문창식 D_33_5:MOON, CHANGSIK 석사 D_3 4_1 :2014년 D_34_2:4 월1일 D_34_3:34 D_34_4: 박혜승 D_34_5:PARK, HYESEUNG 석사 D_3 5_1 :2014년 D_35_2:4 월1일 D_35_3:35 D_35_4: 방가희 D_35_5:BANG, GAHEE 석사 D_3 6_1 :2014년 D_36_2:4 월1일 D_36_3:36 D_36_4: 성진욱 D_36_5:SEONG, JINWOOK 석사 D_3 7_1 :2014년 D_37_2:4 월1일 D_37_3:37 D_37_4: 송경중 D_37_5:SONG, KYUNGJUNG 석사 D_3 8_1 :2014년 D_38_2:4 월1일 D_38_3:38 D_38_4: 이용상 D_38_5:LEE, YONGSANG 석사 D_3 9_1 :2014년 D_39_2:4 월1일 D_39_3:39 D_39_4: 이준엽 D_39_5:Lee, Jun Yeop 석사 D_4 0_1 :2014년 D_40_2:4 월1일 D_40_3:40 D_40_4: 이택구 D_40_5:LEE, TAEK-GU 석사 D_4 1_1 :2014년 D_41_2:4 월1일 D_41_3:41 D_41_4: 이호철 D_41_5:LEE, HOCHUL 석사 D_4 2_1 :2014년 D_42_2:4 월1일 D_42_3:42 D_42_4: 정완섭 D_42_5:JEONG, WAN SUB 석사 D_4 3_1 :2014년 D_43_2:4 월1일 D_43_3:43 D_43_4: 최기한 D_43_5:CHOI, KI HAN 석사 D_4 4_1 :2014년 D_44_2:4 월1일 D_44_3:44 D_44_4: 김동욱 D_44_5:KIM, DONGWOOK 박사 116 / 157

117 D_4 5_1 :2014년 D_45_2:4 월1일 D_45_3:45 D_45_4: 김현우 D_45_5:HYUN WOO KIM 박사 D_4 6_1 :2014년 D_46_2:4 월1일 D_46_3:46 D_46_4: 배주한 D_46_5:BAE, JUHAN 박사 D_4 7_1 :2014년 D_47_2:4 월1일 D_47_3:47 D_47_4: 아딜아쉬라프 D_47_5:Cheema, Adeel Ashraf 박사 D_4 8_1 :2014년 D_48_2:4 월1일 D_48_3:48 D_48_4: 이재훈 D_48_5:LEE, JAEHUN 박사 D_4 9_1 :2014년 D_49_2:4 월1일 D_49_3:49 D_49_4: 강다은 D_49_5:KANG, DAEUN 석박사통합 D_5 0_1 :2014년 D_50_2:4 월1일 D_50_3:50 D_50_4: 공성언 D_50_5:Kong, Sung Eon 석박사통합 D_5 1_1 :2014년 D_51_2:4 월1일 D_51_3:51 D_51_4: 김경수 D_51_5:KIM, KYUNGSOO 석박사통합 D_5 2_1 :2014년 D_52_2:4 월1일 D_52_3:52 D_52_4: 이원엽 D_52_5:LEE, WONYEOP 석박사통합 D_5 3_1 :2014년 D_53_2:4 월1일 D_53_3:53 D_53_4: 홍은태 D_53_5:HONG, EUNTAE 석박사통합 D_5 4_1 :2014년 D_54_2:10 월1일 D_54_3:54 D_54_4: 강대철 D_54_5:KANG, DAECHEOL 석사 D_5 5_1 :2014년 D_55_2:10 월1일 D_55_3:55 D_55_4: 강정호 D_55_5:KANG, JUNG-HO 석사 D_5 6_1 :2014년 D_56_2:10 월1일 D_56_3:56 D_56_4: 공성익 D_56_5:KONG, SUNGICK 석사 D_5 7_1 :2014년 D_57_2:10 월1일 D_57_3:57 D_57_4: 권혜경 D_57_5:KWON, HYEKYUNG 석사 D_5 8_1 :2014년 D_58_2:10 월1일 D_58_3:58 D_58_4: 김도연 D_58_5:KIM, DOYEON 석사 D_5 9_1 :2014년 D_59_2:10 월1일 D_59_3:59 D_59_4: 김동현 D_59_5:KIM, DONGHYUN 석사 D_6 0_1 :2014년 D_60_2:10 월1일 D_60_3:60 D_60_4: 김영성 D_60_5:Kim, Young Seong 석사 D_6 1_1 :2014년 D_61_2:10 월1일 D_61_3:61 D_61_4: 김영진 D_61_5:KIM, YOUNGJIN 석사 117 / 157

118 D_6 2_1 :2014년 D_62_2:10 월1일 D_62_3:62 D_62_4: 김자랑 D_62_5:KIM, JARANG 석사 D_6 3_1 :2014년 D_63_2:10 월1일 D_63_3:63 D_63_4: 김회민 D_63_5:Kim, Hoe Min 석사 D_6 4_1 :2014년 D_64_2:10 월1일 D_64_3:64 D_64_4: 두스장 D_64_5:Doose, Chang 석사 D_6 5_1 :2014년 D_65_2:10 월1일 D_65_3:65 D_65_4: 문창식 D_65_5:MOON, CHANGSIK 석사 D_6 6_1 :2014년 D_66_2:10 월1일 D_66_3:66 D_66_4: 박혜원 D_66_5:PARK, HYEWON 석사 D_6 7_1 :2014년 D_67_2:10 월1일 D_67_3:67 D_67_4: 방가희 D_67_5:BANG, GAHEE 석사 D_6 8_1 :2014년 D_68_2:10 월1일 D_68_3:68 D_68_4: 방시몬 D_68_5:BANG, SIMON 석사 D_6 9_1 :2014년 D_69_2:10 월1일 D_69_3:69 D_69_4: 서지우 D_69_5:SEO, JI WOO 석사 D_7 0_1 :2014년 D_70_2:10 월1일 D_70_3:70 D_70_4: 성진욱 D_70_5:SEONG, JINWOOK 석사 D_7 1_1 :2014년 D_71_2:10 월1일 D_71_3:71 D_71_4: 송경중 D_71_5:SONG, KYUNGJUNG 석사 D_7 2_1 :2014년 D_72_2:10 월1일 D_72_3:72 D_72_4: 이용상 D_72_5:LEE, YONGSANG 석사 D_7 3_1 :2014년 D_73_2:10 월1일 D_73_3:73 D_73_4: 이준엽 D_73_5:LEE, JUN YEOP 석사 D_7 4_1 :2014년 D_74_2:10 월1일 D_74_3:74 D_74_4: 이택구 D_74_5:LEE, TAEK-GU 석사 D_7 5_1 :2014년 D_75_2:10 월1일 D_75_3:75 D_75_4: 이호철 D_75_5:LEE, HOCHUL 석사 D_7 6_1 :2014년 D_76_2:10 월1일 D_76_3:76 D_76_4: 정완섭 D_76_5:JEONG, WAN SUB 석사 D_7 7_1 :2014년 D_77_2:10 월1일 D_77_3:77 D_77_4: 최기한 D_77_5:CHOI, KI HAN 석사 D_7 8_1 :2014년 D_78_2:10 월1일 D_78_3:78 D_78_4: 김동욱 D_78_5:KIM, DONGWOOK 박사 D_7 9_1 :2014년 D_79_2:10 월1일 D_79_3:79 D_79_4: 김현우 D_79_5:HYUN WOO KIM 박사 118 / 157

119 D_8 0_1 :2014년 D_80_2:10 월1일 D_80_3:80 D_80_4: 배주한 D_80_5:BAE, JUHAN 박사 D_8 1_1 :2014년 D_81_2:10 월1일 D_81_3:81 D_81_4: 아딜아쉬라프 D_81_5:Cheema, Adeel Ashraf 박사 D_8 2_1 :2014년 D_82_2:10 월1일 D_82_3:82 D_82_4: 이재훈 D_82_5:LEE, JAEHUN 박사 D_8 3_1 :2014년 D_83_2:10 월1일 D_83_3:83 D_83_4: 강다은 D_83_5:KANG, DAEUN 석박사통합 D_8 4_1 :2014년 D_84_2:10 월1일 D_84_3:84 D_84_4: 공성언 D_84_5:Kong, Sung Eon 석박사통합 D_8 5_1 :2014년 D_85_2:10 월1일 D_85_3:85 D_85_4: 이원엽 D_85_5:LEE, WONYEOP 석박사통합 D_8 6_1 :2014년 D_86_2:10 월1일 D_86_3:86 D_86_4: 홍은태 D_86_5:HONG, EUNTAE 석박사통합 D_8 7_1 :2015년 D_87_2:4 월1일 D_87_3:87 D_87_4: 강대철 D_87_5:KANG, DAECHEOL 석사 D_8 8_1 :2015년 D_88_2:4 월1일 D_88_3:88 D_88_4: 강정호 D_88_5:KANG, JUNG-HO 석사 D_8 9_1 :2015년 D_89_2:4 월1일 D_89_3:89 D_89_4: 공성익 D_89_5:KONG, SUNGICK 석사 D_9 0_1 :2015년 D_90_2:4 월1일 D_90_3:90 D_90_4: 권혜경 D_90_5:KWON, HYEKYUNG 석사 D_9 1_1 :2015년 D_91_2:4 월1일 D_91_3:91 D_91_4: 김도연 D_91_5:KIM, DOYEON 석사 D_9 2_1 :2015년 D_92_2:4 월1일 D_92_3:92 D_92_4: 김동현 D_92_5:KIM, DONGHYUN 석사 D_9 3_1 :2015년 D_93_2:4 월1일 D_93_3:93 D_93_4: 김동현 D_93_5:KIM, DONGHYUN 석사 D_9 4_1 :2015년 D_94_2:4 월1일 D_94_3:94 D_94_4: 김영성 D_94_5:Kim, Youngseong 석사 D_9 5_1 :2015년 D_95_2:4 월1일 D_95_3:95 D_95_4: 김영진 D_95_5:KIM, YOUNGJIN 석사 D_9 6_1 :2015년 D_96_2:4 월1일 D_96_3:96 D_96_4: 김정환 D_96_5:KIM, JUNG HWAN 석사 119 / 157

120 D_9 7_1 :2015년 D_97_2:4 월1일 D_97_3:97 D_97_4: 김주희 D_97_5:KIM, JUHEE 석사 D_9 8_1 :2015년 D_98_2:4 월1일 D_98_3:98 D_98_4: 김준혁 D_98_5:KIM, JUNHYUK 석사 D_9 9_1 :2015년 D_99_2:4 월1일 D_99_3:99 D_99_4: 김지형 D_99_5:KIM, JEEHYEONG 석사 D _10 0_1 :2015년 D_100_2:4 월1일 D_100_3:100 D_100_4: 김회민 D_100_5:Kim, Hoe Min 석사 D _10 1_1 :2015년 D_101_2:4 월1일 D_101_3:101 D_101_4: 두스장 D_101_5:Doose, Chang 석사 D _10 2_1 :2015년 D_102_2:4 월1일 D_102_3:102 D_102_4: 박혜원 D_102_5:PARK, HYEWON 석사 D _10 3_1 :2015년 D_103_2:4 월1일 D_103_3:103 D_103_4: 방가희 D_103_5:BANG, GAHEE 석사 D _10 4_1 :2015년 D_104_2:4 월1일 D_104_3:104 D_104_4: 방시몬 D_104_5:BANG, SIMON 석사 D _10 5_1 :2015년 D_105_2:4 월1일 D_105_3:105 D_105_4: 서지우 D_105_5:SEO, JI WOO 석사 D _10 6_1 :2015년 D_106_2:4 월1일 D_106_3:106 D_106_4: 성진욱 D_106_5:SEONG, JINWOOK 석사 D _10 7_1 :2015년 D_107_2:4 월1일 D_107_3:107 D_107_4: 송경중 D_107_5:SONG, KYUNGJUNG 석사 D _10 8_1 :2015년 D_108_2:4 월1일 D_108_3:108 D_108_4: 안정근 D_108_5:AHN, JUNGGUEN 석사 D _10 9_1 :2015년 D_109_2:4 월1일 D_109_3:109 D_109_4: 오규석 D_109_5:OH, KYU-SEOK 석사 D _11 0_1 :2015년 D_110_2:4 월1일 D_110_3:110 D_110_4: 이준엽 D_110_5:LEE, JUN YEOP 석사 D _11 1_1 :2015년 D_111_2:4 월1일 D_111_3:111 D_111_4: 이호철 D_111_5:LEE, HOCHUL 석사 D _11 2_1 :2015년 D_112_2:4 월1일 D_112_3:112 D_112_4: 정완섭 D_112_5:JEONG, WAN SUB 석사 D _11 3_1 :2015년 D_113_2:4 월1일 D_113_3:113 D_113_4: 정진욱 D_113_5:JEONG, JINUK 석사 D _11 4_1 :2015년 D_114_2:4 월1일 D_114_3:114 D_114_4: 정현선 D_114_5:JEONG, HYUNSEON 석사 120 / 157

121 D _11 5_1 :2015년 D_115_2:4 월1일 D_115_3:115 D_115_4: 최윤진 D_115_5:CHOI, YUNJIN 석사 D _11 6_1 :2015년 D_116_2:4 월1일 D_116_3:116 D_116_4: 김동욱 D_116_5:KIM, DONGWOOK 박사 D _11 7_1 :2015년 D_117_2:4 월1일 D_117_3:117 D_117_4: 김현우 D_117_5:HYUN WOO KIM 박사 D _11 8_1 :2015년 D_118_2:4 월1일 D_118_3:118 D_118_4: 배주한 D_118_5:BAE, JUHAN 박사 D _11 9_1 :2015년 D_119_2:4 월1일 D_119_3:119 D_119_4: 아딜아쉬라프 D_119_5:Cheema, Adeel Ashraf 박사 D _12 0_1 :2015년 D_120_2:4 월1일 D_120_3:120 D_120_4: 이재훈 D_120_5:LEE, JAEHUN 박사 D _12 1_1 :2015년 D_121_2:4 월1일 D_121_3:121 D_121_4: 강다은 D_121_5:KANG, DAEUN 석박사통합 D _12 2_1 :2015년 D_122_2:4 월1일 D_122_3:122 D_122_4: 공성언 D_122_5:Kong, Sung Eon 석박사통합 D _12 3_1 :2015년 D_123_2:4 월1일 D_123_3:123 D_123_4: 석호창 D_123_5:SEOK, HoChang 석박사통합 D _12 4_1 :2015년 D_124_2:4 월1일 D_124_3:124 D_124_4: 이원엽 D_124_5:LEE, WONYEOP 석박사통합 D _12 5_1 :2015년 D_125_2:4 월1일 D_125_3:125 D_125_4: 홍은태 D_125_5:HONG, EUNTAE 석박사통합 2013 년 13 명 2013 년 2 명 석사 2014년 46명 2014년 9명 2015년 29명 석박사통합 2015년 5명 지도학생수 ( 명 ) 전체 88 명전체 16 명 2013 년 6 명 2013 년 10.5 명 박사 2014년 10명 총계 ( 연도별참여교수의지도학생수 ) 2014년 32.5명 2015년 5명 2015년 19.5명 121 / 157

122 지도학생수 ( 명 ) 박사전체 21 명 총계 ( 연도별참여교수의지도학생수 ) 전체 62.5 명 122 / 157

123 [ 첨부 4] 최근 2 년간참여교수의지도학생배출실적 ( 졸업및취업실적 ) T_1_4: 성명 T_1_11: 취업정보 T_ 1_1 : 연도 T_1_2: 기준월 T_1_3: 연번 T_2_4: 한글 T_2_5: 영문 T_2_11: T_1_9: 취득학위 T_1_10: 입학년월 (YYYYMM) 구분 T_2_12: 취업일자 (YYYYMMDD ) D_ 1_1 :2014년 D_1_2:2 월 D_1_3:1 D_1_4: 박성민 D_1_5:PARK, SUNGMIN D_1_9: 박사 D_1_10: D_1_11:- D_1_12:- D_ 2_1 :2014년 D_2_2:2 월 D_2_3:2 D_2_4: 이민재 D_2_5:LEE, MINJAE D_2_9: 석사 D_2_10: D_2_11:- D_2_12:- D_ 3_1 :2014년 D_3_2:8 월 D_3_3:3 D_3_4: 박혜승 D_3_5:PARK, HYESEUNG D_3_9: 석사 D_3_10: D_3_11: 기타 D_3_12:- D_ 4_1 :2015년 D_4_2:2 월 D_4_3:4 D_4_4: 김상준 D_4_5:KIM, SANGJUN D_4_9: 석사 D_4_10: D_4_11: 취업 D_4_12: D_ 5_1 :2015년 D_5_2:2 월 D_5_3:5 D_5_4: 김자랑 D_5_5:KIM, JARANG D_5_9: 석사 D_5_10: D_5_11: 취업 D_5_12: D_ 6_1 :2015년 D_6_2:2 월 D_6_3:6 D_6_4: 문창식 D_6_5:MOON, CHANGSIK D_6_9: 석사 D_6_10: D_6_11: 취업 D_6_12: D_ 7_1 :2015년 D_7_2:2 월 D_7_3:7 D_7_4: 이용상 D_7_5:LEE, YONGSANG D_7_9: 석사 D_7_10: D_7_11: 취업 D_7_12: D_ 8_1 :2015년 D_8_2:2 월 D_8_3:8 D_8_4: 이택구 D_8_5:LEE, TAEKGU D_8_9: 석사 D_8_10: D_8_11: 취업 D_8_12: D_ 9_1 :2015년 D_9_2:2 월 D_9_3:9 D_9_4: 최기한 D_9_5:CHOI, KIHAN D_9_9: 석사 D_9_10: D_9_11: 취업 D_9_12: D_ 10_ 1:2015년 D_10_2:8 월 D_10_3:10 D_1 0_4: 강정호 D_10_5:KANG, JUNGHO D_10_9: 석사 D_10_10: D_10_11:- D_10_12:- D_ 11_ 1:2015년 D_11_2:8 월 D_11_3:11 D_1 1_4: 김영진 D_11_5:KIM, YONGJIN D_11_9: 석사 D_11_10: D_11_11:- D_11_12:- D_ 12_ 1:2015년 D_12_2:8 월 D_12_3:12 D_12_4: 정완섭 D_12_ 5:JEONG, D_12_9: 석사 D_12_10: D_12_11:- D_12_12:- 123 / 157

124 D_ 12_ 1:2015년 D_12_2:8 월 D_12_3:12 D_12_4: 정완섭 WAN SUB D_12_9: 석사 D_12_10: :- :- :- :- :- 석사 2 명 석사 9 명 석사 11 명 졸업생 2014 년 박사 1명 2015년 박사 0명 전체기간 박사 1명 계 3명 계 9명 계 12명 1 명국내진학자소계 0 명 1 명국내진학자소계 0 명 취업 2014 년 8 월졸업자 석사 X 국외진학자소계 0명 X 국외진학자소계 0명 X 입대자소계 0명 석사 X 입대자소계 0명 X 취업자소계 0명 2015년 2월졸업자 X 취업자소계 6명 박사 0명 입대자소계 0명 0명 입대자소계 0명 X 취업자소계 0명 박사 X 취업자소계 0명 124 / 157

125 [ 첨부 5] 최근 2 년간참여교수의지도학생국제저명학술지논문게재실적 T_1_4: 게재정보 T_1_11: 총저자 T_1_14: 저자중참여교수의지도학생 T _1_ 1: 구분 T_1_2: 연번 T_1_3: 논문제목 T_2_4: 개제학술지명 T_2_5: 학술지구분 T_2_6:ISSN T_2_7: 권 T_2_8: 호 T_2_9: 쪽 T_2_10: 연월 (YYYY MM) T_2_11: 주저자수 ( m) T_2_12: 기타저자수 (n) T_2_13: 총저자수 ( T) T_2_14: 주저자 T_3_14: 성명 T_3_15: 수 (A ) T_2_16: 기타저자 T_3_16: 성명 D _1_ 1:2014 년 D_1_2:1 D_1_3:Integrated Write Buffer Management for Solid State Drives D_1_4:JOURNAL OF SYSTEMS ARCHITECTUR E D_1_5:SCI(E ) D_1_6: D_1_7:60 D_1_8:4 D_1_9: D_1_10: D_1_11:2 D_1_12:1 D_1_13:3 D_1_14: 박성민 D_1_15:1명 D_1_16:- D _2_ 1:2014 년 D_2_2:2 D_2_3:Compact variant-rich customized sequence database and a fast and sensitive database search for efficient proteogenomic analyses D_2_4:PROTEOMICS D_2_5:SCI(E ) D_2_6: D_2_7:14 D_2_8:23-24 D_2_9: D_2_10: D_2_11:4 D_2_12:10 D_2_13:14 D_2_14:- D_2_15:0 명 D_2_16: 김현우, 이원엽 D _3_ 1:2015 년 D_3_2:3 D_3_3:Dual Region Write Buffering: Making D_3_4:ACM Large-Scale Symposium on Nonvolatile Buffer Applied using Small Computing Capacitor D_3_5:SCI(E ) D_3_6:BKCS0 090 D_3_7:- D_3_8:- D_3_9: D_3_10: D_3_11:2 D_3_12:0 D_3_13:2 D_3_14: 김동욱 D_3_15:1명 D_3_16:- 125 / 157

126 TT_1_9: 논문의 D _3_ 1:2015 년 D_3_2:3 in SSD D_3_4:ACM Symposium on Applied Computing D_3_5:SCI(E ) D_3_6:BKCS0 090 D_3_7:- D_3_8:- D_3_9: D_3_10: D_3_11:2 D_3_12:0 D_3_13:2 D_3_14: 김동욱 D_3_15:1명 D_3_16:- D _4_ 1:2015 년 D_4_2:4 D_4_3:Adaptive locomotion on slopes and stairs using pelvic rotation D_4_4:VISUAL COMPUTER D_4_5:SCI(E ) D_4_6: D_4_7:31 D_4_8: D_4_9: D_4_10: D_4_11:2 D_4_12:1 D_4_13:3 D_4_14: 이택구 D_4_15:1명 D_4_16:- D _5_ 1:2015 년 D_5_2:5 D_5_3:NextSearch: A Search Engine for Mass Spectrometry Data against a Compact Nucleotide Exon Graph D_5_4:Journal of Proteome Research D_5_5:SCI(E ) D_5_6: D_5_7:14 D_5_8:7 D_5_9: D_5_10: D_5_11:3 D_5_12:0 D_5_13:3 D_5_14: 김현우 D_5_15:1명 D_5_16:- TT_1_5:2013년 DD_1_8:0 TT_1_12:2013년 DD_1_15:- TT_1_1: 논문총건수 TT_2_5:2014년 DD_2_8:2 TT_3_5:2015년 DD_3_8:3 TT_2_12:2014 년 환산편수의합 TT_3_12:2015 년 DD_2_15: DD_3_15: TT_1_16:IF값이영 (zero) 이아닌논문의환산편수합 TT_4_5: 총계 DD_4_8:5 TT_4_12: 총계 DD_4_15: TT_5_5:2013년 TT_5_12:2013년 DD_5_8:- DD_5_15:- TT_5_1:IF의합 TT_6_5:2014 년 DD_6_8: TT_5_9: 보정IF의합 TT_6_12:2014 년 DD_6_15: TT_5_16: 환산보정IF의합 TT_7_5:2015 년 DD_7_8: TT_7_12:2015 년 DD_7_15: / 157

127 TT_5_1:IF의합 TT_8_5: 총계 DD_8_8: TT_5_9: 보정IF의합 TT_8_12: 총계 DD_8_15: TT_5_16: 환산보정IF의합 127 / 157

128 [ 첨부 6] 참여교수의기타지도학생 T_1_4: 성명 T _1_ 1: 학위과정 T_1_2: 연번 T_1_3: 첨부 5 해당연번 T_2_4: 한글 T_2_5: 영문 T_1_6: 학번 T_1_7: 성별 T_1_8: 지도교수성명 TT_1_1: 석사과정생수 DD_1_ 3:0명 TT_1_4: 박사과정생수 DD_1_5:0 명 TT_1_6: 석박사통합과정생수 DD_1_7:0명 TT_1_8: 전체대학원생 128 / 157

129 [ 첨부 7] 최근 2 년간참여교수의지도학생학술대회발표논문실적 T_1_1: 구분 T_1_4: 연번 T_ 1_5: 학술대회명 T_1_6: 개최국가 T_1_7: 개최일 (YYYYMMDD ) T_1_8: 주관기관 T_1_9: 발표논문명 T_1_10: 총저자수 (T) D_1 _1: 구두발표 D_1_2:2013 년 D_1_3: 국제 D_1_4:1 D_1_5:IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE-Berlin) D_1_6: 독일 D_1_7: D_1_8:IEEE D_1_9:Design and Implementation of the Lightweight Home Cloud Computing Framework D_1_10:4 명 D_2 _1: 구두발표 D_2_2:2013 년 D_2_3: 국제 D_2_4:2 D_2_5:IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE-Berlin) D_2_6: 독일 D_2_7: D_2_8:IEEE D_2_9:Partial Page Buffering for Consumer Devices with Flash Storage D_2_10:2 명 D_3 _1: 포스터 D_3_2:2013 년 D_3_3: 국내 D_3_4:3 D_3_5:2013 한국정보과학회제 40 회정기총회및추계학술발표회 D_3_6: 대한민국 D_3_7: D_3_8: 한국정보과학회 D_3_9:Target-decoy 검색방법을사용할때 Threshold 값을구하는빠른알고리즘 D_3_10:5 명 D_4 _1: 포스터 D_4_2:2013 년 D_4_3: 국내 D_4_4:4 D_4_5:2013 한국정보과학회제 40 회정기총회및추계학술발표회 D_4_6: 대한민국 D_4_7: D_4_8: 한국정보과학회 D_4_9: 공유펩티드를이용한단백질정량 D_4_10:5 명 D_5 _1: 포스터 D_5_2:2013 년 D_5_3: 국내 D_5_4:5 D_5_5:2013 한국정보과학회제 40 회정기총회및추계학술발표회 D_5_6: 대한민국 D_5_7: D_5_8: 한국정보과학회 D_5_9: 급작스러운전원차단시 SSD의메타데이터일관성보장을위한저널링기법 D_5_10:4 명 D_6 _1: 포스터 D_6_2:2013 년 D_6_3: 국내 D_6_4:6 D_6_5:2013 한국정보과학회제 40 회정기총회 D_6_6: 대한민국 D_6_7: D_6_8: 한국정보과학회 D_6_9: 단백질 DB에서분할된갭의크기로 D_6_10:4 명 129 / 157

130 D_6 _1: 포스터 D_6_2:2013 년 D_6_3: 국내 D_6_4:6 및 추계학술발표회 D_6_6: 대한민국 D_6_7: D_6_8: 한국정보과학회 태그를검색하는동적검색알고리즘 D_6_10:4 명 D_7 _1: 포스터 D_7_2:2013 년 D_7_3: 국내 D_7_4:7 D_7_5:2013 한국정보과학회제 40 회정기총회및추계학술발표회 D_7_6: 대한민국 D_7_7: D_7_8: 한국정보과학회 D_7_9: 두아미노산사이에갭을포함하는태그를효율적으로단백질 DB에서검색하는알고리즘 D_7_10:4 명 D_8 _1: 포스터 D_8_2:2013 년 D_8_3: 국내 D_8_4:8 D_8_5:2013 한국정보과학회제 40 회정기총회및추계학술발표회 D_8_6: 대한민국 D_8_7: D_8_8: 한국정보과학회 D_8_9: 질량스펙트럼에서효율적인 Peak Picking을위한 FWHM과 m/z의상관관계와관한연구 D_8_10:5 명 D_9 _1: 포스터 D_9_2:2013 년 D_9_3: 국내 D_9_4:9 D_9_5:2013 한국정보과학회제 40 회정기총회및추계학술발표회 D_9_6: 대한민국 D_9_7: D_9_8: 한국정보과학회 D_9_9: 탠덤질량스펙트럼에서 2-PTM 검색을위한효율적인알고리즘 D_9_10:4 명 D_1 0_1 : 포스터 D_10_2:2013 년 D_10_3: 국내 D_10 _4:10 D_10_5:2013 한국정보과학회제 40 회정기총회및추계학술발표회 D_10_6: 대한민국 D_10_7: D_10_8: 한국정보과학회 D_10_9: 하둡을이용한 MODa의병렬화및최적화 D_10_10:5 명 D _11 _1: 구두발표 D_11_2:2014 년 D_11_3: 국제 D_11_4:11 D_11_5:ICISA - International Conference on Information Science and Applications D_11_6: 대한민국 D_11_7: D_11_8:IEEE D_11_9:TPE Based Tuple Extraction Method for Question and Answering System D_11_10:3 명 D _12 _1: 구두발표 D_12_2:2014 년 D_12_3: 국제 D_12_4:12 D_12_5:ICISA - International Conference on Information Science and Applications D_12_6: 대한민국 D_12_7: D_12_8:IEEE D_12_9:Weighted Combination of Q&A Retrieval Models Based on Part-of-speech of Question Word D_12_10:2 명 130 / 157

131 D_19_9: 더 D _13 _1: 구두발표 D_13_2:2014 년 D_13_3: 국제 D_13_4:13 D_13_5:APPA D_13_6: 대한민국 D_13_7: D_13_8:APPA D_13_9:ExonGraph: Discovery of novel transcripts using nucleotide-based splice graphs D_13_10:3 명 D _14 _1: 구두발표 D_14_2:2014 년 D_14_3: 국제 D_14_4:14 D_14_5:IEEE International Conference on Big Data Science and Engineering (BDSE) D_14_6: 중국 D_14_7: D_14_8:IEEE D_14_9:Performance Evaluation of the SSD-based Swap System for Big Data Processing D_14_10:4 명 D _15 _1: 구두발표 D_15_2:2014 년 D_15_3: 국제 D_15_4:15 D_15_5:ACM International Conference on Research in Adaptive and Convergent Systems D_15_6: 미국 D_15_7: D_15_8:ACM D_15_9:Metadata Based Combined Approach for Effective Collaborative Recommendation D_15_10:3 명 D_1 6_1 : 포스터 D_16_2:2014 년 D_16_3: 국제 D_16 _4:16 D_16_5:HUPO D_16_6: 스페인 D_16_7: D_16_8:Human Proteome Organizat ion D_16_9:NEXTSearch: Discovery of novel transcripts using nucleotide-based splice graphs D_16_10:3 명 D_1 7_1 : 포스터 D_17_2:2014 년 D_17_3: 국제 D_17 _4:17 D_17_5:ICIP - International Conference on Image Processing D_17_6: 프랑스 D_17_7: D_17_8:ICIP D_17_9:Semi-Online Video Stabilization Using Probabilistic Keyframe Update and Inter-Keyframe Motion Smoothing D_17_10:3 명 D_1 8_1 : 포스터 D_18_2:2014 D_1 9_1 : 포스터 D_19_2:2014 년 D_18_3: 년 D_19_3: 국내 D_18 국내 D_19 _4:18 _4:19 D_18_5: 한국정보과학회컴퓨터종합학술대회 (KCC 2014) D_19_5: 한국정보과학회컴퓨터종합학술대회 D_18_6: 대한민국 D_18_7: D_19_6: 대한민국 D_19_7: D_18_8: 한국정보과학회 D_19_8: 한국정보과학회 D_18_9: 그룹채팅메시지가독성향상을위한기법많은변이펩티드를포함하고공간 D_18_10:3 명 D_19_10:5 명 131 / 157

132 D_1 9_1 : 포스터 D_19_2:2014 년 D_19_3: 국내 D_19 _4:19 (KCC 2014) D_19_6: 대한민국 D_19_7: D_19_8: 한국정보과학회 효율적인개인화단백질데이터베이스구축알고리즘 D_19_10:5 명 D_2 0_1 : 포스터 D_20_2:2014 년 D_20_3: 국내 D_20 _4:20 D_20_5: 한국정보과학회컴퓨터종합학술대회 (KCC 2014) D_20_6: 대한민국 D_20_7: D_20_8: 한국정보과학회 D_20_9: 메모리사용량감소를위한하이브리드매핑이적용된오브젝트기반 SSD D_20_10:2 명 D_2 1_1 : 포스터 D_21_2:2014 년 D_21_3: 국내 D_21 _4:21 D_21_5: 한국정보과학회컴퓨터종합학술대회 (KCC 2014) D_21_6: 대한민국 D_21_7: D_21_8: 한국정보과학회 D_21_9: 새로운단백질의 N-말단확인을위한단백질서열데이터베이스구축 D_21_10:3 명 D_2 2_1 : 포스터 D_22_2:2014 년 D_22_3: 국내 D_22 _4:22 D_22_5: 한국정보과학회컴퓨터종합학술대회 (KCC 2014) D_22_6: 대한민국 D_22_7: D_22_8: 한국정보과학회 D_22_9: 제로-프리플래시변환계층 D_22_10:2 명 D_2 3_1 : 포스터 D_23_2:2014 년 D_23_3: 국내 D_23 _4:23 D_23_5: 한국정보과학회컴퓨터종합학술대회 (KCC 2014) D_23_6: 대한민국 D_23_7: D_23_8: 한국정보과학회 D_23_9: 추천시스템에서의효율적인정보전달을위한시각화 D_23_10:2 명 D_2 4_1 : 포스터 D_24_2:2014 년 D_24_3: 국내 D_24 _4:24 D_24_5: 한국정보과학회컴퓨터종합학술대회 (KCC 2014) D_24_6: 대한민국 D_24_7: D_24_8: 한국정보과학회 D_24_9: 컨텐츠추천을위한웹페이지 UI/UX 설계 D_24_10:2 명 D_2 5_1 : 포스터 D_25_2:2014 년 D_25_3: 국내 D_25 _4:25 D_25_5: 한국정보과학회컴퓨터종합학술대회 (KCC 2014) D_25_6: 대한민국 D_25_7: D_25_8: 한국정보과학회 D_25_9: 텍스트마이닝을이용한 Bigram-Signature 기반의자동이모티콘추천모듈 D_25_10:4 명 D_2 6_1 : 포스터 D_26_2:2014 년 D_26_3: 국내 D_26 _4:26 D_26_5: 한국정보과학회제 41 회동계학술대회 D_26_6: 대한민국 D_26_7: D_26_8: 한국정보과학회 D_26_9:SSD에서의압축률에따른쓰기모드변환 FTL D_26_10:3 명 D_2 7_1 : 포스터 D_27_2:2014 년 D_27_3: 국내 D_27 _4:27 D_27_5: 한국정보과학회제 41 회동계학술대회 D_27_6: 대한민국 D_27_7: D_27_8: 한국정보과학회 D_27_9: 로그인지플래시변환계층 D_27_10:2 명 D _28 _1: 구두발표 D_28_2:2014 년 D_28_3: 국내 D_28_4:28 D_28_5: 한국정보과학회제 41 회동계학술대회 D_28_6: 대한민국 D_28_7: D_28_8: 한국정보과학회 D_28_9: 복잡한환경에서의예제기반보행동 D_28_10:2 명 132 / 157

133 D _28 _1: 구두발표 D_28_2:2014 년 D_28_3: 국내 D_28_4:28 D_28_5: 한국정보과학회제 41 회동계학술대회 D_28_6: 대한민국 D_28_7: D_28_8: 한국정보과학회 작생성 D_28_10:2 명 D_2 9_1 : 포스터 D_29_2:2015 년 D_29_3: 국내 D_29 _4:29 D_29_5:Workshop on Image Processing and Image Understanding (IPIU 2015) D_29_6: 대한민국 D_29_7: D_29_8: 한국통신학회, 대한전자공학회, 한국멀티미디어학회, 한국방송공학회, 한국정보과학회공동주관 D_29_9: 객체검출결과를반영하는영상내목표물추적기법 D_29_10:2 명 D _30 _1: 구두발표 D_30_2:2015 년 D_30_3: 국내 D_30_4:30 D_30_5: 한국정보과학회컴퓨터종합학술대회 (KCC 2015) D_30_6: 대한민국 D_30_7: D_30_8: 한국정보과학회 D_30_9: 오피니언구문태그패턴을이용한감정상태분류성능향상 D_30_10:3 명 D _31 _1: 구두발표 D_31_2:2015 년 D_31_3: 국내 D_31_4:31 D_31_5: 한국정보과학회컴퓨터종합학술대회 (KCC 2015) D_31_6: 대한민국 D_31_7: D_31_8: 한국정보과학회 D_31_9: 채팅메시지에서추출된단어를이용한자동맛집추천시스템 D_31_10:2 명 D _32 _1: 구두발표 D_32_2:2015 년 D_32_3: 국내 D_32_4:32 D_32_5: 한국정보과학회컴퓨터종합학술대회 (KCC 2015) D_32_6: 대한민국 D_32_7: D_32_8: 한국정보과학회 D_32_9: 한글음소단위 Trigram-Signature 기반의오피니언마이닝기법 D_32_10:3 명 TT_1_1:2013 년 TT_1_3: 국제 TT_1_5: 총건수 TT_2_5: 총환산편수 DD_1_6:2 건 DD_2_6:2.5 TT_1_7:2014 년 TT_1_10: 국제 TT_3_3: 국내 TT_3_5: 총건수 DD_3_6:8 건 TT_3_10: 국내 133 / 157

134 TT_3_3: 국내 TT_4_5: 총환산편수 DD_4_6:1.8 TT_3_10: 국내 TT_1_1:2013 년 TT_5_3: 계 TT_5_5: 총건수 TT_6_5: 총환산편수 DD_5_6:10 건 DD_6_6:4.3 TT_1_7:2014 년 TT_5_10: 계 TT_7_3: 국제 TT_7_5: 총건수 TT_8_5: 총환산편수 DD_7_6:0 건 DD_8_6:0 TT_7_10: 국제 TT_7_1:2015 년 TT_9_3: 국내 TT_9_5: 총건수 TT_10_5: 총환산편수 DD_9_6:4 건 DD_10_6: TT_7_7: 전체기간 TT_9_10: 국내 TT_11_3: 계 TT_11_5: 총건수 TT_12_5: 총환산편수 DD_11_6:4 건 DD_12_6: TT_11_10: 계 134 / 157

135 [ 첨부 8] 최근 2 년간참여교수의지도학생학위논문외국어작성비율 T_1 _1: 연도 T_1_2: 구분 T_ 1_3: 연번 T_1_4: 학위 T_1_5: 학위논문명 T_1_6: 학위취득대학원생성명 D_ 1_1 :2013년 2학기 D_1_2: 외국어 D_1_3 :1 D_1_4: 박사 D_1_5:Integrated write buffer management in solid state drives D_1_6: 박성민 D_ 2_1 :2013년 2학기 D_2_2: 국어 D_2_3 :2 D_2_4: 석사 D_2_5:Memcached 에서 SSD 기반의스왑성능평가 (A performance of SSD-based swap area in Memcached) D_2_6: 이민재 D_ 3_1 :2014년 1학기 D_3_2: 국어 D_3_3 :3 D_3_4: 석사 D_3_5: 오브젝트기반 MLC SSD (Object-based MLC SSD) D_3_6: 박혜승 D_ 4_1 :2014년 2학기 D_4_2: 국어 D_4_3 :4 D_4_4: 석사 D_4_5:SSD에서의압축률에따른쓰기모드변환 FTL의타당성연구 (Feasibility of the Write Mode Conversion based on Compression Ratio in SSD) D_4_6: 이용상 D_ 5_1 :2014년 2학기 D_5_2: 국어 D_5_3 :5 D_5_4: 석사 D_5_5:TPE 기반 Tuple 추출기법을활용한질의응답시스템 (TPE based Tuple Extraction Method for Question and Answering System) D_5_6: 김자랑 D_ 6_1 :2014년 2학기 D_6_2: 국어 D_6_3 :6 D_6_4: 석사 D_6_5: 골반회전을이용한지형에따른적응형보행동작재생성기법 (Adaptive locomotion on slopes and stairs using pelvic rotation) D_6_6: 이택구 D_ 7_1 :2014년 2학기 D_7_2: 국어 D_7_3 :7 D_7_4: 석사 D_7_5: 스마트모바일기기에서엔터테인먼트서비스의성능향상을위한원격 GPU 사용의필요성연구 (Feasibility of Exploiting remote GPU in smart mobile devices) D_7_6: 최기한 D_ 8_1 :2014년 2학기 D_8_2: 국어 D_8_3 :8 D_8_4: 석사 D_8_5: 영화컨텐츠추천을위한웹페이지 UI/UX 설계및구현 (Design and Implementation of the Web page UI/UX for recommending movies) D_8_6: 문창식 D_ 9_1 :2014년 2학기 D_9_2: 국어 D_9_3 :9 D_9_4: 석사 D_9_5: 카메라기반의자율주행차량의장애물회피시스템 (Camera? based autonomous vehicle's obstacle avoidance system) D_9_6: 김상준 D_ 10_ 1:2015년 1학기 D_10_2: 국어 D_10_3:10 D_10_4: 석사 D_10_5:3차원캐릭터실시간메쉬에디팅 (Real-time mesh editing for 3D Character) D_10_6: 강정호 D_ 11_ 1:2015년 1학기 D_11_2: 국어 D_11_3:11 D_11_4: 석사 D_11_5:PTM 동정 알고리즘을하둡기반으로제공하는웹서비스구현 (Implementation of Web services that provide PTM identification algorithm based on Hadoop) D_11_6: 정완섭 135 / 157

136 D_ 12_ 1:2015년 1학기 D_12_2: 국어 D_12_3:12 D_12_4: 석사 D_12_5: 클라우드환경에서의발생하는유휴자원의효율적활용방안에대한연구 (A Study for an Efficient Use of Unused Computing Resource in Cloud Environment) D_12_6: 김영진 TT_1_3:2013년 DD_1_4:2 TT_1_1: 총학위논문수 TT_2_3:2014년 DD_2_4:7 TT_1_5: 외국어작성학위논문수 TT_3_3:2015년 DD_3_4:3 TT_4_3:2013년 DD_4_4:50% T T_4 _1: 외국어작성학위논문비율 TT_5_3:2014년 DD_5_4:0% DD_4_5:X TT_6_3:2015년 DD_6_4:0% 136 / 157

137 < 연구역량영역 > [ 첨부 9] 최근 2 년간참여교수의정부연구비수주실적 T_ 1_1 : 산정기준 T_1_2: 연번 T_1_3: 주관부처 T_1_4: 사업명 T_1_5: 연구과제명 T_1_6: 연구책임자성명 T_1_7: 참여교수성명 T_1_8: 연구자등록번호 T_1_9: 연구기간 (YYYY MMDD) T_1_11: 연구형태 T_1_12: 총연구비 ( 천원 ) T_1_13: 사업참여교수지분 (%) T_1_14: 사업참여교수지분액 ( 천원 ) T_2_9: 시작일 T_2_10: 종료일 D_ 1_1 :' ~' D_1_2:1 D_1_3: 한국산업기술평가관리원 D_1_4: 산업기술혁신사업 D_1_5: 대용량 MLC SSD 핵심기술개발 D_1_6: 원유집 D_1_7: 강수용 D_1_9: D_1_10: D_1_11: 공동 D_1_12:2,000, 000 D_1_13:5% D_1_14:100,00 0 D_ 2_1 :' ~'14 D_2_2:2 D_2_3: 주식회사 D_2_4: 산업기술혁 D_2_5: 창의적인재육성을위한지능형튜터링시스 D_2_6: 최용석 D_2_7: 최용석 D_2_9: D_2_10: D_2_11: 단독 D_2_12:50,000 D_2_13:100% D_2_14:50, / 157

138 .8.31 D_2_2:2 유비온 신사업템기술개발 D_2_6: 최용석 D_2_7: 최용석 D_2_9: D_2_10: D_2_11: 단독 D_2_12:50,000 D_2_13:100% D_2_14:50,000 D_ 3_1 :' ~' D_3_2:3 D_3_3: 한국산업기술평가관리원 D_3_4: 산업기술혁신사업 D_3_5: 지속적인상호작용을통하여사용자의복합정서이해및교류의도를파악하고이에대한대응을 95% 이상적절하게할수있는자율발달쌍방향 HRI 기술개발 D_3_6: 서일홍 D_3_7: 임종우 D_3_9: D_3_10: D_3_11: 공동 D_3_12:600,00 0 D_3_13:33.33% D_3_14:199,98 0 D_ 4_1 :' ~' D_4_2:4 D_4_3:( 재 ) 한국연구재단 D_4_4: 이공분야기초연구사업 D_4_5: 객체기반플래시메모리저장장치를위한핵심시스템기술개발 D_4_6: 강수용 D_4_7: 강수용 D_4_9: D_4_10: D_4_11: 공동 D_4_12:200,09 0 D_4_13:50% D_4_14:100,04 5 D_ 5_1 :' ~' D_5_2:5 D_5_3: 한국과학기술연구원 D_5_4: 원천기술개발사업 D_5_5: 사용자행동양식의모방학습기반휴먼아바타의창발적복합행동생성기술 D_5_6: 서일홍 D_5_7: 권태수 D_5_9: D_5_10: D_5_11: 공동 D_5_12:350,00 0 D_5_13:20% D_5_14:70,000 D_ 6_1 :' ~' D_6_2:6 D_6_3: 아진산업 ( 주 ) D_6_4: 산업기술혁신사업 D_6_5: 다시점블랙박스영상을이용한교통사고현장 3차원재구성기술개발 D_6_6: 임종우 D_6_7: 권태수 D_6_9: D_6_10: D_6_11: 공동 D_6_12:150,00 0 D_6_13:33.33% D_6_14:49, / 157

139 D_ 6_1 :' ~' D_6_2:6 D_6_3: 아진산업 ( 주 ) D_6_4: 산업기술혁신사업 D_6_5: 다시점블랙박스영상을이용한교통사고현장 3차원재구성기술개발 D_6_6: 임종우 D_6_7: 권태수 D_6_9: D_6_10: D_6_11: 공동 D_6_12:150,00 0 D_6_13:33.33% D_6_14:49,995 D_ 7_1 :' ~' D_7_2:7 D_7_3: 아진산업 ( 주 ) D_7_4: 산업기술혁신사업 D_7_5: 다시점블랙박스영상을이용한교통사고현장 3차원재구성기술개발 D_7_6: 임종우 D_7_7: 임종우 D_7_9: D_7_10: D_7_11: 공동 D_7_12:150,00 0 D_7_13:66.67% D_7_14:100,00 5 D_ 8_1 :' ~' D_8_2:8 D_8_3:( 재 ) 한국연구재단 D_8_4: 원천기술개발사업 D_8_5: 실무형유전체 / 단백체정보분석교육프로그램개발과운영 D_8_6: 백은옥 D_8_7: 백은옥 D_8_9: D_8_10: D_8_11: 공동 D_8_12:65,000 D_8_13:50% D_8_14:32,500 D_ 9_1 :' ~' D_9_2:9 D_9_3:( 재 ) 한국연구재단 D_9_4: 이공분야기초연구사업 D_9_5: 트리패턴표현식 (TPE) 을이용한텍스트코퍼스기반고성능질의 / 응답시스템 D_9_6: 최용석 D_9_7: 최용석 D_9_9: D_9_10: D_9_11: 단독 D_9_12:52,890 D_9_13:100% D_9_14:52,890 D_ 10_ 1:' ~' D_10_2:10 D_10_3:( 재 ) 한국연구재단 D_10_4: 이공분야기초연구사업 D_10_5: 스마트디바이스간협업을위한핵심소프트웨어플랫폼기술개발 D_10_6: 강수용 D_10_7: 강수용 D_10_9: D_10_10: D_10_11: 단독 D_10_12:100,0 00 D_10_13:100% D_10_14:100,0 00 D_ 11_ 1:' ~' D_11_2:11 D_11_3: 정보통신산업진흥원 ( 대전사무소 ) D_11_4: 정보통신방송연구개발사업 D_11_5:ICT장비용 SW 플랫폼구축 D_11_6: 정제창 D_11_7: 강수용 D_11_9: D_11_10: D_11_11: 공동 D_11_12:1,400,000 D_11_13:12.5% D_11_14:175, / 157

140 D_ 12_ 1:' ~' D_12_2:12 D_12_3: 서울대학교산학협력단 D_12_4: 정보통신방송기술개발사업 D_12_5: 예지형시각지능원천기술개발 D_12_6: 임종우 D_12_7: 임종우 D_12_9: D_12_10: D_12_11: 단독 D_12_12:40,50 0 D_12_13:100% D_12_14:40,50 0 D_ 13_ 1:' ~' D_13_2:13 D_13_3:( 재 ) 한국연구재단 D_13_4: 이공분야기초연구사업 D_13_5: 단순화된물리모델을활용한견고한동작분류및생성기술개발 D_13_6: 권태수 D_13_7: 권태수 D_13_9: D_13_10: D_13_11: 단독 D_13_12:50,11 5 D_13_13:100% D_13_14:50,11 5 D_ 14_ 1:' ~' D_14_2:14 D_14_3: 고려대학교산학협력단 D_14_4: 원천기술개발사업 D_14_5: 차세대시퀀싱기반프로테옴데이터해석을위한소프트웨어기술 D_14_6: 백은옥 D_14_7: 백은옥 D_14_9: D_14_10: D_14_11: 단독 D_14_12:173,0 00 D_14_13:77% D_14_14:133,2 10 D_ 15_ 1:' ~' D_15_2:15 D_15_3: 아진산업 ( 주 ) D_15_4: 산업기술혁신사업 D_15_5: 다시점블랙박스영상을이용한교통사고현장 3차원재구성기술개발 D_15_6: 임종우 D_15_7: 권태수 D_15_9: D_15_10: D_15_11: 공동 D_15_12:280,0 00 D_15_13:33.33% D_15_14:93,32 4 D_ 16_ 1:' ~' D_16_2:16 D_16_3: 아진산업 ( 주 ) D_16_4: 산업기술혁신사업 D_16_5: 다시점블랙박스영상을이용한교통사고현장 3차원재구성기술개발 D_16_6: 임종우 D_16_7: 임종우 D_16_9: D_16_10: D_16_11: 공동 D_16_12:280,0 00 D_16_13:66.67% D_16_14:186,6 76 D_ 17_ 1:' ~' D_17_2:17 D_17_3: 한국산업기술평가관리원 D_17_4: 산업기술혁신사업 D_17_5: 지속적인상호작용을통하여사용자의복합정서이해및교류의도를파악하고이에대한대응을 95% 이상적절하게할수있는자율발달쌍방향 HRI 기술개발 D_17_6: 서일홍 D_17_7: 임종우 D_17_9: D_17_10: D_17_11: 공동 D_17_12:300,0 00 D_17_13:33.33% D_17_14:99, / 157

141 D_ 17_ 1:' ~' D_17_2:17 D_17_3: 한국산업기술평가관리원 D_17_4: 산업기술혁신사업 D_17_5: 지속적인상호작용을통하여사용자의복합정서이해및교류의도를파악하고이에대한대응을 95% 이상적절하게할수있는자율발달쌍방향 HRI 기술개발 D_17_6: 서일홍 D_17_7: 임종우 D_17_9: D_17_10: D_17_11: 공동 D_17_12:300,0 00 D_17_13:33.33% D_17_14:99,99 0 D_ 18_ 1:' ~' D_18_2:18 D_18_3: 한국산업기술평가관리원 D_18_4: 산업기술혁신사업 D_18_5: 대용량 MLC SSD 핵심기술개발 D_18_6: 원유집 D_18_7: 강수용 D_18_9: D_18_10: D_18_11: 공동 D_18_12:1,000,000 D_18_13:5% D_18_14:50,00 0 D_ 19_ 1:' ~' D_19_2:19 D_19_3: 주식회사유비온 D_19_4: 정보통신방송기술개발사업 D_19_5: 구조화된소셜러닝콘텐츠모델 및 다중매체연동국제표준 기반의개방형소셜러닝콘텐츠생산, 소비, 유통서비스플랫폼연구개발 D_19_6: 최용석 D_19_7: 최용석 D_19_9: D_19_10: D_19_11: 단독 D_19_12:30,00 0 D_19_13:100% D_19_14:30,00 0 D_ 20_ 1:' ~' D_20_2:20 D_20_3: 한국과학기술연구원 D_20_4: 원천기술개발사업 D_20_5: 사용자행동양식의모방학습기반휴먼아바타의창발적복합행동생성기술 D_20_6: 서일홍 D_20_7: 권태수 D_20_9: D_20_10: D_20_11: 공동 D_20_12:350,0 00 D_20_13:16.67% D_20_14:58,34 5 D_ 21_ 1:' ~' D_21_2:21 D_21_3: 서울대학교산학협력단 D_21_4: 정보통신방송기술개발사업 D_21_5: 예지형시각지능원천기술개발 D_21_6: 임종우 D_21_7: 임종우 D_21_9: D_21_10: D_21_11: 단독 D_21_12:40,50 0 D_21_13:100% D_21_14:40,50 0 D_ 22_ 1:' ~'15 D_22_2:22 D_22_3: 한국전자통 D_22_4: 기관고유사 D_22_5: 이종체형간동작리타게팅에대한연구 D_22_6: 권태수 D_22_7: 권태수 D_22_9: D_22_10: D_22_11: 단독 D_22_12:30,00 0 D_22_13:100% D_22_14:30, / 157

142 .8.31 D_22_2:22 신연구원 업 D_22_5: 이종체형간동작리타게팅에대한연구 D_22_6: 권태수 D_22_7: 권태수 D_22_9: D_22_10: D_22_11: 단독 D_22_12:30,00 0 D_22_13:100% D_22_14:30,00 0 D_ 23_ 1:' ~' D_23_2:23 D_23_3:( 재 ) 한국연구재단 D_23_4: 이공분야기초연구사업 D_23_5:UTR의번역펩타이드프로파일링에의한새로운동형단백질의발굴 D_23_6: 백은옥 D_23_7: 백은옥 D_23_9: D_23_10: D_23_11: 단독 D_23_12:100,0 00 D_23_13:100% D_23_14:100,0 00 D_ 24_ 1:' ~' D_24_2:24 D_24_3:( 재 ) 한국연구재단 D_24_4: 이공분야기초연구사업 D_24_5: 웨어러블디바이스를위한광역 / 실시간시각기반위치인식기술 D_24_6: 임종우 D_24_7: 임종우 D_24_9: D_24_10: D_24_11: 단독 D_24_12:75,17 2 D_24_13:100% D_24_14:75,17 2 D_ 25_ 1:' ~' D_25_2:25 D_25_3: 정보통신산업진흥원 ( 대전사무소 ) D_25_4: 정보통신방송연구개발사업 D_25_5:ICT장비용 SW 플랫폼구축 D_25_6: 정제창 D_25_7: 강수용 D_25_9: D_25_10: D_25_11: 공동 D_25_12:2,800,000 D_25_13:12.5% D_25_14:350,0 00 D_ 26_ 1:' ~' D_26_2:26 D_26_3:( 재 ) 한국연구재단 D_26_4: 원천기술개발사업 D_26_5: 실무형유전체 / 단백체정보분석교육프로그램개발과운영 D_26_6: 백은옥 D_26_7: 백은옥 D_26_9: D_26_10: D_26_11: 공동 D_26_12:65,00 0 D_26_13:33% D_26_14:21,45 0 D_ 27_ 1:' ~' D_27_2:27 D_27_3:( 재 ) 한국연구재단 D_27_4: 이공분야기초연구사업 D_27_5: 스마트디바이스간협업을위한핵심소프트웨어플랫폼기술개발 D_27_6: 강수용 D_27_7: 강수용 D_27_9: D_27_10: D_27_11: 단독 D_27_12:100,0 00 D_27_13:100% D_27_14:100,0 00 D_ 28_ 1:' ~' D_28_2:28 D_28_3: 한국전자통신연구원 D_28_4: 기관고유사업 D_28_5:RGBD 센서입력연동실시간사용자동작정보보정에관한연구 D_28_6: 권태수 D_28_7: 권태수 D_28_9: D_28_10: D_28_11: 단독 D_28_12:40,00 0 D_28_13:100% D_28_14:40,00 0 D_ 29_ 1:' ~' D_29_2:29 D_29_3:( 재 ) 한국연구재단 D_29_4: 이공분야기초연구사업 D_29_5: 단순화된물리모델을활용한견고한동작분류및생성기술개발 D_29_6: 권태수 D_29_7: 권태수 D_29_9: D_29_10: D_29_11: 단독 D_29_12:50,11 5 D_29_13:100% D_29_14:50, / 157

143 TT_1_9: 정부 D_ 30_ 1:' ~' D_30_2:30 D_30_3: 고려대학교산학협력단 D_30_4: 원천기술개발사업 D_30_5: 차세대시퀀싱기반프로테옴데이터해석을위한소프트웨어기술 D_30_6: 백은옥 D_30_7: 백은옥 D_30_9: D_30_10: D_30_11: 단독 D_30_12:140,0 00 D_30_13:71.43% D_30_14:100,0 02 TT_1_4:'13.9.1~' DD_1_8:14 건 TT_1_12:'13.9.1~' TT_ 1_1 : 총수주건수 TT_2_4:'14.9.1~' DD_2_8:16 건연구비수주총 TT_2_12:'14.9.1~' 입금액 TT_3_4: 계 DD_3_8:30 건 TT_3_12: 계 143 / 157

144 [ 첨부 10] 최근 2 년간참여교수의논문게재실적 T_1_4: 게재정보 T_1_11: 총저자 T_1_14: 저자중참여교수 T _1_ 1: 연도 T_ 1_2 : 연번 T_1_3: 논문제목 T_2_14: 주저자 T_2_17: 기타저자 T_2_4: 게재학술지명 T_2_5: 학술지구분 T_2_6:ISSN T_2_7: 권 T_2_8: 호 T_2_9: 쪽 (YYYY MM) T_2_10: 연월 T_2_11: 주저자수 (m) 저자저자수 (n) 수 (T) T_2_12: 기타 T_2_13: 총 T_3_14: 성명 T_3_15: 연구자등록번호 T_3_16: 수 (A T_3_17: 성명 ) T_3_18: 연구자등록번호 T_3_19: 수 (B ) D _1_ 1:2013 년 D_1_2:1 D_1_3:Reinvestigatio n of Aminoacyl-tRNA Synthetase Core Complex by Affinity Purification-M ass Spectrometry Reveals TARSL2 as a Potential Member of the Complex D_1_4:PLOS ONE D_1_5:SCI( E) D_1_6: D_1_7:8 D_1_8:12 D_1_9: D_1_10: D_1_11:3 D_1_12:5 D_1_13:8명 D_1_14:- D_1_16:0 명 D_1_17: 백은옥 D_1_19:1 명 D _2_ 1:2014 년 D_2_2:2 D_2_3:Effectiveness of game based D_2_4:MULTIMEDI A TOOLS D_2_5:SCI( E) D_2_6: D_2_7:- D_2_8:- D_2_9:- D_2_10: D_2_11:1 D_2_12:0 D_2_13:1 명 D_2_14: 최용석 D_2_16:1명 D_2_17:- D_2_18:- D_2_19:0 명 144 / 157

145 D _2_ 1:2014 년 D_2_2:2 learning to minimize boolean functions AND APPLICATI ONS D_2_5:SCI( E) 01 D_2_7:- D_2_8:- D_2_9:- D_2_10: D_2_11:1 D_2_12:0 D_2_13:1 명 D_2_14: 최용석 0 D_2_16:1 명 D_2_17:- D_2_19:0 명 D _3_ 1:2014 년 D_3_2:3 D_3_3:Integrated write buffer management for solid state drives D_3_4:JOURNAL OF SYSTEMS ARCHITECT URE D_3_5:SCI( E) D_3_6: D_3_7:60 D_3_8:4 D_3_9: D_3_10: D_3_11:2 D_3_12:1 D_3_13:3 명 D_3_14: 강수용 D_3_16:1명 D_3_17:- D_3_19:0 명 D _4_ 1:2014 년 D_4_2:4 D_4_3:Outdoor Place Recognition in Urban Environments using Straight Lines D_4_4:IEEE Internati onal Conferenc e on Robotics and Automatio n D_4_5:SCI( E) D_4_6:BKCS 0144 D_4_7:- D_4_8:- D_4_9: D_4_10: D_4_11:2 D_4_12:4 D_4_13:6명 D_4_14:- D_4_16:0 명 D_4_17: 임종우 D_4_19:1 명 D _5_ 1:2014 년 D_5_2:5 D_5_3:Real-Time 6-DOF Monocular Visual SLAM in a Large-Scale Environment D_5_4:IEEE Internati onal Conferenc e on Robotics and Automatio n D_5_5:SCI( E) D_5_6:BKCS 0144 D_5_7:- D_5_8:- D_5_9:- D_5_10: D_5_11:2 D_5_12:1 D_5_13:3 명 D_5_14: 임종우 D_5_16:1명 D_5_17:- D_5_19:0 명 D _6_ 1:2014 년 D_6_2:6 D_6_3:Estimating Influence of Cofragmentatio n on Peptide Quantification D_6_4:Journal of Proteome Research D_6_5:SCI( E) D_6_6: D_6_7:13 D_6_8:7 D_6_9:3488 D_6_10: D_6_11:2 D_6_12:5 D_6_13:7 명 D_6_14: 백은옥 D_6_16:1명 D_6_17:- D_6_19:0 명 145 / 157

146 D _6_ 1:2014 년 D_6_2:6 and Identification in itraq Experiments by Simulating Multiplexed Spectra D_6_4:Journal of Proteome Research D_6_5:SCI( E) D_6_6: D_6_7:13 D_6_8:7 D_6_9:3488 D_6_10: D_6_11:2 D_6_12:5 D_6_13:7 명 D_6_14: 백은옥 D_6_16:1명 D_6_17:- D_6_19:0 명 D _7_ 1:2014 년 D_7_2:7 D_7_3:Interactive Manipulation of Large-Scale Crowd Animation D_7_4:ACM TRANSACTI ONS ON GRAPHICS D_7_5:SCI( E) D_7_6: D_7_7:33 D_7_8:4 D_7_9:83 D_7_10: D_7_11:2 D_7_12:2 D_7_13:4명 D_7_14:- D_7_16:0 명 D_7_17: 권태수 D_7_19:1 명 D _8_ 1:2014 년 D_8_2:8 D_8_3:Editing and Synthesizing Two-Character Motions using a Coupled Inverted Pendulum Model D_8_4:COMPUTER GRAPHICS FORUM D_8_5:SCI( E) D_8_6: D_8_7:33 D_8_8:7 D_8_9: D_8_10: D_8_11:2 D_8_12:1 D_8_13:3명 D_8_14:- D_8_16:0 명 D_8_17: 권태수 D_8_19:1 명 D _9_ 1:2014 년 D_9_2:9 D_9_3:Compact variant-rich customized sequence database and a fast and sensitive database search for efficient proteogenomic analyses D_9_4:PROTEOMIC S D_9_5:SCI( E) D_9_6: D_9_7:14 D_9_8: D_9_9: D_9_10: D_9_11:4 D_9_12:10 D_9_13:14 명 D_9_14: 백은옥 D_9_16:1명 D_9_17:- D_9_19:0 명 146 / 157

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148 D _15 _1:2015 년 D_15_2:15 tandem mass spectrometry D_15_4:Molecular BioSystem s D_15_5:SCI( E) D_15_6: X D_15_7:11 D_15_8:4 D_15_9:1156 D_15_10: D_15_11:3 D_15_12:3 D_15_13:6명 D_15_14:- D_15_16:0 명 D_15_17: 백은옥 D_15_19:1 명 D _16 _1:2015 년 D_16_2:16 D_16_3:Dual Region Write Buffering: Making Large-Scale Nonvolatile Buffer using Small Capacitor in SSD D_16_4:ACM Symposium on Applied Computing D_16_5:SCI( E) D_16_6:BKCS 0090 D_16_7:- D_16_8:- D_16_9:2039 D_16_10: D_16_11:2 D_16_12:0 D_16_13:2 명 D_16_14: 강수용 D_16_16:1명 D_16_17:- D_16_19:0 명 D _17 _1:2015 년 D_17_2:17 D_17_3:Human motion control with physically plausible foot contact models D_17_4:VISUAL COMPUTER D_17_5:SCI( E) D_17_6: D_17_7:31 D_17_8: D_17_9: D_17_10: D_17_11:2 D_17_12:2 D_17_13:4 명 D_17_14: 권태수 D_17_16:1명 D_17_17:- D_17_19:0 명 D _18 _1:2015 년 D_18_2:18 D_18_3:Robust Stereo Maching using Adaptive Random Walk with Restart Algorithm D_18_4:IMAGE AND VISION COMPUTING D_18_5:SCI( E) D_18_6: D_18_7:37 D_18_8:- D_18_9: D_18_10: D_18_11:2 D_18_12:2 D_18_13:4 명 D_18_14: 임종우 D_18_16:1명 D_18_17:- D_18_19:0 명 D _19 _1:2015 년 D_19_2:19 D_19_3:NextSearch: A Search Engine for Mass Spectrometry Data against a Compact Nucleotide D_19_4:Journal of Proteome Research D_19_5:SCI( E) D_19_6: D_19_7:14 D_19_8:7 D_19_9:2784 D_19_10: D_19_11:3 D_19_12:0 D_19_13:3 명 D_19_14: 백은옥 D_19_16:1명 D_19_17:- D_19_19:0 명 148 / 157

149 D _19 _1:2015 년 D_19_2:19 Exon Graph D_19_4:Journal of Proteome Research D_19_5:SCI( E) D_19_6: D_19_7:14 D_19_8:7 D_19_9:2784 D_19_10: D_19_11:3 D_19_12:0 D_19_13:3 명 D_19_14: 백은옥 D_19_16:1명 D_19_17:- D_19_18:- D_19_19:0 명 D _20 _1:2015 년 D_20_2:20 D_20_3:Optimized Projection Patterns for Stereo Systems D_20_4:Image and Vision Computing D_20_5:SCI( E) D_20_6: D_20_7:39 D_20_8:- D_20_9: D_20_10: D_20_11:1 D_20_12:1 D_20_13:2 명 D_20_14: 임종우 D_20_16:1명 D_20_17:- D_20_18:- D_20_19:0 명 TT_1_7:2013년 DD_1_13:1 건 TT_2_7:2014년 DD_2_13:10 건 TT_1_1: 논문총건수 TT_3_7:2015년 DD_3_13:9 건 TT_1_14: 논문의환산편수의합 TT_4_7: 총계 DD_4_13:20 건 TT_5_5:2013 년 DD_5_7: TT_5_11:2013 년 DD_5_13: TT_5_18:2013 년 TT_ 5_1 :IF값이영 (zero) 이아닌논문의환산편수합 TT_6_5:2014 년 TT_7_5:2015 년 DD_6_7: DD_7_7: TT_5_8:IF의합 TT_6_11:2014 년 TT_7_11:2015 년 DD_6_13: DD_7_13: TT_5_14: 보정 IF의합 TT_6_18:2014 년 TT_7_18:2015 년 TT_8_5: 총계 DD_8_7: TT_8_11: 총계 DD_8_13: TT_8_18: 총계 TT_9_5:2013 년 DD_9_7: TT_9_11:2013 년 DD_9_13: TT_9_18:2013 년 TT_ 9_1 :ES값이영 (zero) 이아닌논문의환산편수합 TT_10_5:2014 년 DD_10_7: TT_9_8:ES의합 TT_10_11:2014 년 DD_10_13: TT_9_14: 보정 ES의합 TT_10_18:2014 년 TT_11_5:2015 년 DD_11_7: TT_11_11:2015 년 DD_11_13: TT_11_18:2015 년 149 / 157

150 TT_ 9_1 :ES값이영 (zero) 이아닌논문의환산편수합 TT_12_5: 총계 DD_12_7: TT_9_8:ES의합 TT_12_11: 총계 DD_12_13: TT_9_14: 보정 ES의합 TT_12_18: 총계 150 / 157

151 [ 첨부 11] 최근 2 년간참여교수의특허등록실적 T_ 1_1 : 연도 T_1_2: 항목 T_1_3: 연번 T_1_4: 등록국가 T_1_5: 등록일자 (YYYYMMDD ) T_1_6: 등록번호 T_1_7: 발명의명칭 T_1_8: 등록인구분 T_1_9: 발명인중참여교수성명 D_ 1_1 :2013년 D_1_2: 국내특허 D_1_3:1 D_1_4:- D_1_5: D_1_6: D_1_7: 파티션에따라서저장위치를물리적으로구분하는 NVRAM 기반의저장장치및상기저장장치의동작 D_1_8: 산학협력단 D_1_9: 강수용 D_ 2_1 :2013년 D_2_2: 국내특허 D_2_3:2 D_2_4:- D_2_5: D_2_6: D_2_7: 저장장치에대한입출력특성분류장치및방법 D_2_8: 산학협력단 D_2_9: 강수용 D_ 3_1 :2013년 D_3_2: 국제특허 D_3_3:3 D_3_4:US D_3_5: D_3_6:US B2 D_3_7:Structure and motion with stereo using lines D_3_8:Honda Motor Co., Ltd. D_3_9: 임종우 D_ 4_1 :2014년 D_4_2: 국내특허 D_4_3:4 D_4_4:- D_4_5: D_4_6: D_4_7:NVRAM 을맵핑테이블저장장치로사용하는중복데이터제거시스템및방법 D_4_8: 산학협력단 D_4_9: 강수용 D_ 5_1 :2014년 D_5_2: 국내특허 D_5_3:5 D_5_4:- D_5_5: D_5_6: D_5_7: 사용자의요청을예측하여컨텐츠를관리하는멀티미디어서버및그관리방법 D_5_8: 산학협력단 D_5_9: 강수용 D_ 6_1 :2014년 D_6_2: 국내특허 D_6_3:6 D_6_4:- D_6_5: D_6_6: D_6_7: 온톨로지정보를이용한문서주제어생성방법및그장치 D_6_8: 산학협력단 D_6_9: 백은옥 D_ 7_1 :2014년 D_7_2: 국내특허 D_7_3:7 D_7_4:- D_7_5: D_7_6: D_7_7: 입출력핀을이용한다중웨이낸드플래시제어장치및방법 D_7_8: 산학협력단 D_7_9: 강수용 D_ 8_1 :2014년 D_8_2: 국내특허 D_8_3:8 D_8_4:- D_8_5: D_8_6: D_8_7: 플래시메모리를사용하는저장장치시스템에서쓰기버퍼의안정성을보장하는관리장치및방법 D_8_8: 산학협력단 D_8_9: 강수용 D_ 9_1 :2014년 D_9_2: 국내특허 D_9_3:9 D_9_4:- D_9_5: D_9_6: D_9_7: 베이지안네트워크를이용한컴퓨터기반적응적평가시스 D_9_8: 산학협력단 D_9_9: 최용석 151 / 157

152 D_13_7: 플래시 D_ 9_1 :2014년 D_9_2: 국내특허 D_9_3:9 D_9_4:- D_9_5: D_9_6: 템및방법 D_9_8: 산학협력단 D_9_9: 최용석 D_ 10_ 1:2014년 D_10_2: 국내특허 D_10_3:10 D_1 0_4:- D_1 0_5: D_10_6: D_10_7: 블록해제정보를사용하여로그데이터를저장하는시스템및방법 D_10_8: 산학협력단 D_10_9: 강수용 D_ 11_ 1:2014년 D_11_2: 국내특허 D_11_3:11 D_1 1_4:- D_1 1_5: D_11_6: D_11_7: 저장장치에서블룸필터를적용한역매핑방법및시스템 D_11_8: 산학협력단 D_11_9: 강수용 D_ 12_ 1:2014년 D_12_2: D_ 13_ 1:2014년 D_13_2: 국내특허 D_12_3:12 국내특허 D_13_3:13 D_12_4:- D_12_5: D_13_4:- D_13_5: D_12_6: D_13_6: D_12_7: 저장장치에서중복제거성능향상을위한그룹핑방법및장치메모리의수명인디케이터를제공하는장치및장치 D_12_8: 산학협력단 D_13_8: 산학협력단 D_12_9: 강수용 D_13_9: 강수용 D_ 14_ 1:2014년 D_14_2: 국제특허 D_14_3:14 D_1 4_4:US D_1 4_5: D_14_6:US B1 D_14_7:Apparatus and method for feature matching in distorted images D_14_8:Goolge Inc. D_14_9: 임종우 D_ 15_ 1:2014년 D_15_2: 국제특허 D_15_3:15 D_1 5_4:US D_1 5_5: D_15_6:US B2 D_15_7:Egomotion using assorted features D_15_8:Honda Motor Co., Ltd. D_15_9: 임종우 D_ 16_ 1:2014년 D_16_2: 국제특허 D_16_3:16 D_1 6_4:US D_1 6_5: D_16_6:US B2 D_16_7:Online environment mappin D_16_8:Honda Motor Co.,Ltd., The University Of North Carolina At Chapel Hill,Eth Zurich D_16_9: 임종우 D_ 17_ 1:2015년 D_17_2: 국내특허 D_17_3:17 D_1 7_4:- D_1 7_5: D_17_6: D_17_7: 직선을기반으로장소를인식하는방법및장치 D_17_8: 산학협력단 D_17_9: 임종우 D_ 18_ 1:2015년 D_18_2: 국내특허 D_18_3:18 D_1 8_4:- D_1 8_5: D_18_6: D_18_7: 비휘발성메모리의페이지관리방법및장치 D_18_8: 산학협력단 D_18_9: 강수용 D_ 19_ 1:2015년 D_19_2: 국내특허 D_19_3:19 D_1 9_4:- D_1 9_5: D_19_6: D_19_7: 상호작용하는캐릭터를모델링하는방법및장치 D_19_8: 산학협력단 D_19_9: 권태수 D_ 20_ 1:2015년 D_20_2: 국내특허 D_20_3:20 D_2 0_4:- D_2 0_5: D_20_6: D_20_7: 스트림기반의비휘발성메모리제어방법및장치 D_20_8: 산학협력단 D_20_9: 강수용 152 / 157

153 D_ 21_ 1:2015년 D_21_2: 국내특허 D_21_3:21 D_2 1_4:- D_2 1_5: D_21_6: D_21_7: 비휘발성메모리기반의전자장치의메타데이터복원방법및장치 D_21_8: 산학협력단 D_21_9: 강수용 D_ 22_ 1:2015년 D_22_2: 국내특허 D_22_3:22 D_2 2_4:- D_2 2_5: D_22_6: D_22_7: 비휘발성메모리기반의전자장치의메타데이터복원방법및장치 D_22_8: 산학협력단 D_22_9: 강수용 TT_1_4:2013년 DD_1_6:2 건 TT_1_3: 국내 TT_2_4:2014년 TT_3_4:2015년 DD_2_6:10 건 DD_3_6:6 건 TT_4_4: 계 DD_4_6:18 건 T T_1 _1: 특허총건수 TT_5_4:2013년 DD_5_6:1 건 TT_1_7: 특허총환산건수 TT_6_4:2014년 DD_6_6:3 건 TT_5_3: 국제 TT_7_4:2015년 DD_7_6:0 건 TT_8_4: 계 DD_8_6:4 건 153 / 157

154 TT_1_5: 특허이외 TT_1_10: 지적 [ 첨부 12] 최근 2 년간참여교수의기술이전실적 T _1_ 1: 구분 T_1_2: 연도 T_1_3: 총발명인수 T_1_4: 발명인중참여교수 T_1_6: 기술내역 T_1_7: 산업체명 T_1_8: 산업체구분 T_1_9: 지역 T_1_10: 계약또는기술이전형태 T_1_11: 기술료입금일 (Y YYYMMDD) T_1_12: 계약기간 (YYYYMM DD) T_2_4: 성명 T_2_5: 수 ( 명 ) T_2_12: 시작일 T_2_13: 종료일 TT_1_3:2013년 TT_1_8:2013년 TT_1_12:2013년 DD_1_4:- DD_1_9:- DD_1_13:- TT _1_ 1: 특허관련총기술이전비 TT_2_3:2014년 DD_2_4:- TT_3_3:2015년 DD_3_4:- TT_2_8:2014년 DD_2_9:- 산업재산권관련총기술이전비 TT_3_8:2015년 DD_3_9:- TT_2_12:2014년 DD_2_13:- 재산권관련총기술이전비 TT_3_12:2015년 DD_3_13:- TT_4_3: 총계 DD_4_4:- TT_4_8: 총계 DD_4_9:- TT_4_12: 총계 DD_4_13:- 154 / 157

155 [ 첨부 13-1] 최근 2 년간참여교수의산업체 ( 국내 ) 연구비수주실적 T _1_ 1: 산정기간 T_1_2: 연번 T_1_3: 산업체명 T_1_4: 산업체구분 T_1_5: 지역구분 T_1_6: 사업명 T_1_7: 연구과제명 T_1_8: 연구책임자성명 T_1_9: 참여교수성명 T_1_10: 연구자등록번호 T_1_11: 연구기간 (YYYYM MDD) T_1_13: 연구형태 총연구비 ( 천원 ) 사업참여교수지분 (%) 사업참여교수지분액 ( 천원 ) 연구비입금일 (YYYYM MDD) 사업참여교수지분액중입금액 ( 천원 ) T_2_11: 시작일 T_2_12: 종료일 D_1 _1:' ~' D_1_2:1 D_1_3: 삼성전자 ( 주 ) D_1_4: 대기업 D_1_5: 경기 D_1_6: 산업체위탁연구 D_1_7: 스마트 TV용개인화서비스를위한콘텐츠부스팅 (Boosting) 협력추천기술개발 D_1_8: 최용석 D_1_9: 최용석 D_1_11: D_1_12: D_1_13: 단독 70, % 70, ,000 D_2 _1:' ~' D_2_2:2 D_2_3: 엘지전자 ( 주 ) D_2_4: 대기업 D_2_5: 서울 D_2_6: 산업체위탁연구 D_2_7:Visual tracking and stereo odometer for onroad vehicles D_2_8: 임종우 D_2_9: 임종우 D_2_11: D_2_12: D_2_13: 단독 50, % 50, , ,000 D_3 _1:' ~' D_3_2:3 D_3_3: 삼성전자 ( 주 ) D_3_4: 대기업 D_3_5: 경기 D_3_6: 산업체위탁연구 D_3_7: 콘텐츠부스팅협력추천시스템성능향상을위한연구 D_3_8: 최용석 D_3_9: 최용석 D_3_11: D_3_12: D_3_13: 단독 52, % 52, , ,200 D_4 _1:' ~' D_4_2:4 D_4_3:SK 하이닉스 ( 주 ) D_4_4: 대기업 D_4_5: 경기 D_4_6: 산업체위탁연구 기반한효과적인 FTL 설계 D_4_7:Data 압축에 D_4_8: 강수용 D_4_9: 강수용 D_4_11: D_4_12: D_4_13: 단독 80, % 80, , ,000 D_5 _1:' ~' D_5_2:5 D_5_3: 엘지전자 ( 주 ) D_5_4: 대기업 D_5_5: 서울 D_5_6: 산업체위탁연구 D_5_7:Online Stereo-camera Calibration D_5_8: 임종우 D_5_9: 임종우 D_5_11: D_5_12: D_5_13: 단독 55, % 55, , ,000 D_6 _1:' ~' D_6_2:6 D_6_3: 엘지전자 ( 주 ) D_6_4: 대기업 D_6_5: 서울 D_6_6: 산업체위탁연구 D_6_7:Online Stereo-camera Calibration D_6_8: 임종우 D_6_9: 임종우 D_6_11: D_6_12: D_6_13: 단독 55, % 55, ,000 D_7 _1:' ~' D_7_2:7 D_7_3: 삼성전자 ( 주 ) D_7_4: 대기업 D_7_5: 경기 D_7_6: 산업체위탁연구 D_7_7: 콘텐츠부스팅협력추천시스템성능향상을위한연구 D_7_8: 최용석 D_7_9: 최용석 D_7_11: D_7_12: D_7_13: 단독 52, % 52, , / 157

156 D_8 _1:' ~' D_8_2:8 D_8_3:SK 하이닉스 ( 주 ) D_8_4: 대기업 D_8_5: 경기 D_8_6: 산업체위탁연구 기반한효과적인 FTL 설계 D_8_7:Data 압축에 D_8_8: 강수용 D_8_9: 강수용 D_8_11: D_8_12: D_8_13: 단독 80, % 80, ,000 D_9 _1:' ~' D_9_2:9 D_9_3: 엘지전자 ( 주 ) D_9_4: 대기업 D_9_5: 서울 D_9_6: 산업체위탁연구 D_9_7:Realtime SLAM 원천기술개발 D_9_8: 임종우 D_9_9: 임종우 D_9_11: D_9_12: D_9_13: 단독 60, % 60, , ,000 D _10 _1:' ~' D_10_2:10 D_10_3: 엘지전자 ( 주 ) D_10_4: 대기업 D_10_5: 서울 D_10_6: 산업체위탁연구 D_10_7: 스테레오카메라를이용한주변환경인식 D_10_8: 임종우 D_10_9: 임종우 D_10_11: D_10_12: D_10_13: 단독 99, % 99, ,700 D _11 _1:' ~' D_11_2:11 D_11_3: 현대엔지비 ( 주 ) D_11_4: 대기업 D_11_5: 서울 D_11_6: 산업체위탁연구 D_11_7: 주변환경감지를통한장애물회피경로생성알고리즘개발 D_11_8: 임종우 D_11_9: 임종우 D_11_11: D_11_12: D_11_13: 단독 33, % 33, ,800 총수주건수 :'13.9.1~' 건 '13.9.1~' ,20 0 '14.9.1~' 건산업체 ( 국내 ) 연구비수주총 '14.9.1~' ,50 입금액 0 : 계 11건계 341,70 0 X X X 156 / 157

157 [ 첨부 13-2] 최근 2 년간참여교수의해외기관연구비수주실적 T _1_ 1: 산정기간 T_1_2: 연번 T_1_3: 해외기관명 T_1_4: 국가명 T_1_5: 연구과제명 T_1_6: 연구책임자성명 T_1_7: 참여교수성명 T_1_8: 연구자등록번호 T_1_9: 연구기간 (YYYYMMDD) T_1_11: 연구형태 T_1_12: 총연구비 ( 천원 ) T_1_13: 사업참여교수지분 (%) T_2_9: 시작일 T_2_10: 종료일 TT_ 1_1 : 총수주건수 TT_1_3:'13.9.1~' TT_2_3:'14.9.1~' DD_2_6:0 DD_1_6:0 건 연구비총건입금액 TT_2_9:'14.9.1~' DD_2_12:- TT_1_7: 해외기관 TT_1_9:'13.9.1~' DD_1_12:- TT_1_13: 해외기관연구비수주총환산입금액 TT_3_3: 계 DD_3_6:0 건 TT_3_9: 계 DD_3_12:- 157 / 157