High Tech, High Touch
학생들이 말하는 성균관대학교 지능형소프트웨어학과
성균관대학교 지능형소프트웨어학과 소개
[교수등판] 지능형소프트웨어학과소개영상 및 촬영스케치
로드맵 변경 및 추가 CL 교과목 안내
1. 학사과정 로드맵 변경 안내 지능형소프트웨어학과의 학사과정 로드맵이 2024학번부터 소급 적용되어 변경됩니다. 적용 대상: 2024학년도 입학생부터 소급 적용 상세 확인: 변경된 로드맵의 상세 내용은 링크를 통해 반드시 확인해 주시기 바랍니다. 2. 소프트웨어학과 실험실습 교과목 CL 설정 안내 실험실습 교과목에 대한 CL 설정이 추가되었습니다. 아래 교과목들은 CL 과목으로 지정되니, 학업 계획에 참고하시기 바랍니다. 교과목명 학수번호 오픈소스소프트웨어실습 SWE2021 JAVA프로그래밍실습 SWE2023 시스템프로그래밍실습 SWE2024 임베디드소프트웨어프로젝트 SWE3014 네트워크프로젝트 SWE3031 인공지능프로젝트 SWE3032 데이터베이스프로젝트 SWE3033 모바일앱프로그래밍실습 SWE3047 웹프로그래밍실습 SWE3048
HLILab(박진영 교수, https://hli.skku.edu) 연구 프로젝트 학부 인턴 모집
HLILab(박진영 교수, https://hli.skku.edu)에서 아래와 같이 연구 프로젝트와 관련하여 학부 인턴을 모집합니다. 많은 관심 참여 바랍니다. 연구참여기간 2026. 1. 1. 시작 중간 평가 이후 연장 가능 지원방법 이력서 및 자기소개서(본인 소개, 관심 연구 프로젝트 및 이유) 1부씩 작성하신 후 jy.bak@skku.edu 로 이메일 보내주세요 지원기간: ~ 2025년 12월 14일 23시 59분까지 처우 및 기타 성균관대학교 재학생인 경우 인건비 지급 (월 30만원, 중간 평가 후 인상 가능) 휴학생, 졸업생, 타대 재학생 경우 법적으로 인건비 지급이 어렵습니다. 대신, 인턴 이후 HLILab 연구실에 재학생으로 오실 경우 보전 가능합니다. 2025년 겨울방학 HLILab 연구 프로젝트 Superalignment 연구 개요 We investigate superalignment for large language models (LLMs), focusing on how models can generalize from human-supervised easy tasks to more complex tasks (i.e., beyond the level of human intelligence) while maintaining value alignment. Our method is based on diverse scalable oversight methods such as Easy-to-Hard Generalization (E2HG), which combines outcome and process reward modeling (ORPM) to train models capable of robust reasoning under limited supervision. In this work, 1) we evaluate reasoning performance, 2) track value drift during fine-tuning and detect potential misalignment, 3) explore methods to mitigate value drift. 관련 논문 Research on Superalignment Should Advance Now with Parallel Optimization of Competence and Conformity Easy-to-Hard Generalization: Scalable Alignment Beyond Human Supervision 다편향성 평가 벤치마크 구축 및 LLM 편향성 평가 모델 개발 연구 개요 거대언어모델 (LLM) 의 편향 연구는 그동안 성별, 인종 등 단일 속성을 중심으로 편향성의 평가가 이루어져 왔기 때문에, 실제 사용자 처럼 여러 사회적 특징이 혼재된 상황에서 1) 편향의 평가와 2) 편향의 원인 분석이 충분히 이루어지지 못하는 한계가 존재했습니다. 본 연구에서는 사회적 프로필 (예, 직업 + 나이 + 종교, 등) 을 바탕으로, 여러 속성이 복합적으로 포함된 1) 다편향성 (multi-bias) 평가 벤치마크를 구축하고, 이를 활용하여 2) LLM의 편향성을 보다 정교하게 평가하는 것을 목표로 합니다. 이 연구를 통해 LLM의 외재적, 내재적 편향을 다각도로 분석하고, 편향성을 초래하는 원인을 분석함으로서 이후 공정성의 향상에 대한 연구에 필요한 기반을 제시하고자 합니다. 관련 논문 Bai, Xuechunzi, et al. "Measuring implicit bias in explicitly unbiased large language models." arXiv preprint arXiv:2402.04105 (2024). Tan, Bryan Chen Zhengyu, and Roy Ka-Wei Lee. "Unmasking Implicit Bias: Evaluating Persona-Prompted LLM Responses in Power-Disparate Social Scenarios." arXiv preprint arXiv:2503.01532 (2025). 보이스피싱 연구 개요 기존 보이스피싱 탐지 연구는 알려진 보이스피싱(In-domain) 유형에 집중하여 높은 정확도를 달성했습니다. 그러나 이러한 연구는 사전에 정의되지 않은 신종 보이스피싱(Out-of-domain)에 대응하지 못하는 한계가 있습니다. 예를 들어, 기존 유형의 보이스피싱 사례(예: 대출 유도, 지인 사칭 등)는 잘 탐지할 수 있지만, 새로운 형태의 보이스피싱(예: 가상자산 투자 권유, 메신저 기반 피싱 등)에는 취약합니다. 본 과제는 이러한 한계를 극복하고 신종 보이스피싱 탐지 성능을 향상시키는 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다. 아울러 개발된 sLLM을 실제 환경에서 활용할 수 있도록, 모델을 탑재한 안드로이드 애플리케이션을 구현하여 실사용 기반의 탐지·응답 기능까지 통합하는 것을 추가 목표로 합니다. 관련 논문 Towards Reliable and Practical Phishing Detection Korean voice phishing detection applying NER with key tags and sentence-level N-Gram Enhancing Voice Phishing Detection Using Multilingual Back-Translation and SMOTE: An Empirical Study Personalized Response System for Different Voice Phishing Types: Utilizing a Retrieval-Augmented Generation Model Cultural Value Alignment의 필요성 연구 개요 대규모 언어모델(LLM)이 다양한 문화의 사용자를 더 잘 이해하고 포용하도록 하기 위해서는, 문화마다 서로 다른 지식·언어 표현·가치관 등을 반영하는 능력이 중요합니다. 특히 가치관(value)은 사람들의 판단과 선호를 형성하는 핵심 요소로 문화권마다 뚜렷한 차이를 보이며, 이러한 차이를 모델이 반영하도록 만드는 것이 바로 cultural value alignment입니다. 현재 많은 cultural value alignment 연구는 “LLM을 각 문화 속 사람들과 동일한 가치관을 갖도록 해야 한다”는 전제를 두고 있습니다. 그러나, 정말로 가치관을 똑같게 맞추는 것이 사용자의 만족도를 향상시키는지는 충분히 검증된 적이 없습니다. 본 연구 프로젝트는 이러한 문제의식에서 출발하여, 여러 문화권을 대상으로 LLM의 가치관과 사용자 경험 사이의 관계를 탐색하고 이러한 alignment가 실제로 필요한지, 어떤 효과가 있는지 등을 살펴보고자 합니다. 향후 연구는 1) 다양한 문화권을 아우르는 모델 구성 및 평가 체계 설계, 2) 여러 국가를 대상으로 한 human study 기획 및 수행 방안 논의, 3) 실험 결과를 기반으로 한 모델과 사용자 상호작용 분석 등을 포함하여 논의될 예정입니다. 문화 연구, 심리학, 사회과학 등 관련 분야의 배경을 갖고 계신 분이라면 연구에 많은 도움을 주실 수 있습니다. 관련 논문 The PRISM alignment dataset: What participatory, representative and individualised human feedback reveals about the subjective and multicultural alignment of large language models. (Kirk et al., NeurIPS 2024) Break the Checkbox: Challenging Closed-Style Evaluations of Cultural Alignment in LLMs (Kabir et al., EMNLP 2025) Value Compass Benchmarks: A Comprehensive, Generative and Self-Evolving Platform for LLMs’ Value Evaluation (Yao et al., ACL 2025)
2025 폭력예방교육 이수 안내
[2025 폭력예방교육 이수 안내] ★학사과정생 미이수 시 성적확인 불가★ 폭력예방교육은 법정의무교육으로서 모든 재학생(학부생, 대학원생) 여러분께서는 해당 기간 내에 모두 이수하여주시기 바랍니다. (온라인교육) 가. 교육 강좌: 2025 학생을 위한 폭력예방교육(법정의무교육) ※ 한국어/영어/중국어 버전 중 택1 나. 이수기간: 2025. 12. 31.까지 ※ 단, 학부생 및 외국국적 학부생/대학원생의 경우 미이수 시 성적확인이 제한되므로, 2025-2학기 성적공시 시작일(2025. 12. 26.)의 하루 전(2025. 12. 25.)까지 반드시 이수하시길 바랍니다. (교육 이수 완료 후 다음날부터 성적 확인 가능) 다. 이수방법 - 성균관대 i-Campus(https://icampus.skku.edu/) 접속/로그인→ 나의과목바로가기 → 대시보드 과목선택(2025 학생을 위한 폭력예방교육)→ 영상시청 및 퀴즈참여(강의콘텐츠) 또는 비정규강좌 → 법정의무교육체크 후 조회 → 신청(2025 학생을 위한 폭력예방교육) 라. 학부생 인성품 자동인정 - 학부생(휴·복학생 포함)의 경우, 교육 이수 시 인성품(교내봉사)인정: 연 최대 5시간 인정 - 이전년도 폭력예방교육 이수여부와 관계없이, 2025년 버전의 폭력예방교육을 수강하면 인성품 인정 - 인성품 취득방법: 학생지원팀에서 수강 후 2주 이내 자동 승인 (학생은 별도의 조치가 필요 없음) 마. 유의사항(성적공시기간 중 부분 제한 조치 안내) - 학부생 미이수 시 성적확인 불가 (성적공시 마지막 날에 한해서, 미이수 학생도 성적확인 가능) - 외국국적 대학원생 미이수 시 성적확인 불가 (성적공시 마지막 날에 한해서, 미이수 학생도 성적확인 가능) - 전 과목 교육 이수 완료 후 공시기간 내에 성적 확인 가능 (단, 이수 완료 후 다음 날부터 확인 가능) ※ 문의: - 폭력예방교육: 인권센터, (인사캠) 02-760-1299, (자과캠) 031-290-5260, helper@skku.edu
Theory of Mind Reasoning for LLMs: What do we know and how can we make it better?(13:30 - 14:30, Dec 11th, 2025)
Title: Theory of Mind Reasoning for LLMs: What do we know and how can we make it better? Speaker: Prof. Hyunwoo Kim @ KAIST Time : 13:30 - 14:30, Dec 11th, 2025 Location: Hybrid In-person: 22410 Online: https://hli.skku.edu/InvitedTalk251211 Language: English speech & English slides Abstract: Reasoning models are excelling in domains like math and coding where obtaining verifiable ground-truth answers is straightforward. However, acquiring such annotated answers for social reasoning is much more challenging. In this talk, I will discuss our recent works examining what these models are missing and how we can improve LLMs by leveraging their existing strengths. Our approach highlights the importance of inferring perception in social reasoning and reveals parallels between social reasoning and Sequential Monte Carlo, a classical machine learning algorithm. We demonstrate that it is possible to generate much more accurate and efficient reasoning trajectories compared to recent reasoning models. Finally, I will share my perspective on the future of theory-of-mind and social reasoning in the rapidly evolving AI research landscape. Bio: Hyunwoo Kim is an incoming Assistant Professor at KAIST AI, where he will lead the Computation & Cognition Lab. Currently, he is a postdoctoral scholar working with Yejin Choi at NVIDIA for his gap year. He is interested in building machines capable of reasoning and cognition, by taking an interdisciplinary approach by connecting language models and cognitive science. Hyunwoo has presented his work in top-tier NLP and AI conferences, and he is a recipient of the EMNLP outstanding paper award in 2023. He received his Ph.D. in Computer Science at Seoul National University advised by Gunhee Kim and B.S. in Psychology & Computer Science at Yonsei University in Korea.
학사 로드맵 변경 및 추가 CL 교과목 안내
채용/모집 HLILab(박진영 교수, https://hli.skku.edu) 연구 프로젝트 학부 인턴 모집
학사 2025 폭력예방교육 이수 안내
행사/세미나 Theory of Mind Reasoning for LLMs: What do we know and how can we make it better?(13:30 - 14:30, Dec 11th, 2025)
2025-2 석사 학위청구논문 인쇄본 작성 및 제출 안내
학위논문 규격 및 제본 방법을 다음과 같이 안내하오니, 2026년 2월 학위수여예정자는 참고하시어 논문을 작성하고 전자파일 및 인쇄본을 제출하시기 바랍니다. - 논문 인쇄본 작성 및 제출 안내 - 1. 인쇄본 작성방법 : 붙임파일 참조 * 공동지도교수가 있는 경우 학위논문 서식 및 제출 서류의 모든 지도교수 기재란에 지도교수 두 분의 성함을 기재(표지, 내표지, 청구서, 인정서 등) [논문작성 유의사항] ① 심사청구서는 2025년 10월, 인정서는 2025년 12월로 기재하고, 날짜는 표기하지 않음 ② 논문 표지, 표지측면(책등)의 연도는 “2026” 로 표기할 것 ③ 표지, 내표지, 심사청구서, 논문초록의 학과명은 석박사 학위논문 작성방법의 학과별 표기를 확인 후 작성할 것. - 국문은 석사는 학과만 표기 - 영문은 석사는 학과만 표기, 심사위원 성명도 영어로 표기 ④ 논문에 사용가능한 폰트는 신명조, 휴먼명조이며, 특히 word 사용자의 경우 PC간 호환여부를 필히 확인 바람 [예시] ⑤ 영문논문 작성 중 Times New Roman 서체를 사용하는 경우 2P 크게 작성할 것 ⑥ 감사의 글은 넣지 말 것 ⑦ 논문 마지막 페이지 Abstract(초록) 작성 - 국문 작성 시: 초록은 외국어(영어, 불어, 독어, 중국어 중 택1)로 작성 - 영문 작성 시: 초록은 국문으로 작성 ※ 단, 외국인학생은 국문초록 작성이 불가한 경우 지도교수 승인 하에 국문 초록 작성하지 않는 것을 예외적으로 허용 ⑧ 논문심사를 통과하였어도 제출 기한 내에 전자파일 및 인쇄본 제출을 완료하지 못하는 경우 학위 수여가 유예됨 2. 전자파일(온라인) 제출 가. 제출기한 : 2025년 12월 8일(월) ~ 2026년 1월 5(월) 17:00 * 기간내 24시간 제출 가능하나 마감일은 17시까지만 제출 가능 나. 제출방법 1) 성균관대학교 dCollection 로그인 (http://dCollection.skku.edu)(로그인 시 킹고포털 ID/PW 사용) 2) ‘학위논문제출’ 클릭 후 자료제출 클릭-제출자 정보로 이동 후 프로세스에 따라 제출 3) 붙임의 ”석박사학위논문 양식 및 작성 방법” 참조하여 작성 4) 전자파일 內 학위논문 인정서에는 심사위원 이름, 서명 없이 제출 5) 전자파일 제출 이후 정상적으로 변환되어 제출상태가 ‘처리완료’ 인지를 dCollection 사이트에서 반드시 확인 ※ dCollection에 입력한 메일 혹은 킹고메일로 제출상태 관련 안내 메일 발송 ① 접수완료 : 논문 양식 점검 전 상태 ② 처리완료 : 논문 양식 점검 후 온라인 제출 완료 ③ 반송 : 논문 양식 수정이 필요한 상태로 수정 후 재제출해야 함 3. 인쇄본(오프라인) 제출 ※ 인쇄본 제출 시 논문 서식 등 주요사항에 오류가 있는 경우 재인쇄를 요청할 수 있으니 제출 전 체크리스트를 통하여 다시 한번 주요사항 확인하시기 바랍니다. 가. 제출기한 : 전자파일 제출 승인 후 ~ 2026년 1월 12일(월) 17:00 나. 제출방법 : 학술정보관에 제출한 전자파일이 승인(처리완료)된 것을 확인한 후 승인 받은 파일로 제본하여 인쇄본 및 제출서류 제출 다. 양장 또는 반양장 표지 모두 제출 가능(양장표지의 경우 검은색 불가, 짙은 네이비만 가능) 라. 제출부수 : 3부 - 1부 : 심사위원 이름/서명(날인)이 있는 것(원본)으로 제출 - 2부 : 심사위원 이름/서명(날인)이 없는 것으로 제출(서식만 삽입하여 인쇄) * 인정서를 사본으로 제출하는 경우, 인쇄본 제출 시 원본을 지참하여 원본 확인 필요 마. 첨부 제출서류 1) (전체_필수) 학위논문 내용 일치 확인서 1부 (붙임파일 참조) 2) (전체_필수) 학위논문 전자파일 제출 확인서 1부 * 제출한 전자파일이 승인(처리완료)이 완료되면 dCollection에서 출력 가능 3) (전체_필수) 저작물 온라인 이용 허락 동의서 1부 * dCollection 로그인 > 마이페이지 > 저작물 온라인 이용 허락 동의서 출력 4) (해당자) 학위논문 공개 유예 신청서 1부 (붙임파일 참조) * 연구비 지원기관과의 협약 등 학위논문 공개를 연기해야 할 경우에만 제출 바. 제출장소 : 지능형소프트웨어학과 사무실(85624호) 4. 학위논문공개유예신청(해당자만) 가. 학위논문은 공개가 원칙이나, 다음의 사유로 일정기간 공개 유예가 필요한 경우 신청 가능 나. 신청기한 : ~ 2026년 1월 12일(월), 학위논문 인쇄본 제출기한까지 다. 신청가능 사유 : 지적재산권 보호, 출판, 학술지 게재, 연구비 지원기관과의 협약 등 라. 신청절차 : GLS신청 방법은 매뉴얼 참조 ① GLS >신청/자격관리>학위논문공개유예신청>학위논문비공개(공개유예)신청 메뉴 ② “신청서 출력” 클릭하여 신청서 다운로드 또는 붙임 양식 활용 ③ 작성 완료된 신청서에 지도교수의 확인(서명/날인)을 받아 스캔하여 “신청서 업로드”란에 업로드 ④ “증빙자료업로드”란에 신청 증빙서류(협약문서, 특허 준비서류, 논문 투고현황 등)를 업로드 ⑤ 신청서 원본은 논문 인쇄본 제출 시 지능형소프트웨어학과 사무실(85624호)에 함께 제출 ※ 학위수여예정자가 유예 신청할 경우 시작일을 학위수여일(2026. 2. 25.(수))로 작성 5. 문의 전자파일 제출 문의(학술정보관 031-299-4034, 4023 /samsunglib@skku.edu)
온라인 교육 지원 프로그램 지원 안내(Online Learning Adventure)
** Online Learning Adventure ** 지능형소프트웨어학과 학생들의 기술 역량 강화 및 최신 트렌드 학습을 지원하고자, 온라인 교육 사이트 또는 연구 개발에 필요한 온라인 학습도구 결제 시 결제 금액을 지원해드립니다. 아 래 1. 지원대상: 지능형소프트웨어학과 학부생/석사생/산학장학생 모두 (휴학생 불가) 2. 지원금액: 최대 $200 지원 (1년 기준: 예시 - 해당 연도 3월 ~ 익년 2월) - 삼성전자 DX S/W 알고리즘 특강 입과 시 추가 $200 지원 (학부생 한정) 3. 지원규정 - 교육의 경우 수강 과목의 분야 제한 없음 - 연구 개발에 필요한 학습도구 결제 증빙 시 지원 가능 4. 제출서류: 결제증빙서류, 개인카드사용사유서(자료실 참고), 수강완료증(온라인 교육 이수 시) ※ 온라인 교육은 반드시 수강완료증 제출 5. 제출방법: 이메일로 상시 제출 (제출 건은 일괄 처리될 수 있음) - 이메일: intelli.sw@skku.edu
Dialect NLP: Thinking outside the box when processing non-standard and low-resource languages(11/26,16:30)
Title: Dialect NLP: Thinking outside the box when processing non-standard and low-resource languages Speaker: Verena Blaschke @ LMU Munich Time : 16:30 - 17:30, Nov 26th, 2025 Location: Online https://hli.skku.edu/InvitedTalk251126 Language: English speech & English slides Abstract: Natural language processing (NLP) has improved by leaps and bounds when it comes to processing data from standardized languages with plenty of available data, like German. However, NLP lags behind when closely related non-standard varieties are concerned. In this talk, I will describe ways in which processing dialect data differs from processing standard-language data, and discuss some of the current challenges in dialect NLP research. For instance, I will talk about strategies to mitigate the effect of infelicitous subword tokenization caused by ad-hoc pronunciation spellings. Additionally, I argue that we should not only consider how to tackle dialectal variation in NLP, but also why. To this end, I will highlight perspectives of some dialect speaker communities on which language technologies should (or should not) be able to process or produce dialectal in- or output. Bio: Verena Blaschke is a final-year PhD student at LMU Munich. She currently researches NLP for non-standard dialects and other low-resource language varieties, investigating how robust language models are towards language variation (and how to make them more robust). Her research is supervised by Barbara Plank and co-supervised by Hinrich Schütze. She also completed a research internship at Apple where she worked on multilingual NLP, and she previously developed software for machine-assisted historical linguistics at the University of Tübingen.
학사 2025-2 석사 학위청구논문 인쇄본 작성 및 제출 안내
일반 온라인 교육 지원 프로그램 지원 안내(Online Learning Adventure)
행사/세미나 Dialect NLP: Thinking outside the box when processing non-standard and low-resource languages(11/26,16:30)
AI 시대를 이끌어갈 ACE 지능형소프트웨어학과
지능형소프트웨어학과 숏폼
[교수등판] 지능형소프트웨어학과 소개영상
(알리미) 지능형소프트웨어학과 학생들 사이 숨은 교수님 찾기
ACE 인재상
AI이론과 실무를 겸비하고 설계/구현/테스팅이 탁월한 SW엔지니어 인재 양성
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