Study Plan (March – July 2025)

GSF Capstone Project

(Capstone Design / ĐỒ ÁN TỔNG HỢP)
Study Plan (March – July 2025)

---

1. Program Overview

The GSF Capstone Project is an international joint research program developed under the Global Smart Future (GSF) Platform, fostering collaboration between universities in Vietnam and Korea. The program integrates advanced technologies such as IoT, AI, and Big Data into applied research in bio-resources, energy, and water management, aiming to address real-world challenges with sustainable and scalable solutions.

Students will work in teams over a five-month period in close cooperation with industry partners, research institutes, and associations, gaining practical experience in smart technology and global environmental problem-solving.

---

2. Objectives

• Apply interdisciplinary knowledge and smart technologies to real-world issues

• Enhance creative problem-solving, teamwork, and critical thinking skills

• Provide hands-on experience in international joint research projects

• Contribute to climate change adaptation and sustainable development goals

---

3. Eligibility

• Senior undergraduate or graduate students (Vietnamese and Korean universities)

• Majoring in fields such as IoT, AI, Environmental Science, Biotechnology, Data Science, or Energy

• Able to communicate in English or basic Korean/Vietnamese

• Willing to participate in team-based project work and collaborative research

---

4. Timeline & Key Activities

Project Duration: March – July 2025 (5 months)

• Orientation & project briefing

• Team formation & topic selection

• Introductory training on IoT, AI, and Big Data

• Initial project planning and research design

| April |

• Field research planning and data collection setup

• System architecture design and experimental preparation

• Industry consultation and feedback loop establishment

| May |

• Field data collection and system prototyping

• Integration of IoT sensors and AI models

• Mid-term presentation and evaluation with industry feedback

| June |

• Final analysis, simulations, and optimization

• Preparation of final reports and presentation materials

• Internal review and improvement of outcomes

| July |

• Final presentation and evaluation (mid to late July)

• Submission of team reports and demonstration materials

• Awards and certification

• Discussion on future cooperation and commercialization opportunities

---

5. Suggested Topics

• Development of IoT-based Smart Water Monitoring Systems

• Microalgae-based Blue Carbon Capture System

• Smart Energy Management System (SEMS) using IoT and AI

• Climate Forecast Models for Agriculture using Big Data

• Data Visualization for Environmental and Ecological Research

---

6. Learning Methods

• Problem-Based Learning (PBL)

• Mentoring by university professors, experts, and industry partners

• Team-based field research and prototype development

• Interactive feedback sessions and collaborative review

• Final exhibition and project pitch to stakeholders

---

7. Evaluation Criteria

---

8. Expected Outcomes

• Hands-on research and international collaboration experience

• Enhanced technical and creative problem-solving capabilities

• Portfolio development for academic or professional advancement

• Strengthened university-industry cooperation between Korea and Vietnam

• Practical contributions to environmental sustainability and climate resilience

Kế hoạch Học tập Chương trình GSF Capstone Project

(ĐỒ ÁN TỔNG HỢP / Capstone Design)
Thời gian thực hiện: Tháng 3 – Tháng 7 năm 2025

---

1. Giới thiệu chương trình

GSF Capstone Project là chương trình nghiên cứu quốc tế thuộc nền tảng Global Smart Future (GSF), được xây dựng nhằm thúc đẩy hợp tác giữa các trường đại học Việt Nam và Hàn Quốc. Chương trình tập trung vào việc tích hợp các công nghệ tiên tiến như IoT, Trí tuệ nhân tạo (AI), Dữ liệu lớn (Big Data) trong các lĩnh vực sinh học, năng lượng và quản lý nước, từ đó giải quyết các vấn đề thực tiễn và hướng tới phát triển bền vững.

Sinh viên sẽ làm việc theo nhóm trong vòng 5 tháng, kết hợp với các doanh nghiệp, viện nghiên cứu và hiệp hội để thực hiện các đề tài mang tính thực tiễn cao.

---

2. Mục tiêu

• Ứng dụng kiến thức chuyên môn và công nghệ thông minh vào giải quyết vấn đề thực tế

• Nâng cao kỹ năng giải quyết vấn đề, tư duy phản biện và làm việc nhóm

• Tăng cường kinh nghiệm hợp tác nghiên cứu quốc tế

• Góp phần vào mục tiêu phát triển bền vững và thích ứng với biến đổi khí hậu

---

3. Đối tượng tham gia

• Sinh viên năm 3, 4 hoặc sau đại học từ các trường đại học tại Việt Nam và Hàn Quốc

• Chuyên ngành liên quan đến IoT, AI, Môi trường, Khoa học dữ liệu, Năng lượng, Công nghệ sinh học

• Có khả năng giao tiếp bằng tiếng Anh hoặc tiếng Hàn/Vietnam cơ bản

• Có khả năng làm việc nhóm và tinh thần hợp tác nghiên cứu

---

4. Kế hoạch học tập & Hoạt động chính

Thời gian thực hiện: 5 tháng (Tháng 3 – Tháng 7/2025)

• Giới thiệu chương trình và định hướng

• Thành lập nhóm và chọn đề tài nghiên cứu

• Đào tạo cơ bản về IoT, AI, Dữ liệu lớn

• Lập kế hoạch nghiên cứu ban đầu

| Tháng 4 |

• Chuẩn bị thu thập dữ liệu và khảo sát hiện trường

• Thiết kế hệ thống và mô hình thử nghiệm

• Tư vấn với doanh nghiệp và chuyên gia

| Tháng 5 |

• Thu thập dữ liệu thực tế và phát triển nguyên mẫu

• Tích hợp cảm biến IoT và thuật toán AI

• Trình bày giữa kỳ và nhận phản hồi từ đối tác

| Tháng 6 |

• Phân tích kết quả, tối ưu hóa hệ thống

• Chuẩn bị báo cáo và tài liệu trình bày cuối kỳ

• Chạy thử và hoàn thiện sản phẩm

| Tháng 7 |

• Buổi trình bày và đánh giá cuối kỳ (giữa – cuối tháng 7)

• Nộp báo cáo, sản phẩm và video minh họa

• Trao giấy chứng nhận và khen thưởng nhóm xuất sắc

• Thảo luận mở rộng hợp tác nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

---

5. Gợi ý đề tài

• Phát triển hệ thống giám sát chất lượng nước thông minh bằng IoT

• Xây dựng mô hình hấp thụ carbon bằng vi tảo (Blue Carbon)

• Hệ thống quản lý năng lượng thông minh (SEMS) sử dụng AI và IoT

• Dự báo khí hậu phục vụ nông nghiệp dựa trên dữ liệu lớn

• Trực quan hóa dữ liệu sinh thái – môi trường

---

6. Phương pháp học tập

• Phương pháp học tập theo dự án (PBL)

• Có giảng viên, chuyên gia và doanh nghiệp hướng dẫn

• Làm việc nhóm, nghiên cứu thực địa

• Trình bày, phản biện và cải tiến kết quả theo chu kỳ

• Triển lãm sản phẩm và pitching với đối tác

---

7. Tiêu chí đánh giá

---

8. Kết quả kỳ vọng

• Sinh viên có kinh nghiệm thực tiễn và nâng cao năng lực nghiên cứu

• Phát triển kỹ năng công nghệ, tư duy đổi mới và hợp tác quốc tế

• Hình thành hồ sơ năng lực cho học tập và nghề nghiệp tương lai

• Mở rộng mạng lưới hợp tác giữa trường đại học và doanh nghiệp Việt – Hàn

• Góp phần vào các giải pháp bền vững thích ứng biến đổi khí hậu

 

GSF Capstone Project 스터디 계획서

(캡스톤 디자인 / ĐỒ ÁN TỔNG HỢP)
기간: 2025년 3월 ~ 7월 (5개월 과정)

---

1. 프로그램 개요

GSF Capstone Project는 GSF(Global Smart Future) 플랫폼을 기반으로 한국과 베트남 대학 간 협력을 통해 실질적 문제 해결을 위한 융합 연구를 수행하는 국제 공동 캡스톤 디자인 프로그램입니다. IoT, AI, 빅데이터 기술을 환경, 바이오, 에너지, 물 분야와 접목하여 실제 적용 가능한 결과물을 창출하는 것을 목표로 합니다.

---

2. 목적

• 첨단 기술을 실제 문제에 적용하는 능력 배양

• 국제 공동 연구 경험을 통한 글로벌 마인드 형성

• 산학협력을 통한 실용적 결과 도출

• 기후변화 대응 및 지속 가능한 개발 목표 기여

---

3. 참여 대상 및 조건

• 베트남 및 한국 대학(학부 3~4학년 혹은 석사과정) 재학생

• IoT, AI, 환경공학, 생명과학, 데이터과학, 에너지 등 관련 전공자

• 영어 또는 한국어·베트남어 기초 소통 가능자

• 팀 단위 프로젝트 수행 가능자

---

4. 학습 일정 및 주요 활동 (2025년 3월 ~ 7월)

• 오리엔테이션 및 설명회

• 연구 주제 선정 및 팀 구성

• 기초 기술 교육 (IoT, AI, Big Data 등)

• 프로젝트 계획 수립

| 4월 |

• 실험/분석 환경 구축

• 현장조사 및 데이터 수집 준비

• 시스템 설계 및 시뮬레이션 계획

| 5월 |

• 데이터 수집, 시제품 설계

• IoT 센서 및 AI 알고리즘 적용

• 중간 발표 및 기업 피드백 수렴

| 6월 |

• 분석 결과 정리 및 고도화

• 최종 보고서 및 발표자료 준비

• 결과물 시연 또는 시제품 테스트

| 7월 |

• 최종 발표회 및 평가 (7월 중순~말)

• 우수 팀 시상 및 인증서 수여

• 향후 산학 연계 방안 논의

---

5. 주요 주제 (선택형)

• IoT 기반 스마트 물 관리 시스템

• 미세조류 기반 Blue Carbon 모델 설계

• 스마트 에너지 관리 시스템(SEMS)

• AI 기반 기후 예측 및 농업 모델 개발

• 빅데이터 기반 생태·환경 시각화

---

6. 학습 방법

• 문제 기반 학습(PBL)

• 산학연 공동 멘토링

• 팀별 연구 및 정기 피드백

• 현장 중심 조사 및 프로토타입 제작

• 기업 및 연구기관 중간 평가 참여

---

7. 평가 방식

---

8. 기대 효과

• 글로벌 연구 협업 역량 향상

• 실무형 문제 해결 경험 확보

• 졸업 및 진로 설계에 활용 가능한 포트폴리오 구축

• 한국-베트남 대학 및 산업체 간 연계 협력 확대