공지사항
2023 1학기 학생인턴 모집(2.14. ~ 접수)
- 등록일 2023-02-14
- 조회수 3304
차세대반도체 혁신융합대학 사업단 2023 1학기 학생인턴을 아래와 같이 모집합니다.
1. 연구주제 및 지원자격
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<지도교수: 이우빈 >
* 연구 주제
1) 마이크로 컨트롤러 (MCU) 와 IC 를 활용한 하드웨어 시스템 설계
* 지원 자격
<지도교수: 응웬트렁 >
* 연구 주제
1) Toward INT8 inference: Post-training 4/8-bit quantization of convolution networks for rapid-deployment
• Study deep learning network deployment.
• Review numerical data types and post-training INT4/INT8 quantization.
• Read some papers and implement their algorithms.
→ Python
2) Design efficient MAC arrays for convolution neural networks
• Review numerical data types
• Read some papers about multiply-accumulate (MAC) arrays
• Implement reduced-precision and variable-precision MAC units
→ Verilog HDL
3) Deploy deep learning models on an FPGA server using High-Level Synthesis (HLS)
• Study our FPGA server
• Learn a flow to do inference on a deep learning model on the server using HLS
• Practice deploying a deep learning model on the server using HLS.
→ C/C++, FPGA
* 지원 자격
- 컴퓨터의 개념 및 실습, 프로그래밍방법론을 수강했거나 비슷한 수준의 경험 (프로그램 구현 등)을 보유한 학생
- Deep Learning Accelerator을 다룬 경험이 있거나 관심 있는 학생
* 제출 서류
- 인턴 신청서(첨부 양식)
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2. 모집 대상 : 융합대학 소속 학생
3. 접수 및 선발 방법
4. 근무기간 및 보수
-인턴기간 : 2023.03.01.(수). ~ 06.30.(금).
-보수 : 36만원/월
5. 문의처 : 02-880-5826 및 thgus0720@snu.ac.kr
1. 연구주제 및 지원자격
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<지도교수: 강대웅 >
* 연구 주제
1) 500단 이상의 적층구조를 갖는 3D NAND Flash 개발
* 지원 자격
- 학부 4학생 학생 .
- 소자 및 반도체 공정 과목 학정 A 이상.
- Silvaco 시뮬레이션(ATHENA, ATLAS) 고급 수준까지 사용 가능한 학생.
- Sentaurus 시뮬레이션 중 S-Process 고급 수준까지 사용 가능한 학생.
- NAND Flash Array 동작원리애 대한 고급 지식을 갖춘 학생.
* 제출 서류
- 인턴 신청서(첨부 양식), 성적 증명서
* 제출 서류
- 인턴 신청서(첨부 양식), 성적 증명서
<지도교수: 이우빈 >
* 연구 주제
1) 마이크로 컨트롤러 (MCU) 와 IC 를 활용한 하드웨어 시스템 설계
* 지원 자격
- 아두이노 (ATmega), ST Micro, Espressif, Raspberry Pi 등 마이크로 컨트롤러 활용에 관심 있는 학생
- 하드웨어 설계 관련 과목 이수자 중 B 학점 이상
(관련 과목: 융합대학 중급 프로젝트, 디지털 논리 회로, 마이크로 프로세서, 디지털 회로 설계 (VHDL, Verilog) 등)
- C 프로그래밍 가능 학생
* 제출 서류
- , 인턴 신청서(첨부 양식), 성적 증명서
<지도교수: 선우경 >
* 제출 서류
- 인턴 신청서(첨부 양식)
<지도교수: 이정원 >
* 연구 주제
1) 하드웨어 보안을 향상 시킬수 있는 알고리즘을 적용한 PUF 구조
* 제출 서류
- 인턴 신청서(첨부 양식)
* 제출 서류
- , 인턴 신청서(첨부 양식), 성적 증명서
<지도교수: 선우경 >
* 연구 주제
1) Spiking Neural Network 관련 연구
1) Spiking Neural Network 관련 연구
* 지원 자격
- 논문 작성을 경험헤보고 싶은 비전기과 / 비이공계 학생 지원 환영
* 제출 서류
- 인턴 신청서(첨부 양식)
<지도교수: 이정원 >
* 연구 주제
1) 하드웨어 보안을 향상 시킬수 있는 알고리즘을 적용한 PUF 구조
* 지원 자격
- C/C++/python 프로젝트 경험이 있는 학생
- 논문 작성을 경험해 보고 싶은 학생
- Verilog 사용 가능한 학생(선택사항)
* 제출 서류
- 인턴 신청서(첨부 양식)
<지도교수: 김남준 >
* 연구 주제1) Medical Image AI (Tumor Detection, Organ Segmentation, Data Synthesis)
2) 동영상 강의를 위한 Speech AI (ASR, NLP, TTS)
* 지원 자격
- 컴퓨터의개념및실습, 프로그래밍방법론을 수강했거나 비슷한 수준의 경험(파이썬 프로그램 구현 등)을 보유한 학생
* 제출 서류
- 인턴 신청서(첨부 양식)
* 지원 자격
- 컴퓨터의개념및실습, 프로그래밍방법론을 수강했거나 비슷한 수준의 경험(파이썬 프로그램 구현 등)을 보유한 학생
* 제출 서류
- 인턴 신청서(첨부 양식)
<지도교수: 응웬트렁 >
* 연구 주제
1) Toward INT8 inference: Post-training 4/8-bit quantization of convolution networks for rapid-deployment
• Study deep learning network deployment.
• Review numerical data types and post-training INT4/INT8 quantization.
• Read some papers and implement their algorithms.
→ Python
2) Design efficient MAC arrays for convolution neural networks
• Review numerical data types
• Read some papers about multiply-accumulate (MAC) arrays
• Implement reduced-precision and variable-precision MAC units
→ Verilog HDL
3) Deploy deep learning models on an FPGA server using High-Level Synthesis (HLS)
• Study our FPGA server
• Learn a flow to do inference on a deep learning model on the server using HLS
• Practice deploying a deep learning model on the server using HLS.
→ C/C++, FPGA
* 지원 자격
- 컴퓨터의 개념 및 실습, 프로그래밍방법론을 수강했거나 비슷한 수준의 경험 (프로그램 구현 등)을 보유한 학생
- Deep Learning Accelerator을 다룬 경험이 있거나 관심 있는 학생
* 제출 서류
- 인턴 신청서(첨부 양식)
<지도교수: 이태호 >
*연구주제
1) AR을 위한 CT/MRI 영상 재구성 알고리즘 전용 SW/HW 설계(RTL simulation)
⦁ 상체 부위 인식 및 골격 구조 AR 표현(영상 합성) (SW 설계)
⦁ AR을 위한 재구성 알고리즘 전용 하드웨어 설계(RTL simulation) (HW 설계)
⦁ MRI 영상 기반 종양 검출을 위한 딥러닝 알고리즘 기기(HoloLens2/AR Glass) 적용
2) 딥러닝 기반의 손인식을 이용한 Unity를 통해 AR/VR 위한 가상키보드 제어 Application
⦁ 딥러닝 기반의 손동작 인식 알고리즘 개발
⦁ Unity를 통해 손동작 적용 및 가상키보드 제어 Application
⦁ AR/VR 기기(HoloLens2/AR Glass/HMD)를 이용한 실시간 가상키보드 입력
3) 딥러닝 기반의 virtual try-on 이용한 고화질 의료/의류 GAN 이미지 정합
⦁ 딥러닝 기반의 virtual try-on 네트웍을 이용한 이미지 생성
⦁ 동영상 또는 여러장의 인물의 이미지에서의 상의를 추출하여 2차원 의상 이미지 재구성
⦁ CT/MRI 의료영상을 이용한 흉부 GAN 이미지 정합
* 지원 자격: 컴퓨터의 개념 및 실습, 프로그래밍방법론을 수강했거나 비슷한 수준의 경험(프로그램 구현 등)을 보유한 학생
* 제출 서류
- 인턴 신청서(첨부 양식)
* 제출 서류
- 인턴 신청서(첨부 양식)
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2. 모집 대상 : 융합대학 소속 학생
3. 접수 및 선발 방법
-접수기간 : 2/14(화) PM 3:00 ~ 2/21(화) AM 11:00
-접수방법 : polar-gate 홈페이지 접수 (인턴 프로그램 - 비교과 게시판 - 차세대반도체 디지털 혁신융합대학 (disu.ac.kr))
-선발방법 : 지도교수님별로 상이
-결과통보 : 2/28(화) PM 3:00
-선발방법 : 지도교수님별로 상이
-결과통보 : 2/28(화) PM 3:00
4. 근무기간 및 보수
-인턴기간 : 2023.03.01.(수). ~ 06.30.(금).
-보수 : 36만원/월
5. 문의처 : 02-880-5826 및 thgus0720@snu.ac.kr