Welcome to 19팀

1️⃣ 팀원 소개

이름	전공	관심사
응우산디	인공지능전공	메디컬AI, 오픈AI	🟦
고주희(조장)	인공지능전공	보안, 인공지능	🟪
김지수	인공지능전공	알고리즘, 데이터베이스	🟧
홍민석	인공지능전공	인공지능, 데이터베이스	🟩

팀 슬로건

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팀 소개

저희는 AI와 알고리즘에 대한 끊임없는 도전 정신과 열정을 가진 팀으로, 혁신을 향해 나아가고자 합니다. We are a team driven by relentless passion and a spirit of challenge in AI and algorithms, striving toward innovation.

2️⃣ 공통된 관심사 : 백엔드, 인공지능

3️⃣ 한학기 동안의 활동 내역

25.09.19

🟧 김지수 Team mission 1 움직이는 도로는 무빙워크로 실현되었고 공부를 집에서 하는 모습은 인터넷강의로 실현되었다. 과거에는 불가능해보이는 기술들이 현재에 실현되는 사례를 통해 상상력의 중요성을 확인할 수 있다. Team mission 2 뉴스에서 소개한 원격수업은 인터넷 강의로 실현되었고 실험단계 있던 자율주행자동차는 상용화 되어 실제 자동차 시장에서 판매되는 중이다. 90년대 뉴스에서 최초의 자율주행 자동차가 한국에서 발명되었다는 사실을 알게 되었다. 그러나 미국의 테슬라가 거대한 기업으로 성장한 것처럼, 한국에서는 좋은 기술을 발전시키지 못한 점이 정말 아쉬웠다. 이 사례를 통해 좋은 기술을 발전시켜 상용화할 수 있는 실행력의 중요성을 깨달았다.

🟦 응우산디 Team mission 1 태양열 발전 주택은 이제 실제 아파트와 집에 설치되어 사용되고 있습니다. 불가능해 보였던 기슬이 현실이 된 사례로 상싱력의 가치릉 확인할 수 있습니다. 그리고 과거에는 집에서 강의를 듣는 것이 상상에 불과했지만, 지금은 인터넷 강의를 통해 누구나 집에서 학습할 수 있습니다.

Team mission 2 라이브 번역, 투명 모니터 화면, 에어드롭과 같은 공유 기능, 음성 인식, 디지털 신문, 화상 회의, 보고 싶은 것을 선택해서 볼 수 있는 TV 채널 같은 것들은 예전에는 영상 속에서 미래 기술로만 상상되던 것들이었습니다. 하지만 지금 시대에는 이미 그 중 많은 것들이 현실이 되어 사람들의 일상생활을 더 편리하고 빠르게 만들어 주고 있습니다. 아직 영상 속에서처럼 완전히 구현되지 않은 기술들도 일부 있지만, 머지않아 곧 실현될 것이라고 믿습니다.

🟩 홍민석 Team mission 1 태양열 발전 주택 전기자율주행차 소형TV전화기: 스마트폰 전파신문: 인터넷 기사 움직이는 도로: 무빙워크 로봇 청소기 원격 학습: 인터넷 강의 이정문 화백이 1965년에 예측한 것들인데 대부분이 상용화 되었고, 그 당시에 이런 것들을 상상하고 예측 했다는 게 놀랍다.

Team mission 2 자율주행자동차 날아다니는 자동차 원격 수업 OTT 카드 없이 휴대폰으로 결제 안경처럼 쓰는 TV 짧은 시간안에 과거에 생각했던 일들이 이루어졌다는게 신기하고 앞으로 어떻게 더 발전할 지 궁금해진다.

🟪 고주희 Team mission 1 태양열 발전주택, 전기자율주행차, 소형tv전화기및 전파신문(스마트폰) , 움직이는도로 ,로봇청소기,원격학습, 스마트 부엌 등등 대부분의 그려진 기술이 현재 실현됨 -상상한 것을 기술로 실현할 수 있고, 이를 뒷받침할 기술력이 있으며, 발전 속도 또한 빠르다는 것을 느꼈다

Team mission 2 화상통화, 원격근무 , 실시간 번역 및 협업 도구, IoT와 스마트홈, 강화유리 활용 등등 실현 -영상 속 아직 실현되지 않은 기술들도 곧 구현될 것이라 생각하며, 이러한 발전을 통해 우리의 삶이 계속 변화해 나간다는 점이 인상 깊었다.

25.09.26

아래 주제에 대해서 팀별로 논의해 보아요

상상의 현실화 – 그들이 만들어 가는 세상

◆MIT Sixth Sense 연구팀이 만들고자 했던 것은? • Why? • What? • How?

🟦 응우산디

Why? 사람들이 일상 속에서 디지털 정보를 더욱 편리하게 활용하고, 현실과 기술을 자연스럽게 연결하기 위해 개발되었습니다.
What? 카메라와 프로젝터가 결합된 웨어러블 장치로, 손동작과 사물을 인식하여 벽이나 손바닥 등 다양한 표면을 화면처럼 사용할 수 있습니다.
How? 손가락 제스처를 인식하여 명령을 실행하고, 필요한 정보를 프로젝터를 통해 주변 환경에 바로 투영합니다.

🟪 고주희

Why? 기존의 디지털 기기가 가진 화면·입력 장치의 한계를 넘어, 사람들이 언제 어디서나 직관적으로 정보를 사용할 수 있는 새로운 방식의 인터페이스를 만들기 위해 시작되었다. 특히 “기술이 사람에게 맞춰지는 환경”을 구현하는 것이 목표였다.
What? Sixth Sense는 현실 공간을 그대로 인터랙티브 디스플레이로 전환하는 휴대형 AR 시스템이다. 일상에 존재하는 사물이나 표면을 입력도구로 활용하고, 정보 탐색·사진 촬영·검색 등 다양한 기능을 물리적 기기 없이 수행할 수 있는 새로운 사용자 경험을 제공한다.
How? 사용자의 손 움직임과 시야에 있는 사물을 카메라가 분석하고, 프로젝터가 그 위에 디지털 정보를 실시간으로 겹쳐 보여주는 방식으로 작동한다. 컴퓨터 비전 기술로 사물을 인식하고, 제스처 매핑을 통해 사용자의 행동을 명령으로 변환하여 자연스러운 상호작용이 가능하도록 구현되었다.

◆ As-Is vs To-Be는 어떻게? 기존 컴퓨터의 입력, 출력 장치를 어떠한 방식으로 변경하였나요?? • 키보드는? • 마우스는? • 모니터는?

🟩 홍민석 키보드: 포스트잇에 펜으로 쓴 글씨를 인식해서 그대로 컴퓨터에 출력함. 마우스: 플라스틱 판에 센서를 붙이고 실로 손가락에 연결해서 실제 손의 움직임을 컴퓨터에서 인식하게 만듦. 모니터: 빔 프로젝터를 자전거 헬멧에 붙여서 어디서든 화면을 볼 수 있게 함.

◆ MIT Sixth Sense Project 팀이 만든 내용이 현재에는 어떠한 장비로, 어떻게 구현이 되었을까? • 현재의 기술과 약 15년 전에 MIT에서 진행한 기술의 발전 모습은?

🟧 김지수
• 현재의 기술과 약 15년 전에 MIT에서 진행한 기술의 발전 모습은? SixthSense의 비전은 현재 AR 글래스와 XR 헤드셋 등으로 구현되어 다양한 상용 기술로 실현되고 있다. 손동작, 시선, 음성, 근육 신호를 활용한 인터페이스가 가능해, 작업, 학습, 엔터테인먼트, 일상 생활 등에서 활용할 수 있다. 스마트워치, 밴드, AR 글래스 같은 웨어러블 장치는 개인 보조 디스플레이로 자리 잡아, 기존 키보드와 마우스 없이 상호작용을 지원한다. 투사와 AR 기술을 통해 현실 세계 위에 정보가 자연스럽게 겹쳐 보이며 사용자는 손과 몸을 입력 장치처럼 활용할 수 있다. 결국 SixthSense가 제시한 비전은 현재 현실적 기술로 확장되었다.

25.10.10

• 우리가 그려보는 미래 • 팀에서 생각하는 미래 모습 그리기

발표는 2~3분 분량 /스크립트 작성 –> 다음주에 발표 (25.10.17)

◆2040년 또는 2050년 우리들의 생활 모습은 어떠할지 그려보기 • 이정문 화백의 그림과 같이 간단한 생활 스케치하기 • 하나의 주제 그림 또는 여러 개의 주제 그림을 그려도 좋아요

이정문 화백과 같이 여러 생활을 모습을 하나의 그림으로 그려도 되고 또는 하나의 미래 모습에 대해서 하나의 주제로 그려도 좋아요

◆ 기술 트랜드 찾아보기 • 우리가 그림 미래의 모습이 혹시 현재 상용화 되어 있지 않을까요? • 또는 누군가 상상해 보고 있지는 않을까요? • 해당 내용에 대해 벤치마킹해 보아요

◆ 우리가 그린 2040 / 2050년의 모습 속에서 나는 어떠한 모습으로 생활을 하고 있을까요? • 우리가 그린 그림 속에서 나의 모습 또는 나는 무엇을 하고 있을까요? KakaoTalk_Photo_2025-12-02-11-36-32

🟧 지수님 드론 물류 시스템 -① 자율 드론 물류 시스템 도시의 하늘을 비행하며 자율적으로 물류를 배송하는 드론이 본격적으로 도입되면, 물류의 개념은 ‘도로 중심’에서 ‘공중 네트워크 중심’으로 전환될 것이다. 이 시스템은 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT), 클라우드 제어 기술을 기반으로, 드론들이 스스로 경로를 탐색하고 교통 상황, 기상 정보, 배터리 상태 등을 고려해 최적의 배송 루트를 실시간으로 계산한다. 이를 통해 교통 혼잡 지역에서도 신속한 배송이 가능하고 배송 인력 부족 문제를 완화하며, 에너지 효율적이고 탄소 배출이 적은 친환경 물류 체계가 구축될 것으로 예상된다. 또한, 도심 건물 옥상이나 고층 건물 외벽에 설치된 드론 포트(Drone Port) 가 물류 허브로 작동하며, 주문에서 배송까지의 시간이 수분 단위로 단축되는 초고속 라스트마일(last mile) 배송 시대가 열릴 것이다.

벤치마킹 사례 Amazon Prime Air (미국): 인공지능 기반 자율 비행 드론으로 30분 이내 소형 상품을 배송하는 시스템을 개발 중. Wing (Alphabet, 호주/핀란드): 실시간 항로 최적화와 공중 교통 관리 시스템을 통해 드론 배송을 상용화. CJ대한통운 ‘드론 물류 실증사업’ (한국): 산간 및 도서 지역을 중심으로 드론 배송 실험을 진행, 물류 효율 향상과 인프라 확장을 목표로 함.
🟩 민석님 완전 자율 자동차 완전 자율주행 차량 (Level 5): 운전석이나 핸들이 없는 완전한 무인 자율주행차가 일반화되어, 차량이 곧 움직이는 사무실이나 거실이 됩니다. • 운전의 소멸: 자동차에서 운전대와 페달이 사라집니다. 차량은 AI가 모든 교통 상황을 처리하며 스스로 목적지까지 이동합니다. 인간은 비상시에 개입할 필요조차 없습니다. • 움직이는 공간: 차량 내부는 더 이상 운전석과 조수석으로 구분되지 않고, ‘움직이는 사무실’, ‘휴식 공간’, ‘개인 영화관’ 등으로 활용됩니다. 출퇴근 시간 동안 수면을 취하거나, 업무를 보거나, 친구들과 대화하며 시간을 보낼 수 있습니다. • 교통사고 급감: AI가 운전하기 때문에 인간의 실수로 인한 교통사고가 거의 사라집니다. 이는 보험, 의료, 법규 등 사회 시스템 전반에 걸친 대변화를 가져옵니다. • 교통 시스템 최적화: 모든 자율주행차가 서로 통신하며(V2X), 도시 전체의 교통 흐름을 실시간으로 최적화합니다. 신호 대기 시간이 줄어들고, 막힘없는 물류 배송이 가능해집니다.
🟦 산디님 ai 반려동물( 그림에 노인과 AI반려견 ) AI 기반 “로봇 반려동물 (AI Robot Pets)” 개념 2055년의 도시는 인간과 로봇 반려동물이 함께 살아가는 스마트 생태계를 갖춥니다. AI 로봇 반려동물은 단순한 기계가 아니라, 감정과 개성을 갖춘 동반자로, 사람의 건강·감정·생활 패턴에 맞춰 상호작용하며 삶의 질을 높입니다. 벤치마킹 •일본 : Sony Aibo •미국 : Boston Dynamics Spot •대한민국 : Future Pet Robot Project
🟪 주희님 드론택시 개념 2045년의 도시는 지상의 도로뿐 아니라 하늘 위로 교통망이 확장된 입체형 도시로 발전한다. 사람들은 개인 차량 대신 드론택시를 이용해 출근, 통학, 여행을 하며, 도시의 상공에는 수직이착륙형 이동체(eVTOL)가 실시간으로 이동한다. AI 교통 시스템이 하늘길을 자동으로 조정하여 충돌 없이 효율적인 이동이 가능하고, 지상은 자율주행 차량만 다니는 조용하고 깨끗한 도로로 변화한다.

벤치마킹

미국 : Uber Elevate / Joby Aviation
- 전기 수직이착륙기(eVTOL) 상용화를 목표로 한 드론택시 프로젝트.
- 2030년대 초 실용화를 예고하며, 주요 도시에서 시범 운행 준비 중.
한국 : 현대자동차 ‘UAM (Urban Air Mobility)’ 프로젝트
- 도심형 항공 모빌리티 개발 중, 2028년 상용화 목표.
- ‘UAM + 자율주행 + AI 관제 시스템’을 통합한 미래 교통 인프라 구축 중.
일본 : SkyDrive / ANA Holdings
- 2025년 오사카 엑스포에서 드론택시 시범 운영 예정.
- 도심 내 단거리 하늘 이동 서비스 모델 실험.

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안녕하세요, 저희 19조는 2050년의 스마트 도시를 주제로 미래 사회의 교통과 생활 환경을 상상해 보았습니다. 그림을 보시면, 하늘과 도로, 그리고 사람과 로봇이 하나의 생태계처럼 조화를 이루고 있습니다.

먼저, 왼쪽의 드론 물류 창고를 보시면, 여러 대의 드론이 물류를 실어 나르고 있습니다. 이는 자율 드론 물류 시스템으로, 인공지능(AI)과 사물인터넷을 기반으로 드론이 스스로 경로를 계산하고 기상이나 교통 상황을 분석해 최적의 루트로 배송을 수행합니다. 이러한 기술은 이미 아마존 프라임 에어(Amazon Prime Air), Wing 프로젝트, 그리고 대한민국에서도, CJ대한통운의 드론 물류 실증사업을 통해 실현 단계에 있습니다. 미래에는 도심의 옥상마다 드론 포트가 설치되어, 주문 후 몇 분 안에 상품이 도착하는 시대가 열릴 것입니다.

다음으로, 하늘 위를 나는 드론택시입니다. 이 드론택시는 사람을 태우고 도심 상공을 따라 이동하며, 건물 옥상에는 ‘Air Port’라 불리는 착륙 정거장이 마련되어 있습니다. 현재도 미국의 과 한국의 현대자동차 , 그리고 일본의 SkyDrive가 이 기술을 개발하고 있어, 2040년대 중반에는 하늘길 교통이 일상화될 것으로 예상됩니다.

그리고 도로 위에는 완전 자율주행 차량이 달리고 있습니다. 이 차량은 운전대와 페달이 없고, 스스로 목적지를 찾아 이동합니다. 사람들은 그 안에서 일을 하거나 휴식을 취하며 이동할 수 있습니다. AI가 모든 운전을 담당하기 때문에 교통사고와 혼잡은 거의 사라지고, 도시 전체의 교통 흐름이 실시간으로 최적화됩니다.

마지막으로, 오른쪽 하단에는 노인과 AI 반려견이 함께 산책하는 모습이 보입니다. 이 로봇 반려동물은 단순한 기계가 아니라, 감정과 개성을 지닌 동반자로서 사람의 감정과 건강 상태를 인식하고 함께 교감합니다. 이런 기술은 이미 Sony의 Aibo, Boston Dynamics의 Spot 등에서 시작되어 미래에는 사람들 특히 노인과 1인 가구에게 따뜻한 친구이자 보호자가 될 것입니다.

이처럼 2055년의 도시는 드론, 자율주행차, 로봇, AI가 함께 움직이는 살아있는 생태도시로, 기술이 인간의 삶을 더 편리하고 따뜻하게 만들어 줄 것입니다.

감사합니다.

멘토링 ✔️
- 내 지도 교수 함게 만나기 - 김영욱 교수님
  1. 완전 자율주행 차량 사회 우리 팀이 상상한 미래는 운전석과 핸들이 없는 무인차가 일상화되고, 개인 차량 소유보다 MaaS(Mobility as a Service) 기반 이동 서비스가 중심이 되는 도시 구조였다. 교수님께서는 다음과 같은 현실적인 관점을 제시하셨다.
    - 현재 운전석 없는 자율주행차는 한국에서는 상용화되지 않았지만 미국에서는 이미 자율주행 택시가 실제로 운영 중임을 강조하셨다.
    - 특히 샌프란시스코는 기후 환경이 안정적이어서 자율주행 테스트에 유리한 반면, 한국은 사계절, 눈·비·안개 등 변수가 많아 센서 성능과 안전 문제에서 더 큰 기술적 어려움이 있다고 설명하셨다.
    - 또한 한국 시장 규모가 작고, 택시 노조 등 기존 산업과 충돌 가능성이 커 실제 도입 과정에서 사회적 마찰이 있을 수 있다고 덧붙이셨다. 이러한 의견을 통해, 기술적인 문제뿐 아니라 사회·제도·산업 구조 전반의 과제가 함께 해결되어야 한다는 점을 다시 깨닫게 되었다.
  2. 자율 드론 물류 시스템 우리 팀은 도심 상공을 활용하는 자율 드론 배송 네트워크가 미래 물류의 중요한 흐름이 될 것으로 상상하였다. 교수님은 다음과 같은 핵심 요소를 짚어주셨다.
    - 기술 자체보다 법·제도 정비가 훨씬 더 시급하다고 강조하셨다.
    - 특히
      - 드론 비행 허가 제도
      - 안전 기준 수립
      - 프라이버시 보호
      - 공중 충돌 방지를 위한 항로 규정 등이 마련되지 않으면 현실적인 도입이 어렵다고 설명하셨다.
    - 법적 프레임워크가 갖추어져야만 기업들이 기술 개발 및 상용화를 적극 추진할 수 있다고 하셨다. 이를 통해 자율 드론 시대는 단순 기술 개발보다 제도적 기반이 핵심 병목 지점이라는 점을 이해하게 되었다.
  3. 미래 기술을 실현하기 위한 핵심 AI 기술 교수님은 완전 자율주행과 자율 드론 물류 시스템 모두에서 가장 중요한 기술은 ‘컴퓨터 비전’이라고 강조하셨다.
    - 카메라 기반 환경 인식이 정확해야만 안전한 자율주행이 가능하다.
    - 속도 향상보다 사고가 발생하지 않는 신뢰성 확보가 최우선이다.
    - 레이더·라이다 등과의 멀티 센서 융합 기술도 필수적이지만, 그 중심에는 결국 시각 인식 기술이 있다고 설명하셨다. 이를 통해 자율 시스템의 핵심은 하드웨어가 아니라 “인식 지능(Perception AI)”임을 다시 확인할 수 있었다.
  4. 학부 과정에서 준비해야 할 역량 교수님은 자율주행 기술을 다루기 위해 학부생이 어떤 과정을 밟아야 하는지 단계별로 조언해주셨다. 1학년 – 기초 수학 능력 강화 * 미적분 * 선형대수 * 확률과 통계 → AI 및 비전 알고리즘을 이해하기 위한 필수 기반 2학년 – AI 기초 학습 * 딥러닝 기초(Neural Networks, Optimization, Backpropagation 등) * Python 기반 데이터 처리 및 모델 구현 3학년 – 컴퓨터 비전 수강 * 이미지 처리 * 객체 탐지 및 추적 * 영상 기반 인식 알고리즘 → 자율주행 기술의 핵심을 학부에서 처음 경험하는 단계 3~4학년 – 자율주행 컴퓨팅 심화 * 자율주행 시스템 구조 * 센서 데이터 처리 * SLAM, 시맨틱 세그멘테이션 등 고급 인식 기술 * 실제 자율주행 소프트웨어 스택 이해 교수님은 현실적인 기대치보다 기본기와 꾸준한 학습 태도가 더 중요하다고 조언하셨다.
  5. 면담을 통해 얻은 인사이트 이번 면담을 통해 우리 팀은 미래 기술을 상상하는 데서 그치지 않고, 현실적인 기술 성장의 한계, 제도적 기반, 학문적 준비 방향까지 심도 있게 이해할 수 있었다. 특히 교수님은
    - “기술은 결국 사회에 적용되어야 의미가 있다.”
    - “AI 기술보다 중요한 것은 신뢰성 확보” 라는 점을 여러 번 강조하셨다. 이 조언은 우리 팀의 미래 사회 프로젝트뿐 아니라 개인적인 진로에도 큰 방향성을 제시해주었다.
- 대학원 방문 및 선배 만나기 - 김준호 교수님 비주얼컴퓨팅 석사 선배님
  1. 연구실에서는 어떤 것을 연구하나요? 선배님은 비주얼 컴퓨팅 연구실에서 다루는 핵심 주제를 먼저 설명해 주셨다.
    - 연구실의 큰 분야는 비주얼 컴퓨팅(Visual Computing) 으로, 시각적 데이터(이미지·영상)를 기반으로 문제를 해결하는 연구를 수행한다.
    - 최근 연구실은 생성 모델 관련 주제를 적극적으로 다루고 있다고 하셨다.
    - 특히 “생성된 이미지가 어떤 방식으로 만들어졌는지, 혹은 어떤 사용자로부터 생성되었는지”를 추정하거나 검증하는 기술 개발을 연구 중이라고 설명해 주셨다.
      - 예: 이미지 출처 판별, 생성 모델의 흔적 분석, 진위 판별 등 생성형 AI 시대에 필요한 기술이라는 점에서 흥미롭고 현실적인 연구라는 인상을 받았다.
  2. 학부생 수준에서 연구실 또는 관련 분야로 진학할 때 중요한 교과목은? 선배님은 “기초 과목의 탄탄함”을 가장 먼저 강조하셨다. 공통적으로 중요한 과목
    - 자료구조(Data Structures)
    - 운영체제(Operating Systems) 이 두 과목은 대부분의 CS·AI 기반 연구의 기본이 되는 핵심이라고 하셨다. 비주얼 컴퓨팅 분야에서 특히 중요한 과목
    - 선형대수학(Linear Algebra) → 이미지 처리, 컴퓨터 비전, 딥러닝 모델 구조 이해에 필수
    - AI 기본 지식 → 비전 연구를 하더라도 딥러닝 개념을 이해하고 있어야 연구에 진입이 수월함
  3. 학부생이 준비하면 좋은 스펙·경험은 무엇인가요? 선배님은 “스펙 자체보다 경험이 더 중요하다”고 강조하셨다. 추천하신 경험은 다음과 같다.
    - 학부연구생(URA) 활동
    - GREAT 등 해외 연구 프로그램 참여
    - 연구 인턴십
    - 학과 프로그램·프로젝트 적극적으로 참여
    - 논문·포스터 발표 경험 특히 “기회가 보이면 일단 다 지원해보라” 는 조언을 주셨다. 다양한 경험을 가진 학생이 연구에도 더 빨리 적응할 수 있다고 하셨다.
  3-2. 그렇다면 선배님의 스펙 및 경험은? 선배님은 학부 시절 다음과 같은 경험을 하셨다. * 해외 GREAT 프로그램 참여 * 미국 연구실에서 약 3주간 학부연구생으로 활동 * ‘시험 감독 시스템을 자동화하는 AI 모델 생성’ 프로젝트 수행 * 모델 설계, 데이터 분석, 발표, 보고서 작성 등을 직접 경험 이 과정에서 학부 연구 흐름을 처음부터 끝까지 경험해 볼 수 있었고, 이후 진로를 결정하는 데도 도움이 되었다고 하셨다. 선배님은 “특별히 스펙을 만들기보다 경험이 쌓이면서 자연스럽게 방향이 잡혔다”고 말씀해 주셨다.
  1. 선배님의 대학원 졸업 후 목표는 무엇인가요? 선배님은 졸업 후의 첫 목표를 “취직”이라고 명확하게 설명하셨다.
    - 연구가 잘 맞고 흥미가 계속된다면 박사 과정도 고려할 수 있지만, 현재로서는 실무 경험을 쌓는 것이 우선 목표라고 하셨다.
    - 필요하다면 이후 박사 학위를 다시 고민할 계획이라고 밝혔다. 대학원 진학이 반드시 연구자 진로만을 의미하는 것이 아니라, 현업으로 이어지는 다양한 경로가 있다는 점을 알 수 있었다.
  2. 느낀 점 이번 인터뷰를 통해 비주얼 컴퓨팅 연구실의 실제 연구 방향뿐만 아니라, 대학원을 준비하는 과정에서 어떤 기초 역량이 중요한지 명확하게 들을 수 있었다. 특히 “기초 과목을 탄탄히 하기”와 “다양한 연구 경험 시도하기”라는 조언이 가장 인상적이었다. 또한 생성 모델 기반 연구가 현재 AI 기술 트렌드와 직접적으로 연결된 분야라는 점을 알게 되어, 앞으로 어떤 방식으로 공부를 이어가야 할지 생각해 보는 계기가 되었다. 선배님의 솔직하고 현실적인 이야기 덕분에 대학원 진학이 막연한 결정이 아니라, 실제적인 진로 설계로 이어질 수 있었다.
  3. 결론 비주얼 컴퓨팅 연구실 선배와의 인터뷰는 대학원 진학과 이후 커리어 방향을 고민하는 데 큰 도움이 되었다. 연구의 실체와 준비해야 할 역량을 직접 들을 수 있었고, 학부생 시기에 어떤 경험을 쌓아야 하는지도 보다 구체적으로 이해할 수 있었다. 앞으로는 학부 기초 과목을 충실히 학습하고, 학교에서 제공하는 다양한 연구 및 프로그램에 적극적으로 참여해볼 계획이다.

4️⃣ 인상 깊은 활동

교수님 멘토링과 대학원 선배 인터뷰

우리 조원들과 이야기해본 결과, 다양한 의견이 오갔지만 공통적으로 모두에게 가장 인상 깊었던 활동은 교수님 멘토링과 대학원 선배 인터뷰였다는 점에 의견이 모였습니다. 단순히 미래 기술을 상상하는 것을 넘어, 실제 연구와 산업 현장에서 어떤 요소들이 중요한지 현실적인 관점을 들을 수 있었고, 진로와 학업 방향을 고민하는 데 큰 도움을 주었다는 데 팀원 전원이 공감했습니다.

5️⃣ 특별히 알아보고 싶은 것

🟦 응우산디 해외 연구 프로그램(GREAT 등) 참여 방법과 준비 과정

🟪 고주희 대학원 진학이 AI·보안 분야 커리어에 미치는 영향

🟧 김지수 백엔드·알고리즘 직무로 가기 위한 구체적인 로드맵

🟩 홍민석 현장실습 및 기업 인턴십 제도와 실제 참여 방법

6️⃣ 활동을 마친 소감

🔗 20252399 응우산디

“미래 기술을 상상하는 활동뿐 아니라, 교수님 멘토링을 통해 실제 기술이 구현되기까지 필요한 다양한 조건들을 배울 수 있어 의미 있었습니다. 특히 자율주행과 드론 기술에 대한 현실적인 관점을 들으며 제 진로에 대해 더 깊이 고민해보는 계기가 되었습니다.”

🔗 20222092 고주희 🟪

“이번 프로젝트를 통해 상상 속 기술이 어떻게 현실로 이어지는지, 그리고 그 과정에서 어떤 어려움이 있는지 구체적으로 이해할 수 있었습니다. 교수님과 선배님께 들은 조언이 앞으로의 학업 방향을 정하는 데 큰 도움이 되었고, 관련 분야에 더 도전해보고 싶다는 동기부여가 되었습니다.”

🔗 20252381 김지수 🟧

“팀원들과 미래 사회를 그려보는 과정이 즐거웠고, 실제 기술 사례를 조사하며 기술 발전 속도를 체감할 수 있었습니다. 또한 멘토링과 선배 인터뷰를 통해 학부 때 준비해야 할 역량과 진로 방향을 명확하게 알 수 있어 유익한 경험이었습니다.”

🔗 20252425 홍민석 🟩

“평소 관심 있던 자율주행 기술을 더 깊이 이해할 수 있었고, 미래 기술이 사회에 적용되기 위해 필요한 법·제도적 요소들까지 생각해보는 시간이 됐습니다. 팀 프로젝트와 멘토링 모두 제 진로 선택에 좋은 참고가 되었고, 앞으로의 목표를 다시 정리할 수 있었습니다.”

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