2026 글로벌 빅데이터·AI 교육 및 실무 체험 프로그램 (베트남 FPT) 계획(안)

1		사업목적

□ 베트남 FPT 대학교에서 제공하는 글로벌 교육 및 실무 체험 프로그램에 참여하여, 베트남 소재 SW 기업 재직자 멘토링을 통해 빅데이터·인공지능 최신 기술을 습득하고 실무 적용 경험을 확보

□ 빅데이터와 인공지능을 중심으로 한 글로벌 교육·연구 경험을 제공하여, 학생들의 데이터 기반 문제 해결 능력과 실무 역량을 강화할 수 있도록 지원

□ 급변하는 미래 사회에 능동적으로 대응할 수 있도록, 학생들의 글로벌 역량과 도전적 마인드를 함양하는 프로그램으로 추진

2		사업개요

□ 기본방향

○ ‘2026 글로벌 빅데이터·AI 교육 및 실무 체험 프로그램(베트남 FPT)’에 참여할 학생 선발

○ 지원내역: 교육프로그램 운영비, 현지 숙박비

○ 개인 부담금: 항공권, 식비, 여행자보험 등 체류 비용

□ 추진일정

2026 글로벌 빅데이터·AI 교육 및 실무 체험 프로그램(베트남 FPT) 참여 일정
방문 학교, 기업	국가	프로그램 참여 일정	비고
- FPT대학교(FPTU: FPT University) FPT SW(기업)	베트남 다낭	2026. 12. 27. (일) ~ 2027. 1. 23. (토), 4주	경상국립대학교 주관

공고 및 접수	➠	심사 및 발표	➠	프로그램 참여	➠	성과 발표
26. 09. 30~10. 14		∼ˊ26. 10. 19.		ˊ26. 12. 27 ~ ˊ27. 1. 23.		ˊ27. 1월 하순

3		사업안내

(1) 2026 글로벌 빅데이터·AI 교육 및 실무 체험 프로그램(베트남 FPT)

※ 프로젝트 세부 내용은 협력 기관의 내부 사정에 따라 변경될 수 있음

Project 1: FaceRec Attendance

○ Project description

The face recognition app will scan and identify employees' faces when they arrive at the office, automatically recording their check-in/check-out times. This system will use a machine learning model to recognize and match faces with a pre-existing database.

○ Project goals

* Develop a face recognition app for employee attendance tracking.

* Use Python and pre-trained AI models (e.g., OpenCV, dlib, FaceNet).

* Improve accuracy and efficiency of the face recognition system.

* Create a simple user interface for attendance logging.

○ Weekly plan

a. Week 1:

- Set up the development environment and install necessary libraries(OpenCV, dlib, Streamlit).

- Familiarize with Streamlit to create a real-time UI.

- Understand the basics of face recognition using pre-trained models (dlib/FaceNet).

- Test basic camera input using OpenCV

b. Week 2:

- Collect employee images and prepare the dataset.

- Preprocess images (cropping, resizing, normalization).

- Implement a basic face recognition model using dlib/FaceNet.

- Test the model with the dataset to ensure correct face identification.

c. Week 3:

- Integrate OpenCV to capture video from the camera in real-time.

- Implement face recognition to detect and match faces in the live camera feed.

- Store attendance logs (employee name, time of check-in/check-out) when a face is recognized.

- Ensure the system can continuously monitor and detect faces in the background.

d. Week 4:

- Create a Streamlit app that displays the real-time attendance log.

- Show who is checked in, their time of arrival, and when they leave.

- Ensure that the app runs smoothly in the background, detecting faces and updating the UI in real-time.

- Test the entire system for any issues (e.g., false positives, lag).

- Optimize performance and accuracy.

- Finalize and document the project.

○ Required skills

- Python: For building the application and integrating with Streamlit.

- Machine Learning: Knowledge of face recognition techniques.

- OpenCV: For handling the camera feed and image processing.

- dlib/FaceNet: For implementing face recognition.

- Streamlit: For building the front-end user interface and visualizing real-time attendance data.

- SQLite/MySQL (or Firebase): For storing attendance data."

Project 2: GraphRAG LLM

○ Project description

The app can interact with relationships in the dataset to answer or debate with the end-user. The core technology of the app is LLM (a hot trend in AI)

○ Project goals

* Develop a fast GraphRAG that can operate in a real system

* Use Python, open frameworks, and open LLM APIs (OpenAI, TogetherAI, etc.)

* Improve the accuracy of graph extraction and the speed of the inference flow

* Create a simple chat app using Streamlit

○ Weekly plan

a. Week 1

- Research application of GraphRAG

- Research current state of GraphRAG technology"

b. Week 2

- Collect a GraphRAG dataset (small or medium size)

- Install and work with an open framework

- Test the LLM with features in GraphRAG

c. Week 3

- Continuously develop and improve the accuracy of GraphRAG.

d. Week 4

- Create a Streamlit app used to facilitate interaction between the end-user and the chatbot

- Test the full system (AI core and Streamlit)

○ Required skills

- Python: For Streamlit development and AI implementation

- LLM

- Machine learning: Graph science

- Streamlit

(2) 선발대상 및 선발인원

□ 선발대상

○ 모집 공고일 기준 빅데이터 컨소시엄 3, 4학년 재학생

○ 어학 기준: 영어 수업을 수강함에 있어 어려움이 없는 학생

(TOEIC 600점 이상 또는 이에 상응하는 기준 이상의 성적을 제출)

○ 해외여행에 결격사유 없는 학생

○ 우대사항: 아래 기술 활용 가능자

기술 목록
Python	dlib/FaceNet
Machine Learning(Face recognition)	SQLite/MySQL(or Firebase)
Machine Learning(Graph science)	LLM
Open CV	Streamlit

□ 선발인원

학교명	경상국립대학교	서울시립대학교	전북대학교	한동대학교
인원(명)	7	3	3	3

(3) 신청방법

□ 제출방법

○ jbnubigdata@jbnu.ac.kr 이메일 제출

□ 신청서류

○ 2026 글로벌 빅데이터·AI 교육 및 실무 체험 프로그램(베트남 FPT) 참가 신청서 (서식1)

○ 2026 글로벌 빅데이터·AI 교육 및 실무 체험 프로그램(베트남 FPT) 참여 계획서 (서식2)

○ 개인정보 수집 및 이용 동의서(서식3)

○ 재학증명서 1부

○ 전학년 성적증명서(국문) 1부

○ 외국어능력시험 성적표 1부

※ 신청서류는 PDF 파일로 변환하여 순번에 맞춰 제출해 주시기 바랍니다.

(4) 심사계획

□ 심사 방법

○ 전북대학교 빅데이터 혁신융합대학 사업 운영위원을 대상으로 심사위원 3명을 위촉하여 각 항목의 평가요소를 중심으로 평가 실시

○ 평가 결과 고득점자 순으로 선발

□ 심사 항목 및 배점

심사	항목	배점	심사 내용
정량 (80)	(가) 교과성적	40	직전 학기까지 누적 성적
	(나) 어학성적	30	토익 등 외국어 능력 기준
	(다) 사업단 활동 참여도	10	사업단에서 진행하는 활동에 적극적 참여 여부
정성 (20)	(라) 참여 계획서	20	프로그램 참여 동기, 강점, 기대효과 등 기술의 명확성

(5) 문의사항

□ 프로그램 관련 문의사항

○ 경상국립대학교 빅데이터 혁신융합대학 사업단 (055-772-2777, jykang@gnu.ac.kr)

□ 선발 관련 문의사항

○ 전북대학교 빅데이터 혁신융합대학 사업단(063-219-5626, shw980@jbnu.ac.kr)

4		지원양식

[서식 1]

2026 글로벌 빅데이터·AI 교육 및 실무 체험 프로그램(베트남 FPT) 참가 신청서

1. 인적사항(재학증명서 필수 제출)

성명(국문)			성명(영문)	여권기준		사진
학교	ㅇㅇ대학교		학과/학년	ㅇㅇ학과/3
학번			학점	/ 4.5
연락처	이메일				휴대전화

2. 보유 기술(본인이 활용 가능한 기술에 모두 ☑ 표시)

기술 목록
Python □	dlib/FaceNet □
Machine Learing(face recognition) □	Streamlit □
Machine learning(Graph science) □	LLM □
OpenCV □	SQLite/MySQL(or Firebase) □
기타 활용 가능 기술:

2. 영어 성적(증빙서류 제출 필수)

시험 종류	취득점수	취득일자

3. 빅데이터 혁신융합대학 사업단 참여활동

활동내역	수행일자	활동내역	수행일자

4. 보호자 연락처

성명	관계	휴대폰

경상국립대학교 빅데이터 혁신융합대학 사업단장·RISE-AI 사업단장 귀하

[서식 2]

2026 글로벌 빅데이터·AI 교육 및 실무 체험 프로그램(베트남 FPT) 참여 계획서

※ 작성 시 유의사항

자유 형식으로 2쪽 이내로 1) 프로그램에 지원한 동기,  2) 본인의 강점(어학, 이수교과목, 유사 비교과프로그램 참여 여부 등), 3) 프로그램 참여 후 예측되는 성과 등 을 구체적으로 기술하시오.

경상국립대학교 빅데이터 혁신융합대학 사업단장·RISE-AI 사업단장 귀하

[서식3]

개인정보 수집 및 이용 동의서

경상국립대학교 빅데이터 혁신융합대학 사업단, RISE-AI 사업단(이하 사업단)에서는 ‘2026 글로벌 빅데이터·AI 교육 및 실무 체험 프로그램(베트남 FPT)’ 활동을 위하여 귀하의 개인정보를 아래와 같이 수집ㆍ이용하오니 동의 여부를 체크하여 주시기 바랍니다.

[수집・이용하는 개인정보의 항목]

사업단은 아래와 같은 개인정보를 수집・이용하고 있습니다.

[항목] 성명, 소속, 학번, 전화번호, 이메일, 사진, 평점, 어학성적 등

[개인정보 수집・이용 목적]

사업단은 아래와 같은 목적을 위해 개인정보를 수집・이용합니다.

- ‘2026 글로벌 빅데이터·AI 교육 및 실무 체험 프로그램(베트남 FPT)’ 참가자 선발

[개인정보 수집 및 보유기간]

수집 및 보유근거: 「개인정보보호법 제15조에 의함」

보유기간 : 5년

[동의 거부 시]

개인정보 수집 동의에 거부하실 수 있으며 다만, 거부 시 프로그램 참가 활동이 제한될 수 있습니다.

[필수항목]에 대한 개인정보의 수집 및 이용에 동의하십니까?

□ 동의함         □ 동의하지 않음

2026.     .      .

소속 :	학번 :	성명 :	(서명)

경상국립대학교 빅데이터 혁신융합대학 사업단장·RISE-AI 사업단장 귀하

[별첨]

2026 글로벌 빅데이터·AI 교육 및 실무 체험 프로그램(베트남 FPT) 포기신청서

포기자	소 속	대학 학과(전공) 학년
	성 명		학 번
	휴대전화		이메일
포기 프로그램
포기사유	포기사유를 구체적으로 작성

위와 같은 사유로 ‘2026 글로벌 빅데이터·AI 교육 및 실무 체험 프로그램(베트남 FPT)’을

포기하오니 허락하여 주시기 바랍니다.

2026년    월    일

포 기 자:		(□또는 서명)

경상국립대학교 빅데이터 혁신융합대학 사업단장·RISE-AI 사업단장 귀하