Çѱ¹IT¼­ºñ½ºÇÐȸ Ãß°èÇмú´ëȸ ¼¼ºÎÇÁ·Î±×·¥

½Ã°£

¹ß  Ç¥  ³»  ¿ë

ÁÂÀå/¹ßÇ¥ÀÚ

08:30-09:00

µî·Ï ¹× Á¢¼ö ¡¡
Track A. (°³È¸½ÄÀå)

09:00-10:40

A1: īī¿À°¡ ¹Ù¶óº¸´Â ¼º°øÀûÀÎ µðÁöÅÐ Çõ½Å ÁÂÀå:

¡¡

1. Çõ½Å±â¼úÀÌ ¸¸µé¾î³»´Â ¾÷¹«¿ë Ç÷§ÆûÀÇ ¹ßÀü ¹æÇâ Á¤´ö¹ü(īī¿À¿£ÅÍÇÁ¶óÀÌÁî)

¡¡

2. °­°ÇÇÑ ÀÏ»ó´ëÈ­ 꺿 °³¹ß°ú ¼­ºñ½º, °¡ºÎÅÍ ÆR±îÁö! À̵¿ÈÆ(īī¿À¿£ÅÍÇÁ¶óÀÌÁî)
  3. Knowledge Graph Àû¿ë»ç·Ê¿Í īī¿À¿£ÅÍÇÁ¶óÀÌÁîÀÇ Knowledge Graph+AI ³²±âÈÆ(īī¿À¿£ÅÍÇÁ¶óÀÌÁî)

¡¡

4. īī¿À i Ŭ¶ó¿ìµåÀÇ ¼­ºñ½º Â÷º°È­ Àü·« ¼­º¸±¹(īī¿À¿£ÅÍÇÁ¶óÀÌÁî)

10:40-11:00

Coffee Break ¡¡

11:00-12:00

°³ ȸ ½Ä : Track A. ÀÇ¿øÈ¸ÀÇ½Ç »çȸ: ¹Ú½Â¹ü/È£¼­´ëÇб³

¡¡

¡¤ ±âÁ¶°­¿¬ : Àü¼º¹è(Á¤º¸Åë½Å±âȹÆò°¡¿ø ¿øÀå)  

¡¡

¡¤ °³È¸»ç : ÀÓ±Ô°Ç(Çѱ¹IT¼­ºñ½ºÇÐȸ ȸÀå, ÇѾç´ëÇб³ ±³¼ö)  
  ¡¤ Ãà   »ç : ÀÌ»ó¹Î(±¹È¸ÀÇ¿ø), ÇãÀº¾Æ(±¹È¸ÀÇ¿ø)  

¡¡

¡¤ ½Ã»ó½Ä : ÃÖ¿ì¼ö³í¹®»ó, ÃÖ¿ì¼ö»ç·Ê»ó, ERP³í¹®»ó(ÃÖ¿ì¼ö»ó, ¿ì¼ö»ó), IT¼­ºñ½º ¿ì¼ö¿¬±¸Àλó  
  ´ëÇѹα¹ IT¼­ºñ½º Çõ½Å´ë»ó ½Ã»ó½Ä : Track A. ÀÇ¿øÈ¸ÀÇ½Ç »çȸ:

¡¡

¡¤ °úÇбâ¼úÁ¤º¸Åë½ÅºÎ Àå°ü»ó, ÇàÁ¤¾ÈÀüºÎ Àå°ü»ó
¡¤ Çѱ¹IT¼­ºñ½ºÇÐȸÀå»ó, Çѱ¹IT¼­ºñ½ºÇùȸÀå»ó, ÀüÀڽŹ®»ç »çÀå»ó
 

12:00-13:10

Lunch Time
¡¡

13:10-15:10

A2: µðÁöÅÐÁ¤ºÎ ÆæµùÀ̽´ ÁÂÀå: ±èº´ÁØ/±¹¹Î´ëÇб³

¡¡

1. ¸ÞŸ¹ö½º Á¤ºÎÀÇ ±âȸ¿Í µµÀü ¿À°­Å¹(NIA)

¡¡

2. µ¥ÀÌÅÍ ±â¹Ý ±¹°¡ÇàÁ¤Ã¼°è °³Æí: °ø°øºÎ¹® µ¥ÀÌÅÍ °øµ¿ÀÌ¿ë ü°è¸¦ Áß½ÉÀ¸·Î ¾ö¼®Áø(¼­¿ï´ëÇб³)

¡¡

3. °ø°øºÎ¹® Ŭ¶ó¿ìµå Àüȯ¿¡ µû¸¥ Ç¥ÁØÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© ¹ßÀü¹æ¾È ¿¬±¸ ÃÖÁø¿ø(NIA)

¡¡

 ÁÖÁ¦Åä·Ð ÆÐ³Î : ÁøÃæ·Ä(LG CNS À§¿ø)
         ±èÇüÁØ(Å©·Î¼¾Æ® ºÎ´ëÇ¥)

15:10-15:30

Coffee Break
¡¡

15:30-17:30

A3: °ø°øºÎ¹® À¶ÇÕ¼­ºñ½º Çõ½Å»ç·Ê ÁÂÀå: ¹Ú»óÇö/NIA

¡¡

1. ¸ÞŸ¹ö½º, ÀÌ¹Ì ½ÃÀÛµÈ ¹Ì·¡- µðÁöÅÐ °ø°ø¼­ºñ½º¸¦ Áß½ÉÀ¸·Î - ±èÅ¿ø(NIA)

¡¡

2. ½º¸¶Æ® ¾î¸°ÀÌ±Þ½Ä ÅëÇÕ°ü¸®½Ã½ºÅÛ ISP ±è°¡Èñ(NIA)

¡¡

3. 5G¿Í Áö´ÉÇü ÀÎÇÁ¶ó¸¦ ÅëÇÑ °í¼Óµµ·Î ¿î¿µ°ü¸® ½Ã½ºÅÛ ½ÇÁõ ±è¼º¼ö(NIA)

¡¡

4. ½º¸¶Æ® öµµ ¾ÈÀü°ü¸® ÅëÇÕÇ÷§Æû ±¸Ãà ¹× ½ÇÁõ ½ÅÇÏÁ¤(NIA)

16:00-17:30

ƯÁý¼¼¼Ç: Global Service Innovation-with the Society for Serviceology(Japan) ÁÂÀå: ÀÌÁ¤¿ì/¿¬¼¼´ëÇб³
         Spring Han/Kyoto University
Track B.

09:00-10:40

B1: µðÁöÅÐ Æ®·£½ºÆ÷¸ÞÀ̼ǰú »çȸÇõ½Å ÁÂÀå:

¡¡

1. °ø°ø±â°üÀÇ »çȸÀû ÀÚº»ÀÌ ESG ÃßÁø¼º°ú¿¡ ¹ÌÄ¡´Â ¿µÇâ ¿¬±¸: Á¤ºÎÃ⿬¿¬±¸±â°üÀÇ »ç·Ê¸¦ Áß½ÉÀ¸·Î ±èÁ¾±Ô(Á¤º¸Åë½ÅÁ¤Ã¥¿¬±¸¿ø)

¡¡

2. ¿Â¶óÀÎ ½Äǰ±¸µ¶°æÁ¦ Ư¼ºÀÌ Áö°¢µÈ °¡Ä¡¿Í °í°´ÀΰÔÀÌÁö¸ÕÆ®¿¡ ¹ÌÄ¡´Â ¿µÇâ ±èÂ÷¿µ, ¹Úö, Á¤¿Á°æ(°í·Á´ëÇб³)

¡¡

3. AWS Ŭ¶ó¿ìµå ±â¹ÝÀÇ ¿ÏÀü °ü¸®Çü °¡»ó µ¥½ºÅ©Åé µµÀÔÀ» ÅëÇÑ ¿ø°Ý ±Ù¹«ÀÇ Çõ½Å Á¶»ó¸¸(¾Æ¸¶Á¸À¥¼­ºñ½º)

¡¡

4. µµ½Ã ¼öÀÚ¿ø ¸®ºù·¦ Àû¿ë »ç·Ê ºÐ¼®: ±èÇØ½Ã »ï¹æ¿öÅÍ ¸®ºù·¦À» Áß½ÉÀ¸·Î À̳²Á¤, ÀÌÁ¤ÈÆ, ±Ý¾Æ·Î(¿¬¼¼´ëÇб³)

¡¡

5. Ŭ¶ó¿ìµå ÄÄÇ»ÆÃ ±â¹Ý Çù¾÷ÅøÀÇ µµÀÔÀÌ Àϰú »î¿¡ ¹ÌÄ¡´Â ¿µÇâ: S-O-R ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¸¦ Áß½ÉÀ¸·Î Á¤¼öÀÎ, ¾ç¼ºº´(°æÈñ´ëÇб³)

13:10-15:10

B2: º¸¾È GRC ÁÂÀå: À̱âÇõ/Áß¾Ó´ëÇб³

¡¡

1. Archer GRC¸¦ Ȱ¿ëÇÑ Á¤·®Àû À§Çè°ü¸®¸¦ À§ÇÑ ½Ç½Ã°£ À§Çù ºÐ¼®Ã¼°è Ȱ¿ë »ç·Ê ¼Òº´Ã¶(ºÎ»êÀºÇà)/ÀÌÁ¤¹ü(RSA)

¡¡

2. ESG °æ¿µÀ» À§ÇÑ Çʼö º¸¾È¼Ö·ç¼ÇÀº? Á¶»óÇö(ÇÑÈ­»ý¸í)/±è½ÂÈ£(¿¡À̾²¸®½ÃÅ¥¸®Æ¼)

¡¡

3. AHP¿Í MIP¸¦ »ç¿ëÇÑ Á¤º¸º¸È£ ÅõÀÚ ÀÇ»ç°áÁ¤ ¸ðÇü: ±â¹Ý ½Ã¼³ »ç·Ê ¹Úº´Á¶, ±èżº(ÃæºÏ´ëÇб³)

15:30-16:30

B3-1: ¾ÈÀüÇÑ ¼¼»óÀ» À§ÇÑ »çÀ̹ö º¸¾È ÁÂÀå: À̼±Ç¥/Áö¶õÁö±³½ÃÅ¥¸®Æ¼

¡¡

1. Ç¥ÀûÇü ¾Ç¼ºÄÚµå ´ëÀÀ ±â¼ú ,CDR ÀÌ»óÁØ(Áö¶õÁö±³½ÃÅ¥¸®Æ¼)

¡¡

2. Áß¼Ò±â¾÷À» À§ÇÑ ³×Æ®¿öÅ© º¸¾È À̼±Ç¥(Áö¶õÁö±³½ÃÅ¥¸®Æ¼)

¡¡

3. ºòµ¥ÀÌÅÍ È°¿ë°ú °³ÀÎÁ¤º¸º¸È£ ¾çÁø¸ð(Áö¶õÁö±³µ¥ÀÌÅÍ)

16:30-17:30

B3-2: ½º¸¶Æ® ÄÁÅÙÃ÷¿Í ¹Ìµð¾î ÁÂÀå: ±èżº/ÃæºÏ´ëÇб³

¡¡

1. TF-TDF ¹× DeepFM ±â¹Ý °í°´ ¸ÂÃãÇü OTT ÄÜÅÙÃ÷ Ãßõ ¼­ºñ½º ÀüÅÃÈñ, °íÀººñ, ½Å¼ö¹Î, ŹȿÁØ, ¹ÚÈ¿¿ø, ¹Ú»óÈÆ, ¼ÕÁ¾¼ö(CJ¿Ã¸®ºê³×Æ®¿÷½º)

¡¡

2. °¡»óÇö½Ç ±â¹Ý ź¼ÒÁ߸³ ½Çõ ÄÜÅÙÃ÷ ¼³°è º¯»óÇö(Çѳ²´ëÇб³)

¡¡

3. OTT½Ã´ëÀÇ IPTV Ç÷§Æû ÁøÈ­, KT ű¹ IPTV ±¸Ãà »ç·Ê Àå¹Î±â(¼­¿ï°úÇбâ¼ú´ëÇб³)

¡¡

4. ÀÇ·ù »óǰ ¿Â¶óÀÎ »ý¹æ¼ÛÀÇ ¹®Á¦Á¡ ¹× °³¼±Ã¥¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ WANG SHIANG, ±Ç¼Ò¿¬, ¹Î´ëȯ(°í·Á´ëÇб³)

¡¡

5. DEA¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ League of Legends ÇÁ·Î¼±¼ö ¼º°ú È¿À²¼º ºÐ¼® Çöµ¿È£(¼­¿ï°úÇбâ¼ú´ëÇб³)
Track C.

09:00-09:40

C1-1: º¸¾È°ú ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã ÁÂÀå:

¡¡

1. ½º¸¶Æ®½ÃƼ¼Ó IoT¼­ºñ½º¿Í »ç¿ëÀÚ ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã ¹Î°¨µµ: Á¶°ÇºÎ°¡Ä¡ÃøÁ¤¹ýÀ» Áß½ÉÀ¸·Î °­¼±±¸(ÇѼ¼´ëÇб³)

¡¡

2. Áß¼Ò±â¾÷ÀÇ Æ¯¼ºÀ» °í·ÁÇÑ Á¤º¸º¸È£ °ü·Êü°è Æò°¡ ¸ðµ¨ °³¼± ±èÀÌÇå(ÃæºÏ°úÇбâ¼úÇõ½Å¿ø), ±èżº(ÃæºÏ´ëÇб³)

¡¡

3. »ê¾÷±â¼úº¸È£¹ý»ó »ê¾÷±â¼úºÐÀï ÇØ°áÀ» À§ÇÑ ADR Ȱ¼ºÈ­¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ ÃÖ¿µ¿ì, ¼ÛÀοÁ, ÃÖ¼±¿µ(´Ü±¹´ëÇб³)

09:40-10:40

C1-2: ±¹¹æ ICT ±âȹ ÁÂÀå: ½É½Â¹è/Çѱ¹±¹¹æ¿¬±¸¿ø

¡¡

1. ±¹¹æ AI ½ÇÁõ»ç·Ê¿Í ¹ßÀü¹æÇ⠱輼¿ë(±¹¹æºÎ)

¡¡

2. Àü À庴 ´ë»ó AI¡¤SW ÀÎÀç¾ç¼º ¹æ¾È ÃÖ¼º¿ø(Á¤º¸Åë½Å±âȹÆò°¡¿ø)

¡¡

3. ±¹¹æ ICT ±âȹ ¹ßÀü¹æÇâ ±è½Â¹è(Çѱ¹±¹¹æ¿¬±¸¿ø)

13:10-14:10

C2-1: Æ©Å丮¾ó ÁÂÀå: °­ÁÖ¿µ/¾ÆÁÖ´ëÇб³

¡¡

1. OTTÀÇ ¸ÞŸ¹ö½º ´ëÀÀ Àü·« °íâ³²(Ƽºù)
  2. µðÁöÅÐ ´ëÀüȯ ½Ã´ëÀÇ Å×½ºÆ® ¹æ½Ä Çõ½Å ±è¿ë½Ä(LG CNS)

14:10-15:10

C2-2: ±â¾÷ ³»ºÎ°¨»ç Àü¹®¼º Á¦°í¸¦ À§ÇÑ µðÁöÅÐÆ÷·»½Ä¥° ÁÂÀå: ä»ó¹Ì/ÀÌÈ­¿©ÀÚ´ëÇб³

¡¡

1. µðÁöÅÐÆ÷·»½Ä, ±â¾÷ÀÌ ¾î¶»°Ô Ȱ¿ëÇØ¾ß ÇÒ °ÍÀΰ¡ ä»ó¹Ì(ÀÌÈ­¿©ÀÚ´ëÇб³)

15:30-17:30

C3: ±â¾÷ ³»ºÎ°¨»ç Àü¹®¼º Á¦°í¸¦ À§ÇÑ µðÁöÅÐÆ÷·»½Ä¥± ÁÂÀå: ä»ó¹Ì/ÀÌÈ­¿©ÀÚ´ëÇб³

¡¡

1. ±â¾÷ ³»ºÎ°¨»ç¸¦ À§ÇÑ µðÁöÅÐÆ÷·»½Ä ½Ã³ª¸®¿À ¼ö¸³°ú ¼öÇà ¹Ú¹ÎÁ¤(ÀÌÈ­¿©ÀÚ´ëÇб³)
Track D.

09:00-09:40

D1-1: ¸ÞŸ¹ö½º Ç÷§Æû°ú ¼­ºñ½º ÁÂÀå:

¡¡

1. ¸ÞŸ¹ö½º °èÃþÈ­ ¿¬±¸ ±èÁÖÇÑ, ±è´Ùºñ, ±èµµ¿¬, ±è¸í±³, ±èÁø¼º(KITRI Best Of The Best), ±è¿µ¿Á(Çö´ëÀÚµ¿Â÷), ½Åµ¿Çõ(ÃæºÏ´ëÇб³)

¡¡

2. ¸ÞŸ¹ö½ºÀÇ ¹ßÀü¹æÇâ°ú Ȱ¼ºÈ­¸¦ À§ÇÑ 6´ë À̽´ ¿¬±¸ ÀÌ»óÁØ, ±èżø, ÀÌÇØ°æ, ¹Ú»óÇö(Çѱ¹Áö´ÉÁ¤º¸»çȸÁøÈï¿ø)

¡¡

3. Metaverse ±â¹Ý °ø¿¬¿¹¼ú Âü¿©¿¡ ´ëÇÑ °Å¸®°¨°ú ÁÖ°üÀû °æÇèÀÌ °ü¶÷Àǵµ¿¡ ¹ÌÄ¡´Â ¿µÇâ ±èÇö¿µ, ÀÌȯ¼ö(´Ü±¹´ëÇб³)

09:40-10:40

D1-2: µðÁöÅÐ Æ®À© ±â¹Ý ¸ÞŸ¹ö½º ÁÂÀå: ÀÌÁ¾ÅÂ/¼­¿ï¿©ÀÚ´ëÇб³

¡¡

1. 3D GIS¸¦ Ȱ¿ëÇÑ ¸®¾ó ¿ùµå ±â¹Ý ¸ÞŸ¹ö½º Àû¿ë ±â¼ú ¼Ò°³ ³²»ó°ü(¿ÃÆ÷·£µå)

¡¡

2. ÇÏõ ´ï À¯¿ª °ü¸®¸¦ À§ÇÑ µðÁöÅÐ ±â¼ú Àû¿ë »ç·Ê ¾ö¿ìÇÐ(¿ÃÆ÷·£µå)

13:10-14:10

D2-1: ½º¸¶Æ® ½ÃƼ ÁÂÀå: ÀÌÁ¤ÈÆ/¿¬¼¼´ëÇб³

¡¡

1. ÀÎõ½Ã »ç·Ê¹ßÇ¥ (ÀÎõ½Ã)

¡¡

2. °­¸ª½Ã »ç·Ê¹ßÇ¥ (°­¸ª½Ã)

¡¡

3. ºÎ»ê½Ã »ç·Ê¹ßÇ¥ (ºÎ»ê½Ã)

¡¡

4. Á¦Áֽà »ç·Ê¹ßÇ¥ (Á¦ÁÖ½Ã)

14:10-15:10

D2-2: ½º¸¶Æ®»çȸ¸¦ À§ÇÑ Big Data Ȱ¿ë ÁÂÀå: ±è¹ü¼ö/¿¬¼¼´ëÇб³

¡¡

1. ethno-mining.comÀÇ °í°´°æÇè µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý,°¡°ø,Ȱ¿ë¿¡ °üÇÑ »ç·Ê ¿¬±¸ ¾ÈÁøÈ£((ÁÖ)¾ÆÀ̵ðÀ̳뷦)

¡¡

2. ÅØ½ºÆ® ¸¶ÀÌ´× ±â¹ÝÀÇ 5G ÀÎ½Ä ºÐ¼®À» ÅëÇÑ È°¼ºÈ­ Àü·« Á¦¾È ¼­¼ö¹Î, Çã¼±¹Î, °­¹ÎÈñ, ¹Ú¹ÎÁö, ½Å¹Î¼ö(ÇѾç´ëÇб³)

¡¡

3. ±â¾÷ºÎ½Ç ¿¹Ãø¸ðÇüÀÇ ¼º°ú°³¼±À» À§ÇÑ ±âÇÏÆò±Õ ÃÖÀûÈ­ ±â¹ÝÀÇ ºÎ½ºÆÃ ÇнÀ Á¶¼ºÀÓ, ±è¸íÁ¾(ºÎ»ê´ëÇб³)

¡¡

4. ´º½º±â»ç À̹ÌÁö ¹× ÁÖ½ÄÂ÷Æ® Ư¡ÀÌ µö·¯´× ÁÖ°¡¿¹Ãø¿¡ ¹ÌÄ¡´Â ¿µÇâ Áö¸í¿ø, ±Ç¿Àº´(°æÈñ´ëÇб³)

¡¡

5. LDA¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ °ø±º ºÎ»ç°ü Áö¿øÀÚ ÀÚ±â¼Ò°³¼­ÀÇ Â÷º°Àû ¿ª·® ÃßÃâ¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ ±ÇÇõ, ±è¿ìÁÖ(¿¬¼¼´ëÇб³)

¡¡

6. °´Ã¼ÀÇ À§Ä¡¿Í À±°û¼± Á¤º¸¸¦ Ȱ¿ëÇÑ µö·¯´× ±â¹Ý ¿µ¿ª ¼¼ºÐÈ­ ¹æ¹ý·Ð¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸: °Ç¹° ¿Üº® À̹ÌÁö¸¦ Áß½ÉÀ¸·Î ¹ÚÈñ¼º(¿¬¼¼´ëÇб³), ±è´ö¿ì(Çѱ¹°Ç¼³±â¼ú¿¬±¸¿ø), ±è¿ìÁÖ(¿¬¼¼´ëÇб³)

15:30-17:30

D3: ¸ÞŸ¹ö½º ½Ã´ëÀÇ º¯È­¿Í Çѱ¹ ½ºÅ¸Æ®¾÷µé ÁÂÀå: ÀÌÇѼö/¸®Å»ÄÚ

¡¡

1. ÆÐ¼Ç¾÷°èÀÇ ãæ À¯Åëä³ÎÀÌ µÈ ¸ÞŸ¹ö½º ¹Ú¼º¹Î, ¹Ú´Ü¾Æ((ÁÖ)°ñ¶ó¶ó)

¡¡

2. Z¼¼´ë°¡ À̲ô´Â ¸ÞŸ¹ö½º ÄÜÅÙÃ÷ ÆÐ·¯´ÙÀÓÀÇ º¯È­ ¹ÚÁø¿µ((ÁÖ)¿£´å¶óÀÌÆ®)

¡¡

3. Æ÷½ºÆ® Äڷγª ½Ã´ëÀÇ ¸ÞŸ¹ö½º ¹Ú¶÷ȸ Ç÷§Æû ¼ºÀåÀü·« Á¤¿¬Á¤((ÁÖ)»ç¸·¿©¿ì)

¡¡

4. Á¾ÀÌ¿¡¼­ ÅÂºí¸´À¸·Î, µðÁöÅÐ ³×ÀÌÆ¼ºê°¡ ¸¸µå´Â Çо÷ȯ°æÀÇ º¯È­ ½Åµ¿È¯(´©Æ®ÄÄÆÛ´Ï(ÁÖ))

¡¡

 ÁÖÁ¦Åä·Ð: ¸ÞŸ¹ö½º ½Ã´ëÀÇ º¯È­¿Í ½ºÅ¸Æ®¾÷µéÀÇ È°µ¿ »óȲ  
Track E.

09:00-10:40

E1: È£¼­´ë AI »êÇÐ ÁÂÀå: Á¤Èñ¿î/È£¼­´ëÇб³

¡¡

1. Extreme Event»óȲ¿¡¼­ LSTMÀ» ÀÌ¿ëÇÑ »ý»ê ¼ö¿ä ¿¹Ãø¿¡ ´ëÇÑ ¿¬±¸ ¸¶Å¿µ(È£¼­´ëÇб³)

¡¡

2. ¾×È­¼ö¼Ò ±â¹Ý °íÈ¿À², Ãʰ淮 µå·Ð °³¹ß¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ ¹ÚÁظð(È£¼­´ëÇб³)

¡¡

3. ¼¿°øÁ¤ ³» AMR ±ºÁýÁÖÇà ¹× ½ºÄÉÁ층 ÃÖÀûÈ­¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ ¾È°è¿î(È£¼­´ëÇб³)

¡¡

4. ´ëÇÐÀÇ Àü±â»ç¿ë µ¥ÀÌÅͺм®À» ÅëÇÑ ¿¡³ÊÁö È¿À²¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ À̹®¹ü(È£¼­´ëÇб³)

¡¡

5. Ű¿öµå ÃßÃâ¿¡ ±â¹Ý ½Å°æ¸Á Á¤º¸°Ë»ö ¸ðµ¨À» ÀÌ¿ëÇÑ ±â¼ú »ç¾÷È­ Àå¼öÇö(È£¼­´ëÇб³)

13:10-15:10

E2: ¹Ì·¡±³Åë À¶ÇÕ¼­ºñ½º ÁÂÀå: À̵¿Èñ/±¹¹Î´ëÇб³

¡¡

1. ½º¸¶Æ® ±³ÅëÀÎÇÁ¶ó ±â¹Ý ÅëÇÕ±³ÅëÁ¤º¸ Ç÷§Æû °³¹ß ±èÁ¤·¡(µµ·Î±³Åë°ø´Ü)

¡¡

2. ¸ð¹ÙÀÏ ¿îÀü¸éÇã ±â¹Ý µðÁöÅÐ ½ÅºÐÁõ ¼­ºñ½º ¾ç½ÂÇö(µµ·Î±³Åë°ø´Ü)

¡¡

3. AI ±â¹Ý ¸ðºô¸®Æ¼ ±³Åë¾ÈÀü ¼­ºñ½º °³¹ß ÃÖ¼øÁÖ((ÁÖ)¿¡ÇÁ¿ø¼ÒÇÁÆ®)

¡¡

 ÁÖÁ¦Åä·Ð  

15:30-16:30

E3-1: ÀçÁ¤ºÎ¹® µ¥ÀÌÅÍ °ü¸®Ã¼°è¿Í IT½Å±â¼ú Ȱ¿ë»ç·Ê ÁÂÀå: ±èűÔ/Çѱ¹ÀçÁ¤Á¤º¸¿ø

¡¡

1. IT ½Å±â¼úÀ» Ȱ¿ëÇÑ ÀçÁ¤°ü¸®½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà ¿¬ÈƼö(Çѱ¹ÀçÁ¤Á¤º¸¿ø)

¡¡

2. ÀçÁ¤Á¤º¸È°¿ë ÁõÁøÀ» À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ °Å¹ö³Í½º ¹ÚÁ¤¼ö(Çѱ¹ÀçÁ¤Á¤º¸¿ø)

¡¡

3. COVID-19 ´ëºñ ±¹°¡ÀçÁ¤¾÷¹« ¹«Áß´Ü ¿î¿µÀ» À§ÇÑ ¼­ºñ½º ȯ°æ ¹ÚÁ¾ÇÊ(Çѱ¹ÀçÁ¤Á¤º¸¿ø)

16:30-17:30

E3-2: ÀüÀÚÁ¤ºÎ ÁÂÀå: ±ÇÇ念/°í·Á´ëÇб³

¡¡

1. µðÁöÅÐ ´ëÀüȯ ½Ã´ë ÀüÀÚÁ¤ºÎ¹ýÁ¦ °³¼±ÀÇ ÀïÁ¡°ú À̽´ ÃÖÁø¿ø(NIA)

¡¡

 ÁÖÁ¦Åä·Ð : µðÁöÅÐ ´ëÀüȯ ½Ã´ë ÀüÀÚÁ¤ºÎ ¹ýÁ¦ Çõ½ÅÀ» À§ÇÑ °³¼±°úÁ¦ ÆÐ³Î : ±è¹Ì·® À§¿øÀå
    (µ¥ÀÌÅͱâ¹ÝÇàÁ¤È°¼ºÈ­À§¿øÈ¸, ¼º±Õ°ü´ë ±³¼ö)
          ÃÖȯ¿ë ¼±ÀÓ¿¬±¸À§¿ø(Çѱ¹¹ýÁ¦¿¬±¸¿ø)
          ¹®Á¤¿í ¼¾ÅÍÀå
    (Á¤º¸Åë½ÅÁ¤Ã¥¿¬±¸¿ø Áö´ÉÁ¤º¸»çȸÁ¤Ã¥¼¾ÅÍ)
           ±èÅ¿À ±³¼ö(â¿ø´ë ¹ýÇаú)
           ¼±Áö¿ø ±³¼ö(±¤¿î´ë ¹ýÇкÎ)
Track F.

09:00-10:40

F1: ºí·ÏüÀΰú IT¼­ºñ½º ÁÂÀå: È«ÅÂÈ£/ºÎ»ê´ëÇб³

¡¡

1. ¾Û »ç¿ëÀÚ ¸®ºäºÐ¼®À» ÀÌ¿ëÇÑ ºÎ»ê Áö¿ªÈ­Æó µ¿¹éÀüÀÇ Áö¼Ó°¡´ÉÇÑ »ç¿ë¼º Ž»ö ¾ç¼ö¿¬, ¹ÚÀ缺, ¿øÁ¾°ü, È«ÅÂÈ£(ºÎ»ê´ëÇб³)

¡¡

2. ºí·ÏüÀÎ ±â¹Ý Á¦¾à¹°·ù ½Ã½ºÅÛÀÇ ¼³°è ±è°æÀº, ¹Ú¼öÇÑ, ä¼¼ÁØ, ½Å¼®º´, ¹®µ¿¼®, ¹ÚÁØ¿µ, ±èÇö¿¬, ¼ÕÁ¾¼ö(CJ¿Ã¸®ºê³×Æ®¿÷½º)

¡¡

3. ±¹³» NFT Á¤ÀÇ ¹× º¸¾ÈÀÇ Çʿ伺¿¡ °üÇÑ ¿¬±¸ Á¤¼¼Èñ, ±èÀ¯Á¤, ¼ÛÁø¿ì, À±¿øÅÂ, À̵µÇö, Á¶¼ö¹Î(KITRI Â÷¼¼´ë º¸¾È ¸®´õ ¾ç¼º ÇÁ·Î±×·¥)

¡¡

4. ±¹³» NFT ¸¶ÄÏÇ÷¹À̽ºÀÇ Á¤º¸º¸È£ °Å¹ö³Í½º ¿ä±¸»çÇ׿¡ °üÇÑ ¿¬±¸
- º¸¾È À̽´ ºÐ¼®À» Áß½ÉÀ¸·Î-
À̵µÇö, ±èÀ¯Á¤, ¼ÛÁø¿ì, À±¿øÅÂ, Á¤¼¼Èñ, Á¶¼ö¹Î(KITRI Â÷¼¼´ë º¸¾È ¸®´õ ¾ç¼º ÇÁ·Î±×·¥)

¡¡

5. ÇÏÀ̺긮µå ºí·ÏüÀÎ ±â¹ÝÀÇ ºÐ»ê ¾ÆÀ̵ð(DID) ³×Æ®¿öÅ©¸¦ Ȱ¿ëÇÑ ¸¶ÀÌ µ¥ÀÌÅÍ ¼­ºñ½º ¾î´ÙÈñ, ±Ç¼Ò¿¬, ¹Î´ëȯ(°í·Á´ëÇб³)

¡¡

6. The use of blockchain in luxury supply chain: understanding the consensus mechanism through a case study of VeChaine YAN LIJIA, ±Ç¼Ò¿¬, ¹Î´ëȯ(°í·Á´ëÇб³)

¡¡

7. ¾ÏȣȭÆó ½ÃÀåÀÇ Çãµù Çö»ó: ÇÑ¡¤Áß ÅõÀÚÀÚ Àνĺñ±³ LI HAN, ±Ç¼Ò¿¬, ¹Î´ëȯ(°í·Á´ëÇб³)

13:10-15:10

F2: ¸ÞŸ¹ö½º¿Í ÇコÄɾî ÁÂÀå: ½Å±¤¼ö/ÃæºÏ´ëÇб³

¡¡

1. Metaverse healthcare interaction scenario for Post-corona era ¾È¼ºÈñ(È«ÀÍ´ëÇб³)

¡¡

2. ¸ÞŸ¹ö½º ÀÇ·á±â°ü »ç·Ê: ÀÏ»êÂ÷º´¿ø °­Á¦±¹(ÀÏ»êÂ÷º´¿ø)

¡¡

3. ÀÓ»óÀǻ簡 º» ¸ÞŸ¹ö½º ÇコÄɾîÀÇ È°¿ë°ú ÇÑ°è °øÇöÈ£(ÃæºÏ´ëÇб³º´¿ø)

¡¡

4. ÀÇ·á±³À°ÀÌ ¹Ì·¡¸¦ ¸¸µé¾î°¡´Â Vulabo °³¹ß »ç·Ê ¹Ú¼±¿µ(´ºº£À̽º)

¡¡

5. ¸ÞŸ¹ö½º ¼¼°è°ü ±âȹÇϱ⠾ȵ¿¿í(¹Ì¼ÒÁ¤º¸±â¼ú)

¡¡

6. ÇコÄɾîÀÇ Çö½ÇÀû °¡»ó°ú °¡»óÀû Çö½Ç ÀÌÅÂÈñ(´õŬ·¦)

15:30-17:30

F3: ÀΰøÁö´É°ú »çȸº¯È­ ÁÂÀå: ±èŰæ/±¤¿î´ëÇб³

¡¡

1. µö·¯´× ±â¹ÝÀÇ Human Part Segmentation ±â¼úÀ» Ȱ¿ëÇÑ Ã¼Çü È­ ÃßÀû ¼­ºñ½º À̳ª°æ, ÃÖÀ±Á¾, ¹Ú»óÈÆ, ¼ÕÁ¾¼ö(CJ¿Ã¸®ºê³×Æ®¿÷½º)

¡¡

2. Food2VecÀ» ÀÌ¿ëÇÑ °³ÀÎÈ­µÈ ·¹½ÃÇÇ Ãßõ ¼­ºñ½º Á¶¼öÇÊ, ÃÖÀ±Á¾, ¹®Çý¿µ, Àå¿ìÁ¤, ±è¹Ì°æ, ÀÓÇöÀÏ, ¾Èâ¸ð, ¼­ÁöÀ±, À¯Àç¿ø, ¼ÕÁ¾¼ö(CJ¿Ã¸®ºê³×Æ®¿÷½º)

¡¡

3. µö·¯´× ±â¹Ý °í°´ ÇൿºÐ¼® B2B Ãßõ ½Ã½ºÅÛ ¹®Çý¿µ, ÃÖÀ±Á¾, ±Ç¿¹ÇÏ, ÃÖÈñ¼±, ÀåÇýÀÎ, ¼ÕÁ¾¼ö(CJ¿Ã¸®ºê³×Æ®¿÷½º)

¡¡

4. Deep Interest Network¸¦ Ȱ¿ëÇÑ ¿Á¿Ü±¤°í ¸Åü Ãßõ ¼­ºñ½ºÀÇ ¼³°è ¹× ±¸Çö Á¶½Â±Ô, ±è¿ø¼·, ¹ÚÈ¿Áø, À̱Իó, À¯»ó±â, Á¶¼öÇÊ, ³ë¹Î¿µ, ±èÁöÀÎ, ¼ÕÁ¾¼ö(CJ¿Ã¸®ºê³×Æ®¿÷½º)

¡¡

5. ±³Åë ¼Óµµ ¿¹Ãø¿¡ ƯȭµÈ »ç¿ëÀÚÈ­ ¼Õ½ÇÇÔ¼ö °³¹ß ÀÌ·ç´Ù,¼Õ»ó±Ô,¾öÀçÈ«(Çö´ë¿ÀÅä¿¡¹ö(ÁÖ))

¡¡

6. Inception-CNN ±â¹Ý ¸µÅ© Åë°ú ¼Óµµ ¿¹Ãø ¸ðµ¨¸µ ÀÌÁ¤ÈÆ, ¼Õ»ó±Ô, ¿ÀÁ¾¼®, ¾öÀçÈ«(Çö´ë¿ÀÅä¿¡¹ö(ÁÖ))

¡¡

7. ±³ÅëÁ¤º¸ ¿¹ÃøÀ» À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ÀÔµµ ÃÖÀûÈ­ Àü¿ì¼±, ¼Õ»ó±Ô, ³ª°¡Àº, ¾öÀçÈ«(Çö´ë¿ÀÅä¿¡¹ö(ÁÖ))

¡¡

8. ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍÀÇ ¿µÇâ·ÂÀ» ¹Ý¿µÇÑ µö ·¯´× ±â¹Ý ÁÖÇà¼Óµµ ¿¹Ãø ¸ðµ¨ °³¹ß °­¾Æ¿µ, ¼Õ»ó±Ô, ¾öÀçÈ«(Çö´ë¿ÀÅä¿¡¹ö(ÁÖ))

¡¡

9. ÀÓº£µðµå ½Ç½Ã°£ °´Ã¼ ÀνÄÀ» À§ÇÑ Low-level Feature Aggregation ¹× Attention ±â¹Ý °ËÃ⠸𵨠°³¹ß ¿ÀÁ¾¼®, ±èµ¿·Ä, ³ª°¡Àº, ¾öÀçÈ«(Çö´ë¿ÀÅä¿¡¹ö(ÁÖ))

¡¡

10. ±×·¡ÇÁ Àΰø½Å°æ¸Á ±â¹Ý ENCODER¿Í Æ®·£½ºÆ÷¸Ó DECODER ±â¹Ý¿¡ ÀÇÇÑ ÅØ½ºÆ® ¿ä¾à¿¡ ´ëÇÑ ¿¬±¸ ÀÌ»óÀ±(¾Ë¼­Æ÷Æ®)
   (»ç)Çѱ¹IT¼­ºñ½ºÇÐȸ ¿ÀÃæÈ¯ »ç¹«±¹Àå
   ¼­¿ïƯº°½Ã ¼ÛÆÄ±¸ Áß´ë·Î 105, °¡¶ôIDŸ¿ö 1404È£
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