이 문서는 SKKU HLILab에서 졸업작품/논문을 진행하는 학생들을 위한 문서입니다. 해당 학생들 수가 급격히 증가하여 제(JinYeong Bak, a.k.a NoSyu)가 깜박하고 얘기를 못하거나 하여 학생이 불이익을 얻는 일이 없도록 하기 위함입니다.

첫 컨택

1. NoSyu([email protected])에게 메일로 연락하세요.
   1. 되도록이면 학교 메일(skku.edu, g.skku.edu, o365.skku.edu)을 사용하여 보내주세요. gmail.com/naver.com는 가끔 메일 시스템이 이를 스팸 분류하여 제가 보지 못합니다.
2. Office Hour 중 빈 시간을 보고 미팅 희망 시간을 예약하세요.
   1. Office Hour 예약 주소: https://oh.nosyu.kr
3. Office Hour 외 시간은 공개 캘린더의 빈 시간 중 희망 시간을 알려주세요.
   1. 공개캘린더 주소: https://cal.nosyu.kr
   2. NoSyu가 그 시간을 거절할 수 있으니 되도록 office hour를 이용해주세요.
4. 미팅 때 나눌 얘기
   1. 졸업 예정일
      1. 졸업작품/논문까지 걸리는 기간 확인용
   2. 작품/논문 주제
      1. 제 전공(인공지능-기계학습-자연어처리)에 맞추시는 것을 추천
      2. 밑에 ‘연구 주제를 찾기 힘들 때’ 참고
5. 컨택 미팅 이후 NoSyu와 함께 하고 싶으시다면 미팅 보고서를 작성해서 보내세요.
   1. 미팅 보고서를 보내주셔야 지도교수 선정 승인 진행
6. 미팅은 온라인(Google Meets) 혹은 오프라인(27306호) 중 선택하세요.
   1. NoSyu는 온라인을 좀 더 선호

필요 요건

1. 공통
   1. 컨택 미팅 이후 최소 세 번의 미팅이 더 있어야 함
   2. 미팅 때는 시각 자료(slides, notions 등)을 준비하여 같이 보면서 얘기함
      1. 처음 미팅
         1. 늦어도 제안서 제출 2주 전 진행
         2. 어떤 주제로 할 것인지를 정하는 시간
      2. 중간 미팅
         1. 늦어도 중간보고서 제출 2주 전 진행
         2. 진행 중 어떤 문제가 있는지 이를 어떻게 해결할 것인지 얘기
      3. 최종 미팅
         1. 늦어도 최종보고서 제출 2주 전 진행
         2. 최종 결과물을 위한 마지막 미팅
   3. 시각 자료
      1. 구조
         1. 본인이 하고자 하는 작품/논문에 대한 간략한 설명
         2. 이전 미팅에서 얘기나눴던 것
            1. 특히 NoSyu가 언급한 것
         3. 이전 미팅 이후 진행된 것
         4. 이번 미팅 이후 진행할 것
      2. 위와 같은 구조로 내용이 적혀져 있으면 좋습니다.
      3. 참고 자료
         1. https://www.sigarch.org/having-effective-meetings-between-advisors-and-students/
         2. https://grad.wisc.edu/2024/02/20/tips-for-grads-organizing-productive-meetings/
   4. 미팅 보고서
      1. 미팅 후 보고서는 미팅 다음 날까지 메일로 제출해야함
      2. 양식은 자유
         1. 미팅 때 어떤 얘기가 오고갔는지를 했는지 본인의 말로 작성
            1. 본인이 했던 말
            2. NoSyu가 했던 코멘트
         2. 미팅 시 보여준 시각 자료(slides, notion 등) 제출 가능
         3. 최종적 pdf 파일로 변환
      3. 최소 4개의 미팅 보고서(컨택, 처음, 중간, 최종 미팅)가 있어야 함
      4. 학교에 내는 문서들(제안서 등)의 승인 여부를 미팅 보고서와 함께 고려
      5. 보고서들은 메일과 함께 HLILab gitlab repo(비공개)에 NoSyu의 사인과 함께 보관
2. 최종 결과물
   1. 졸업 작품: 데모 혹은 보고서
   2. 졸업 논문: 학회지에 논문 제출
3. Academic Integrity
   1. 표절은 절대 안 됩니다.
      1. 표절로 인한 학위 취소 사례
         1. https://www.joongang.co.kr/article/25313926
         2. https://www.kpinews.kr/newsView/179546715573757
         3. https://www.dispatch.co.kr/2121616
   2. 특히 팀으로 진행될 경우 팀원끼리의 내부 표절 주의!
      1. 미팅 보고서의 경우 발표할 때의 시각 자료는 동일할 수 있습니다. 하지만 NoSyu의 피드백 및 본인 코멘트 등은 각자 적으셔야 합니다.
      2. 학교 제출 문서는 공식 문서이기에 특히나 조심해야합니다. 내용은 같을 수 있으나 문서 자체는 각자 개인이 작성하셔야합니다.
      3. 표절 검사 프로그램/서비스를 통해 표절 여부를 판정할 것입니다.
         1. 만약 표절로 판정될 경우 재작성을 요청할 것입니다.
   3. 다른 사람의 작품이나 논문을 그대로 가져와서 자기 것인양 하면 안 됩니다
   4. 학교 제출 서류의 경우 제가 검사할 때 표절 검사기를 돌리도록 하겠습니다.
      1. 검사기
         1. https://www.turnitin.com/
         2. https://www.copykiller.com/
      2. 해당 검사기에서 너무 높은 표절률 수치가 나오면 반려하도록 하겠습니다.
      3. 제출 전에 학생 본인이 직접 위의 검사기를 돌려보고 이러한 사태를 사전에 막아주세요.
   5. 참고 자료
      1. https://en.wikipedia.org/wiki/Academic_integrity
      2. https://integrity.mit.edu/

연구 주제를 찾기 힘들 때

1. 재미있겠다 싶은 데이터셋부터 탐색
   1. 데이터 구하는 것이 기계학습에서 가장 중요하면서 어려운 일이기 때문
   2. 참고 사이트들
      1. Kaggle - https://www.kaggle.com/datasets
      2. 학회 workshop의 shared task - http://nlpprogress.com/
      3. https://www.data.go.kr/
      4. https://datalab.visitkorea.or.kr
      5. https://www.bigdatahub.co.kr/
      6. https://aihub.or.kr/
      7. https://corpus.korean.go.kr/
      8. https://github.com/songys/AwesomeKorean_Data
      9. Data List - https://nosyu.notion.site/Data-46abefffab6f4fe5b95730ae43683842
2. 데이터와 함께 풀 문제 2~3개 정도 준비
3. 미팅 시 얘기할 것
4. 저 질문에 스스로 답을 해보면 아마 좋은 주제/데이터 찾기 원할
5. 혹은 제안서에 들어갈 내용을 정리 - https://cs.skku.edu/ko/news/notice/view/5628

기타 주의사항

1. ‘필요한 요건’을 충족시켜야지만이 NoSyu가 최종적으로 졸업작품/논문 승인여부를 판단할 것입니다. 이것을 충족시키지 못할 경우 NoSyu는 승인할 수 없습니다.