SKT AI Fellowship

※ 본 사이트는 PC 버전에 최적화 되어 있습니다.

SKT AI Fellowship은 대학(원)생 개발자들이 현업 선배들의 밀착 멘토링과 연구비 지원을 받아 AI, Media, Security 등 SK텔레콤 기술 분야의 실무 과제를 기획부터 개발까지 직접 완수할 수 있는 프로그램입니다.

4기 모집 홍보영상

SKT AI Fellowship을 통해 무엇을 할 수 있나요?

LEARN

CONNECT

GROW

필요한 연구비를 지원 받으며 5개월 동안 ‘설계’부터 ‘개발’까지 전체 프로세스를 경험할 수 있어요. SKT 기술 분야 전문가의 현실적인 피드백을 통해 실무 감각을 쌓아요.

함께 참가한 팀들과 연구 경험을 나누고 SKT의 선배 개발자들을 든든한 멘토로 만나요. 현업의 멘토들이 밀착 지원! 무한 서포트합니다. 좋은 동료들 뿐만 아니라 인생 선배를 얻을 수 있어요.

책과 영상을 통해 배우고, 막연하게 상상만 해본 기술을 실제 작동하는 모델과 서비스로 만들어 SKT의 서비스에 적용해봐요! 5개월 동안 현업의 과제를 직접 진행하며 프로젝트를 리드할 수 있는 전문가로 성장할 수 있어요.

SKT AI Fellowship 소식

[인공지능신문 2021.11.25] SKT AI Fellowship 3기 성료, 우수연구팀 4개 팀 선정

대학 개발자 멘토링 'SKT AI Fellowship' 성료...우수연구팀 4개 팀 선정

SK텔레콤(대표 유영상)은 비즈니스 현장 중심의 연구과제를 통해 인공지능 분야 미래 인재들을 육성하는 SKT AI 펠로우십(SKT AI Fellowship, 이하 AI 펠로우십) 3기 과정을 성공적으로 마무리했다.AI 펠로우십은 대학(원)생들이 실제 기업에서 근무하는 개발자들의 현실적인 피드백과 연구비 지원을 통해 AI 전문가로 성장할 수 있도록 돕는 멘토링 프로그램이다.올해 AI 펠로우십 3기로 활동한 총 11개 팀 32명의 학생들은 최근 서울 SKT 본사에서 연구 성과를 공유했다.

http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=23328

3기 최우수 연구팀 최종 연구결과 Blogging (DEVOCEAN)

서비스 로봇용 신규 Vision AI 응용 기술 개발 (신서유기팀)

Smart Factory 서비스를 위한 진동 / 압력 / 온도 센서의 Anomaly Detection 개발 (최주임팀)

2D-3D poing marching 기술 및 광고판/간판 검출 기술 연구 (ASAP팀)

AI 기반 고 디지털 미디어 복원 기술 개발 (SKSAK팀)

SKT AI Fellowship 4기 웰컴키트 제작중!!

지원서 쓰느라 힘드시죠?ㅠㅠ

4기 fellow가 될 여러분을 기다리며, 정성이 담긴 웰컴키트를 열심히 제작하고 있습니다!

여러분들의 소중한 데이터 보관을 위한 하이닉스 SSD와 귀염 뽀짝한 Fellowship 피규어, 시원한 여름을 함께할 텀블러, 활용도 높은 문구류 등이 담긴 웰컴 키트가 기다립니다!!

4기 모집

지원 자격

AI, Media, Security 등 ICT 기술 개발에 관심이 있거나 경험이 있는 대학(원)생 누구나

3인 1팀 또는 2인 1팀으로 구성하여 지원

선발 혜택

SKT 정규 채용 지원 시 서류 전형 우대

SKT 현업 개발자의 멘토링

과제 수행을 위한 연구비 600만 원

최종 우수 프로젝트 상금 400만 원 (최우수팀 400만 원, 우수팀 300만 원)

SK그룹 주요 기술 행사 초청 및 발표 기회 제공

주요 일정

지원 접수 22. 4. 13.(수) - 5. 8.(일) 오후 11:59 까지

서류 전형 발표 5. 17.(화)

온라인 PT/심사 5. 24.(화)

최종 합격자 발표 5. 27.(금)

4기 오리엔테이션 5. 31.(화)

중간 리뷰 8월

프로젝트 최종 발표/심사 10월 말

지원 방법

연구 과제 중 희망하는 주제를 하나 선택하세요.

아래 ‘지원하기’ 버튼을 눌러 지원 페이지에 접속한 후,

해당 연구 과제와 관련된 연구 계획서를 제출해 주세요.

[연구 계획서 작성 가이드]

연구 과제

썸네일을 click하면 세부 페이지를 볼 수 있어요.

과제 List

콘텐츠 분석을 위한 오디오 기반 상황인식 정보 분석 기술 개발

■ 연구 내용 · 콘텐츠의 오디오 정보를 활용하여 상황 및 분위기를 인식하는 기술 개발 · 오디오 기반 상황 인식을 위한 신호처리 및 딥러닝 모델 개발 ■ 연구 목적 · 방송 콘텐츠 대상 기술 활용 가능성 및 효용성 검증 ■ 활용 계획 · 방송 콘텐츠 대상 Audio Captioning을 통해 청각장애인의 콘텐츠 향유 경험 강화에 기여 · 콘텐츠 하이라이트 자동 생성을 위한 메타 데이터 구축 ■ 관련 경험/역량 · 딥러닝 기반의 오디오 데이터 분석 경험 · 최신 딥러닝 기술 동향에 대한 관심

■ 연구 내용 · 이미지 (jpg, png 등) 데이터를 분석하여 개인정보의 포함 유무를 판단하는 기술을 개발 · 개인정보는 얼굴 및 생체정보를 의미함 · 개인정보는 고유식별정보 (주민번호 등) 및 개인식별정보(이름 등)를 포함 ■ 연구 목적 · 최근 개인정보보호에 대한 관심이 높아지면서 공공기관은 물론 민간기업들까지 보유하고 있는 개인정보를 보호하는 것이 중요해짐 · 텍스트 데이터에서 개인정보를 탐지하는 태스크는 비교적 쉬운 편이나 이미지에서 개인정보가 유출되는 것을 탐지하는 것은 상대적으로 어려운 태스크임 ■ 활용 계획 · 연구에서 개발된 기술을 이용해 클라우드에서 사용되는 이미지 데이터에 개인정보가 포함되었는지를 여부를 판단하는 시스템으로 활용될 예정 ■ 관련 경험/역량 · 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 (비젼, 자연어처리)

콘텐츠 자동 생성을 위한 주요 객체 분리 기술 개발

■ 연구 내용 · 영화, 드라마 등 콘텐츠 프레임 내에서 썸네일 등 콘텐츠 자동 생성에 쓸만한 주요정보를 분리하는 기술을 개발 · Instance segmentation 등의 기존 기술을 응용하여 콘텐츠 자동생성에 활용할 객체를 부드럽게 추출 ■ 연구 목적 · Content Discovery 팀은 기존의 콘텐츠에서 흥미로운 요소들을 발굴 및 강조하여 사용자가 콘텐츠에 더욱 흥미를 갖고 미디어 콘텐츠를 소비할 수 있도록 유도 · 기존 콘텐츠(예능, 드라마 등)에서 일부 필요한 내용만을 깨끗하게 추출하여 2차 창작 콘텐츠 등을 만들어내는 등의 가치 창출 ■ 활용 계획 · 콘텐츠 프레임 내 주요 물체를 분리해 포스터 생성에 활용 · 콘텐츠 현지화 작업 시 음식, 간판 등 현지 적합한 물체로의 대체에 활용 ■ 관련 경험/역량 · 이미지&비디오 데이터에 대한 이미지 처리 경험 · ML/DL 모델 분석 및 개발 역량

Instance Segmentation

Semantic segmentation

딥러닝 기반 흑백 이미지 컬러화 기술 개발

■ 연구 내용 · 디지털 흑백 이미지에 컬러를 입혀 복원하는 Colorization 기술 개발을 위한 딥러닝 네트워크 모델 분석, 연구, 개발 등 · Old Monochrome (흑백) Image Colorization with AI Tech ■ 연구 목적 · 오래된 기록물 (흑백) 에 컬러를 입혀 복원함으로써 사회적/경제적 가치 창출 ■ 활용 계획 · Colorization 네트워크 모델 개발을 통해 80년대 흑백 이미지 복원에 활용 · 외부 기관과의 R&D 협업을 통해 기술 상용화 예정 ■ 관련 경험/역량 · 이미지&비디오 데이터에 대한 영상처리 경험 · 딥러닝 네트워크 모델 분석 및 개발 역량

■ 연구 내용 · 실시간 촬영 중인 영상 내 움직이는 피사체를 중심으로 비디오를 Cropping하고 초저지연 스트리밍 · 영상 내 피사체 인식 정확도 및 성능 (처리 지연) 개선 연구, 인식할 피사체의 다양화 (인물, 축구공 등)를 위한 모델링/학습 · Google MediaPipe (AutoFlip) 및 WebRTC 사용한 PoC 개발 (pion/webrtc 또는 google libwebrtc) ■ 연구 목적 · 카메라맨을 대신하여, 인물 또는 공 (축구 중계 등에서)을 따라다니는 영상을 실시간으로 송출할 수 있는 제작 소스 입수 방법 연구 (광각 카메라로 촬영 중인 큰 해상도의 영상에서 피사체 중심으로 실시간 Cropping) · 실시간 방송 중계에 즉시 사용가능한 비디오 프레임의 자연스러운 Cropping 연구 ■ 활용 계획 · 실시간 콘텐츠 제작 시 입력 소스로 활용 연동 · 실시간 피사체 트래킹을 통한 방송 제작 소스 송출 기술 확보 ■ 관련 경험/역량 · 이미지 처리 및 미디어 스트리밍 경험 (OpenCV, WebRTC) · 프로그래밍 역량 (Python,Go, C++) · ML/DL 관련 경험 (TensorFlow)

■ 연구 내용 · 영상 내 유해 장면 검출 및 필터링 처리 기술 개발 · 구글 MediaPipe 및 관련된 Open Source, Framework 들을 응용하여 PoC 개발 · 예시) - 욕설을 뜻하는 손가락 또는 몸동작들을 인식하여 해당 부분 모자이크 하기 - 칼과 같은 위헙용 도구를 인식하여 관련 부분 흐리게 하기 - 피가 많이 보이는 등 잔인한 장면을 인식하여 필터링 처리하기 ■ 연구 목적 · 유해 장면 감지 및 이미지 필터링 처리 기술 확보 · 인공지능 개발 환경 업무에 적용 가능한 AI 서비스 개발 지식 습득 ■ 활용 계획 · SKT 미디어 플랫폼 내 VoD 및 영상 통화 처리 기술 활용 ■ 관련 경험/역량 · 머신러닝, 딥러닝 모델 학습 경험 · Python Programming 역량 · Web 개발 경험 (HTML5, Javascript)

Media

Computer Vision

Media Processing

영상 AI 기반 공간 POI 인식 및 변화 감지 기술 연구

■ 연구 내용 · 스마트폰 이미지에서 공간 POI 정보 인식 (간판, 이정표 등) · 서로 다른 시간에서 촬영된 스마트폰 이미지에서 POI 변화 감지 ■ 연구 목적 · POI 인지와 POI 변화 감지 기술을 통한 실 공간 이해 기술 확보 · Visual Localization (보행자 길안내) 기술 고도화 · Smart Building/Factory, 로봇/드론, 자율주행 차량, AR 서비스, meatavere, digital twin 등 다양한 기술 구현의 원천 기술 확보 ■ 활용 계획 · Visual Localization (보행자 길안내) 기술 활용 · Smart Building/Factory, 로봇/드론, 자율주행 차량에 활용 · AR 서비스, 메타버스, Digital twin에 활용 ■ 관련 경험/역량 · Computer vision, ML/DL 관련 프로젝트 경험

AI 기반 5G 단말 성능/소비 전력 최적화

■ 연구 내용 · 단말 생성 데이터 기반 App.별 트래픽 패턴 분석 · 단말 생성 데이터 기반 사용자의 위치 이동 (정지/이동 등) 분석 · 단말 내 통신 기능 및 세부 설정, 성능 사이의 Correlation 분석 · 분석 결과를 바탕으로 단말 성능 개선 알고리즘 개발/시연 ■ 연구 목적 · 기지국에서 파악하기 어려운 단말 고유의 데이터를 분석하여 단말별 동작 Differentiation 및 성능 최적화 방안 도출 ■ 활용 계획 · SKT 단말 차별화를 위한 선행 기술 확보 · 중장기적 관점에서 SKT 단말 개발 Roadmap 수립 ■ 관련 경험/역량 · ML/DL 기반 시계열 데이터 분석 경험 · LTE/5G 시스템에 대한 기본적인 이해 · 데이터 분석 및 통신 알고리즘 검증을 위한 Python/R Programming 역량

시계열 데이터

머신러닝

딥러닝

5G DNA* 기술 개발 (*Digital Network Automation)

■ 연구 내용 · 5G 무선망에서 수집되는 빅데이터 분석에 기반한 운용 지능화 기술 개발 · 고객 체감 개선을 위한 서비스 기술 개발 ■ 연구 목적 · 고객 체감을 향상시킬 수 있는 망운용 및 신규 서비스 제공 ■ 활용 계획 · 실제 무선망 데이터 분석 적용을 통한 유용성 확인 및 검증 · IPR/논문등을 통한 지원자 역량 개발 ■ 관련 경험/역량 · ML라이브러리 적용을 통한 데이터 분석 경험(Unsupervised Classification등) · Big Data 분석을 통한 상호연관성 및 Insight 도출 경험 · 이동통신 무선망에 대한 기본적인 지식

머신러닝

시계열 데이터

이상치 탐지

Language-Image Multi-modal AI 기술 연구

■ 연구 내용 · Vision-Language Pretraining 기술 고도화 · Vision-Language Pretraining Model 응용 기술 개발 ■ 연구 목적 · 기술 고도화를 통한 Vision-Language Pretraining State-of-the-Art 기술 확보 · Vision-Language Pretraining Model의 응용 분야 검토 · 응용 분야별 Vision-Language Pretraining 최적화 기술 확보 ■ 활용 계획 · Vision-Language Pretraining Model의 선행 기술 확보 차원의 활용 · Vision-Language Pretraining Model의 응용 분야를 발굴하여 실제 적용 검토 ■ 관련 경험/역량 · 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전, 자연어 처리 연구 경험 · 최신 Vision-Language Pretraining 연구 및 개발 동향 이해

Computer Vision

Multi-Modal

Natural-Language Processing

딥러닝

Vision-Language

AI 큐레이션 강의 추천을 위한 챗봇 엔진 개발

챗봇

자연어처리

FAQ

지원 자격/선발

지원서 작성

활동

지원 사항

기타 문의사항은 aifellowship@sk.com으로 메일 부탁드립니다