Machine Learning and

Artificial Intelligence Lab


서울시립대학교 기계학습 및 인공지능 연구실 소개


최종 수정일: 2021년 1228

작성자: 송경우


기계학습 및 인공지능 연구실 (MLAI) 소개

우리 연구실은 기계학습 및 인공지능 방법론을 새롭게 제안하고, 여러 분야 (텍스트, 이미지, 그래프, 의료, 추천시스템 등)에 응용하는 연구를 수행하고 있습니다. 최근에는 서울특별시 및 공공기관과 연계하여, 공정한 인공지능 알고리즘을 위한 연구도 함께 진행하고 있습니다 (Invariant Representation Learning, Debiasing 등). 기계학습 및 인공지능에 깊은 관심을 가진 학생들을 항상 모집하고 있습니다.


Q: 입학하게 되면 어떠한 연구를 수행하게 되나요?

A: 본 연구실은 1)새로운 근원적인 인공지능 알고리즘 개발, 2) Video와 같이 Image, Text 등 여러가지 서로 다른 데이터를 고려하는 학습방법 제안 (Multimodal Learning), 3) 화학, 의학, 소셜 분야로의 응용을 모두 수행하고 있습니다. 학생과의 개별면담을 통해, 학생이 원하는 연구주제를 함께 선정해 나갈 계획입니다.


Q: 대학원생으로 입학하게 되면 어떠한 생활을 하게 되나요?

A: 대학원생에게 가장 중요한 부분은 "연구" 입니다. MLAI 연구실은 대학원생들이 실력을 기르고 우수한 연구들을 수행할 수 있도록 모든 지원을 할 계획입니다 (행정적인 업무 등은 지도교수 또는 행정 담당 선생님이 해결 등). 기본적으로 하루 8시간 (평일 9am-6pm 또는 유연하게 선택) 학업 및 연구에 시간투자하는 것을 권장합니다. 주 1~2회 지도교수와의 연구 미팅 및 논문세미나 등을 통해서 연구를 진전시켜 나가게 됩니다.


Q: 학부생 연구원으로 입학하게 되면 어떠한 생활을 하게 되나요?

A: 학부생이 주도적으로 연구를 수행하고 논문을 작성하기 위한 Training 기회를 제공합니다. 수업 및 시험기간등을 고려하여 유동적으로 연구활동에 참여 가능합니다. 학부생도 대학원생과 동일하게, 연구에만 전념할 수 있도록 모든 지원을 할 계획입니다. (연구실 예산 상황 및 학부생 참여 연구프로젝트 항목에 따라, 학부생도 장학금 및 인건비 수여가 가능합니다.)


Q: 석사 및 박사학위를 받기 위한 기준은 어떻게 되나요?

A: 박사학위를 받기 위해서는 ML/AI 관련 Top Conference의 main paper 1편 또는 SCI(E) 저널 1편이 필요합니다. 평균적으로 석사과정은 2년, 박사과정은 4년이 소요됩니다 (학-석사 연계: 5년, 석-박사 연계: 5년 소요). 졸업요건이 빠르게 충족될 경우, 지도교수와의 협의를 통해 국내외 기업 및 연구소 인턴 및 조기졸업이 가능합니다.


Q: 어떤 학생들을 모집하시나요?

A: 현재 학부생 연구 인턴과 대학원생을 모두 모집하고 있습니다. 연구를 수행하는 과정에서, 대학교 2~3학년 수준의 수학(확률 및 통계, 선형대수학 등) 및 프로그래밍 지식이 많이 요구됩니다. 이에 대해서 깊이있게 공부하시는것을 권장드립니다.


Q: 지원하기전에 직접 면담이 가능한가요?

A: 네 가능합니다. kyungwoo.song@uos.ac.kr 로 1)본인에 대한 간단한 소개 (이름, 소속 등), 2)면담 가능한 시간, 3)간단한 이력서 또는 성적표를 첨부해주세요.

(제 일정은 https://mlai.uos.ac.kr/contact 에서 보실 수 있으며, 색칠되어 있는 부분외에는 모든 시간 가능합니다.)


Q: 인건비는 어떻게 되나요?

A: 학생의 학위과정에 따라 금액은 다르지만, 서울에서 생활하시기에 절대 부족함이 없는 높은 인건비를 제공해드립니다. 금전적인 도움이 필요한 학생의 경우, 추가적인 프로젝트 참여등을 통해 서울시립대학교 최고 수준의 인건비를 지원해드리고자 합니다. MLAI 연구실은 학생들이 연구에 전념할 수 있도록 모든 지원을 할 계획입니다. 학생이 졸업요건을 충족할 경우, 학생의 의사에 따라 국내외 기업 및 연구소 인턴을 통해 새로운 연구 경험 및 추가적인 인건비를 받으실 수 있습니다.


학생들이 연구 외에는 신경 쓸게 없는 연구실 환경 조성을 목표로 합니다.