Contact

We are looking for candidates (Ph.D/MS/Integrated courses) and undergraduate interns!

Please submit the application form.

연구실에서 함께 공부하고 연구할 (석사/박사/통합/학부인턴) 여러 동료들을 찾고 있습니다. 

연구실에 관심이 있으시다면 지원서 폼을 작성해주세요.

Q&A

Q:  연구실에 진학하기 위해 필요한 능력은 무엇이 있을까요?

A: 연구실에 들어오기 위해 특정 기술이나 언어를 완벽하게 숙달하고 있을 필요는 없습니다. 더 중요한건 문제 해결 의지, 및 꾸준함 입니다. AI나 에너지 시스템 같은 연구는 새로운 개념을 배우건, 새로운 프로그래밍 언어들을 배우고, 실험해보고, 실패를 반복해서 개선해 나가는 과정입니다. 따라서, 스스로 배우고 성장하려는 태도와 논리적으로 사고하고 결과를 분석하려는 능력, 동료 연구자들과 협력하며 함께 발전하려는 자세가 무엇보다 중요합니다.

특히, 연구실 구성원들과 공동체생활을 잘 진행할 수 있는 마음가짐이 가장 중요하다고 생각합니다. 

Q:  연구실에 참여하면 어떤 수준의 연구를 하게 되나요?

A:  인공지능 분야의 top-tier 연구들은 주로 다음의 학회들을 통해 발표되고 발전하고 있습니다.

- AI/ML 학회: NeurIPS / ICLR / ICML / AAAI / IJCAI
- 컴퓨터 비전 학회: CVPR / ICCV / ECCV / WACV
- 자연어처리 학회: EMNLP / ACL / NAACL / EACL
- 음성처리 학회 : ICASSP / Interspeech

저희 연구실은 본 학회에 발표할 수 있는 수준의 연구와 그 이상의 유의미한 연구를 도출하는 것을 목표로 합니다.
높은 수준의 연구를 진행하기 위해, 다양한 연구 자원과 해외 공동연구등의 기회들을 최선을 다해 지원하고자 합니다.

Q: 연구실에서는 어떤 연구를 주로 하시나요?

A: 연구실에서는 주로 아래의 주제들을 연구하고자 합니다. 특히 대형 언어모델 (LLM) 과 멀티모달 모델, 이를 활용한 Agentic AI/ Physical AI에서 아래의 내용들을 진행하고자 합니다.

(1) 신뢰가능한 인공지능: 대형 사전학습 모델 (언어모델/멀티모달 모델 등)을 일상생활에 사용하기 위해서는 높은 수준의 신뢰도를 요구합니다. 특히, 할루시네이션 등의 문제들이 잘못된 정보를 생성하고 실생활 적용에 장애물이 됩니다. 대형 사전학습 모델들의 오작동을 파악하고, 원인을 분석하고, 이를 완화하는 방법을 연구합니다.

(2) 인공지능 효율화:인공지능 모델들의 사이즈가 커지면서 에너지 효율등을 고려할때 작은 모델로 대형 모델들만큼의 성능을 내고자 하는 연구들을 지속적으로 연구하고 있습니다. Network Pruning, Quantization, Distillation 등의 모델 경량화 연구부터, Agent 를 통한 효율화 등을 추구합니다.

(3) 인공지능 Energy domain 응용: 대표적인 AI 적용 연구 응용으로 Energy  문제를 해결하고자 합니다. Perception AI부터 Agentic AI를넘어 Physical AI까지 적용하는 연구들을 진행합니다.

Q: 추구하는 연구실 분위기는 어떤가요?

A:  한단어로 요약해보면 "자유로운 분위기"에서 연구하자 입니다. 대학원 생활과 연구 생활은 단거리 달리기가 아니라 마라톤이라고 생각합니다. 각자 하고싶은 주제를 스스로 발전시켜 나갈때 오랫동안 즐겁게 연구 할 수 있다고 생각합니다. 여러분이 하고싶은 연구를 자유롭게 이야기해주시면, 제가 할 수 있는 한 최대한 서포트 하고 같이 공부해나가길 지향합니다. 

요약하면, 여러분들이 연구실에서 할수 있는 연구나 하고싶은 연구를 찾아나가기 위해 자유롭게 연락을 주실때 더 견고하게 연구 방향을 만들어 나갈 수 있다고 생각합니다. 그런 의미에서 인턴쉽 등을 진행하시길 추천드리며, 시기상 어렵더라도 편하게 연락 주셔서 핏을 잘 맞춰나가면 좋겠습니다.