AI Scientific Writing

2025년 (사)한국식품저장유통학회 국제학술대회 기간 중 아래와 같이 ‘연구실 속 LLMs: 아이디어에서 결과까지' 워크숍을 개최합니다. 본 워크숍은 Ollama와 R 소프트웨어를 사용한 실습을 병행합니다. 신청은 선착순으로 마감되오니, 참가를 원하는 회원은 이른 시일 안에 신청 바랍니다.

개요

ㅇ 제 목 : 연구실 속 LLMs: 아이디어에서 결과까지

ㅇ 일 시 : 2025. 08. 27.(수) 13:30-15:30

ㅇ 장 소 : 여수 디오션호텔&리조트 에메랄드A

ㅇ 인 원 : 사전등록자 60명 한정 [선착순]

ㅇ 비 용 : 5만원 [계좌이체(신한 100-031-254609)]

ㅇ 신청방법 : 신청 바로가기   https://forms.gle/HbDMjdZnS6hEdBY26    

세부 내용

ㅇ 강 사 : 홍성철 교수

ㅇ 소 속 : 국립군산대학교 식품생명공학과

ㅇ 경 력 : 국립군산대학교 식품생명공학과 조교수
                 한국과학기술연구원 강릉분원 천연물연구소 스마트팜융합연구센터 박사후연구원
                 한국과학기술연구원 강릉분원 천연물연구소 천연물인포매틱스연구센터 박사후연구원
                 한국과학기술연구원 강릉분원 천연물연구소 천연물인포매틱스연구센터 위촉연구원

ㅇ 강의프로그램

시 간	내 용
13:30-14:00	LLM 이해와 연구 아이디어 확장 방법 LLM의 기본 원리 및 특성 소개 연구 아이디어 구상에서 LLM의 역할과 활용 사례 소개
14:00-14:40	Local 환경 구축 및 실습: Ollama + DeepSeek 설치 로컬 환경에서 LLM 모델(DeepSeek) 설정 및 실행 간단한 프롬프트 입력으로 응답 확인하기 실습
14:40-14:50	휴식
14:50-15:30	LLM을 활용한 데이터 분석 결과의 R 시각화 R에서의 데이터 처리 및 기본 시각화 도구(ggplot2, plotly 등) 소개

※ 본 강의는 Ollama와 R 소프트웨어를 사용한 실습 예정입니다.

※ 준비물: 개인노트북(권장사양: M1 이상의 맥북 시리즈 또는 NVIDIA GTX 1060 이상 GPU가 탑재된 Windows 노트북 / 최소사양: Intel i5급 이상의 CPU 및 여유 저장공간 100GB 이상 필요)

Multivariate Statistics Software Workshop

2025년 한국식품저장유통학회 국제학술대회 기간 중 아래와 같이 '농산물 및 식품의 다변량통계분석 프로그램 실습' 워크숍을 개최합니다. 본 워크숍은 농산물 및 식품 가공의 품질특성을 이해하는데 필요한 통계 분석 능력을 향상하기 위해 다변량통계분석 프로그램 실습을 병행합니다. 신청은 선착순으로 마감되오니, 참가를 원하는 회원은 이른 시일 안에 신청 바랍니다.

개요

ㅇ 제 목 : 농산물 및 식품의 다변량통계 분석 프로그램 실습 소개

ㅇ 일 시 : 2025. 8. 27.(수) 13:30-15:30

ㅇ 장 소 : 여수 디오션오텔&리조트 에메랄드B

ㅇ 인 원 : 사전등록자 60명 한정 [선착순]

ㅇ 비 용 : 5만원 [계좌이체 (신한 100-031-254609)]

ㅇ 신청방법 : 신청 바로가기   https://forms.gle/cPgLn2bxvQ6cuAs28   

세부 내용

ㅇ 강 사 : 전재홍 차장

ㅇ 소 속 : 싸토리우스코리아바이오텍(유)

ㅇ 경 력 : 2006~2013 고려대학교 제어계측/암호학 학사
                2023~현재 연세대학교 생명과학기술학과 석사 재학 중
                2014~현재 싸토리우스코리아바이오텍(유)

ㅇ 강의프로그램

시 간	내 용	세부내용
13:30-14:30	지금 시작하는 SIMCA 분석	- PCA, PLS, PLS-DA, OPLS, OPLS-DA등, 식품 분석에 주로 사용되는 대표적 알고리즘 소개 - 자주 사용되는 그래프의 해석 : Score, Loading, VIP, Permutation 등
14:30-15:30	엑셀부터 해석까지	- 실제 GC-MS 예시 데이터를 활용하여 Class간 비교를 하는 방법에 대한 소개 - A vs. B 비교 데이터의 Training 이후 검증 데이터로 Validation하는 방법 소개

※ 본 강의는 다변량 통계분석 프로그램 중 하나인 SIMCA를 이용하여 설명드릴 계획이며, 강사가 준비한 프로그램을 통해 시연할 예정입니다.