Minsuk Kahng 강민석

연구실 신입생 모집

저희 연구실에서 함께할 석사·박사과정 대학원생과 학부생 인턴을 모집하고 있습니다. 저희 연구실은 2026년 9월부터 서울대학교 데이터사이언스대학원으로 자리를 옮기며, 2027년부터는 새로 출범하는 서울대학교 AI대학원에 소속될 예정입니다.

어떤 연구를 하나요?

저희 연구실은 인공지능(AI)을 개발하고 활용하는 사람들이 겪는 실질적인 어려움을 이해하고 발견하며, 이들이 AI를 더 잘 개발하고, 평가하고, 활용할 수 있도록 돕는 방법과 시스템을 연구합니다. 특히 인터랙티브 툴과 데이터 분석을 위한 인터페이스를 설계하고 만드는 연구를 많이 진행해왔으며, AI가 사람과 사회에 미치는 영향 또한 폭넓게 탐구합니다.

주요 연구 분야는 다음과 같습니다.

• Human-Computer Interaction (HCI) and Human-AI Interaction: AI를 사용하는 사람과 그들의 작업 방식 이해. 인터랙티브 시스템 개발, 인간과 AI의 협업을 위한 방법 설계
• Responsible AI: AI의 안전(safety), 정렬(alignment), 공정성(fairness)을 비롯해 사람들 사이의 의견 차이, 문화와 다양성, 데이터셋 수집 및 관리 등 AI의 개발 및 활용 과정에서 생기는 문제의 이해, 분석 및 개선
• Data Visualization: 복잡하고 대규모인 데이터를 사람들이 효과적으로 탐색하고 분석하여 새로운 패턴과 통찰을 발견할 수 있도록 하는 데이터 시각화, 분석, 인터랙션에 대한 연구
• AI Evaluation: AI 모델과 시스템이 실제로 잘 동작하는지를 하나의 성능 지표가 아니라 다양한 관점에서 평가하기 위한 방법론과 이를 지원하는 도구 설계

연구 프로젝트 예시. 위의 연구 분야 중 하나에 집중하기도 하고, 많은 경우에는 여러 요소가 함께 활용됩니다. 아래 논문들은 그 예시입니다.

• Data-Prompt Co-Evolution: 사람과 AI가 같이 협업하며 AI 애플리케이션을 개발하고, 이를 돕는 데이터셋을 같이 구축하는 방법론을 제안하고, AI 안전 문제를 사례로 실험 [링크]
• Who Defines Best?: 여러 LLM을 평가하고 순위를 정할 때 기존 벤치마크 중심의 평가에서 발생하는 문제점을 데이터셋 심층 분석을 통해 발견하고, 이를 개선하기 위한 프로토타입 제안 [링크]
• LLM Comparator: Google에서 AI 개발자들이 모델의 행동을 심층적으로 분석할 수 있도록 한 데이터 시각화 기반 시스템 설계 및 개발 [링크]

결과 출판. 연구 결과는 프로젝트의 성격에 따라 컴퓨터공학 및 AI 분야의 국제 학술대회에 출판하며, 특히 인간-컴퓨터 상호작용(CHI), 데이터 시각화 및 분석(VIS), 책임 있는 AI(FAccT), 인공지능 전반(NeurIPS, ACL 등) 분야 학회를 고려합니다.

또한, 논문 출판뿐 아니라 연구를 통해 실제적으로 사람들과 사회에 긍정적인 영향을 미치는 것을 중요하게 생각합니다. 가능한 경우 연구 결과를 오픈소스 등을 통해 공개하여 사람들이 사용할 수 있도록 하고, 연구 주제를 정하는 과정에서도 학계와 사회에 어떤 의미 있는 기여를 할 수 있을지 함께 고민합니다.

어떤 학생과 함께 하나요?

저희 연구는 여러 분야의 지식과 방법을 함께 활용하는 경우가 많습니다. 하지만 모든 것을 처음부터 잘하기를 기대하지 않습니다. 아래 중 한두 가지라도 관심이 있거나 경험이 있는 학생을 환영합니다.

• 프로그래밍 및 시스템 개발: 새로운 UI나 시스템을 직접 설계하고 구현하는 것을 좋아하는 학생. JavaScript, React 등을 활용한 웹 개발 경험이 도움이 될 수 있습니다.
• HCI 및 디자인: 사람들이 AI 기술을 어떻게 사용하고 상호작용하는지 관심이 있거나 HCI, UI design, user research 등의 경험이 있는 학생
• 데이터 분석: 복잡한 데이터를 가공·탐색·분석하는 것을 좋아하는 학생. 특히 실제 데이터를 들여다보며 새로운 통찰을 찾는 것을 즐기는 학생
• AI 개발 및 실무: AI 시스템이 실제로 개발, 평가, 사용되는 과정에 참여하거나, 모델의 오류, 편향, 안전성 등 그 과정에서 발생하는 문제에 관심을 갖고 고민해본 학생
• 기술의 사회문화적 함의: 사람들이 AI를 안전하고 공정하고 바람직하게 사용할 수 있도록 하거나 또는 AI가 사회에 미치는 영향에 관심이 있는 학생

다양한 배경, 서로 다른 강점. 위 모든 영역에 관심이나 경험이 있을 필요는 없습니다. 저희 연구실은 서로 다른 강점을 가진 학생들이 함께 연구하는 것을 지향하며, 필요한 연구 방법은 연구실에서 경험을 쌓으며 배울 수 있습니다. 예를 들어 시스템 개발에 강점이 있다면 사회적 함의에 대한 관심이 많지 않아도 괜찮고, 사용자 조사 및 디자인에 강점이 있다면 학부 전공이 컴퓨터가 아니어도 기여할 수 있습니다. 또한, 경험이 많지 않더라도 꼭 풀고 싶은 연구 문제가 있는 분도 환영합니다.

연구실에서 상대적으로 덜 하는 연구. 다만, AI 모델의 정확도 향상을 위한 수학적 모델링 연구는 상대적으로 적은 비중으로 진행합니다. 모델의 설명, 해석, 안전, 디버깅을 위한 방법 등의 연구는 수행하지만, 학생의 주된 관심사가 새로운 모델 아키텍처나 성능 향상 자체라면 저희 연구실의 연구 방향과 다소 맞지 않을 수 있습니다.

선발 절차

대학원 과정(2027년 3월 입학 포함)과 학부생 인턴을 상시 모집하고 있습니다.

• 대학원 과정 (석사, 박사, 석박사통합): 저희 연구실에서 대학원 학위과정을 시작하기 전에 일정 기간 인턴십을 수행하기를 기대하고 있습니다. 이를 통해 학생과 교수가 서로 잘 맞는지 확인할 수 있습니다. 인턴 기간과 형태는 상황에 따라 협의 가능합니다. 2027년 3월 입학을 희망하는 학생들도 모집 중입니다. 다만 서울대 대학원 지원 마감이 얼마 남지 않은 만큼 관심 있는 분들은 가급적 빠르게 연락 주시기 바랍니다.
• 학부생 인턴: 학부 졸업까지 다소 기간이 남았더라도 인턴으로 참여할 수 있습니다. 처음에는 3개월에서 한 학기 정도를 같이 하게 되고, 상호 협의에 따라 연장할 수 있습니다. 연구실에서 진행중인 프로젝트의 상황에 따라 개별 연구를 진행하거나 여러 명이 함께하는 연구 프로젝트에 참여할 수 있습니다.

관심 있는 학생은 제 이메일([email protected])로 다음 내용을 보내주시기 바랍니다.

• CV (이력서)
• Transcripts (성적표)
• Statement (1페이지 내외, 영어 또는 한국어): 지원 동기 및 관련 경험 등을 자유롭게 서술

함께 연구할 가능성이 있다고 판단되면 일주일 내로 답변을 드리겠습니다. 이후 면접 절차가 진행됩니다.

관심 있는 분들의 연락을 기다리겠습니다. 감사합니다.