Welcome to 20팀
1️⃣ 팀원 소개
| 이름 | 전공 | 관심사 | | — | — | — | | 안성민 | 소프트웨어 | 게임 개발, 게임 하기! | | 허재성 | 소프트웨어 | 알고리즘, 백엔드, 게임 개발, 재테크, 인형뽑기 | | 아이게림 | 소프트웨어 | UX/UI, 모바일 앱, 창업 | | 차서연 | 소프트웨어 | 알고리즘, 벡엔드, 자료구조, 데이터베이스, 뜨개질, 독서, 필사 |
팀 슬로건
우리의 미래를 유레카!
팀 소개
유레카는 무언가를 발견했을 때 내는 소리를 뜻합니다. 저희는 현재 수강하는 수업인 유레카 프로젝트의 “유레카”를 저희의 미래를 찾는다는 의미와 결합해서 우리의 미래를 유레카! 라는 슬로건을 내세웠습니다.
이 슬로건처럼, 앞으로의 활동을 통해 성장하고 발전하며 저희의 미래를 유레카! 라고 외칠 수 있을 날이 오길 바랍니다.
2️⃣ 공통된 관심사 : 백엔드
3️⃣ 한학기 동안의 활동 내역
🖼 이정문 화백의 1965년 미래 예측 작품 감상 및 분석
📌 그림 살펴보기
💬 다음 그림 중 현재 가능한 부분은?
느낀점 — 각자의 생각
- 1965년에는 공상 과학처럼 보였던 아이디어들이 이제는 일상적인 기술이 되었다는 점이 흥미롭고, 상상이 실제 혁신으로 이어질 수 있다는 것을 보여준다.
- 과거에 상상한 현재가 약간 어긋난 것 같으면서도 대부분 실행된 기술이라는 점이 놀랍다.
→ 그럼 현재에서 상상하는 미래의 모습 또한 지금은 터무니없어 보이지만 미래에는 이루어지지 않을까 생각했다. - 작품이 만들어진 1965년에 현재 우리의 삶과 거의 유사하게 기술을 예측했다는 점에서 이정문 화백의 창의성과 통찰력이 엿보인다.
- 내가 앞으로 약 50년 뒤의 미래 기술과 삶을 예측하여도 이보다 정확히 예측하기는 힘들 것이다.
- 어릴 때 텔레토비에 나오는 로봇청소기를 보고 무서워했던 기억이 있는데,
이제는 테슬라의 옵티머스, 서빙 로봇까지 상용화된 모습을 보며
초등학생 때 그렸던 미래에 거의 가까워졌다는 생각이 든다.
💡 결론적으로 — 팀 전체의 느낀점
- 1965년에 공상 과학처럼 보였던 기술들이 지금은 우리의 일상 속에 자연스럽게 자리 잡았다는 점이 무척 흥미로웠다.
- 작품 속에서 상상했던 여러 기술들이 실제로 현재 구현되었고,
그 예측이 상당히 정확했다는 사실은 이정문 화백의 통찰력과 창의성이 얼마나 뛰어났는지를 보여준다. - 또한 과거 사람들이 상상했던 현재가 실제와 조금은 다르지만 대부분 실현된 것을 보며,
지금 우리가 터무니없다고 생각하는 미래의 상상들도 언젠가 현실이 될 수 있다는 기대감을 갖게 되었다.
⚙️ 상상한 미래와 현재가 된 미래의 대조
💭 현재 실현된 기술은?
| 예측된 기술 | 현재의 구현 사례 | 활용 영역 |
|---|---|---|
| 태블릿 (Tablet) | 아이패드, 갤럭시탭 | 교육(스마트 러닝), 필기·드로잉, 영상 시청, 원격 근무 및 협업 도구 |
| NFC 페이 (NFC Pay) | 삼성페이, 애플페이 | 스마트폰을 통한 간편 결제, 교통카드 대체, 웨어러블 결제 |
| 터치스크린 (Touchscreen) | 스마트폰, 키오스크, ATM, 자동차 내비게이션 | 직관적인 조작 제공 |
| OTT 서비스 (Over The Top) | 넷플릭스, 디즈니+ | 영상 스트리밍 및 콘텐츠 소비 |
| 로봇청소기 (Robot Vacuum) | 루비, 로보락 | 자동 청소, 맵핑 기반 효율적 동선 관리, IoT 연동 |
| VR (Virtual Reality) | 메타 퀘스트, 애플 비전 프로 | 게임, 엔터테인먼트, 가상 회의, 의료 훈련, 시뮬레이션 교육 |
| 투명 OLED (Transparent OLED) | LG 투명 디스플레이 | 전시, HUD, 스마트 윈도우 등 미래형 인터페이스 |
| IoT (사물인터넷) | 스마트홈, 헬스케어 웨어러블 | 가전제품 제어, 헬스케어, 스마트홈 자동화 |
| AI 비서 (AI Assistant) | 시리, 빅스비, 알렉사 | 음성 명령, 일정 관리, 음악 재생, 스마트홈 제어, 검색 |
| 스마트 글라스 (Smart Glass) | 구글 글래스, 메타 레이밴 | 증강현실 정보 표시, 실시간 번역, 원격 지원 |
| 화상통화 (Video Call) | 줌, 페이스타임 | 원격 근무, 온라인 수업, 가족·지인 소통 |
| 스마트폰 (Smartphone) | 아이폰, 갤럭시 | 결제, 엔터테인먼트, SNS, 업무 및 생활 전반의 허브 |
💬 느낀점 — 각자의 생각
- 영상 속에서 반복적으로 나온 투명 OLED 기술이 가장 기억에 남았다.
영상에서는 마우스나 키보드 같은 입력 장치 없이 스크린을 직접 터치해 조작한다.
현재의 스마트폰·태블릿과 크게 다르지 않으며, 곧 상용화가 임박한 기술임을 느꼈다. - 과거에서 상상하는 미래는 이런 것이었구나 하는 생각과 함께,
상상한 많은 기술을 이뤄낸 지금이 새삼 빠르게 발전하고 있다고 느꼈다. - 앞으로의 기술은 우리가 예상하는 미래를 넘어,
예상하지 못한 영역까지 뻗어 나갈 것 같다. - 벽장, 창문 등에 터치스크린을 달아서 사용하는 장면을 보면
저 영상들이 만들어진 시기엔 먼 미래처럼 보였지만,
최근에는 정수기나 냉장고에도 터치스크린이 적용된 것을 보며
정말 벽장과 창문에도 터치스크린의 상용화가 머지않았다고 느꼈다. - 현재 기술 발전이 가파른 만큼, 공중부양 자동차나 우주여행도 먼 미래가 아닐 것 같다.
- 예전에는 미래라고만 생각했던 기술들이 이제는 일상 속에 자연스럽게 자리 잡았다는 점이 놀랍다.
💡 결론적으로 — 팀 전체의 느낀점
- 영상 속에서 반복적으로 등장한 투명 OLED 기술이 특히 인상 깊었다.
- 마우스나 키보드 같은 별도의 입력 장치 없이 투명한 스크린을 직접 터치해 조작하는 모습은
현재의 스마트폰이나 태블릿과 크게 다르지 않았고,
이는 곧 머지않아 이러한 기술이 상용화될 것임을 보여주는 듯했다. - 또 벽장이나 창문에 터치스크린을 달아 사용하는 장면은 과거에는 먼 미래처럼 보였지만,
오늘날 냉장고나 정수기에도 이미 터치스크린이 적용된 것을 보면 실제 실현이 머지않았다는 생각이 들었다. - 예전에는 단순히 공상처럼 여겨졌던 기술들이 지금 우리의 일상에 당연하게 자리 잡았다는 점이 놀라웠고,
기술 발전의 속도가 새삼 빠르다는 것을 실감하게 되었다. - 앞으로의 기술은 우리가 예상하는 미래를 뛰어넘어,
지금은 상상조차 하지 못하는 영역까지 확장될 것 같아 더욱 기대된다.
MIT Sixth Sense Ted 영상을 보고
1. Why?
요약 정리
- 목표: 디지털 정보와 물리적 세계의 경계를 허물고 자연스럽게 연결.
- 동기: 사용자를 컴퓨터 화면과 복잡한 조작에서 해방시켜 ‘정보 활용’ 자체에 집중하도록 지원.
- 방향: 현실 세계의 제스처를 통해 가상 정보와 직관적으로 상호작용하는 새로운 인터페이스를 탐구.
개별 의견
디지털 정보를 물리적 세계에 가져오기 위해 제스쳐를 활용함.
디지털 정보와 물리적 세계 사이의 간격을 줄이고자 했습니다. 사람들은 화면에 갇히지 않고, 언제 어디서든 자연스럽게 디지털 데이터를 이용할 수 있도록 하기 위함이었습니다.
현실의 제스처와 가상의 세계의 상호작용에 관심이 있어서
사람들은 ‘컴퓨터 조작’보다 ‘정보 활용’ 자체에 관심이 있다. 현실 세계와 디지털 세계를 자연스럽게 연결하는데 목적을 둠.
2. What?
요약 정리
- 핵심: 현실의 사물과 공간을 인터페이스로 사용하는
웨어러블 장치. - 기능: 손 제스처를 통해 현실에 투영된 디지털 정보와 직접 상호작용.
- 개념: 현실의 물체와 디지털 세계를 연결하여 데이터를 실시간으로 교환하는 시스템.
개별 의견
사용자가 제스쳐를 사용해 디지털 정보와 상호작용할 수 있게 만듦
현실 세계의 사물 위에 정보를 투영하고, 손 제스처를 인식하여 상호작용할 수 있는 웨어러블 장치.
현재 우리가 사용하는 현실의 물체를 디지털 세계와 연결하여 바로 데이터가 전송될 수 있게 하는 것을（그리고 그 반대도）
현실 세계의 사물, 손동작, 공간 위에서 디지털 정보를 직접 다룰 수 있는 착용형 인터페이스(웨어러블 장치). 즉, 현실 물체를 입력·출력 장치로 바꿔주는 SixthSense 장치.
3. How?
요약 정리
- 구성: 몸에 착용하는
소형 카메라,프로젝터,거울(센서)을 결합. - 입력: 카메라는 사용자의 손 제스처나 현실 사물을 인식.
- 출력: 프로젝터는 디지털 정보를 벽, 종이, 손바닥 등 모든 물리적 표면에 투사.
- 기술: 이동 가능한
증강현실(AR)경험을 구현.
개별 의견
프로젝터와 마커, 카메라를 사용한 웨어러블 장치를 만들었음. 카메라와 마커를 사용해 사용자의 제스쳐를 입력받고 그 정보를 변환해 프로젝터로 출력해줌.
목에 착용하는 작은 프로젝터, 카메라, 센서를 결합하여 구현했습니다. 카메라는 손 제스처와 물체를 추적하고, 프로젝터는 디지털 정보를 표면 위에 투사했습니다.
증강현실로 현실의 제스처를 디지털 세계에서도 사용 가능하게 만들어 기계 속의 세계와 현실의 경게를 허물었음。
작은 카메라, 프로젝터, 미러를 몸에 착용. 카메라는 손동작이나 사물을 인식, 프로젝터는 벽·책·손 위에 정보를 투사. 손가락 제스처, 종이, 물체 등을 곧바로 입력 장치로 사용.
4. 마무리
요약 정리
- As-Is vs To-Be: 키보드, 마우스, 모니터를 각각
가상 타이핑,손가락 움직임,현실의 모든 표면으로 대체하는 개념을 제시. - 현재: 2009년의 프로토타입 비전은 오늘날
AR/VR 헤드셋(핸드 트래킹),스마트폰 AR,웨어러블 컴퓨터등 더욱 정교하고 상용화된 기술로 발전 및 구현됨.
개별 의견
키보드 -> 카메라로 손 제스쳐를 입력 마우스 -> 마커를 사용해 이동과 클릭을 구현 모니터 -> 프로젝터로 화면을 출력. 2009년에는 불편했지만 현재는 애플/메타의 VR 헤드셋 등으로 발전함.
출력 장치를 모니터 대신 현실의 표면으로 대체. 현재는 AR 글래스 등으로 발전하여 “현실 세계와 디지털 정보의 통합” 비전이 이어지고 있음.
키보드/마우스/모니터를 각각 신체 일부, 손가락 클릭, 어떤 평면으로든 대체. 현재는 ‘웨어러블 컴퓨터’로 발전.
키보드/마우스/모니터를 제스처 입력, 손동작, 현실 표면 투사로 대체. 현재는 스마트폰/태블릿 AR, 스마트워치, AR 글래스, 손 제스처 인식 기술 등으로 구현됨.
10/10 활동 정리 - 우리가 상상한 미래
1. AGI 탑재 휴머노이드 로봇 비서
핵심: 강인공지능(AGI) + 로봇공학 융합.
기능: 언어 이해, 상식 추론, 계획 능력, 센서 기반 환경 인식, 물리적 조작.
효과: 가정·직장·산업 현장에서 인간을 보조 또는 대체하는 로봇 비서 등장.
2. 생성형 AI 확장에 따른 새로운 직업군
데이터 검증가: 학습 데이터의 저작권·개인정보·윤리 기준 검토.
데이터 인증 개발자: 출처·권리 추적 및 인증 시스템 개발.
데이터 큐레이터: 고품질·합법적 데이터 수집·정제·판매.
커스텀 AI 전문가: 사용자 전용 AI 모델 제작 및 관리.
AI 윤리 자문가: 법적·윤리적 기준 수립 및 감독.
3. 공간 컴퓨팅 렌즈 (Spatial Computing Lens)
AR/VR 기술이 렌즈에 내장되어 스마트폰을 대체.
현실과 디지털 정보가 하나로 융합.
시야 전체가 작업공간이 되며, 홀로그램 기반 소통·정보 검색 가능.
4. 뉴럴 컴파일러 (Neural Compiler)
생각만으로 코딩 가능.
뇌-컴퓨터 인터페이스 + 생성형 AI 결합.
개발 속도와 창의성 폭발적 향상.
5. 개인 항공 모빌리티 (PAM)
드론 택시 보편화로 도시 교통 3차원화.
건물 옥상 간 이동(UAM) 일상화.
지상 교통 체증 해소 및 이동 혁신.
📌 미래의 우리 모습
대학원 선배 만나기(10/31)
Q. 현재 연구하시는 분야에 대해 설명해주실 수 있을까요?
A. 저는 인공지능(AI)을 연구하고 있습니다. AI는 발전 속도가 매우 빠르기 때문에, 한 분야만 깊게 파는 것이 사실상 어렵습니다. 특히 의료 데이터처럼 민감한 데이터를 안전하게 처리하는 기술, 새로운 입력이 들어오더라도 모델이 안정적으로 학습할 수 있는 구조를 만드는 데 관심이 많습니다. 최근에는 LLM이 시계열(Time Series) 데이터까지 효과적으로 다룰 수 있도록 만드는 연구에 집중하고 있습니다.
Q. 연구실에서는 어떤 일을 하시나요?
A. 연구실 내에서 진행되는 과제를 수행하거나, 교수님으로부터 할당받은 연구를 수행합니다. 논문을 읽고 실험을 설계하고, 데이터를 처리하거나 모델을 구현하는 등 연구 전반의 업무를 맡습니다.
Q. 학부연구생 제도는 어떻게 운영되며, 어떤 학생이 선호되나요?
A. 학부연구생은 보통 3학년부터 추천합니다. 교수님마다 기준은 다르지만, 기본적으로 성실성과 전공 역량을 봅니다. 연구실에서는 먼저 학부연구생에게 기초 커리큘럼을 주고, 그걸 얼마나 잘 소화하는지 평가합니다. 이해도가 높으면 실제 프로젝트에도 투입될 수 있습니다.
특히 학부연구생에게는 학점과 성실성이 매우 중요합니다. 학점이 높아야 기본 기회가 많아지고, 그 위에 자신의 강점을 보여줄 무언가가 있으면 좋습니다.
Q. 연구나 진로 준비를 위해 무엇을 공부해야 하나요?
A. 학교 커리큘럼만 따라가는 것으로는 한계가 있습니다. 학교 수업은 어디까지나 ‘기본 베이스’를 제공하는 역할이기 때문에, 그 위에 자신만의 프로젝트나 관심 분야를 정해 별도로 활동해야 합니다. 자기만의 결과물(프로젝트·포트폴리오·연구 주제)이 있어야 실제 실력으로 이어지고, 대학원/취업에서도 경쟁력이 됩니다.
또한 다음과 같은 역량을 특히 강조했습니다:
리눅스(Linux) 연구나 개발 환경에서 필수적으로 사용되기 때문에 꼭 미리 익혀두는 것이 좋습니다.
영어 논문, 문서, 코드 주석, 해외 자료 등 대부분이 영어 기반이라 읽기 능력이 매우 중요합니다. 최소한 기술 영어는 편하게 읽을 정도가 되어야 합니다.
프로그래밍 언어 하나는 확실히 Python이 기본이지만, 어떤 언어든 하나는 깊이 있게 다룰 수 있어야 합니다.
Q. 대학원생으로 연구하기로 결심한 계기는 무엇인가요?
A. 학부 때 인턴을 했는데, 제 지식 깊이로는 앞으로 성장에 한계가 있다고 느꼈습니다. 더 깊은 이해와 실력이 필요하다는 판단이 들어 대학원 진학을 선택했습니다. 물론 스트레스는 있지만, 장기적 발전 가능성을 보고 결정했습니다.
Q. 대학원에서 가장 중요한 시기는 언제인가요?
A. 1학년이 가장 중요합니다. 이 시기에 연구실 리듬을 익히고, 실력의 기반을 다지는 단계입니다. 교수님 말씀으로는 “한 집단에서 1등을 하겠다는 마음가짐”으로 임해야 제대로 스텝업할 수 있다고 합니다.
느낀점 이번 대학원생과의 만남을 통해, 인공지능 분야가 단순히 한 부분만 깊게 파는 것이 아니라 빠르게 변화하는 기술 흐름을 넓게 이해해야 하는 분야라는 점을 실감할 수 있었다. 특히 시계열 데이터를 LLM이 처리하도록 만드는 연구처럼 기존의 한계를 확장해 나가기 위한 노력이 계속되고 있다는 점이 인상적이었다. 또한 학부연구생이나 대학원 진학을 준비하는 과정에서 학점과 성실성이 기본이지만, 그것만으로는 부족하며, 학교 커리큘럼 외에 자신만의 프로젝트나 개별적인 활동을 통해 실력을 쌓는 것이 필수적이라는 조언이 가장 와닿았다. 단순히 수업만 따라가서는 경쟁력을 확보하기 어렵다는 현실적인 조언이었다. 추가적으로, 연구 환경에서 리눅스 사용 능력과 영어 읽기 능력이 매우 중요하다는 점도 새롭게 느낀 부분이었다. 인공지능 연구 대부분이 영어 기반의 자료로 이루어져 있고, 개발 환경이 리눅스 중심인 경우가 많기 때문에 미리 준비할 필요성을 강하게 느꼈다. 이번 만남을 통해 대학원생들의 실제 경험과 조언을 들으며 앞으로의 학업 방향과 준비해야 할 역량을 더 명확하게 정리할 수 있었고, 나만의 경쟁력을 갖추기 위해 어떤 노력을 해야 하는지 구체적으로 고민하게 되는 계기가 되었다.
## 지도교수님과의 면담 <김장호 교수님="">(11/28)
Q. 멘토님과의 미팅에서 영어, 리눅스, 연구 분야의 중요성을 들었습니다. 교수님께서는 대학 생활 중 어떤 것을 추가로 준비하면 좋다고 생각하시나요?
A. 영어는 기본적으로 항상 중요하며, 가능하다면 회화 점수까지 갖추는 것이 도움이 됩니다. 또한 코딩 테스트 준비도 필수적입니다. 인공지능 분야는 주로 Python을 사용하고, 일반적으로는 C++를 많이 쓰기 때문에 두 언어를 모두 익혀두면 좋습니다. 코딩 테스트는 알고리즘 이론을 기초부터 차근차근 다지는 것이 중요합니다.
경험 측면에서는 대학원 학부연구생으로서 논문을 써보는 경험을 추천하며, 학술 스터디, 공모전, 외부 동아리 등의 활동들이 남들과 다른 차별점을 만듭니다. 리눅스는 프로그램이 리눅스 환경에서 빌드되는 경우가 많으므로, 기본적인 명령어를 자연스럽게 다룰 수 있을 정도면 충분합니다.
Q. 교수님의 연구실에는 학부연구생이 있나요? 있다면 어떤 역할을 수행하나요?
A. 따로 학부연구생을 모집하지는 않습니다. 다만, 인공지능에 관한 기본 개념과 지식을 갖추고 있어 바로 프로젝트에 투입될 수 있을 정도의 실력이라면 연구에 참여시키는 편입니다. (참고로 다른 교수님들의 경우 방학 기수제로 운영하거나 스터디 형태로 운영하는 경우도 있습니다.)
Q. 향후 취업 전망과 백엔드 개발자를 희망하는 학생들을 위한 조언이 있으신가요?
A. 앞으로는 생산직에서도 정교한 작업들이 중요해질 것이며, 인공지능 분야에서는 로보틱스, 경량화, 압축화가 중요한 과제가 될 것입니다. 이러한 기술들이 갖춰져야 인공지능 로봇 구현이 가능하며, 기술 완성까지는 5~10년 정도 걸릴 것으로 전망합니다.
엔터테인먼트, 백엔드, 프론트엔드 같은 일반 개발 직군은 AI가 대부분 대체할 것으로 보입니다. 따라서 이 분야로 취업하고 싶다면 남들보다 한 단계 더 뛰어나고 독보적인 수준의 실력을 갖춰야 합니다.
Q. 코딩 테스트 공부가 막막한데, 어떻게 시작해야 할까요?
A. 코딩 테스트는 대부분 알고리즘 기반으로 출제됩니다. 문제에 어떤 알고리즘이 쓰이는지 파악하는 능력과, 그것을 구현하는 능력을 모두 갖춰야 합니다.
- 본격적인 문제 풀이 전, 여러 알고리즘의 개념을 먼저 공부하세요.
- 문제를 풀 때는 최대한 답지를 보지 않고 스스로 해결해야 합니다.
- 저학년 때는 풀이 시간에 연연하지 말고, 문제를 풀고 분석하는 능력을 기르는 것이 우선입니다.
6️⃣ 활동을 마친 소감
🔗20253399 차서연
“다양한 인사이트와 앞으로 다가올 미래를 대비하는 방법에 대하여 알 수 있어서 좋았습니다.”
🔗20210936 허재성
“AI로 인한 불확실성에 대해 걱정이 많았는데, 일정부분 해소됨에 있어 의미 있던 시간이었습니다.”
🔗20222877 안성민
“앞으로의 미래를 생각해보고 예상되는 흐름에서 자신은 어떠한 위치에 서있을지 고민해볼 수 있는 뜻깊은 활동이었습니다.”
🔗20252333 아이게림
“빠르게 변화하는 기술 환경 속에서 내가 앞으로 준비해야 할 방향을 생각해볼 수 있었던 유익한 시간이었습니다.”