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 * 2025-2학기 DS 융합전공  신청 안내 



 - 신청 안내 : 이메일 안내
 


 - 제출기한  :  ~ 2025.9.19(금) 15시

DATA SCIENCE PLUS OF UOS

서울시립대학교 DS 플러스 차세대 융합인재 양성사업

about ds plus

사업단 소개

데이터 사이언스(Data Science)란?

정형 또는 비정형 형태의 데이터에서 의미있는 정보와 지식을 추출하기 위한다양한 수리 및 계산 방법론을 포괄하는 융합학문 분야이다.

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[DS+ 융합전공 신청] 2025-2학기 안내 ( ~ 9.19(금) 15시 접수 ) DS융합전공 신청은 데이터사이언스 융합인재양성사업 *참여학과의 재학생은 신청가능합니다. * 참여학과 : 통계데이터사이언스학과, 도시빅데이터융합학과, 인공지능학과 이중 필수 제출대상자는 DS융합인재양성사업 참여연구원으로 등록된 학생이며, 2025년 2학기 신입생 및 신규 DS+사업 참여연구원인 학생은 반드시 신청하시기 바랍니다. * 제출 서류 1. 데이터사이언스 융합전공 이수신청서 : 신입생의 경우, 세부전공/지도교수는 공란, 본인 및 주임교수(학과장) 서명 필수 2. 2025-2학기 재학증명서 (25년 9월 이후 발급) 3. 4대보험 가입내역 확인서 (25년 8~9월 발급) * 안내 1. 재학기간중 한 번만 신청하면 되며, 타 융합전공과 병행 신청하지 못함. 2. 접수 기한 : 2025.9.12(금) ~ 9.19(금) 15시 3. 제출 방법 : PDF스캔하여 이메일 제출 uos_dsplus@uos.ac.kr 4. 문의 : uos_dsplus@uos.ac.kr, 02-6490-6843 2025-09-10
2025 K-DS 컨퍼런스 & 해커톤 수상 안내 : 2025.9.3(수) ~ 5(금) 참여연구원분들의 성원으로 해커톤과 컨퍼런스 행사를 잘 마무리 하였습니다. 참여해 주신 모든 분들에게 감사인사 드립니다. 더불어 해커톤과 컨퍼런스 연구발표 각 부문에서 수상을 아래와 같이 안내드립니다. [ 해커톤 우수상 ] 1. 팀명 : StatVet - 학과 : 통계데이터사이언스학과 - 참여 연구원 : 임재성, 박상훈, 정희진, 정연우 - 주제 : 멀티모달 기반 반려동물 건강 진단: 내 손안의 반려동물 건강관리 AI비서 [ 해커톤 창의상 ] 1. 팀명 : 사농비치 - 학과 : 도시빅데이터융합학과 - 참여 연구원 : 권산, 황신정 - 주제 : LLM을 활용한 유저 로그 기반 제주도 여행 플래너 2. 팀명 : 팔공산 갓바위 - 학과 : 통계데이터사이언스학과 - 참여 연구원 : 이지원, 강윤구, 권민재, 하정원 - 주제 : 민원처리 효율성 증대를 위한 AI 기반 자동 분류 ARS 시스템 개발 3. 팀명 : UOSODAI - 학과 : 인공지능학과 - 참여 연구원 : 강동훈, 이현승, 한지인 - 주제 : 해양 및 하천 수중 폐기물 맞춤 segmentation 모델 개발 [ 컨퍼런스(연구발표) : 미래연구상 ] 1. 정다현 통계데이터사이언스학과 석박사통합과정 수료 - 발표 제목 : Complementarity-Aware Multi-View Convex Clustering 2. 신원형 통계데이터사이언스학과 석박사통합과정 수료 - 발표 제목 : Revisiting IPS in Recommendation Models Unveiling Its Impact on Model Performance [ 컨퍼런스(연구발표) : 우수논문상 ] 1. 정재환 통계데이터사이언스학과 석박사통합과정 수료 - 발표 제목 : Generalizing Query Performance Prediction under Retriever and Concept Shifts via Data-driven Correction 수상을 축하드립니다. 2025-09-10
[UOS DS+] 해외연사미나 : 2025.8.9(월) 14:00~15:00 [UOS DS+] 해외연사미나 : 2025.8.9(월) - 신청 바로가기 : https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfVvKYg-iQ7MJKqvxoqWyImr8TXKI_Iemo06EjWTDcdZK1tXQ/viewform - 세미나 세부 안내 ▶ Title : From Data to Digital Twins: Modeling, Optimization, and Visualization for Industrial Automation ▶ Abstract : This talk explores how data science, statistical modeling, and optimization can be applied to complex challenges in industrial automation and beyond. I will first discuss classical approaches such as predictive maintenance, experimental design, and shipping logistics optimization, highlighting how data-driven modeling and visualization inform real-world decision-making. Building on this, I will introduce advanced techniques in reinforcement learning for robot navigation and dynamic digital twins that enable adaptive representations of factories, warehouses, and even sports environments. Applications span from flood prediction to dynamic simulations such as warehouse inventory tracking and 3D object segmentation, and hockey game modeling. By bridging statistical methods with modern AI and robotics, the talk demonstrates how data-driven intelligence can power next-generation autonomous systems and digital infrastructure. ▶ Short Bio : Jeongran Lee is a Research Statistician in the Modeling and Optimization Group at the AI Research Lab, Nokia Bell Labs, USA. Her research focuses on statistical modeling, data visualization, robotics, and digital twin technologies for industrial automation. Before joining Bell Labs, she received her Ph.D. (2013) and M.S. (2008) in Statistics from Seoul National University, and her B.S. (2004) in Statistics from Ewha Womans University. 2025-09-01
  • 데이터사이언스 융합인재양성사업단(DS플러스 사업단)
  • (02504) 서울특별시 동대문구 서울시립대로 163 서울시립대학교 건설공학관 230호
  • TEL 02-6490-6843(김정미)/6844(이보라)
  • E-MAIL uos_dsplus@uos.ac.kr
  • Fax 02-6490-6845

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