A guide to joining APRL

1. APRL 연구분야를 내가 좋아하는지 알아보기 

• APRL 에서 풀고자 하는 문제 (태스크) 의 구체적인 키워드들은 다음과 같습니다. 하지만 여기에 국한되지는 않습니다. 

  • SLAM (simultaneous localization and mapping), localization, mapping, SfM (structure from motion), reconstruction, calibration, nerf, gaussian splatting, place recognition, occupancy prediction, depth estimation, local feature matching, inertial navigation, state estimation, sensor fusion, pose-graph optimization, failure detection, robust nonlinear least-square optimization, field robotics, visual-language navigation, etc.

• 위의 연구 키워드에 해당하는 아래 실습(에 연구주제를 국한하지는 않지만)들을 수행해보고 흥미가 가는지 스스로 점검해보세요 (이론을 당장 몰라도, 노트북 한 대로 실습해볼 수 있는 것들 위주로 선정하였습니다. Do It Yourself!).

  • Link: aprl-research-interests-guide

• NOTE: 처음부터 이해하려고 하지 않아도 좋습니다. 원리를 모르고 실습했을 때도 재미가 느껴지는지 스스로에게 물어보세요.  저는 이런걸 좋아합니다.

  • 깊은 흥미만이 차별화된 스펙입니다. 

2. 같은 분야를 연구하는 다른 연구실의 논문들도 함께 찾아보기 

• 아래 연구실들에서 출간된 탑티어 컨퍼런스/저널 (ICRA, IROS, CoRL, RSS, RA-L, T-RO, IJRR) 논문들을 읽어보세요.

• Link: aprl-similar-labs

3. 현재 APRL 에서 진행중인 프로젝트에 대해 이해하기 

• 거시적으로는, Research 탭의 연구분야 설명을 먼저 참고해주세요. 

• 구체적으로는, 향후 5년 동안 (2025 - 2029) 다음과 같은 질문들에 함께 답하고 문제를 풀어갈 학생들을 모집합니다: 

1. DGIST 의 컨실리언스홀은 연장 총 길이가 310m에 달하는 건물입니다. 이 건물 전체를 각기 다른 센서를 탑재한 이종로봇 5대가 자율적으로 돌아다니며, 하루 안에 건물 전체에 대한 공간적 이해를 하려면 어떻게 해야할까요? 공간정보는 어떤 방식 (의 조합) 으로 표현되어야 할까요? 이 정보는 다른 로봇이 어떻게 사용할 수 있을까요?

2. 휴머노이드 로봇이 알아서 대중교통을 타고 강남에서 DGIST 까지 오게 하려면 어떻게 해야할까요? 예: 강남에서 서울역으로 이동하고 서울역에서 ktx를 타고 동대구역에 내려서 지하철을 타고 진천역에 내려서 급행8 버스를 타고 유가읍사무소에서 내려서 도보로 15분 정도 걸어오는 과정이다, 라고만 말해줘도 올 수 있을까요? 그렇게 하려면 어떤 기술을 만들어야 할까요? 그동안 어떤 어려움들이 존재할까요?

3. 네비게이션에서의 플래닝 및 의사결정에 있어서 사람의 언어적 및 비언어적 표현은 어떻게 통합해야 할까요?

• 그리고 위 모든 목표에 기여하는 데 기반이 되는, SLAM 2.0 (Research 탭 참고) 을 정의하고 개별 기술들을 확보하는 일을 수행합니다.

• 하지만 이에 국한되지 않고, 모바일 로봇의 자율화 (Autonomy) 및 인식 (Perception) 에 관한 재미있는 주제가 있다면 자유롭게 제안 부탁드립니다. 

  • 해답 이전에, 좋은 질문을 함께 만들어나갈 학생들을 찾습니다.  

4. 지도교수에 대해 알아보기

• 지도교수 (Giseop Kim)가 나랑 맞을 것 같은 사람인지 가늠해보세요. 

• 연구자 혹은 로봇공학자의 길을 걷는 것에 대해 저는 이런 생각들을 가지고 있습니다.

  • Robotics Engineer 로서 자주하는 생각들, 

  • 학계에서 고-투 브랜드가 되는 법, 

  • 박사과정을 하면서 도움이 되었던 마인드 5가지, 

  • 연구길의 초입에서 (지속가능한 성장을 위한 개인적 생각 15가지)

• 이건 위 내용들을 좀 더 포멀하게 영어로 정리한 문서입니다. 

5. 컨택문의/상담요청 메일을 보내기.

• 이제 본격적으로 컨택문의 or 상담요청 메일을 보내봅니다.

• 랩 진학 관련 컨택문의/상담요청 (gsk@dgist.ac.kr 로 송부) 할 때 포함해야 할 내용은 다음과 같습니다.

1. [필수] 이름/현재학적 (예: 달구/DGIST 학부4학년)

2. [필수] 자기소개 (500자 이내)

3. [필수] 지금까지 흥미롭게 읽은 논문을 2개 선정하고, 간단하게 요약하고, 흥미로웠던 이유에 대해 설명해주세요. 

• NOTE: 2개 중 1개는, 위의 <2. 같은 분야를 연구하는 다른 연구실의 논문들도 함께 찾아보기> 목록에 있는 연구실의 논문 중에서 선정해주세요. 그 외 1개는 자유롭게 선정해주세요.  

4. [필수] 로봇공학 (기계, 전자, 전산, 수학 등) 및 컴퓨터비전 관련 과목 수강한 것이 있다면 전체 목록 (예: [과목코드: 과목이름, ...])

• NOTE: 평점은 포함하지 말아주세요. 

5. [필수] 프로그래밍 경험 및 실력 (각 언어당 200자 이내)

6. [필수] 어떤 문제를 해결해본 경험 및 어떤 문제를 해결하려 도전했지만 실패한 경험 (각 500자 이내)

7. [선택] 기계/전자 공작 경험 (자유분량)

• 메일 제목에 [DGIST RME APRL 컨택 문의] or [DGIST RME APRL 상담 요청] 이라고 prefix 를 붙여주시면 감사하겠습니다 (혹시나 제가 놓쳤을 때 검색해서 찾기 위함).

• 이후 별도 메일로 면담일정을 조율합니다. 

6. FAQ

• 신생랩이어서 우려가 있을 수도 있겠습니다. 몇가지 FAQ를 정리해보았습니다 (ver. Apr 2025)

1. Q) 연구실 셋업이 안되어 있어 연구를 바로 시작할 수 있는지 궁금합니다. → A) 가능합니다. APRL 에서 진행하는 로봇 인식 및 SLAM 연구는 소프트웨어 역량이 더욱 중요합니다. 기존에 공개된 데이터셋을 이용하고, 개인 컴퓨터 (최고사양으로 지급합니다) 만 있으면 연구를 시작할 수 있다고 생각합니다. 하지만 저희 연구실은 드라이랩을 지향하지는 않습니다. 직접 문제를 정의하고 그 문제를 풀기위한 데이터셋을 직접 제작하는 역량도 중요합니다.  실제로 움직일 수 있는 로봇 베이스플랫폼 위에, 미션 환경에 적합한 로봇 및 센서시스템을 직접 기획하고 만들 수 있는 능력을 갖추고 졸업하는 것을 지향합니다 (일단 만드는 것 자체가 재밌지 않나요!). 이 과정에서 기계, 전자 외에 네트워크 등 전산 경험 또한 쌓을 수 있습니다. 2025년 상반기 내로 필요한 공구전장류, 로봇베이스플랫폼 (wheeled robot, legged robot) 및 센서 (camera, LiDAR, IMU 등) 등을 모두 구매 완료할 계획입니다. 지도교수가 기획과 제작에 함께 참여할 것입니다. 

2. Q) 지도교수의 지도 역량이 궁금합니다 → A) 먼저, 구글스콜라에서 논문들의 목록과 임팩트를 확인할 수 있습니다. 이후 서울대 김아영 교수님 연구실 후배님들 다수 지도 및 네이버랩스 에서 DGIST 석사 출신 학생을 지도하여 ICRA 2024, RA-L (with ICRA 2025) 6개월동안 두 편의 플래그십 컨퍼런스/저널 논문을 작성한 경험이 있습니다. 매년 1인 1편 이상의 탑티어 컨퍼런스 (ICRA, IROS, CoRL, RSS) 및 저널 (RA-L, T-RO, IJRR) accept 을 목표로 지도합니다.  또한, 네이버랩스 재직 (2021-2024) 시절 데이터센터 자율주행셔틀버스 개발 및 네이버 지도 거리뷰 3D 프로젝트에 참여하였습니다. 이런 경험을 바탕으로,  학생이 학계뿐 아니라 졸업 후 산업계에서 세계적 수준의 엔지니어가 되기 위해 어떤 역량을 갖추어야 하는지도 함께 지도할 것입니다.   

3. Q) 입학 절차 / 선발 기준 / TO 에 대해 궁금합니다 → A) 위 1-5 절차를 통해 면담을 완료한 학생들에 대해 안내합니다.