학과소개
4차 산업혁명시대의 국방 AI 인재양성을 위한 핵심 학과로, 지능화된 미래 전장을 이해하고 관리하는 데 필요한 AI 기술의 토대를 제공한다. AI·데이터과학과에서 제공하는 교육과정을 이수하면 데이터과학 및 인공지능 분야의 첨단 전문지식을 습득하여 지능화된 미래전장에 대비할 수 있는 인공지능 소양을 함양할 수가 있다. 또한, 인공지능과 기계학습의 기본 기술 뿐만 아니라 컴퓨터비전, 자연어처리, 음성인식, 강화학습 등 응용 분야도 교육하여 야전과 군 내의 정책 및 연구부서 그리고 민간분야에서 널리 활용할 수 있는 소양을 습득할 수 있다.
학과목표
인구절벽과 4차 산업혁명에 따른 과학기술의 발전에 따라 육군은 최첨단 과학기술강군을 목표로 변모하고 있다. 이러한 흐름 속에서 인공지능 기술은 미래 전장전에서 매우 핵심적인 기술로 지휘관 및 참모진의 기본 소양이 되고 있다. AI·데이터과학과의 목표는 사관생도들이 AI·Big-data 알고리즘을 직접 구현하거나 응용하여 국방분야의 다양한 문제를 해결할 수 있는 능력을 배양하는 것이다. 이를 통해, 미래 전장환경에 대비하여 국방 인공지능 분야를 선도하는 국방 AI 리더 양성을 목표하고 있다.
개설과목
| 구분 | 19교과과정 | 24교과과정 | |
|---|---|---|---|
| 지인용과목 |
|||
| 교양 | 필수 | 인공지능 입문 |
인공지능 입문 |
| 선택 | 객체지향프로그래밍, AI 통계적 학습이론, 인간 컴퓨터 상호작용 |
|
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| 일반학 전공 | 기초 |
|
|
| 필수 |
머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터비전, 자연어처리, 강화학습, 음성인식, AI+X 프로젝트, 인공지능 고급, 빅데이터 분석, 최적화이론, 인공지능 보안, 소셜네트워크 분석 |
머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터비전, 자연어처리, 강화학습, 음성인식, AI + X 프로젝트, 인공지능 고급, 빅데이터 분석, 최적화이론 |
|
| 선택 |
AI 문제해결 프로그래밍, 기초딥러닝 |
||
| 군사학 전공 |
기초 |
||
| 필수 |
|||
| 선택 |
최신인공지능 트랜드, 국방 AI 헬스케어 응용, AI를 활용한 국방보안, AI를 이용한 국방 IoT, 패턴인식의 국방활용 |
국방 인공지능 응용 |
|
교수소개
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관리
석호식
- 직위
- 조교수
- 학처
- 이학처
- 학과
- AI 데이터과학과
- 전공분야
- 기계학습
- 학위/출신학교
- 박사/서울대
학력/경력
<학력>
■ 1995.03. ~ 1999.02. : 서울대학교 공학사 (컴퓨터공학과)
■ 1999.03. ~ 2001.02. : 서울대학교 공학석사 (전기컴퓨터공학부)
■ 2004.09. ~ 2012.08. : 서울대학교 공학박사 (전기컴퓨터공학부)
<경력>
■ 2001.07. ~ 2004.06. : 육군사관학교 교수사관 (이학처 전산학과)
■ 2012.10. ~ 2016.02. : 건국대학교 박사후연수연구원
■ 2016.03. ~ 2022.01. : 강원대학교 컴퓨터공학과 조교수(전임)
■ 2022.02. ~ 현재 : 교수부 AI 데이터과학과 조교수(전임)
■ 1995.03. ~ 1999.02. : 서울대학교 공학사 (컴퓨터공학과)
■ 1999.03. ~ 2001.02. : 서울대학교 공학석사 (전기컴퓨터공학부)
■ 2004.09. ~ 2012.08. : 서울대학교 공학박사 (전기컴퓨터공학부)
<경력>
■ 2001.07. ~ 2004.06. : 육군사관학교 교수사관 (이학처 전산학과)
■ 2012.10. ~ 2016.02. : 건국대학교 박사후연수연구원
■ 2016.03. ~ 2022.01. : 강원대학교 컴퓨터공학과 조교수(전임)
■ 2022.02. ~ 현재 : 교수부 AI 데이터과학과 조교수(전임)
교육담당
<교육담당>
■ 자료구조
■ 인공지능
■ 패턴인식
■ 자료구조
■ 인공지능
■ 패턴인식
연구분야
<연구분야>
■ Machine learning
- Stream data analysis
- Nonparametric Bayesian reasoning
- Causality analysis
■ Machine learning
- Stream data analysis
- Nonparametric Bayesian reasoning
- Causality analysis
저서/역서
<저서/역서>
[01] 컴퓨터공학의 이해, 고상기 외 9명, 2020.
[01] 컴퓨터공학의 이해, 고상기 외 9명, 2020.
연구과제/연구보고서
<연구과제/연구보고서>
[02] 복잡한 데이터의 설명 가능모델 구축을 위한 딥러닝-비모수적 기계학습 융합기법, 한국연구재단 (총 연구비 1.5억), 연구책임자, 2018.06~2021.05
[01] 비정형/멀티도메인 데이터 처리를 위한 은닉 주제공간 표현 모델 기반 기계학습법, 한국연구재단 (총 연구비 0.8억), 연구책임자, 2016.11~2018.10
[02] 복잡한 데이터의 설명 가능모델 구축을 위한 딥러닝-비모수적 기계학습 융합기법, 한국연구재단 (총 연구비 1.5억), 연구책임자, 2018.06~2021.05
[01] 비정형/멀티도메인 데이터 처리를 위한 은닉 주제공간 표현 모델 기반 기계학습법, 한국연구재단 (총 연구비 0.8억), 연구책임자, 2016.11~2018.10
학술논문
<학술논문>
■ Thesis & Dissertation(학위논문)
[PhD] Ho-Sik Seok, "Nonparametric Probabilistic Models for Learning Spatiotemporal Patterns of Stream Data," Ph.D. Dissertation, Seoul National University, 2012.
[MS] Ho-Sik Seok, "A Study on Autonomous Robot Controllers using Genetic Programming and Evolvable Hardware," Seoul National University, 2001.
■ International SCI(E) Journal (국제 SCI(E) 저널)
[9] H.-S. Seok, "Enhancing performance of gene expression value prediction with cluster-based regression", Genes & Genomics, 2021 (SCIE).
[8] H. Chae, R. Kang, H.-S. Seok, "Unsupervised detection of changes in usage-phases of a mobile app", Applied Sciences, 2020 (SCIE)
[7] H.-S. Seok, "Performance comparison of dimensionality reduction methods on RNA-Seq data from the GTEx project", Genes & Genomics, 2020 (SCIE).
[6] H.-S. Seok, T. Song, S. W. Kong, and K.-B. Hwang, "An efficient search algorithm for finding genomic-range overlaps based on the maximum range length", IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2015 (SCIE).
[5] H.-S. Seok, S. H. Seok, and J. Kim, "Effects of omics data combinations on in silico tumor-normal tissue classification", Genes & Genomics, 2015 (SCIE).
[4] H.-S. Seok, W. Hong, and J. Kim, "Estimating the composition of species in metagenomes by clustering of next-generation read sequences", Methods, 2014 (SCI).
[3] H.-S. Seok, M. Sim, D. Lee, and J. Kim, "A clustering method for next-generation sequences of bacterial genomes through multiomics data mapping", Genes & Genomics, 2014 (SCIE).
[2] H.-S. Seok and J. Kim, "Computational prediction of transcription factor binding sites based on an integrative approach incorporating genomic and epigenomic features", Genes & Genomics, 2014 (SCIE).
[1] H.-S. Seok, K.-B. Hwang, and B.-T. Zhang, "Feature relevance network-based transfer learning for indoor location estimation", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part C: Applications and Reviews, 2011 (SCI).
■ Domestic (Korean) Journal:
[3] 채호열, 석호식, "OCR 엔진 기반 분류기 애드온 결합을 통한 이미지 내부 텍스트 인식 성능 향상", 전기전자학회논문지, 2020
[2] 강량경, 석호식, "GUI에 기반한 모바일 앱 사용상태 구분", 전기전자학회논문지, 2019
[1] 박민수, 석호식, "트랜슬레이션 임베딩 기반 관계 학습을 이용한 GUI 위젯 인식", 전기전자학회논문지, 2018
■ Patent
[3] 이바도, 석호식, 장병탁, "멀티 채널 분석을 이용한 비디오 스트림 분석 방법", 특허 제10-1369270, 2014
[2] 유준희, 석호식, 장병탁, "진화 파티클 필터링을 이용한 비디오 스트림 분석 방법", 특허 제10-1262352, 2013
[1] 이바도, 석호식, 장병탁, "멀티미디어 컨텐츠의 멀티모달 학습 및 분류 방법", 특허 제10-1219469, 2013
■ Referee
[1] 한국정보과학회논문지 소프트웨어 및 응용 편집위원, 2017.03~현재
■ Thesis & Dissertation(학위논문)
[PhD] Ho-Sik Seok, "Nonparametric Probabilistic Models for Learning Spatiotemporal Patterns of Stream Data," Ph.D. Dissertation, Seoul National University, 2012.
[MS] Ho-Sik Seok, "A Study on Autonomous Robot Controllers using Genetic Programming and Evolvable Hardware," Seoul National University, 2001.
■ International SCI(E) Journal (국제 SCI(E) 저널)
[9] H.-S. Seok, "Enhancing performance of gene expression value prediction with cluster-based regression", Genes & Genomics, 2021 (SCIE).
[8] H. Chae, R. Kang, H.-S. Seok, "Unsupervised detection of changes in usage-phases of a mobile app", Applied Sciences, 2020 (SCIE)
[7] H.-S. Seok, "Performance comparison of dimensionality reduction methods on RNA-Seq data from the GTEx project", Genes & Genomics, 2020 (SCIE).
[6] H.-S. Seok, T. Song, S. W. Kong, and K.-B. Hwang, "An efficient search algorithm for finding genomic-range overlaps based on the maximum range length", IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2015 (SCIE).
[5] H.-S. Seok, S. H. Seok, and J. Kim, "Effects of omics data combinations on in silico tumor-normal tissue classification", Genes & Genomics, 2015 (SCIE).
[4] H.-S. Seok, W. Hong, and J. Kim, "Estimating the composition of species in metagenomes by clustering of next-generation read sequences", Methods, 2014 (SCI).
[3] H.-S. Seok, M. Sim, D. Lee, and J. Kim, "A clustering method for next-generation sequences of bacterial genomes through multiomics data mapping", Genes & Genomics, 2014 (SCIE).
[2] H.-S. Seok and J. Kim, "Computational prediction of transcription factor binding sites based on an integrative approach incorporating genomic and epigenomic features", Genes & Genomics, 2014 (SCIE).
[1] H.-S. Seok, K.-B. Hwang, and B.-T. Zhang, "Feature relevance network-based transfer learning for indoor location estimation", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part C: Applications and Reviews, 2011 (SCI).
■ Domestic (Korean) Journal:
[3] 채호열, 석호식, "OCR 엔진 기반 분류기 애드온 결합을 통한 이미지 내부 텍스트 인식 성능 향상", 전기전자학회논문지, 2020
[2] 강량경, 석호식, "GUI에 기반한 모바일 앱 사용상태 구분", 전기전자학회논문지, 2019
[1] 박민수, 석호식, "트랜슬레이션 임베딩 기반 관계 학습을 이용한 GUI 위젯 인식", 전기전자학회논문지, 2018
■ Patent
[3] 이바도, 석호식, 장병탁, "멀티 채널 분석을 이용한 비디오 스트림 분석 방법", 특허 제10-1369270, 2014
[2] 유준희, 석호식, 장병탁, "진화 파티클 필터링을 이용한 비디오 스트림 분석 방법", 특허 제10-1262352, 2013
[1] 이바도, 석호식, 장병탁, "멀티미디어 컨텐츠의 멀티모달 학습 및 분류 방법", 특허 제10-1219469, 2013
■ Referee
[1] 한국정보과학회논문지 소프트웨어 및 응용 편집위원, 2017.03~현재