# 🚀 Welcome to Team 1 | **이름** | **전공** | **관심사** | | --- | --- | --- | | **한예준** | 인공지능전공 | 인공지능 | | **박진원** | 인공지능전공 | 알고리즘, 시스템 프로그래밍, 스타트업 | | **최원제** | 인공지능전공 | UX/UI, 모바일 앱, 창업 | | **이채원** | 인공지능전공 | 분산 시스템, 데이터베이스, 오픈소스 | [](https://classroom.github.com/a/gSldEXG6)

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👥 팀원 소개

이름	전공	관심사
한예준	인공지능전공	인공지능
박진원	인공지능전공	알고리즘, 시스템 프로그래밍, 스타트업
최원제	인공지능전공	UX/UI, 모바일 앱, 창업
이채원	인공지능전공	분산 시스템, 데이터베이스, 오픈소스

🎵 공통 관심사

음악 감상

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📋 한 학기 활동 내역

✅ 완료한 활동

💡 멘토링 활동

💼 지도 교수님과의 만남

📌 주요 질문과 답변

Q. 기술스택이 부족한데 어떤 것을 먼저 공부해야 할까요?

A. 파이썬을 추천합니다. 2-3학년 때에도 파이썬과 연계되는 과목이 많기 때문에 기초를 잘 다져두면 이후 학습에 큰 도움이 됩니다.

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Q. 교수님들이 선형대수를 많이 강조하셨는데, 선형대수가 얼마나 중요한가요?

A. 데이터는 행렬 형태로 저장되기 때문에 데이터에 대한 정보를 추출할 때 행렬 연산이 필수적으로 사용됩니다. 딥러닝 모델의 파라미터들도 행렬로 표현되므로, 인공지능과 딥러닝 모델의 거의 모든 과정에 행렬 연산이 사용됩니다.

물론 매우 깊은 수준의 선형대수 지식이 필요한 것은 아니지만, 학부 과정에서 배우는 정도의 선형대수는 반드시 이해하고 있어야 합니다.

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Q. 인공지능 쪽으로 진로를 정하고 싶을 때, 인턴십과 대학원 진학 중 무엇을 선택해야 할까요?

A. 학부 레벨로는 인공지능 모델에 대한 깊이 있는 학습을 하기에 다소 부족합니다. 현재 교육과정 기준으로는 인공지능 모델에 대한 심화 학습을 위해 대학원 진학이 필요합니다.

교과 과정이 개편된다면 이러한 절차가 간소화될 수도 있지만, 현재로서는 대학원 과정을 거치는 것이 효과적입니다.

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Q. 대학생으로서 할 수 있는 활동 중 취업에 도움이 될 수 있는 것은 무엇인가요?

A. 교과과정과 관련된 사이드 프로젝트를 추천합니다. 혼자서 AI 툴을 활용해 작은 프로젝트를 시작해보는 것도 좋은 방법입니다.

이렇게 개인 프로젝트로 시작한 뒤 팀 단위로 규모를 늘려가며 포트폴리오를 작성한다면 취업에 큰 도움이 될 수 있습니다.

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Q. 교수님께서는 왜 소프트웨어학부 교수를 선택하셨나요?

A. 데이터 마이닝 분야 과목이 재미있어서 관심을 갖게 되었고, 그러면서 대학원에 대한 생각을 키우게 되었습니다. 당시에는 그 내용에 대해 막연했지만, 지도교수님의 선구안 덕분에 당시 매니아틱하게 연구되던 인공지능 및 머신러닝 분야와 결합된 데이터 마이닝을 공부할 기회를 얻었습니다.

흥미가 있는 영역을 깊게 공부해보고 싶다는 생각으로 인공지능 관련 분야를 선택했습니다. 학부 4년 동안 흥미가 가는 영역을 찾아가는 것이 가장 중요합니다. 학점도 물론 중요하지만, 자신이 흥미 있는 분야를 찾고 그에 도전하는 것이 더욱 중요합니다.

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Q. 교수직 말고 다른 직업도 생각해보신 적 있나요?

A. 교수를 목적으로 대학원에 진학했다기보다는 박사 학위를 취득하고 싶다는 생각으로 대학원에 갔습니다. 데이터 마이닝 분야의 전문성을 갖고 싶었고, 연구를 하면서 ‘연구가 더욱 깊이 있는 이해로 이어진다’는 것을 깨달았습니다. 자연스럽게 연구를 더 하고 싶다는 생각이 들었고, 연구를 직업으로 하는 길을 찾기 시작했습니다.

연구를 직업으로 하는 경로는 크게 세 가지로 나뉩니다:

1. 기업 연구직
2. 국가 운영 연구직 (연구 공무원 등)
3. 교수

이 모든 가능성을 열어두고 대학원 과정을 거쳤으며, 그중에서 교수직이 가장 먼저 도전해보고 싶었습니다.

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💡 면담 후기

지도 교수님과의 만남을 통해 인공지능 분야의 학습 방향과 진로 선택에 대한 실질적인 조언을 들을 수 있었습니다. 특히 선형대수와 파이썬의 중요성, 대학원 진학의 필요성, 그리고 학부 시절 흥미 있는 분야를 찾는 것의 중요성에 대해 깊이 이해하게 되었습니다. 교수님의 개인적인 경험담을 통해 진로에 대한 시야가 넓어졌으며, 앞으로의 학업 계획을 구체화하는 데 큰 도움이 되었습니다.

🎓 대학원 방문 및 선배 만나기

이번 활동에서는 인공지능학부 대학원에 재학 중인 선배님을 직접 만나 뵙고 이야기를 들을 수 있는 소중한 기회를 가지게 되었습니다. 평소 궁금했던 대학원 생활과 연구 분위기, 그리고 전공 분야의 진로 방향 등에 대해 실제 경험을 바탕으로 생생한 이야기를 들을 수 있었습니다.

선배님께서는 현재 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야를 중심으로 연구를 진행하고 계시다고 소개해 주셨습니다.

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🔍 주요 질문과 답변

Q. 대학원 생활이 인터넷에서 보는 것처럼 과도하게 힘든가요?

선배님께서는 생각했던 인식보다는 훨씬 더 할 만한 부분이 많다고 말씀하셨습니다. 물론 일정 관리와 자율적인 공부가 필요해 부담이 될 때도 있다고 하셨지만, 주제가 흥미롭고 함께 연구하는 분위기가 좋아서 충분히 버틸 수 있는 과정이라고 강조하셨습니다.

실제 경험을 바탕으로 전해주신 이야기라 대학원 생활에 대한 막연한 두려움이 많이 줄어드는 계기가 되었습니다.

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Q. 대학원 진학을 준비할 때 교수님과의 컨택이 꼭 1, 2학년 때부터 필요한가요?

선배님은 너무 이른 시기부터 컨택해야 한다는 부담을 가질 필요는 없다고 조언하셨습니다. 오히려 전공 수업이나 관련 프로젝트를 경험한 뒤 관심 분야가 어느 정도 정해졌을 때 자연스럽게 접근해도 늦지 않다고 설명해 주셨습니다.

중요한 것은 교수님과의 관계를 일찍 맺는 것이 아니라, 자신의 관심 분야를 명확히 알고 준비된 상태에서 컨택하는 것이라고 강조하셨습니다.

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Q. 인공지능이 미래 직업을 대체할 것 같나요?

AI가 자동화할 수 있는 영역이 늘어나는 만큼, 그 기술을 이해하고 활용할 수 있는 전문가들은 더 많이 필요해질 것이라는 의견을 들을 수 있었습니다.

새로운 직업군과 역할이 계속 생겨나는 만큼, 오히려 관련 분야를 공부하는 학생들에게는 기회가 더 많을 수도 있다고 말씀해 주셔서 인상 깊었습니다.

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💭 소감 및 느낀 점

이번 대학원 선배님과의 만남은 단순한 진로 탐색을 넘어 인공지능 분야의 현실적인 연구 환경과 앞으로의 전망을 직접 듣는 시간이라 매우 뜻깊었습니다. 인터넷이나 주변에서 들려오는 추상적인 정보가 아니라, 실제로 현장에서 연구를 수행하고 있는 분의 생생한 경험을 들을 수 있어 더욱 믿음이 갔습니다.

특히 대학원 진학에 대한 부담이나 두려움이 크게 완화되었고, 앞으로 어떤 역량을 쌓아야 하는지 명확한 방향성을 잡는 데에도 큰 도움이 되었습니다. 응용통계학을 비롯한 기초 학문의 중요성, 연구실의 분위기, 진학 준비 과정 등 평소 쉽게 접하기 어려운 내용들을 직접 들을 수 있어 유익한 시간이었습니다.

이번 활동을 통해 인공지능 분야의 진로를 조금 더 구체적으로 바라볼 수 있게 되었으며, 앞으로의 학업 계획을 세우는 데에도 중요한 밑거름이 될 경험이었습니다. 무엇보다 선배님의 조언이 현실적이면서도 격려가 되는 내용이어서, 막연했던 미래에 대한 불안감이 줄어들고 도전 의식이 생겼습니다.

🔬 프로젝트: 과거와 미래의 기술

📌 Mission 1: 과거에 상상했던 현재

💭 1965년 만화에서 상상한 기술들

실현된 기술들:

• ⚡ 전기 자동차
• ☀️ 태양열 에너지 활용
• 📱 전자 신문 (인터넷 기사)
• 💻 원격 교육 (온라인 강의)
• 📺 화상 통화 (스마트폰)

인사이트:

1965년도에는 허무맹랑한 상상력으로 여겨졌던 이정문 화백의 만화가 현재의 기술 발전과 놀랄 정도로 일치한다는 점이 인상적입니다. 미래에 대한 용기있는 상상과 실험정신이 얼마나 중요한지 알게 되었습니다.

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📌 Mission 2: 현대 기술의 실현

🖥️ 실현된 미래 기술

기술	설명
태블릿 PC	공책만한 패드형 컴퓨터 - 필기 및 터치 가능
스마트워치	계산, 교통카드, 결제 기능 통합 (삼성워치, 애플워치)
차량 디스플레이	자동차 내 화상통화 및 태블릿 기능 (테슬라)
AI 챗봇	로봇비서 및 서빙봇으로 상용화
메타버스	사이버 아바타를 통한 새로운 문화 형성
AR 디바이스	애플 비전 프로 등 개인형 컴퓨터

핵심 통찰:

현재는 개인 맞춤형 서비스가 일상을 완벽하게 보조하는 시대입니다. 하지만 편리함과 동시에 개인정보 보호와 보안의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. AI는 인간이 정보를 쉽게 획득할 수 있게 하는 도구이자, 미래 인류가 기술을 사용하는 방향을 제시하는 이정표 역할을 합니다.

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🎯 프로젝트: 그들이 만들어가는 세상

🖐️ 제스처 인터페이스의 진화

As-Is (현재)

• 키보드: 기본적인 입력 장치
• 마우스: 그래픽 커서 이동 및 클릭
• 모니터: 물리적 디스플레이

To-Be (미래)

• ✋ 손 제스처 및 손글씨 인식으로 입력
• 🎨 가상 마우스 제스처로 제어
• 📽️ 프로젝터를 통해 모든 표면에 투영

Why?
물리적 세상의 자연스러운 제스처를 디지털 세상에서도 활용하여 훨씬 더 직관적인 사용자 경험을 제공합니다.

How?
가슴에 빔 프로젝터와 카메라를 부착하고, 동작 인식 센서를 통해 언제 어디서든 원하는 작업을 수행할 수 있습니다. 현재는 AR/VR 웨어러블 디바이스를 통해 핸드 제스처, 음성, 눈동자 추적 기술로 구현되고 있습니다.

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🌟 우리가 상상한 미래

🌾 스마트 팜 2.0

현재의 스마트 팜:

• 온도, 습도, 조도, 토양 수분 모니터링
• 자동 관수 및 조명 제어

미래의 스마트 팜:

• 🤖 AI가 기후와 토양에 맞는 최적의 작물 품종을 자체 설계
• 🚁 드론과 로봇이 협력하여 수확부터 포장까지 무인 처리
• 📊 완전 자율 운영 시스템으로 인간은 모니터링만 수행

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👁️ 시각 임플란트

시각장애인을 위한 인공망막 기술이 개발 중입니다. 빛 신호를 전기 신호로 변환하여 망막 신경을 자극함으로써 기본적인 시력 회복을 돕습니다.

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🤖 AI 친구

개념:
감정, 대화, 취미 공유, 심리 상담 등 다양한 사회적 역할을 수행하는 디지털 동반자

특징:

• 개인 맞춤형 감정 이해 및 공감
• 고독, 사회적 불안, 정신 건강 문제에 대한 정서적 지지
• 삶의 질 향상을 위한 지속적인 동반자 역할

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📚 AI 튜터

현재의 온라인 교육:

• 학습 진행도에 따른 맞춤형 콘텐츠 제공
• 정보의 일방적 전달

미래의 AI 튜터:

• 🎓 물리적 로봇 형태로 실제 과외 진행
• 👀 학생의 학습 과정을 실시간 관찰 및 기록
• 💬 정서적 교류를 통한 심리적 지지
• 🎯 개인 목표 달성을 위한 최적화된 학습 전략 제공

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🚗 하이브리드 교통 시스템

비전:

• 모든 차량이 자율주행으로 연결
• 실시간 통신을 통한 교통 흐름 자동 조율
• 신호등 없는 효율적인 교통 시스템

혁신 기술:

• 🌍 도로와 하늘을 오가는 하이브리드 교통수단
• 🌤️ 바람, 기압, 날씨, 건물 밀집도를 계산한 최적 경로
• 🛡️ 안전하고 효율적인 자동 유도 시스템

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🔍 특별히 알아보고 싶은 것

💼 학부 과정 중 실무 경험

1. 현장실습 제도

• 인공지능 분야의 기업 인턴십 기회
• 학점 인정 현장실습 프로그램
• 스타트업 vs 대기업 인턴 경험의 차이
• 현장실습이 취업 및 대학원 진학에 미치는 영향

2. 산학협력 프로젝트

• 기업 연계 캡스톤 디자인 프로젝트
• 실제 산업 문제를 해결하는 프로젝트 경험
• 교수님 연구실 학부연구생(URP) 기회

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📊 역량 평가 및 자격증

3. TOPCIT (Test Of Practical Competency in ICT)

• SW 전공 역량 진단 및 평가
• 취업 시 가산점 활용 방법
• 준비 전략 및 권장 응시 시기

4. AI 관련 자격증

• 빅데이터분석기사
• 데이터분석 준전문가(ADsP) / 전문가(ADP)
• Google TensorFlow Certificate
• AWS Certified Machine Learning

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🎓 졸업 후 진로

5. 대학원 진학

• 석사 과정: 2년, 실무 + 심화 학습
• 박사 과정: 연구자로서의 전문성 확립
• 국내 vs 해외 대학원
• 대학원 진학 시 학자금 지원 및 장학금 제도
• 석·박사 통합과정의 장단점

6. 취업 준비

• AI 분야 주요 채용 기업 (네이버, 카카오, 삼성, LG AI연구원 등)
• 스타트업 vs 대기업: 커리어 패스 비교
• 포트폴리오 작성법 및 GitHub 관리
• 코딩테스트 준비 전략 (알고리즘 공부)

7. 창업

• 교내 창업 지원 프로그램 (예비창업패키지 등)
• AI 스타트업 생태계 현황
• 기술창업 vs 일반창업
• 엑셀러레이터 및 투자 유치 과정

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🌐 글로벌 경험

8. 해외 교환학생 프로그램

• AI 분야 유명 대학 교환학생 기회
• 실리콘밸리 탐방 프로그램
• 글로벌 AI 컨퍼런스 참여 (NeurIPS, ICML, CVPR 등)

9. 국제 경진대회

• Kaggle 대회 참여 경험
• AI 해커톤 및 공모전
• ICPC, Google Code Jam 등 알고리즘 대회

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🛠️ 실무 스킬 개발

10. 오픈소스 기여 활동

• GitHub를 통한 오픈소스 프로젝트 참여
• 실무에서 요구하는 협업 도구 (Git, Docker, CI/CD)
• 코드 리뷰 문화 및 협업 경험

11. MLOps 및 실전 배포

• 모델 개발 후 실제 서비스 배포 과정
• 클라우드 플랫폼 활용 (AWS, GCP, Azure)
• 모델 모니터링 및 유지보수

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💡 네트워킹 및 커뮤니티

12. 학회 및 동아리 활동

• 교내 AI 학회 및 코딩 동아리
• 외부 AI 커뮤니티 (ModuLabs, PRML 등)
• 멘토링 프로그램 및 스터디 그룹

13. 선배 네트워크 구축

• 졸업 선배들의 진로 경로 탐색
• 동문 네트워크를 통한 정보 교류
• LinkedIn 등을 활용한 전문가 네트워킹

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💭 활동을 마친 소감

🔗 20252929 한예준

“한 학기 동안 유레카 프로젝트를 통해 과거의 상상이 현실이 되는 과정을 추적하고, 우리가 그리는 미래를 직접 설계해보는 경험은 매우 의미 있었습니다. 특히 1965년 만화에서 상상했던 기술들이 현재 우리 일상에 자연스럽게 녹아있다는 사실이 놀라웠습니다.

지도교수님과 대학원 선배님을 만나 뵙고 진로에 대한 실질적인 조언을 들을 수 있었던 것도 큰 수확이었습니다. 인공지능 분야가 단순히 직업을 대체하는 것이 아니라 새로운 기회를 창출한다는 관점을 배우게 되었고, 앞으로의 학업 방향을 설정하는 데 큰 도움이 되었습니다. 이번 활동을 계기로 기술의 발전이 우리 삶에 미치는 영향을 더 깊이 이해하게 되었으며, 미래를 만들어가는 주체로서의 책임감도 느끼게 되었습니다.”

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🔗 20253154 박진원

“이번 프로젝트를 통해 기술 발전의 역사를 되돌아보고 미래를 예측하는 것이 얼마나 중요한지 깨달았습니다. 과거 사람들의 상상력이 현재의 혁신을 이끌었듯이, 우리가 지금 상상하는 AI 튜터, 스마트 팜 2.0, 하이브리드 교통 시스템 등이 언젠가는 현실이 될 것이라는 확신을 갖게 되었습니다.

교수님께서 강조하신 ‘흥미 있는 분야를 찾아 깊이 파고드는 것’의 중요성이 특히 와닿았습니다. 저는 알고리즘과 시스템 프로그래밍에 관심이 많은데, 이를 AI와 접목시킨다면 어떤 시너지가 날지 고민하게 되었습니다. 대학원 선배님의 말씀처럼 준비된 상태에서 자신 있게 도전하는 것이 중요하다는 것을 배웠고, 앞으로 남은 학부 생활 동안 탄탄한 기초를 쌓아 스타트업에 도전하거나 대학원 진학을 준비하고 싶습니다.”

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🔗 20252917 최원제

“유레카 프로젝트를 진행하면서 가장 인상 깊었던 점은 기술의 진화가 단순한 발전이 아니라 인간의 상상력이 현실로 구현되는 과정이라는 것을 깨달은 것입니다. 특히 제스처 인터페이스와 프로젝션 기술의 발전을 조사하면서, 물리적 제약을 넘어서는 미래의 사용자 경험에 대해 생각해볼 수 있었습니다.

교수님과의 면담에서 파이썬과 선형대수의 중요성을 다시 한번 확인했고, 사이드 프로젝트의 필요성을 절감했습니다. 현재 관심 있는 보안과 프론트엔드 분야를 AI와 결합한다면 어떤 가능성이 있을지 고민하게 되었습니다. 팀원들과 함께 미래를 상상하고 토론하는 과정에서 다양한 관점을 배울 수 있었고, 앞으로 더 넓은 시야로 기술을 바라보고 학습해야겠다는 다짐을 하게 되었습니다.”

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🔗 20252405 이채원

“이번 프로젝트에서 가장 흥미로웠던 부분은 기술이 단순히 ‘편리함’을 넘어 ‘사회 구조 자체’를 변화시킨다는 점이었습니다. 스마트 팜, AI 친구, 자율주행 교통 시스템 등을 조사하면서 분산 시스템과 데이터베이스가 미래 기술의 핵심 인프라라는 것을 재확인했습니다.

교수님께서 말씀하신 데이터 마이닝과 행렬 연산의 중요성은 제가 관심 있는 분산 시스템 및 데이터베이스 분야와도 직결되는 내용이었습니다. 대학원 선배님의 조언처럼 준비된 상태에서 자신감 있게 도전하는 것이 중요하다는 것을 마음에 새겼습니다. 특히 AI가 직업을 대체하는 것이 아니라 전문가의 수요를 오히려 늘린다는 관점이 인상적이었습니다. 앞으로 오픈소스 프로젝트에 참여하고 실전 경험을 쌓으며, 대학원 진학을 통해 깊이 있는 연구를 해보고 싶다는 목표가 생겼습니다.”

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### 🌟 함께 성장하는 Team 1 *"청춘의 한계는 없다. 배우고 도전하는 과정을 즐기며, 미래를 함께 만들어갑니다."*

*Made with ❤️ by Team 1 | Kookmin University AI Department*