산업인공지능 인력양성 특성화 단위에서는 우수 인재를 지원하기 위하여 산업AI 우수 인재 지원 프로그램을 운영하고 있습니다.

관련하여 2023학년도 1학기 산업AI연계전공 참여 학생 중 성적 우수 학생을 대상으로

성적우수 장학금을 지급하였습니다.

이와 관련하여 장학금 수혜 소감을 아래와 같이 게시합니다.

※본 소감은 장학금 수혜 당사자들에게 게시 동의를 받았습니다.

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산업공학과 3학년 최*혜학생

산업 AI 연계전공을 하고 있는 산업공학과 3학년 최*혜입니다.

산업 AI 연계전공은 전자, 전기, 컴공의 다양한 과목 선택지가 주어지기 때문에 전자 전기쪽 도메인과 연관지어 산업 인공지능 역량을 쌓을 수 있다는 가장 큰 장점이 있습니다. 산업공학과에서는 간단한 툴과 전반적인 산업에서의 관리 등을 배우지만, 제어나 IT쪽으로 산업체에서 전문성을 살릴 수 있는 기회가 주어지는 것입니다. 저도 '수치해석'과 '머신러닝' 과목을 수강하면서, 수치해석적 접근법과 머신러닝의 또다른 기법이나 툴을 경험해보고 학습해 볼 수 있는 좋은 경험이 되었습니다. 또한 산업 AI 연계전공 학생들은 공모전 등의 외부활동을 할 때 여비를 지원받을 수 있는 것으로 알고 있습니다. 연계전공생들이 이를 좀 더 활용한다면, 여러 지원을 받으며 관련 활동을 해나갈 수 있을 것입니다. 이외에도 산업AI 특성화 산업단이 설립되면서 산업체에서 인공지능을 활용하는 공모전이나 활동, 그리고 교과목들이 많이 생기는 것 같습니다. 그러나, 산업 AI 연계전공이 다양한 기회가 주어진다는 장점은 있지만 몇가지 단점도 존재합니다. 연계전공 내 다양한 과목 선택지가 있다고는 하지만, 시간표가 겹치거나, 복부전 인원이 적으므로 원하는 대로 수업을 구성하기가 어렵습니다. 또한 교육과정에 편성되어 있지만 실제로 개설되지 않은 과목들도 많습니다. 따라서 원하는 흐름에 맞춰 수업을 구성하기는 거의 불가합니다. 또한 교육과정상 기초 과목은 없고 심화과목들로 대부분의 전공선택이 구성되어 있습니다. 예를 들면, C언어 프로그래밍은 교육과정에 없지만 자료구조나 컴퓨터 구조 등의 과목은 편성되어있습니다. 전기회로는 교육과정에 없지만 제어공학 과목은 편성되어 있다든지요. 저 또한 '제어공학'을 수강하였지만, 교수님께서 전기회로적 지식이 없으면 수업을 따라갈 수 없다는 말에 따라 수업을 드랍했습니다. 따라서 기초없이 어려운 과목을 들어야하는 상황이 생기므로, 수업이 주전공보다 확실히 버겁고 어렵습니다. 교육과정 내에서 각 과목에 대한 선수과목들 또한 교육과정에 편성해주신다면, 선수과목들과 연계지어 심화 수업을 듣기 좋을 것입니다. 그게 아니라면 혼자서 미리 공부를 해가야하는 노력이 필요합니다. 또한 산업AI 연계전공에 참여하는 각 과의 교수님들께서 연계전공에 대해서 좀 더 인지해주셨으면 좋겠습니다. 교육과정에는 있으나 아예 복부전 인원을 편성해놓으시지 않으시는 경우도 있고, 메일을 드리면 선택과목이 많으니 다른 과목을 들으라는 답변을 듣기 일쑤입니다. 결론적으로 수업을 구성하는데 어려움은 많지만, 원하는 과목을 적합하게 잘 구성하고, 관련된 지식을 미리 독학하여 배워가는 정도의 노력이 있다면 산업 AI 연계전공은 추후 취업을 하거나 관련 직무에 일하게 되었을 때 반드시 도움된다고 생각합니다. 툴만 다를 수 있는것보다는 산업체에 대한 도메인 지식을 바탕으로 적합하게 인공지능을 활용하는 것이 중요하니깐요. 그래서 저는 버겁긴 하지만 AI 연계전공을 잘 버티고 따라간다면 반드시 도움되고 유용한 전공이라고 생각합니다.

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저는 현재 산업 AI 연계전공을 이수하고 있는 산업공학과 학생입니다. 그리고 산업 AI 우수 인재 지원 프로그램 중 일부인 성적우수 장학금을 받게 되었으며 연계전공과 관련된 소감문을 작성하게 되었습니다.

저는 산업 AI 연계전공이 올해 신설되어 경진대회, 멘토링 활동, 학술동아리와 같이 사업단의 다양한 프로그램과 지원이 있을 것이라 하여 연계전공을 신청하게 되었습니다. 실제로 위의 프로그램들이 진행되고 있으며 많은 지원이 이루어지고 있는 것 같습니다. 교육적인 측면에서 학생들에게 지원하는 산업 인공지능 융합학술동아리와 프로젝트 경진대회, 그리고 성적 장학금 지원이 이루어지고 있습니다. 또, 연구적 측면에서도 관련 학술 활동을 지원하고, 대학원생과의 멘토링 활동을 지원하고 있습니다. 이러한 지원을 통해 실제로 저를 비롯한 연계 전공생들의 학업과 관련된 관심도가 높아지고, 여러 활동에 참여해 보려 하는 적극성이 높아지는 것 같습니다.

산업 AI 연계전공은 네 개의 학과가 주관하는 만큼 다양한 수업을 이수할 수 있다는 장점이 있다고 생각합니다. 주전공인 산업공학과에서의 교육과정에서 배우지 못한 부분들을 다른 학부 수업을 통해 보완하고, 또 산업공학과에서 배운 수학적 지식을 다른 학과의 수업에 사용하며 여러 수업들이 연결되어 있다고 생각합니다. 다만 올해 처음 시행된 과정이기에 수업이 예정과 달리 열리지 않은 수업들도 있었습니다. 아쉽기도 했지만, 다가올 학기에는 시행착오를 줄여가며 더 많은 교과목이 열릴 것이라 기대합니다

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