세종투데이 커버스토리 커버스토리 NOW 세종인 #151 연합뉴스TV 경제부 소속 기자 문형민 동문을 만나다 2025-04-16 hit 233 ▲문형민(국어국문학과·13) 문형민(국어국문학과·13) 동문은 현재 연합뉴스TV 경제부 소속 기자로 근무하고 있다. 올해로 기자 7년 차에 접어든 그의 이야기를 들어봤다.  Q. 자기소개를 부탁한다.  A. 연합뉴스TV 경제부 소속 기자 문형민이다. 2013년 세종대 국어국문학과에 입학해 2020년 2월에 졸업했다. 졸업 전인 2019년 9월 처음 기자로 취업했고 올해로 기자 일을 한 지 7년 차가 되었다. Q. 연합뉴스TV에서 현재 어떤 업무를 담당하고 있는가? A. 현재 경제부 IT의료과학팀에서 취재와 보도 업무를 담당하고 있다. 정부 부처를 기준으로 설명하자면, 과학기술정보통신부와 보건복지부를 출입해 IT 및 의료 이슈를 취재하고 있다. 사회나 정치 이슈의 정도에 따라 부서 지원을 나가기도 한다. 최근에는 무안공항 제주항공 사고, 작년에는 총선 등 부서 지원을 나가 다양한 세상의 이야기를 취재하고 이를 쉽게 전달하려 노력 중이다. Q. 출근 후 하루 일과는 어떠한가? A. 업무는 7시 30분 보고부터 시작한다. 보고를 위해 7시 전에 기상해서 ‘오늘 어떤 취재를 할 건지’, ‘보도 방향 및 내용은 대략 어떻게 구성할 건지’, ‘내가 맡은 분야의 주요 이슈는 무엇인지’ 등을 정리한다. 아침 보고를 마치면, 출입처 기자실로 출근한다. 과학기술정보통신부와 보건복지부의 산하 기관 또는 관련 기업에 기자실이 있다. 그곳으로 출근해 아침 취재를 상세히 계획하고 본격적인 취재 업무를 수행한다. 현장 및 인터뷰 취재를 진행하고, 오후 3시쯤에는 취재를 마친 후 기사를 작성한다. 기사를 작성한 뒤, 부장의 데스킹이 끝나면 기사 제작에 들어간다. 그래픽이나 영상 편집 과정을 모두 거치면 5~6시 사이 최종 보도물이 완성되고, 이후 뉴스에 배치된다. Q. 현재 직장에 이르기까지의 과정은 어땠는가? A. 대학 시절 2018년 2학기 언론고시반에 들어가 기자 채용에 대한 준비를 시작했고 2019년 1학기부터 본격적으로 언론사에 지원하기 시작했다. 비교적 짧은 수험 기간이었지만, 2019년 6월 첫 기자 시험에서 최종 전형에 오른 뒤, 이후 계속해서 최종 전형까지는 갔던 것 같다. 그러다 같은 해 9월 한국경제TV 기자로 입사했다.    제약바이오팀, 증권부, 한국경제신문 증권부 등 다양한 부서는 물론, 신문에서도 취재를 했었다. 그렇게 한국경제 미디어그룹에서 3년 9개월 동안 근무했고, 2023년 6월 현재 회사인 연합뉴스TV 경력 기자로 자리를 옮겼다. 입사 후 유통팀, 정책금융팀, 부동산팀을 거쳐 현재는 IT의료과학팀 소속 기자이다. Q. 현재 제약·바이오·의료 분야의 연재 기사인 ‘문형민의 알아BIO’를 연재 중인데, 다양한 분야의 지식을 쌓기 위해 어떤 노력을 하고 있는가? A. 제약·바이오·의료 분야는 한국경제TV에서 약 2년간 취재와 보도를 했던 분야이다. 당시 코로나19 팬데믹이 한창이었기 때문에, 각종 논문과 전문 서적을 읽었고, 또 의료 전문가들과 접촉해 해당 분야에 대한 이야기를 많이 들었다. 그때의 경험이 지금까지도 이어지는 것 같다. 현재도 연재 기사를 위해 논문, 전문 서적을 최대한 많이 접하려 노력 중이다. 특히 다른 언론사의 기사들을 100~300개 정도 읽고 이슈에 대한 주요 논거, 흐름 등을 잡기도 한다. Q. 최근 가장 인상 깊거나 도전적이었던 취재 경험은 무엇인가? A. 무안공항 제주항공 참사 때, 희생자의 이야기를 다룬 보도가 가장 기억에 남는다. 치과 의사 희생자의 이야기였는데, 그가 직접 진료를 봤던 광주 소재 치과에 찾아가 그를 추모하는 각종 편지, 근처 상인들과의 따듯했던 일화를 취재해 보도했다. 취재하면서 안타까운 마음만 가득했다. 그래서 더욱 조심스럽게 보도하려 노력했다. 다시 한번 고인의 명복을 빈다. Q. 취업 혹은 직무 수행에 가장 도움이 된 대학 시절 경험이 있다면 무엇인가? A. 단연 언론고시반이다. 언론고시반에 입반해 언론사 입사 시험을 준비했는데, 반원들과 매일 신문을 정독했고 시사상식과 논술, 작문 공부를 함께 했다. 주 1회 기자 출신 강사가 알려주는 시사상식, 논술, 작문 수업 시간이 가장 크게 도움이 됐다. 언론고시반에서 시간이 남을 때는 토익이나 한국사 등의 자격증 시험을 준비했다. Q. 기자로 근무하면서 가장 필요한 자질은 무엇인가? A. 먼저, 사회 소식과 사람들에 대한 관심이 커야 한다고 생각한다. 뉴스는 결국 세상과 사람들의 이야기를 전하는 것이기 때문에 관심이 없다면 취재를 시작할 수도 없고 보도물의 완성도도 떨어진다. 또, 사건을 균형 있게 바라볼 수 있어야 한다. 한쪽의 주장에만 치우쳐 취재하고 보도하는 것이 아니라, 반대쪽의 목소리에도 귀를 기울이고 균형 있게 보도하는 것이 무엇보다 중요하다. Q. 방송 기자와 신문 기자 모두 경험했는데, 두 가지의 가장 큰 차이점은 무엇이며, 이에 어떻게 적응했는가? A. 아무래도 전달 방식의 차이이다. 말로 표현하느냐, 글로 표현하느냐의 차이인데, 방송 기사의 경우 어려운 단어는 지양해 시청자가 직관적으로 이해할 수 있는 말들로 기사를 구성하는 반면, 신문 기사는 어려운 단어를 써도 그 단어에 대한 설명을 추가할 수 있다는 게 방송 기사와의 차이점이다. 또 방송은 통상 12문장으로 구성하지만, 신문은 더 많은 문장으로 기사를 쓸 수 있어 개인적으로 방송보다 호흡이 긴 편이라 느낀다.   방송 기자에서 신문 기자로 넘어갔을 때, 적응을 위해 매일 주요 언론사의 신문을 정독했고 필사를 하며 신문 기사의 감을 익히려 노력했다. 하루에 약 10개의 기사를 필사했다. 짧은 기사부터 긴 호흡의 기사, 그리고 칼럼까지 다양하게 필사한 것이 신문 기사를 쓸 때 큰 도움이 됐다. Q. 기자로 일하면서 가장 좋은 점과 힘든 점을 꼽자면? A. 좋은 점이라고 한다면, 기자가 아니었다면 만날 수 없는 사람들을 만나 이야기를 듣는 것이다. 대통령, 국회의원부터 기업의 대표들, 각 분야의 근로자들까지 기자가 아니었다면 그들의 이야기를 듣고 전할 수 없었을 것이다. 사회 가장 높은 곳부터 낮은 곳까지 두루 접할 수 있는 게 이 직업의 가장 큰 장점이 아닐까 싶다.    힘든 점은 매일 생각을 멈출 수 없다는 것이다. 퇴근하고 쉴 때도, 휴가를 갈 때도 내가 맡은 분야에서 일어나는 일들을 계속 확인해야 하다 보니 푹 쉰 적이 많이 없었던 것 같다. 그래도 이런 단점보다는 앞서 설명한 장점이 더욱 커서 직업에 매우 만족하고 있다. Q. 앞으로의 계획은 무엇인가? A. 앞으로 경제부를 넘어, 사회부, 정치부, 국제부 등 더 다양한 부서에서 취재 및 보도를 이어갈 생각이다. 전 직장과 현 직장에서 경제 분야의 경험만 쌓았는데, 앞으로는 여러 부서에서 더 많은 이슈와 사람들을 접해 보도하고 싶다. 또 개인적으로는 전문 자격증을 취득하거나 대학원에 진학해 나만의 전문 분야가 있는 기자가 되고 싶다. Q. 마지막으로, 언론계를 꿈꾸는 후배들에게 한마디 부탁한다. A. 기자가 되기 위한 과정은 참으로 어렵고 지난할 것이다. 최소 4차 전형, 많으면 6차 전형까지 이어지는 시험 속에서, 답을 찾기보다는 왜 기자가 되고 싶은지 자신을 찾길 바란다. 그런 확신과 자신감이 결국 기자가 될 수 있는 바탕이 될 것이다. 언제든 내 메일 주소는 열려있으니, 기자가 되고 싶은 세종대 학우들은 어떤 것이든 편하게 물어봤으면 한다. 진심으로 응원한다.  취재/ 진수정 홍보기자(wlstnwjd8300@naver.com) 다음글 NOW 세종인 #150 인디밴드 그룹사운드 세로의 보컬로 활동 중인 고윤 학생을 만나다 이전글 이전글이 없습니다. 목록

세종투데이 주요단신 주요단신 [포토뉴스] 2025학년도 1학기 입학 주간 문화 행사 ‘어서오세종’ 현장을 가다 2025-03-20 hit 297 ▲마스코트 ‘세린이’와 함께하는 거울 포토존 ▲마스코트 ‘세린이’의 키링을 제작하는 학생들 ▲비석치기를 즐기는 학생의 모습 ▲인문과학대학 부스에 참여하는 학생 ▲사회과학대학 부스에 참여하는 학생 ▲공과대학 부스에 참여하는 학생 ▲많은 학생들이 생명과학대학 부스를 이용하고 있다. ▲호텔관광대학 부스에서 학생들이 재학생 딜러와 블랙잭 게임을 하고 있다.  ▲경영경제대학 부스를 체험하기 위해 줄을 선 학생들 ▲푸드트럭을 이용하는 학생들 제38대 총학생회 연[開;緣]은 지난 3월 11일과 12일 양일간 대양홀 앞 및 학생회관 옆 잔디밭에서 2025학년도 1학기 입학 주간 문화 행사 ‘어서오세종’을 진행했다. 이번 행사는 총학생회 연[開;緣]이 처음 도입한 행사로, 각 단과대학과 총학생회에서 다양한 프로그램과 즐길 거리를 마련해 신입생들이 캠퍼스에 빠르게 적응하고 재학생들과 자연스럽게 교류할 수 있는 기회를 제공했다. 취재/ 진수정 홍보기자(wlstnwjd8300@naver.com)  다음글 사물인터넷 혁신융합대학사업단, 제2기 IoT COSS 서포터즈 ‘코사인’ 모집 이전글 2025 동아리 신입부원 모집제 ‘WITHLAND 세동제’ 성료 목록

세종투데이 주요단신 주요단신 2025 동아리 신입부원 모집제 ‘WITHLAND 세동제’ 성료 2025-03-20 hit 232 ▲’WITHLAND 세동제‘ 현장 제43대 총동아리연합회 ‘위드’는 지난 3월 5일과 6일 이틀간 진행된 2025학년도 동아리 신입부원 모집제 ‘WITHLAND 세동제’를 성황리에 마무리했다. 양일간 교내 43개의 동아리가 대양홀과 학생회관 잔디밭 앞에서 운영한 체험 부스에 총 2,600여 명의 학생들이 참가했다.  세동제는 올해로 4회를 맞이한 동아리 체험 행사로 본교 학생이라면 누구나 참가할 수 있다. 올해는 놀이공원 테마를 접목해 참가자들이 ‘위드랜드’의 방문객이 되어 각 동아리 부스를 놀이기구처럼 체험할 수 있도록 기획됐다. 이번 행사에서는 △부스 체험 △스탬프 투어 이벤트 △버스킹이 진행됐다.  부스 체험에서는 학생들이 다양한 동아리 활동을 직접 경험했으며, 스탬프 투어에서는 캡슐 뽑기 행사에 참여할 기회도 제공됐다. 학생들은 부스 체험 후 스티커를 모아 운영 부스에 방문해 이벤트에 참여했다.  버스킹 공연은 총 8개의 동아리가 대양홀 앞에서 무대를 꾸몄다. 첫째 날은 ‘터벌림’, ‘소울트레인’, ‘사운드플러스’, ‘늘혬코러스’가, 둘째 날은 ‘한울림’, ‘인트로’, ‘더블랙’, ‘PAGE7’이 공연을 펼쳤다. 행사에 참가한 오민식(글로벌조리학과·25) 학생은 “이번 세동제에서 체험한 동아리에 관심이 생겨 지원했다. 다양한 동아리를 체험하고 즐기며 꿈꾸던 대학 생활을 즐길 수 있어 뜻깊은 행사였다”고 말했다.  총동아리연합회장 이승건(경영학부·20) 학생은 “이번 세동제에도 많은 학우들이 참가해 주어 감사하다. 앞으로도 학우들이 동아리를 통해 좋은 경험과 추억을 쌓아갈 수 있도록 최선을 다하는 총동아리연합회가 되겠다”고 말했다. 취재/ 김병찬 홍보기자(byeongchan1017@naver.com) 다음글 [포토뉴스] 2025학년도 1학기 입학 주간 문화 행사 ‘어서오세종’ 현장을 가다 이전글 교수학습개발센터, 제20회 2025학년도 1학기 기초학력증진 프로그램 운영 목록

세종투데이 주요단신 주요단신 세종대, 교육부 대학 교육혁신사례 우수사례 선정 2025-04-03 hit 159 ▲세종대 전경 세종대가 대학 교육혁신 사례 우수사례로 선정됐다. 지난 3월 20일 교육부가 발표한 ‘2025~2027년 대학‧전문대학 혁신지원사업 및 국립대학육성사업 기본계획’에서 세종대는 ‘학생지원 및 관리체계’의 교육 혁신 사례로 소개됐다. 해당 사업에 참여하는 100개 이상의 대학 중 우수 사례로 선정돼 각 대학에 소개된 것이다.  올해의 경우 세종대를 포함해 138개 일반대학이 대학‧전문대학 혁신지원사업 지원 대상에 해당된다.  세종대는 ‘전주기 관리형 전공탐색 및 진로설계 구축’의 우수성을 인정받았다. 통합(교수-재학생-전문가) 상담체계 구축과 자유전공학부 신입생을 위한 진로 탐색‧설계 지원시스템 마련이 주요했다. 우리 학교는 또한 평생지도교수제를 확장하여 1학년 전담 전공상담교수(전임교수) 제도 도입, 학과 소속 신입생 집중지원, 소속감 강화와 중도탈락 예방(활동비 지원, 강의시수 경감 등)을 이뤄냈다.  특히 올해도 교육부가 전공자율선택제 등 학생 맞춤형 교육혁신 지속 추진을 목표로 내세운 가운데, 세종대는 교육혁신 선도 대학으로써 타 대학의 모범이 됐다. 취재/ 김병찬 홍보기자(byeongchan1017@naver.com) 다음글 SW중심대학 사업단, SW분야 창업동아리 모집 이전글 교수학습개발센터, 2025학년도 1학기 학습법 특강 ‘성공을 부르는 스피치 스킬 UP’ 성료 목록

세종투데이 주요단신 주요단신 미래교육원 산하 세종 콘서바토리, ‘제1회 세종콘서바토리 국제음악콩쿠르’ 개최 2025-04-18 hit 61 ▲제1회 세종콘서바토리 국제음악콩쿠르 포스터 세종대 미래교육원 산하 세종 콘서바토리가 오는 5월 24일 세라믹팔레스홀에서 ‘제1회 세종콘서바토리 국제음악콩쿠르’를 개최한다. 세종콘서바토리 국제음악콩쿠르는 콘서바토리에 개설된 전공의 활성화를 도모하고, 참가자들의 음악 실력과 개성을 선보일 수 있는 무대를 제공하기 위해 마련되었다. 명망 있는 음악인들을 심사위원으로 위촉하여 공정하고 품격 있는 심사가 이뤄질 예정이며, 세계 각지에서 교수 및 음악인으로 활동하고 있는 졸업생들을 위해 온라인 콩쿠르도 함께 운영된다. 콩쿠르가 앞으로 국내외 음악계를 이끌어갈 인재 등용문의 역할을 하기를 기대하고 있다. 콩쿠르는 전공자와 비전공자, 온라인 부문으로 나뉘어 진행된다. 참가자는 △피아노 △성악 △현악 △관악 △실용음악 △실내악 부문에서 자유곡을 선정하여 경연을 펼친다. 수상자는 전체 대상, 각 부문 대상, 학년별 1등·2등·3등·장려상까지 선정되며, 6월 19일에 개최되는 입상자 연주회에서 공연을 펼치게 된다. 온라인 부문의 수상자는 온라인 연주회를 별도로 제공한다. 참가 대상은 미취학 아동부터 초등·중등·고등부, 대학·대학원·일반부까지 다양하며, 학년이나 분야에 따라 참가 비용이 다르다. 온라인과 오프라인 모두 전공자와 비전공자를 구별하여 심사한다는 점도 유의해야 한다. 참가 신청은 4월 14일에서 5월 11일까지 세종대 미래교육원 콘서바토리 홈페이지의 접수폼(https://sites.google.com/view/sejong-conservatory)에서 가능하다. 참가자는 원활한 심사 진행을 위해 5월 20일 오후 10시까지 온라인 영상을 녹화해 미리 제출해야 한다. 세종 콘서바토리 측은 “국내는 물론 해외에 거주하는 음악을 사랑하는 사람들이 세종 콘서바토리 콩쿠르를 통해 교류하며 발전하는 계기가 되기를 희망한다”고 전했다. 자세한 사항은 세종대 미래교육원 콘서바토리(02-2408-2974/conservatory@sejong.ac.kr)로 문의하면 된다. 취재/ 진수정 홍보기자(wlstnwjd8300@naver.com) 다음글 나노신소재공학과, 바이오매스 기반 리튬 및 나트륨 이온 전지용 탄소 음극 소재 개발 전문가 초청 특강 진행 이전글 이전글이 없습니다. 목록

세종투데이 세종특강 세종특강 [창업과 기업가 정신1] 옴니콤미디어 양희윤 전 대표, 강연 진행 2025-04-08 hit 137 ‘옴니콤미디어’ 양희윤 전 대표가 지난 2일 학생회관 대공연장에서 ‘마케팅 커뮤니케이션’을 주제로 강연을 진행했다. 양희윤 대표는 강연에서 광고 대행사의 세계가 매우 넓다고 말했다. 광고 시장을 선도하는 양 대표의 강연을 직접 현장에 가 들어봤다. ▲양희윤 대표 점점 커지는 광고 시장 양희윤 대표는 브랜드와 제품이 서로 다른 단위의 커뮤니케이션이라고 말했다. 그는 현재 B2C 기업뿐만 아니라 B2B 기업도 브랜드 이미지에 신경을 많이 쓰고 있다는 점을 언급하며, 커뮤니케이션 에이전시의 중요성이 날이 갈수록 커지고 있다고 말했다. 양 대표는 커뮤니케이션 에이전시가 크게 광고 대행사, 홍보 대행사, 리테일 마케팅 대행사, 디지털 대행사, SNS 대행사로 나뉜다며 각각의 예시를 들어 학생들의 이해를 도왔다. 그는 대행사 업무 영역이 굉장히 다각화되고 있으며, 주식·숫자·데이터 분석 등 다양한 분야의 역량을 요구한다고 밝혔다. 그는 자신도 은행에서 일하다가 광고 기획자로 노선을 변경해 광고업계로 들어왔다고 말하며, 광고 시장의 경계가 넓어진 만큼 미디어 관련 학과가 아니더라도 하고 싶은 걸 다 도전해 보라고 조언했다. 타깃 오디언스의 중요성 양희윤 대표는 모든 커뮤니케이션에서 가장 중요한 것이 타깃 오디언스라고 말했다. 그는 타깃 인사이트가 우리 삶의 전반을 관통하는 개념이라고 말하며, 커뮤니케이션할 타깃을 정의할 때 신중해야 한다고 덧붙였다. 양 대표는 나이, 성별, 지역, 직업 등의 데모그래픽도 중요하지만 사회 계층, 라이프 스타일, 개성 등의 사이코그래픽이 더 중요하다고 말했다. 그는 일상에서 쉽게 접할 수 있는 자동차, 화장품 등을 예시로 들어 타깃 오디언스 선정의 중요성을 강조했다. 그는 과거에는 독립 변수인 광고비와 종속 변수의 세일즈 매출이 양의 상관관계를 띠는 심플한 마케팅의 세계였지만, 현재는 디지털의 출시로 인해 복잡한 마케팅의 세계가 되었다고 말했다. ▲양희윤 대표가 질의응답하고 있다. AI 시대에서의 광고 시장 양희윤 대표는 AI가 출시되면서 미디어뿐만 아니라 대행사의 업무도 많이 바뀔 것으로 내다봤다. 그는 특히 SNS 광고 시장의 변동이 많이 일어날 것으로 예상했다. 양 대표는 자신의 부모님 세대에는 없던 새로운 분야의 기업을 스스로가 일궈냈듯이, 다가오는 AI 시대에 학생들 중 누군가가 새로운 세계를 열기를 소망한다고 말했다. 그는 학생들 앞으로의 미래가 어떻게 펼쳐질지는 모르지만, 각자 멋진 직업을 갖기를 바란다고 말했다. 또한 그는 항상 ‘BEST’를 추구할 필요는 없다고 말하며, ‘Finding One Better Way’라는 말을 끝으로 강연을 마쳤다. 취재/ 문준호 홍보기자(mjh30279@naver.com) 다음글 [창업과 기업가 정신1] 밭 이미소 대표, 강연 진행 이전글 [창업과 기업가 정신1] 필라멘트리 문두열 대표, 강연 진행 목록

세종투데이 주요연구 주요연구 작업 상황 이해 및 추론이 가능한 거대 인공지능 모델 기반 로봇 조작 작업 학습 기술 개발 2025-02-04 hit 393 작업 상황 이해 및 추론이 가능한 거대 인공지능 모델 기반 로봇 작업 학습 기술 개발 (Development of robotic manipulation task learning based on Foundation model to understand and reason about task situations) 인공지능데이터사이언스학과 구영현 교수 1. 서론 최근 자연어를 이해하고 생성하는데 뛰어난 능력을 보여준 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 발전은 인공지능 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있으며, 다양한 산업과 응용 분야에서 활용되고 있다. 특히 거대 언어 모델과 로봇 분야의 결합은 매우 주목받는 주제로, 복잡한 환경에서의 자율적인 의사결정과 인간과의 직관적인 상호작용을 가능하게 하는 엄청난 잠재력을 가지고 있다. 로봇 학습은 기계가 스스로 데이터를 통해 작업을 배우고 적응하는 기술로, 기존에는 주로 센서 데이터와 정형화된 명령어에 의존했다. 그러나 거대 언어 모델의 도입으로 인해 로봇은 비정형적인 자연어 명령을 이해하고, 이를 기반으로 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되었다.  그림 1. 구글 딥마인드 AutoRT[1] - LLM을 통한 명령 이해, 작업 수행, 주변 상황 미학습 물체 이해  및 자율적으로 명령어 생성 가능 예를 들어, 사용자가 “테이블 청소 해줘”라고 말하면, LLM은 문장의 의미를 분석하여 로봇이 실행 가능한 작업 계획(Task Planning)을 생성하고 나아가 해당 작업 계획을 수행하기 위한 액션 코드(Action Code)를 생성하여 로봇 제어가 가능하게끔 한다. 로봇의 작업 계획은 로봇이 수행하고자 하는 특정 임무를 명확하게 정의하고, 이를 수행하기 위해 필요한 요소 행동들을 최적의 순서대로 나열하여 계획하는 것이다. 기존에는 로봇 작업 계획을 효율적으로 수행하기 위해 헝가리안 알고리즘 등 여러 가지 알고리즘을 사용하거나, 조립계획서와 같은 작업 계획에 대한 데이터셋을 딥러닝 모델의 학습을 통해서 수행했다. 그러나 최근에는 거대 언어 모델의 추론 능력을 기반으로 로봇이 수행할 작업을 입력하면 해당 작업을 수행하기 위한 요소 행동들을 계획해 주는 것이 가능하다. 거대 언어 모델은 사전에 학습한 데이터셋의 지식을 기반으로 추론을 수행한다. 모델은 학습 당시 포함되지 않은 최신 정보나 새로운 지식에 대해 알지 못할 수 있다. 이로 인해 이러한 정보와 관련된 추론 결과가 부정확하거나 완전하지 않을 가능성이 있다. 즉 다양한 작업환경 또는 기존에 학습하지 않은 제품이 작업환경에 나타났을 경우 추론 결과가 정확하지 않은 가능성이 있다.  그림 2. 작업 상황 이해 및 추론이 가능한 거대 인공지능 모델 기반 로봇 작업 학습 기술 개발 개념도 따라서 본 연구에서는 거대 언어 모델 기반의 추론 결과가 부정확한 문제의 해결을 위한 방향성을 제시하고자 한다.  2. Chain-of-Thought Chain-of-thought의 특성은 언어모델의 추론 성능을 향상하기 위해 특정 분야에 대한 데이터셋을 추가하고 새롭게 학습하는 방식이 아닌 몇 개의 예제를 통해 원하는 분야의 해답을 도출할 수 있도록 하는 방법이다 [2].  그림 3. Standard Prompt와 Chain-of-Thought Prompt의 비교 예시, CoT가 논리적으로 문제를 분해하여 결과의 정확도를 향상하는 것을 확인[2] 이러한 방식은 로봇 인공지능 기술 기반의 작업 계획을 생성하는 분야에서 중요한 역할을 한다. 거대 언어 모델은 단순히 명령을 이해하는 것을 넘어, 복잡한 사고 과정(Chain-of-Thought)을 통해 로봇의 작업 계획을 설계할 수 있다. 이 사고 과정은 인간의 사고 흐름과 유사하게 정보를 단계적으로 분석하고 종합하여 결론을 도출하는 과정을 뜻한다.  사용자가 “테이블을 정리해줘”라고 명령하면, 거대 언어 모델은 해당 문장의 의도를 분석하고 로봇이 어떤 물건을 어디로 옮길지 계획하고, 작업의 순서를 최적화하여, 체계적으로 계획한다. 또한 로봇이 여러 가능한 작업 방법 중에서 가장 효율적이고 적합한 방법을 선택하도록 도와준다. 이는 인간의 논리적 사고 과정을 모방하여 문제를 분해하고 분석하며, 최적의 솔루션을 결정하기 때문에 기존의 방법보다 유연하고 직관적이라고 할 수 있다. Chain-of-Thought 기법은 로봇이 예상치 못한 상황에서도 효과적으로 대응할 수 있도록 도와준다. 사용자의 의도 해석을 통해 단순히 물건을 옮기는 것이 아니라, “테이블 정리”가 필요한 이유를 추론하고, 이를 바탕으로 논리 및 근거에 따라 최적의 작업 순서를 포함한 작업 계획을 설계한다.  Chain-of-Thought 기법은 로봇의 작업 수행 능력을 한 차원 높여주며, 복잡한 작업 환경에서도 효율적으로 작업을 수행하고, 인간과의 협업을 강화하는데 중요한 역할을 한다.  3. 미학습 물체 인식 기술 “미학습 물체(unseen/unknow object)”란 인공지능 모델이 사전에 학습하지 않은 물체를 의미한다. 이는 모델의 훈련 데이터에 포함되지 않은 대상이나 클래스, 즉 기존 데이터에서 관찰되지 않은 특성을 가진 물체를 포괄한다. 현실에는 학습 데이터로 모두 커버할 수 없는 많은 물체와 상황이 존재한다. 그리고 모든 물체에 대해 데이터를 수집하고 라벨링하는 것은 비용, 시간, 자원 면에서 비효율적일 뿐 더러 개인 정보 보호 및 데이터 접근성에서도 제약을 받는다. 따라서 사전에 학습하지 않은 물체를 인식할 수 있는 “미학습 물체 인식” 기술이 필요하다. 이러한 “미학습 물체 인식”에서의 “미학습 물체”의 클래스는 “open vocabulary”를 통해 정의된다.  "Open vocabulary"라는 개념은 머신러닝과 자연어처리(NLP) 연구에서 등장한 개념으로, 기존의 "closed vocabulary" 접근법의 한계를 극복하려는 시도에서 유래되었다. 전통적으로 NLP 모델은 미리 정의된 고정된 어휘(vocabulary)에 의존하여 언어를 처리했는데, 이 방식은 새로운 단어(unknown words)나 특정 도메인에서 자주 발생하는 고유 용어들을 다루는 데 한계를 보였다. 이러한 제약을 극복하기 위해 “open vocabulary”가 제안되었다. 이는 모델이 사전에 고정된 어휘 집합에 의존하지 않고, 학습 과정에서 새로운 단어와 개념을 유연하게 받아들이고 이를 학습할 수 있도록 설계된 것이다. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 비디오, 오디오 등의 멀티모달 데이터를 통해 학습하는 시스템에서는 사전 정의된 어휘로 모든 개념을 포괄하기 어렵다. 따라서 새로운 포맷과 컨텍스트를 학습하면서 어휘를 확장하는 것에 대한 필요성이 “open vocabulary”이라는 개념을 촉진했다.  “미학습 물체 인식” 기술은 기존 데이터만 의존하지 않고, 인간처럼 새로운 상황에서도 유연하게 대응할 수 있는 범용성이 있는 인공지능 모델을 개발하는데 중요한 역할을 한다. 해당 기술은 범용 인공지능 구현을 위한 필요적인 요소로 학계와 산업계 모두에서 지속적으로 연구될 것을 전망하고 있다. 특히 거대 언어 모델과 로봇 분야의 결합에서 중요한 역할을 하고 있으며, 향후에는 자율주행, 보안, 의료 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 자리 잡을 것이다.  로봇이 다양한 작업을 수행하기 위해서는 방대한 양의 학습 데이터와 고도로 특화된 데이터셋이 필요하다. 그러나 현실적으로 특정 작업에 특화된 데이터셋은 부족하며, 이를 확보하는데는 막대한 시간과 자원이 소요된다. 따라서 새로운 환경과 작업에 빠르게 적응하지 못하는 한계를 극복하기 위한, 혁신적인 “미학습 물체 인식 기술”은 로봇분야의 연구방향에서 압도적인 자리를 차지하고 있다.  로봇에 “미학습 물체 인식” 기술 적용을 통해 미리 학습되지 않은 새로운 물체를 인식할 수 있기 때문에, 다양한 환경에서 작업을 수행할 수 있다. 그리고 작업 환경이 변화하거나 새로운 물체가 추가되어도 로봇의 성능이 유지된다. 또한 사전 학습을 위해 대량의 데이터셋을 수집하거나 학습시키는 과정을 필요하지 않아, 다양한 물체를 인식하고 조작할 수 있으므로 작업의 범위와 효율성이 확대된다. 이는 데이터 라벨링 및 모델 훈련에 소요되는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다. “미학습 물체 인식” 기술은 사전에 학습된 데이터에 의존하지 않고, 패턴이나 특징을 기반으로 물체를 이해하기 때문에, 새로운 물체가 추가되더라도 재학습 과정 없이 새로운 물체를 빠르게 인식하고 대응할 수 있어 동적인 환경에서 유연하게 인간-로봇 상화작용을 진행할 수 있다.  4. 검색 증강 생성 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 모델은 거대 언어 모델과 정보 검색 시스템을 결합하여 질문에 대한 답변을 생성하거나 특정 작업을 수행하는 데 사용되는 첨단 AI 기술이다. 거대 언어 모델은 활발하게 활용되고 있지만, 여전히 환각(Halluciation) 문제, 지식 업데이트 문제, 도메인 별 전문성 부족과 같은 몇 가지의 핵심 문제로 로봇 분야 뿐만 아니라 기타 분야에서도 어려움을 겪고 있다. 외부 지식 데이터베이스를 활용하여 LLM을 증강하는 검색 증강 생성의 등장은 LLM의 이러단 단점을 보완했다[3]. 검색 증강 생성 모델은 주어진 입력에 기반하여 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한다. 그 다음 검색된 정보를 융합 기술을 사용하여 입력 데이터와 결합한다. 마지막으로 입력과 해당 검색 정보를 바탕으로 생성기가 예측을 수행한다.  그림 4. 검색 증강 생성 개요, 검색 증강 생성은 크게 검색기(Retirever), 검색 융합(Retrieval Fusions), 생성기(Generations)로 구성됨[3] 4.1 검색기(Retriever) 검색기는 입력된 쿼리에 대한 관련성 높은 문서나 정보를 데이터베이스에서 찾아내는 구성요소이다. 이 단계에서 사용자는 빠르고 정확하게 필요한 정보를 얻기 위해 고도로 최적화된 검색 알고리즘을 활용한다.  4.2 검색 융합(Retrieval Fusions) 검색 융합은 검색된 정보를 활용하여 생성 과정을 보강하는 것을 목표로 한다. 이러한 융합 기법은 크게 쿼리 기반 융합(Query-based fusion), 잠재 융합(Latent fusion) 그리고 로짓 기반 융합(Logits-based fusion)으로 나뉜다. 쿼리 기반 융합은 검색된 정보를 생성기에 입력하기 전에 이를 입력 데이터에 추가하여 보강한다. 잠재 융합은 검색된 표현을 생성기의 잠재 표현에 도입하여 모델의 성능을 향상시키는 방식이다. 로봇 기반 융합은 생성기의 출력 로짓에 초점을 맞추며, 검색된 정보의 로짓을 융합하여 더 견고한 로짓 출력을 제공한다. 4.3 생성기(Generator) 생성기는 기본 생성기와 검색 증강 생성기로 분류된다. 기본 생성기에는 대부분의 사전 학습 또는 미세 조정된 대규모 언어 모델이 포함된다. 예를 들면 GPT 계열의 모델, 그리고 Gemini 계열의 모델 등이 있다. 검색 증강 생성기는 검색된 정보를 융합하는 모듈을 포함한 사전 학습 또는 미세 조정된 생성기를 의미한다.  거대 언어 모델은 사전 훈련된 지식을 기반으로 추론을 진행하기 때문에 새로 업데이트된 지식에 대한 정보가 없다. 또한 미학습 물체 인식 기술 기반으로 작업환경에서 새로 나타나거나 기존에 학습하지 않은 물체의 이름을 알아도 해당 물체의 정의 또는 기능에 대한 정보를 학습하지 않았기 때문에 정확한 추론을 하는데 어려움이 있다. 로봇 작업에 검색 증강 생성 모델을 함께 사용하는 것은 작업환경에서 처음 나타나거나 기존에 학습하지 못한 물체에 대한 관련 정보를 이용하여 거대 언어 모델이 더욱 정확한 조작 계획을 추론할 수 있게끔 하는 도와주는 작용을 한다.  그림 5. Chain-of-thought,미학습 물체 인식, 검색 증강 생성 등 기술을 통한 모호한 명령 추론 기반 작업 계획 생성  5. In-Context Learning  In-Context Learning은 거대 언어 모델이 새로운 작업을 수행하기 위해 별도의 추가 학습(Fine-tuning) 없이, 주어진 문맥 내에서 제공된 예시를 통해 작업의 패턴을 학습하고 수행하는 능력을 의미한다. 이는 언어모델의 능력을 극대화하고, 특정 작업에 빠르게 적응할 수 있도록 설계된 중요한 기법이다. In-Context Learning 기법 적용 시 입력으로 사용되는 프롬프트(Prompt)는 거대 언어 모델이 특정 작업을 수행할 수 있도록 지시를 내리거나 문맥을 제공하는 입력 텍스트를 의미한다. 프롬프트는 모델이 어떤 작업을 수행해야 하는지 이해하고, 적절한 응답을 생성할 수 있도록 설계된다.  그림 6. In-Context Learning 예시[4] 기존의 로봇은 강화 학습과 지도 학습을 많이 사용하였지만 해당 학습 방법들은 학습 데이터 생성 및 모델 학습에 오랜 시간이 소요되는 문제와, 고가의 센서, 시뮬레이션 환경 구축이 어렵고 모델 학습에 컴퓨팅 자원이 많이 소요되는 문제점이 있다. 또한 로봇은 다양한 작업 수행에 대한 적응성을 필요로 한다. 단일 작업만 수행하는 것이 아니라 다양한 작업을 처리해야 하는 상황에서, 매번 새롭게 학습하거나 프로그래밍하는 것은 비효율적이다. In-Context Learning 기술은 로봇이 복잡하고 변화하는 환경에서도 인간처럼 유연하게 적응하며 다양한 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는 핵심 기술이다. 예를 들어, 가정 환경에서 사용되던 로봇 모델을 사무실 환경으로 전환할 경우, 작업 환경의 변화로 인해 모델이 적절한 작업 계획을 생성하지 못할 수 있다. 그러나 In-Context Learning 기술을 활용하면, 사무실 환경에 대한 몇 가지 예시만 제공해도 로봇이 새로운 환경에 빠르게 적응할 수 있다. 이는 사무실뿐만 아니라 제조 공장 등 다양한 서비스 환경에서도 효율적인 적용을 가능하게 한다. 그림 7. 로봇 작업에서 거대 언어 모델에 직접 In Context Learning 기법을 적용한 예시와 거대 언어 모델 기반 모호한 명령 이해 및 추론 모델에 In-Context Learning 기법을 적용한 예시 비교 6. 작업 상황 추론 LLM 로봇 기술 개발 앞서 거대인공지능 모델이 로봇 분야에서의 다양한 한계를 극복하기 위해 필요한 기술들을 살펴보았다면, 해당 기술들을 모두 적용할 시 어떤 효과를 얻을 수 있는지 살펴보자.  Chain-of-Thought 기술은 비록 논리 및 근거에 따라 로봇의 작업 계획을 생성하지만 거대 언어 모델이 사전에 학습한 지식에 의거하기 때문에 생성한 작업계획이 불완정하지 않거나 오류가 있을 수 있다. 미학습 물체 인식 기술은 로봇더러 동적인 작업환경을 더 잘 이해할 수 있게끔, 물체의 클래스(이름)을 거대 언어 모델에 알려준다. 하지만 물체의 이름만 알고 해당 물체의 기능, 해당 환경에서 어떤 작용을 하는지 모르면 여전히 도움이 되지 않기 때문에 검색 증강 생성 기술을 적용하여 미학습 물체 인식 기술 및 Chain-of-Thought 기술 기반 단계별 보다 정확한 추론을 진행할 수 있도록 한다. 마지막으로 해당 기술이 다양한 환경에서의 빠른 적응을 위해 In-Context Learning 기술을 도입한다.  그림 8. human robot interface 예시 7. 결론  실시간 대응 로봇 자동화 기술은 국제적인 기술 경쟁이 활발히 이루어 지고 있고 국내 기관에서도 연구 개발을 수행하고 있으나 실환경에서 사용 가능한 수준에 달성하지 못한 상황이다. 제조, 사무 환경뿐만 아니라 다양한 서비스 영역에서도 노동력 부족 현상과 서비스 수요 다양화에 대응하기 위해 로봇 자동화 시스템 수요가 증가하고 있다. 거대 언어 모델을 적용한 로봇 기술을 활용하여 수행할 작업을 분석하는 것을 통해 환경 변화에 유연하게 대처함으로써, 다양한 환경에서 범용적으로 사용할 수 있을 것을 기대하고 있다. 중소기업의 기술 접근 장벽을 낮추고 기술 지원 및 활성화를 기대하고, 특정 산업 외 전 산업에 결쳐 자동화율을 높임과 동시에 다양한 서비스에 접목하여 확장할 수 있을 것으로 기대한다. 뿐만 아니라 의료 전문 서비스 분야의 자동화나, 질병 혹은 고령화로 인해 자립적인 물체 조작과 같은 상황 대응이 어려운 사람을 보조하는 공공 서비스 분야에 자동화 기술을 확장함으로써 서비스 적용 범위가 확대되고 품질이 향상될 수 있을 것으로 기대된다. 8. Reference [1] Ahn, M., Dwibedi, D., Finn, C., Arenas, M. G., Gopalakrishnan, K., Hausman, K., ... & Xu, Z. (2024). Autort: Embodied foundation models for large scale orchestration of robotic agents. arXiv preprint arXiv:2401.12963. [2] Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Xia, F., Chi, E., ... & Zhou, D. (2022). Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models. Advances in neural information processing systems, 35, 24824-24837. [3 Wu, S., Xiong, Y., Cui, Y., Wu, H., Chen, C., Yuan, Y., ... & Xue, C. J. (2024). Retrieval-augmented generation for natural language processing: A survey. arXiv preprint arXiv:2407.13193. [4] Dong, Q., Li, L., Dai, D., Zheng, C., Ma, J., Li, R., ... & Sui, Z. (2022). A survey on in-context learning. arXiv preprint arXiv:2301.00234. 다음글 칼코겐 화합물의 특성과 차세대 반도체 응용 이전글 이전글이 없습니다. 목록

세종피플 교수 교수 인공지능데이터사이언스학과 Muhammad Syafrudin, Norma Latif Fitriyani 교수팀, ‘Computers and Electronics in Agriculture’에 논문 게재 2024-12-16 hit 32839 ▲인공지능데이터사이언스학과 Muhammad Syafrudin, Norma Latif Fitriyani 교수   인공지능데이터사이언스학과 Muhammad Syafrudin, Norma Latif Fitriyani 교수 연구팀이 국제 저널 ‘Computers and Electronics in Agriculture’에 논문을 게재했다.   이번 연구가 발표된 ‘Computers and Electronics in Agriculture’는 컴퓨터와 전기기구, 제어 시스템을 농업과 임업 등에 응용하는 분야를 다루는 저명한 국제 저널로, 임팩트 팩터 7.7을 기록하며 해당 분야에서 상위 1.7%에 속한다. Muhammad Syafrudin, Norma Latif Fitriyani 교수 연구팀은 어려운 농업 현장 환경에서 밀 이삭을 정확하게 탐지하는 새로운 알고리즘, FLTrans-Net(트랜스포머 기반 특성 학습 네트워크)(DOI: 10.1016/j.compag.2024.109706)을 개발했다. 밀 이삭의 정확한 식별은 효율적인 농업 관리에 필수적이나, 실제 농업 환경에서 작은 이삭이나 겹치는 이삭을 탐지하는 것은 오랜 도전 과제로 여겨져 왔다. 연구팀은 기존의 ‘합성곱 신경망(CNN)’이 지역적인 특성에 집중해 전역적인 특성을 잘 포착하지 못한다는 한계에 주목했고, 이를 해결하기 위해 FLTrans-Net을 제안했다. FLTrans-Net은 다중 규모 특성 추출을 위한 다중 규모 융합 블록과 트랜스포머 인코더를 사용하며, 중요한 특성을 강조하는 ‘공간적 주의 블록’과 경량화된 ‘RetinaNet 탐지 블록’을 통합해 만들어졌다. 연구팀은 실험을 통해 FLTrans-Net이 복잡한 현장에서 밀 이삭 탐지에 효과적임을 입증했으며, 자원 제한적인 장치에서의 배치 가능성을 보여주었다. 이는 농업 응용 분야에서 정확성과 효율성을 획기적으로 향상시킬 것으로 기대된다. 한편, Muhammad Syafrudin 교수는 2022년 3월부터 세종대 교수로 재직하고 있으며, 산업 인공지능, 데이터 인텔리전스, 산업 분석, 산업 정보학 분야에서 10년 이상의 연구개발(R&D) 경력을 보유하고 있다. 그의 연구는 ESWA, AEJ, Food Control, Mathematics, COMPAG와 같은 저명 학술지에 게재됐으며, 올해 Stanford/Elsevier가 선정한 ‘2024 글로벌 상위 2% 과학자’ 명단의 ‘인공지능 및 이미지 처리 분야’에 이름을 올리는 영광을 안기도 했다. Norma Latif Fitriyani 교수 또한 2022년 3월부터 세종대 교수로 재직하고 있다. 데이터 과학, 통계 및 기계 학습, 정보학, 이미지 처리 분야에서 7년 이상의 연구개발(R&D) 경력이 있으며, 많은 연구를 저명 학술지에 게재했다. Muhammad Syafrudin 교수는 “복잡한 농업 환경에서 밀 이삭을 탐지하는 효율적인 알고리즘인 FLTrans-Net을 통해 실제 현장에 도움이 될 수 있어 기쁘다. Applied INTelligence Lab(AINTLab), HITEC University Taxila, and Kaunas University of Technology의 동료 연구자들에게 깊은 감사를 전한다. 이번 결과를 바탕으로 연구를 지속적으로 이어갈 예정이다.”라고 밝혔다. 취재/ 최수연 홍보기자(soo6717@naver.com) 다음글 전자정보통신공학과 김재호 교수 연구팀, 한국통신학회 하계종합학술발표대회 우수 논문 선정 이전글 식품생명공학전공 유상호 교수, 한국과학기술한림원 2025년도 정회원 선출 목록

세종피플 교수 교수 인공지능데이터사이언스학과 Muhammad Syafrudin 교수팀, 인도네시아 티다르대 연구팀과 ‘Sustainable Development’에 논문 게재 2025-01-09 hit 67693 ▲논문 수정 작업 중인 Muhammad Rifqi Maarif 교수(왼쪽)와 Muhammad Syafrudin(오른쪽) 교수  인공지능데이터사이언스학과 Muhammad Syafrudin 교수 연구팀이 인도네시아 티다르 대학교(Universitas Tidar)의 Muhammad Rifqi Maarif 교수 연구팀과 공동으로 연구한 논문이 전 세계 상위 0.8% 저널인 Sustainable Development에 게재됐다. 논문 제목은 “Tweeting Circular Economy: Unveiling Current Discourse Through Natural Language Processing”(DOI: https://doi.org/10.1002/sd.3323)으로, 이번 연구는 2023년 말에 진행된 티다르 대학교 방문 연구자 프로그램의 일환으로 이뤄졌다.  연구팀은 2012년부터 2022년까지의 순환 경제(Circular Economy, CE) 관련 389,575건의 트윗 데이터를 고급 자연어 처리(NLP) 기술로 분석해 폐기물 관리, 재활용, 자원 효율성 등의 주요 주제어를 도출했다. 또한, 블록체인, IoT와 같은 새롭게 떠오르는 기술, 유럽 연합 집행위원회(European Commission, EC)와 같은 영향력 있는 기관, 이해관계자들이 순환 경제 이니셔티브를 촉진할 수 있는 전략을 공적 담론에 맞춰 조정할 수 있는 기회를 확인했다. Muhammad Syafrudin 교수 연구팀은 △Sustainable Development(상위0.8%, IF 9.9) △COMPAG(상위1.7%, IF 7.7) △ESWA(상위 5.2%, IF 7.5) △AEJ(상위4.7%, IF 6.2) △Mathematics(상위4.2%, IF 5.3) △MPB (상위3.8%, IF 5.3) 등 국제적으로 권위 있는 저널에 연구를 발표해 전 세계 연구자들로부터 많이 인용되고 있다. Muhammad Syafrudin 교수는 “2022년부터 진행한 티다르 대학교와의 협력을 통해 의미 있는 연구 성과를 만들어내 매우 기쁘다. Muhammad Rifqi Maarif 교수팀의 헌신적인 노력에 감사를 전하고 싶고, 앞으로 티다르 대학교와의 협력을 강화해 더 큰 성과를 만들어낼 수 있기를 기대한다”고 소감을 전했다. 취재/최수연 홍보기자(soo6717@naver.com) 다음글 경영학부 이상재 교수, 국제 학술지 Applied Sciences 객원 편집위원 선임 이전글 경영학부 황용식 교수, 2024년 국토교통부 장관 표창 수상 목록

세종피플 학생 학생 나를, 세종대를, 한국을 알리다! 건축학과 한연수 학생 2014-11-21 hit 24814 우리대학 누리아리 8기이자 2012년 미스코리아 대전충남 진 한연수(건축학과·12) 학생을 이제는 다양한 곳에서 볼 수 있다. 한연수 학생은 올해 6월 성황리에 종영한 tvN 드라마 ‘마녀의 연애’에서 주희 역을 맡았다. 비중이 큰 역할은 아니었지만 이제 막 시작한 연기활동에 발판이 되는 좋은 경험이었다. 사실 그녀는 건축학을 전공하는 공대 여학생이다. 설계에 대한 꿈으로 건축학과에 왔으며 재학 중에는 과제를 위해 며칠씩 밤을 샐 정도로 학업에 충실했다. 한연수 학생은 고등학생 때 대학교 입시책자를 보고 자신도 이런 표지모델을 꿈꾸게 됐다고 했다. 그녀는 누리아리 활동을 통해 학교 홍보뿐 아니라 색다른 경험도 했다. 입학사정관제 전형에 도움을 주는 멘토가 되어 6개월 동안 고등학생 2명을 도와주었는데, 성공적인 멘토링 결과 두 명 다 우리대학에 합격했다. 게다가 한연수 학생을 보고 건축학과에 관심을 갖게 되어 같은 과에 지원했다고 한다. 한연수 학생은 개봉 예정인 웹 드라마 ‘최고의 미래’에도 조연으로 출연했다. 한국무용을 배운 그녀는 다재다능이라는 수식어가 걸맞게 연기뿐 아니라 앨범도 발매할 예정이다. 미스코리아로 구성된 케이걸즈 2기로 봉사활동과 공연을 통해 재능기부를 하고 있다. 다양한 장르에서 활약하는 그녀의 앞으로의 행보가 기대된다. “비전공자로서 연기생활이 쉽지는 않지만 선배들의 조언으로 하나씩 배워가는 중”이라고 그녀는 전했다. 현재 휴학 상태인 한연수 학생은 “학교를 생각하면 늘 고맙고 그립다. 누리아리와 미스코리아 대회 준비로 바빴던 나를 교수님과 학우들이 많이 도와주었다. 언제라도 바로 복학을 하고 싶다”며 학업을 이어가고 싶은 뜻을 밝혔다. 그녀는 연기에 대해 꿈을 둔 친구들이 있다면 도전하고 부딪히며 고민하라고 조언했다. 취재 및 글 l 이영진 홍보기자(dldudwls94@hanmail.net) 다음글 국내 1세대 개방형 창조자, 제조업의 부활을 꿈꾸다! 오픈크리에이터즈 공동대표 강민혁 학생 이전글 팔도 광고공모전서 웹툰 부문 금상 수상 목록

세종피플 학생 학생 중앙 동아리 STC, 제3회 영월 전국대학동아리 테니스대회 남자부 단체전 준우승 2025-04-14 hit 135 ▲STC의 수상 사진 중앙 동아리 STC가 제3회 영월 전국대학동아리 테니스대회 남자부 단체전에서 준우승을 차지했다. 지난 4월 6일 강원도 영월군 스포츠파크 내 테니스장에서 열린 남대부 단체전 결승전에서 STC는 경북대학교 테니스 동아리 KUTC A팀을 만나 종합 전적 1-2로 접전 끝에 패배해 준우승을 차지했다. 제3회 영월 전국대학동아리 테니스대회는 영월군체육회가 주최하고 영월군체육회와 연코리아가 공동 주관했다. 2022년 첫 대회를 개최한 이후 올해 3회를 맞은 이번 대회는 남자부에만 총 32팀이 참여할 정도로 그 규모가 한층 커졌다. 이번 대회는 4월 5일과 6일 양일간 진행됐으며, STC는 리그 형식으로 치러진 32강 예선에서 3전 전승을 거두며 조 1위로 16강 본선에 진출했다. 이후 토너먼트 방식으로 진행된 본선에서는 충남대, 고려대, 아주대를 차례로 꺾고 결승에 올랐으나, 최종전에서 고배를 마셨다. 대회에 출전한 채원희(전자정보통신공학과·20) 학생은 “비록 결승에서 아쉽게 졌지만 팀원들과 함께 울고 웃으며 대회를 즐길 수 있었고, 나의 마지막 대회였기에 더욱 뜻깊었다. 여운이 오래도록 남을 것 같다”고 소감을 전했다. 한편, STC는 오는 여름 인제와 양구에서 열리는 전국대학동아리 테니스 대회에도 출전해 다시 한번 우승에 도전할 예정이다. 취재/ 최수연 홍보기자(soo6717@naver.com) 다음글 스마트생명산업융합학과 권윤경 대학원생 연구팀, 2025년도 ‘여대학원생 공학연구팀제 지원사업’ 선정 이전글 이전글이 없습니다. 목록

세종투데이 커버스토리 커버스토리 NOW 세종인 #150 인디밴드 그룹사운드 세로의 보컬로 활동 중인 고윤 학생을 만나다 2025-04-10 hit 326 ▲고윤 학생 인디밴드 그룹사운드 ‘세로’의 보컬을 맡고 있는 고윤(회화과∙19) 학생을 만나 다양한 이야기를 나눠봤다. Q. 자기소개를 부탁한다. A. 회화과에 재학 중인 19학번 고윤이라고 한다. 올해 졸업을 하기 위해 졸업 전시를 준비하고 있고, 작은 인디밴드 ’세로‘의 보컬로 활동하고 있다. 홍대 쪽에서 활발하게 밴드 활동을 하고 있으며, 라이브클럽·경연·행사 등 각종 무대를 돌아다니고 있다. Q. ’세로‘는 어떤 밴드인가? A. 가식 없고 꾸밈없이 솔직한 생각을 전달하는 점이 저희 밴드만의 특징이라고 생각한다. 멜로디는 대중들이 친숙하게 느끼게끔 만들고, 가사는 특정 상황에 대해 직접적으로 풀이해서 쓰고 있다. 많은 분이 어렵지 않게 저희 음악을 들으실 수 있을 거라 생각한다. 여담으로 ’세로‘라는 이름이 붙게 되었을 때가 2023년이었는데, 그 당시 어린이대공원에서 탈출한 얼룩말 이름이 세로였다. 저녁 식사 자리에서 동아리 후배가 밴드 이름으로 ’세로‘를 추천해 줘서 현재의 ’세로‘가 되었다. Q. 밴드 활동을 시작하게 된 계기가 있는가? A. 중학생 시절부터 음악에 관심이 있어 대학교에 입학하자마자 중앙동아리 ’늘혬코러스‘에 들어갔다. 노래를 하다 보니 ’직접 음악을 만들어서 부르면 얼마나 재밌을까‘하는 생각이 들었다. ’늘혬코러스‘에서 경험을 쌓으면서 마음 맞는 사람들을 직접 모아 밴드 활동을 시작했다. 처음에는 한성대학교에서 매년 열리는 대학가요제에 나가려고 프로젝트 팀으로 모였었는데, 무대가 끝난 뒤에도 음악을 같이 하다 보니 자연스럽게 팀을 결성하게 되었다. ▲인디밴드 그룹사운드 ’세로‘ Q. 앨범 <1985년 어느 장마철>, <제자리로 제자리로>에 대한 소개를 부탁한다. A. <1985년 어느 장마철>은 1980년대의 감성을 담은 곡이다. 지금이야 상대방에게 마음을 표현하는 수단이 다양화되어 있지만, 그 당시에는 통신 기기가 없었기에 상대방에게 마음을 전달하는 것이 더욱 진중할 수밖에 없었겠다는 생각에서 비롯된 곡이다. 평소에 종로 쪽을 거니는 것을 좋아하는데, 그 일대를 걷다가 느낀 과거에 대한 상상이 노래를 완성하는 데 큰 도움이 됐다. 편지와 엽서 등으로 마음을 전달하는 느낌을 최대한 살려 가사를 썼고, 화자가 짝사랑하는 대상에게 끝내 마음을 표현하지 못하고 감내하는 상황을 배경으로 설정했다. <제자리로 제자리로> 역시 짝사랑에 관한 이야기다. 집에서 코드를 잡다가 멜로디를 붙여서 만든 노래인데, 가사 말을 재밌게 풀어서 썼다. 짝사랑하는 상대에게 마음을 빼앗기기는 쉽지만 돌려받는 것은 마음대로 되지 않는다는 점을 활용하여 떼쓰듯 재밌게 풀어보았다. Q. 음악을 통해 사람들에게 전하고자 하는 가치는? A. 저희의 노래를 듣고 공감 내지는 위로가 되었으면 좋겠다는 생각이 가장 크다. 누구나 한 번씩 해봤을 경험들, 느껴봤을 감정들을 가사로 풀어서 쓰고 있으니 노래를 들으면서 많이 공감하셨으면 좋겠다. Q. 음악 앨범을 제작할 때, 주로 어디서 영감을 받는 편인가? A. 경험한 것을 토대로 만들기 때문에 내게 일어났던 일들, 순간들, 감정들을 기록해 두고 그것들에 어울리는 멜로디를 붙여 음악을 만든다. 또한 여러 밴드의 음악을 들으면서 많이 배우려고 노력한다. 음악을 들으면서 좋은 점들은 저희 나름대로 재해석해 활용한다. Q. 음악을 하면서 가장 보람을 느끼는 순간은 언제인가? A. 청중의 반응이 좋을 때 보람을 느끼며 진정한 행복을 느낀다. 청중의 반응을 이끌어내기 위해 무대 위에서는 평소 내성적인 성격과 달리 외향적인 에너지를 쏟는다. 공연이 끝나고 집에 돌아가면 바로 곯아떨어질 정도로 내 모든 열정을 공연에 담는다. Q. 가장 기억에 남는 공연은 무엇인가? A. 2025 뮤니브 콘서트 <청춘기행>에서의 공연이 가장 기억에 남는다. 청년들이 만들어 나가는 밴드 문화를 이어가기 위한 취지로 매년 개최되는 콘서트다. 이번에 처음으로 본선 경연에 합격하게 되었다. 아쉽게 결선에는 가지 못했지만, 처음으로 무언가를 달성한 일이기도 하고 주최 측에서 준비해 주신 공연의 퀄리티도 굉장히 높아 너무 즐거웠다. 청중들의 반응도 나쁘지 않아 즐거움이 배가 되었다. Q. 앞으로의 계획은 어떻게 되는가? A. 경연을 한 번 합격해 봤으니 그 경험을 토대로 더 많은 경연에 도전해 볼 생각이다. 일희일비하지 않고, 음악 시장에서 끝까지 살아남는 밴드가 될 수 있도록 꾸준하게 활동할 것이다. 거창하게 무언가를 바라며 기대하기보단 계속 같은 자리에서 공연하다 보면 나중에 더 좋은 기회가 오지 않을까 하는 생각을 가지고 매 순간 최선을 다할 것이다. Q. ’세로‘의 행보를 기대하는 독자들에게 한 마디 부탁한다. A. 지금도 홍대 어느 라이브클럽에서 ’세로‘라는 이름을 쉽게 찾으실 수 있으니 관심이 생기신다면 한 번씩 보러 와주셨으면 좋겠다. 또한 저희가 5월 초에 새로운 싱글을 발매할 예정이니 신곡이 나온다면 많은 관심을 부탁드린다. 최근 사람들이 밴드음악을 많이 듣기 시작하는데, 이러한 관심이 단발성으로 끝나지 않고 하나의 오래가는 문화로 지속되었으면 좋겠다. 취재/ 문준호 홍보기자(mjh30279@naver.com) 다음글 NOW 세종인 #149 네이버 웹툰 인기 작가 ‘유지별이‘로 활동 중인 장유지 학생을 만나다 이전글 NOW 세종인 #151 연합뉴스TV 경제부 소속 기자 문형민 동문을 만나다 목록

세종투데이 커버스토리 커버스토리 NOW 세종인 #151 연합뉴스TV 경제부 소속 기자 문형민 동문을 만나다 2025-04-16 hit 234 ▲문형민(국어국문학과·13) 문형민(국어국문학과·13) 동문은 현재 연합뉴스TV 경제부 소속 기자로 근무하고 있다. 올해로 기자 7년 차에 접어든 그의 이야기를 들어봤다.  Q. 자기소개를 부탁한다.  A. 연합뉴스TV 경제부 소속 기자 문형민이다. 2013년 세종대 국어국문학과에 입학해 2020년 2월에 졸업했다. 졸업 전인 2019년 9월 처음 기자로 취업했고 올해로 기자 일을 한 지 7년 차가 되었다. Q. 연합뉴스TV에서 현재 어떤 업무를 담당하고 있는가? A. 현재 경제부 IT의료과학팀에서 취재와 보도 업무를 담당하고 있다. 정부 부처를 기준으로 설명하자면, 과학기술정보통신부와 보건복지부를 출입해 IT 및 의료 이슈를 취재하고 있다. 사회나 정치 이슈의 정도에 따라 부서 지원을 나가기도 한다. 최근에는 무안공항 제주항공 사고, 작년에는 총선 등 부서 지원을 나가 다양한 세상의 이야기를 취재하고 이를 쉽게 전달하려 노력 중이다. Q. 출근 후 하루 일과는 어떠한가? A. 업무는 7시 30분 보고부터 시작한다. 보고를 위해 7시 전에 기상해서 ‘오늘 어떤 취재를 할 건지’, ‘보도 방향 및 내용은 대략 어떻게 구성할 건지’, ‘내가 맡은 분야의 주요 이슈는 무엇인지’ 등을 정리한다. 아침 보고를 마치면, 출입처 기자실로 출근한다. 과학기술정보통신부와 보건복지부의 산하 기관 또는 관련 기업에 기자실이 있다. 그곳으로 출근해 아침 취재를 상세히 계획하고 본격적인 취재 업무를 수행한다. 현장 및 인터뷰 취재를 진행하고, 오후 3시쯤에는 취재를 마친 후 기사를 작성한다. 기사를 작성한 뒤, 부장의 데스킹이 끝나면 기사 제작에 들어간다. 그래픽이나 영상 편집 과정을 모두 거치면 5~6시 사이 최종 보도물이 완성되고, 이후 뉴스에 배치된다. Q. 현재 직장에 이르기까지의 과정은 어땠는가? A. 대학 시절 2018년 2학기 언론고시반에 들어가 기자 채용에 대한 준비를 시작했고 2019년 1학기부터 본격적으로 언론사에 지원하기 시작했다. 비교적 짧은 수험 기간이었지만, 2019년 6월 첫 기자 시험에서 최종 전형에 오른 뒤, 이후 계속해서 최종 전형까지는 갔던 것 같다. 그러다 같은 해 9월 한국경제TV 기자로 입사했다.    제약바이오팀, 증권부, 한국경제신문 증권부 등 다양한 부서는 물론, 신문에서도 취재를 했었다. 그렇게 한국경제 미디어그룹에서 3년 9개월 동안 근무했고, 2023년 6월 현재 회사인 연합뉴스TV 경력 기자로 자리를 옮겼다. 입사 후 유통팀, 정책금융팀, 부동산팀을 거쳐 현재는 IT의료과학팀 소속 기자이다. Q. 현재 제약·바이오·의료 분야의 연재 기사인 ‘문형민의 알아BIO’를 연재 중인데, 다양한 분야의 지식을 쌓기 위해 어떤 노력을 하고 있는가? A. 제약·바이오·의료 분야는 한국경제TV에서 약 2년간 취재와 보도를 했던 분야이다. 당시 코로나19 팬데믹이 한창이었기 때문에, 각종 논문과 전문 서적을 읽었고, 또 의료 전문가들과 접촉해 해당 분야에 대한 이야기를 많이 들었다. 그때의 경험이 지금까지도 이어지는 것 같다. 현재도 연재 기사를 위해 논문, 전문 서적을 최대한 많이 접하려 노력 중이다. 특히 다른 언론사의 기사들을 100~300개 정도 읽고 이슈에 대한 주요 논거, 흐름 등을 잡기도 한다. Q. 최근 가장 인상 깊거나 도전적이었던 취재 경험은 무엇인가? A. 무안공항 제주항공 참사 때, 희생자의 이야기를 다룬 보도가 가장 기억에 남는다. 치과 의사 희생자의 이야기였는데, 그가 직접 진료를 봤던 광주 소재 치과에 찾아가 그를 추모하는 각종 편지, 근처 상인들과의 따듯했던 일화를 취재해 보도했다. 취재하면서 안타까운 마음만 가득했다. 그래서 더욱 조심스럽게 보도하려 노력했다. 다시 한번 고인의 명복을 빈다. Q. 취업 혹은 직무 수행에 가장 도움이 된 대학 시절 경험이 있다면 무엇인가? A. 단연 언론고시반이다. 언론고시반에 입반해 언론사 입사 시험을 준비했는데, 반원들과 매일 신문을 정독했고 시사상식과 논술, 작문 공부를 함께 했다. 주 1회 기자 출신 강사가 알려주는 시사상식, 논술, 작문 수업 시간이 가장 크게 도움이 됐다. 언론고시반에서 시간이 남을 때는 토익이나 한국사 등의 자격증 시험을 준비했다. Q. 기자로 근무하면서 가장 필요한 자질은 무엇인가? A. 먼저, 사회 소식과 사람들에 대한 관심이 커야 한다고 생각한다. 뉴스는 결국 세상과 사람들의 이야기를 전하는 것이기 때문에 관심이 없다면 취재를 시작할 수도 없고 보도물의 완성도도 떨어진다. 또, 사건을 균형 있게 바라볼 수 있어야 한다. 한쪽의 주장에만 치우쳐 취재하고 보도하는 것이 아니라, 반대쪽의 목소리에도 귀를 기울이고 균형 있게 보도하는 것이 무엇보다 중요하다. Q. 방송 기자와 신문 기자 모두 경험했는데, 두 가지의 가장 큰 차이점은 무엇이며, 이에 어떻게 적응했는가? A. 아무래도 전달 방식의 차이이다. 말로 표현하느냐, 글로 표현하느냐의 차이인데, 방송 기사의 경우 어려운 단어는 지양해 시청자가 직관적으로 이해할 수 있는 말들로 기사를 구성하는 반면, 신문 기사는 어려운 단어를 써도 그 단어에 대한 설명을 추가할 수 있다는 게 방송 기사와의 차이점이다. 또 방송은 통상 12문장으로 구성하지만, 신문은 더 많은 문장으로 기사를 쓸 수 있어 개인적으로 방송보다 호흡이 긴 편이라 느낀다.   방송 기자에서 신문 기자로 넘어갔을 때, 적응을 위해 매일 주요 언론사의 신문을 정독했고 필사를 하며 신문 기사의 감을 익히려 노력했다. 하루에 약 10개의 기사를 필사했다. 짧은 기사부터 긴 호흡의 기사, 그리고 칼럼까지 다양하게 필사한 것이 신문 기사를 쓸 때 큰 도움이 됐다. Q. 기자로 일하면서 가장 좋은 점과 힘든 점을 꼽자면? A. 좋은 점이라고 한다면, 기자가 아니었다면 만날 수 없는 사람들을 만나 이야기를 듣는 것이다. 대통령, 국회의원부터 기업의 대표들, 각 분야의 근로자들까지 기자가 아니었다면 그들의 이야기를 듣고 전할 수 없었을 것이다. 사회 가장 높은 곳부터 낮은 곳까지 두루 접할 수 있는 게 이 직업의 가장 큰 장점이 아닐까 싶다.    힘든 점은 매일 생각을 멈출 수 없다는 것이다. 퇴근하고 쉴 때도, 휴가를 갈 때도 내가 맡은 분야에서 일어나는 일들을 계속 확인해야 하다 보니 푹 쉰 적이 많이 없었던 것 같다. 그래도 이런 단점보다는 앞서 설명한 장점이 더욱 커서 직업에 매우 만족하고 있다. Q. 앞으로의 계획은 무엇인가? A. 앞으로 경제부를 넘어, 사회부, 정치부, 국제부 등 더 다양한 부서에서 취재 및 보도를 이어갈 생각이다. 전 직장과 현 직장에서 경제 분야의 경험만 쌓았는데, 앞으로는 여러 부서에서 더 많은 이슈와 사람들을 접해 보도하고 싶다. 또 개인적으로는 전문 자격증을 취득하거나 대학원에 진학해 나만의 전문 분야가 있는 기자가 되고 싶다. Q. 마지막으로, 언론계를 꿈꾸는 후배들에게 한마디 부탁한다. A. 기자가 되기 위한 과정은 참으로 어렵고 지난할 것이다. 최소 4차 전형, 많으면 6차 전형까지 이어지는 시험 속에서, 답을 찾기보다는 왜 기자가 되고 싶은지 자신을 찾길 바란다. 그런 확신과 자신감이 결국 기자가 될 수 있는 바탕이 될 것이다. 언제든 내 메일 주소는 열려있으니, 기자가 되고 싶은 세종대 학우들은 어떤 것이든 편하게 물어봤으면 한다. 진심으로 응원한다.  취재/ 진수정 홍보기자(wlstnwjd8300@naver.com) 다음글 NOW 세종인 #150 인디밴드 그룹사운드 세로의 보컬로 활동 중인 고윤 학생을 만나다 이전글 이전글이 없습니다. 목록

세종투데이 주요단신 주요단신 [포토뉴스] 2025학년도 1학기 입학 주간 문화 행사 ‘어서오세종’ 현장을 가다 2025-03-20 hit 297 ▲마스코트 ‘세린이’와 함께하는 거울 포토존 ▲마스코트 ‘세린이’의 키링을 제작하는 학생들 ▲비석치기를 즐기는 학생의 모습 ▲인문과학대학 부스에 참여하는 학생 ▲사회과학대학 부스에 참여하는 학생 ▲공과대학 부스에 참여하는 학생 ▲많은 학생들이 생명과학대학 부스를 이용하고 있다. ▲호텔관광대학 부스에서 학생들이 재학생 딜러와 블랙잭 게임을 하고 있다.  ▲경영경제대학 부스를 체험하기 위해 줄을 선 학생들 ▲푸드트럭을 이용하는 학생들 제38대 총학생회 연[開;緣]은 지난 3월 11일과 12일 양일간 대양홀 앞 및 학생회관 옆 잔디밭에서 2025학년도 1학기 입학 주간 문화 행사 ‘어서오세종’을 진행했다. 이번 행사는 총학생회 연[開;緣]이 처음 도입한 행사로, 각 단과대학과 총학생회에서 다양한 프로그램과 즐길 거리를 마련해 신입생들이 캠퍼스에 빠르게 적응하고 재학생들과 자연스럽게 교류할 수 있는 기회를 제공했다. 취재/ 진수정 홍보기자(wlstnwjd8300@naver.com)  다음글 사물인터넷 혁신융합대학사업단, 제2기 IoT COSS 서포터즈 ‘코사인’ 모집 이전글 2025 동아리 신입부원 모집제 ‘WITHLAND 세동제’ 성료 목록

세종투데이 주요단신 주요단신 2025 동아리 신입부원 모집제 ‘WITHLAND 세동제’ 성료 2025-03-20 hit 233 ▲’WITHLAND 세동제‘ 현장 제43대 총동아리연합회 ‘위드’는 지난 3월 5일과 6일 이틀간 진행된 2025학년도 동아리 신입부원 모집제 ‘WITHLAND 세동제’를 성황리에 마무리했다. 양일간 교내 43개의 동아리가 대양홀과 학생회관 잔디밭 앞에서 운영한 체험 부스에 총 2,600여 명의 학생들이 참가했다.  세동제는 올해로 4회를 맞이한 동아리 체험 행사로 본교 학생이라면 누구나 참가할 수 있다. 올해는 놀이공원 테마를 접목해 참가자들이 ‘위드랜드’의 방문객이 되어 각 동아리 부스를 놀이기구처럼 체험할 수 있도록 기획됐다. 이번 행사에서는 △부스 체험 △스탬프 투어 이벤트 △버스킹이 진행됐다.  부스 체험에서는 학생들이 다양한 동아리 활동을 직접 경험했으며, 스탬프 투어에서는 캡슐 뽑기 행사에 참여할 기회도 제공됐다. 학생들은 부스 체험 후 스티커를 모아 운영 부스에 방문해 이벤트에 참여했다.  버스킹 공연은 총 8개의 동아리가 대양홀 앞에서 무대를 꾸몄다. 첫째 날은 ‘터벌림’, ‘소울트레인’, ‘사운드플러스’, ‘늘혬코러스’가, 둘째 날은 ‘한울림’, ‘인트로’, ‘더블랙’, ‘PAGE7’이 공연을 펼쳤다. 행사에 참가한 오민식(글로벌조리학과·25) 학생은 “이번 세동제에서 체험한 동아리에 관심이 생겨 지원했다. 다양한 동아리를 체험하고 즐기며 꿈꾸던 대학 생활을 즐길 수 있어 뜻깊은 행사였다”고 말했다.  총동아리연합회장 이승건(경영학부·20) 학생은 “이번 세동제에도 많은 학우들이 참가해 주어 감사하다. 앞으로도 학우들이 동아리를 통해 좋은 경험과 추억을 쌓아갈 수 있도록 최선을 다하는 총동아리연합회가 되겠다”고 말했다. 취재/ 김병찬 홍보기자(byeongchan1017@naver.com) 다음글 [포토뉴스] 2025학년도 1학기 입학 주간 문화 행사 ‘어서오세종’ 현장을 가다 이전글 교수학습개발센터, 제20회 2025학년도 1학기 기초학력증진 프로그램 운영 목록

세종투데이 주요단신 주요단신 세종대, 한국연구재단 국제전문논문 실적 국내 대학 6위 차지 2025-03-21 hit 308 ▲세종대 세종대는 한국연구재단이 발표한 ‘2024년도 대학연구활동 실태조사 분석보고서’의 대학별 1인당 국제전문논문 실적에서 0.88편을 기록하며 국내 대학 중 6위에 올랐다.  대학연구활동 실태조사는 2024년 8월, 전국 218개 일반대학을 대상으로 진행됐다. 이 중 국제전문논문 실적은 2023년 한 해 동안의 연구 성과를 기준으로 평가됐다. 국제전문논문 실적은 대학의 연구가 세계적으로 인정받는지를 살펴보는 지표이다. 특히 1인당 국제전문논문 수는 교원의 연구 실적을 나타내는 중요한 기준이 된다. 세종대는 최근 5년간 우수한 논문 실적을 보이고 있다. 순위를 살펴보면, 2019년 10위에서 2020년 9위, 2021년 7위, 2022년 9위, 2023년 6위로 상승세를 이어가고 있다. 이러한 연구 성과는 세계대학 랭킹에서도 입증되고 있다. 특히, 논문 수준을 기반으로 세계대학 순위를 매기는 ‘라이덴 랭킹’에서 국내 대학 1위를 차지하면서 글로벌 경쟁력을 갖춘 대표 대학으로 자리 잡았다. 취재/ 김병찬 홍보기자(byeongchan1017@naver.com) 다음글 교수학습개발센터, 제20회 2025학년도 1학기 기초학력증진 프로그램 운영 이전글 세종대 산학협력극단 물결(The Flow Theatre), 연극 <돈데보이: 가객들의 여행> 의정부 공연 개최 목록

세종투데이 주요단신 주요단신 교수학습개발센터, 제20회 2025학년도 1학기 기초학력증진 프로그램 운영 2025-03-21 hit 181 ▲기초학력증진프로그램 모집 포스터   교수학습개발센터는 2025학년도 1학기 재학생들을 대상으로 제20회 기초학력증진 프로그램을 운영한다. 기초학력증진 프로그램은 온라인 진단평가를 통해 개인별 맞춤 학습을 제공하여 학생들이 기초 학문 역량을 효과적으로 향상시킬 수 있도록 지원한다. 운영과목은 △수학 △물리학 △화학 △생명과학 △파이썬 △경제 △경영이 있으며, 이 중 최대 4과목까지 선택할 수 있다. 신청은 오는 3월 28일까지 두드림을 통해 가능하며 신청 후 유니스터디 사이트에서 온라인 강의를 수강하는 방식으로 진행된다. 프로그램은 운영 기간은 4월 1일부터 6월 27일까지이며, 이수자에 한해 과목 당 비교과 마일리지 200점이 부여된다. 자세한 사항은 교수학습개발센터(ctl@sejong.ac.kr)를 통해 문의하면 된다. 취재/ 김병찬 홍보기자(byeongchan1017@naver.com) 다음글 2025 동아리 신입부원 모집제 ‘WITHLAND 세동제’ 성료 이전글 세종대, 한국연구재단 국제전문논문 실적 국내 대학 6위 차지 목록

세종투데이 주요단신 주요단신 SW중심대학 사업단, SW분야 창업동아리 모집 2025-04-02 hit 141 ▲SW중심대학 창업동아리 모집 포스터 SW중심대학 사업단이 SW분야 창업 동아리를 모집한다. 모집 대상은 SW 전공 학과(△소프트웨어학과 △컴퓨터공학과 △인공지능학과 △데이터사이언스학과 △인공지능데이터사이언스학과)의 학부생이 대표자로 활동할 수 있는 개인 혹은 팀이다. 비 SW 전공 학부생, 대학원생, 외부인은 팀원으로 참여할 수 있으며 휴학생이 대표자일 경우 재학생이 팀원으로 참여해야 한다.  신청 기간은 4월 4일 금요일까지이다. 신청은 창업 활동계획서 작성 후 구글 폼(https://forms.gle/TWLaw4rcTYCow3W69)을 통해 가능하며, 더 자세한 사항은 SW중심대학 사업단 블로그(https://blog.naver.com/sejong_swuniv)에서 확인할 수 있다. 선정 결과 발표 및 오리엔테이션은 4월 둘째 주에 진행될 예정이며, 지원금 등 세부 내용은 개별로 안내될 예정이다. 동아리 선정자에게는 창업 활동 지원금, 창업장학금(사업자등록 발급 시)이 지급된다. 또한 창업 아이디어 경진대회 참가 자격, 창업 특강, 네트워킹 등의 프로그램을 연계 지원 받을 수 있다. 관련 문의는 SW중심대학사업단 이메일(sj617@sejong.ac.kr), 전화(02-3409-9764) 또는 박동현 동아리 책임교수(parkdh@sejong.ac.kr)에게 하면 된다. 취재/ 최수연 홍보기자(soo6717@naver.com) 다음글 세종 콘서바토리, 개원 기념 음악회 성료 이전글 세종대, 교육부 대학 교육혁신사례 우수사례 선정 목록

세종투데이 주요단신 주요단신 세종대, 교육부 대학 교육혁신사례 우수사례 선정 2025-04-03 hit 160 ▲세종대 전경 세종대가 대학 교육혁신 사례 우수사례로 선정됐다. 지난 3월 20일 교육부가 발표한 ‘2025~2027년 대학‧전문대학 혁신지원사업 및 국립대학육성사업 기본계획’에서 세종대는 ‘학생지원 및 관리체계’의 교육 혁신 사례로 소개됐다. 해당 사업에 참여하는 100개 이상의 대학 중 우수 사례로 선정돼 각 대학에 소개된 것이다.  올해의 경우 세종대를 포함해 138개 일반대학이 대학‧전문대학 혁신지원사업 지원 대상에 해당된다.  세종대는 ‘전주기 관리형 전공탐색 및 진로설계 구축’의 우수성을 인정받았다. 통합(교수-재학생-전문가) 상담체계 구축과 자유전공학부 신입생을 위한 진로 탐색‧설계 지원시스템 마련이 주요했다. 우리 학교는 또한 평생지도교수제를 확장하여 1학년 전담 전공상담교수(전임교수) 제도 도입, 학과 소속 신입생 집중지원, 소속감 강화와 중도탈락 예방(활동비 지원, 강의시수 경감 등)을 이뤄냈다.  특히 올해도 교육부가 전공자율선택제 등 학생 맞춤형 교육혁신 지속 추진을 목표로 내세운 가운데, 세종대는 교육혁신 선도 대학으로써 타 대학의 모범이 됐다. 취재/ 김병찬 홍보기자(byeongchan1017@naver.com) 다음글 SW중심대학 사업단, SW분야 창업동아리 모집 이전글 교수학습개발센터, 2025학년도 1학기 학습법 특강 ‘성공을 부르는 스피치 스킬 UP’ 성료 목록

세종투데이 주요단신 주요단신 교수학습개발센터, 2025학년도 1학기 학습법 특강 ‘성공을 부르는 스피치 스킬 UP’ 성료 2025-04-03 hit 86 ▲강연을 진행하는 최란 강사 교수학습개발센터는 지난 3월 25일 15시 광개토관 109호에서 2025학년도 1학기 학습법 특강을 진행했다. 학습법 특강은 세종대 재학생들이 성공적인 대학생활을 계획하고, 스스로 효과적인 학습전략을 개발할 수 있도록 전문가를 초청해 진행되는 학습법 교육 프로그램이다. 이번 특강의 주제는 ‘성공을 부르는 말하기 전략’으로, 스피치 코칭 ‘마인드톡’ 대표이자 스피치 강사, 아나운서로 활동 중인 최란 강사가 진행을 맡았다. 강연은 △면접에서 돋보이는 스피치 전략 △설득력 있는 발표와 전달력 향상 노하우 △당당하고 매력적인 말하기 스킬 순으로 진행됐다.  최란 강사는 면접과 발표에서 활용할 수 있는 실용적인 스피치 전략을 소개하며 청중을 사로잡고 전달력을 향상하기 위해 효과적인 어투와 화법 익히는 것이 중요하다고 강조했다.  강연은 학생들이 서로 이야기를 나누며 스피치 전략을 직접 연습하는 활발한 분위기에서 진행됐다.  최란 강사는 “스피치 전략을 활용해 말하는 습관을 들이면 같은 문장이라도 효과적으로 전달할 수 있다. 이번 특강이 학생들의 말하기 실력 향상에 도움이 됐으면 한다”고 말했다.  취재/ 김병찬 홍보기자(byeongchan1017@naver.com) 다음글 세종대, 교육부 대학 교육혁신사례 우수사례 선정 이전글 융합인재양성사업단, 환경 정책 특강 진행 목록