연구실 안내 페이지

유니스트 데이터마이닝 연구실 안내 

저희 연구실에서는 데이터 분석을 위한 여러 문제들과, 이러한 문제들을 효율적으로 해결하기 위한 알고리즘을 제안하는 연구를 주로 수행하고 있습니다. 이러한 작업을 수행하기 위해, 저희 연구실에서는  주로 컴퓨터 공학의 알고리즘적인 내용에 집중하여 연구를 수행하고 있습니다. 연구에 관심이 있고 알고리즘을 통한 문제해결에 관심이 있는 학생들을 환영합니다. 

Q) 지원 학과는 무엇으로 해야 할까요 + TO 여부?

현재 저는 UNIST 컴퓨터공학과에 전임으로 있기에, 주로 컴퓨터공학과에서 학생을 받고 있습니다. 매년 1~2개의 국비TO 가 있습니다 (석사 / 석박통합 / 박사). 이에 더하여 UNIST AI 대학원 (석박통합) 에서도 매년 0~1개의 국비 TO 가 있습니다. 다만 후술할 연구실의 방향에 의해 TO 를 조정하고 있습니다. 

Q) 전공이 다른데 지원이 가능한가요?

제가 전공하고 있는 데이터마이닝과 소셜 네트워크 분석은 알고리즘, 프로그래밍 언어 (Java or Python), 자료구조, 알고리즘에 대한 배경지식이 있다면 다른 전공도 지원이 가능합니다. 타 전공 학생의 경우, 방송통신대학의 컴퓨터과학과의 강의와 같은 OCW 로 기초를 쌓은 이후에, 아래에 명시한 MMDS 강의, Algorithms 강의를 이해할 수 있다면, 연구실에서 생활을 하고, 내용을 학습하는데 있어 어려움이 없을 것으로 생각합니다. 

* Mining of massive data sets. (번역서: 빅 데이터 마이닝)

* Algorithms. (번역서: 알고리즘), 강의1, 강의2

* Algorithm Design. 

Q) 입학하게 되면 어떠한 연구를 수행하게 될 지? 

학생과의 개별적인 면담을 통해서, 원하는 연구주제를 함께 선정할 계획입니다. 석사 과정의 경우에는 제가 주로 지도를 하거나 혹은 공동 지도가 가능한 분야로 지도를 계획하고 있으며, 박사 과정의 경우, 일정 수준에 오른다면 본인이 원하는 연구 주제에 집중할 수 있는 방향으로 진행할 계획입니다. 

Q) 대학원생으로 입학하면 어떻게 생활을 하게 되는지?

연구실 세미나와 개별 미팅 (주 1회) 이 정기적으로 진행됩니다. 해당 세미나 / 미팅이 오프라인으로 진행될 경우, 연구실 구성원들의 참여가 요구됩니다. 가능한 평일 점심부터 저녁시간 전까지 연구실에 머물기를 기대하며, 해당 시간에는 Slack 을 통한 커뮤니케이션이 가능하기를 희망합니다. 

Q) 면담을 할 수 있을까요? 

가능합니다. 면담 전에 CV 와  성적증명서와 기타 우수성을 입증할 수 있는 자료를 첨부하여 메일로 보내주세요. 메일에서 면담 가능한 시간도 알려주시면 시간을 조율해서 zoom 혹은 offline 으로 면담을 진행할 수 있을 것 같습니다. UNIST 학부 인턴 혹은 학부연구원의 경우에는 황성식 학생 (sean113x [AT] unist.ac.kr), 대학원 과정의 경우에는 김다희 학생 (dahee [AT] unist.ac.kr) 혹은 김혜원 학생 (hyewon.kim [AT] unist.ac.kr) 에게 학생대 학생 레벨에서 궁금한 내용들을 물어볼 수 있을 것 같습니다. 

Q) UNIST 학생이 아닐 경우 어떻게 진행이 될까요?

저희 연구실에 관심이 있으시면 인턴을 신청해주세요. 전기 입학생 (3월) 의 경우 전년도 여름 인턴 (USURF) 을, 후기 입학생 (9월) 의 경우 전년도 겨울 인턴 (UWURF) 을 진행해주시길 희망합니다. https://adm-g.unist.ac.kr/experience 에서 동계/하계 인턴 프로그램에 대한 정보를 확인해주세요. 일반적으로 대학원의 경우 가장 중요한 것이 학생과 교수의 관계라고 생각합니다. 지도교수로 최선을 다하려고 노력하지만, 학생의 관점에서는 제 의도와는 다르게 보일 수도 있다고 생각합니다. 유사하게, 지도교수 입장에서 학생과의 경험이 없는 상황에서 2년, 4년, 5년의 학위 과정을 시작하기는 부담감을 갖고 있습니다. 이러한 염려를 인턴과정을 통해 해소할 수 있다고 생각합니다. 불가피하게 인턴을 수행하지 못하는 경우에는 연구실 세미나 / 추가 발표 / 내부 인터뷰를 요청할 수 있습니다. 새로운 식구를 맞이하는 마음으로 저를 포함하여 구성원들도 최대한 노력을 하여 진행됩니다. 

Q) 석사 vs 석박사 통합 과정 관련하여 

전임으로 있는 컴퓨터공학과의 경우 가능한 석사과정 학생을 받을 생각입니다. 석사과정을 수행한 이후에, 본인이 연구를 수행하는 것이 행복하고 관심이 있으며 & 연구실 학생들도 함께 하기를 원하며 & 저 역시 상위과정을 같이할 수 있겠다는 확신이 든다면 박사과정을 지원하길 요청하고 있습니다. TO 관련하여서는, 석사과정 학생의 경우 중도에 박사과정을 희망한다면 석사 학위 이후 박사과정을 진학하는 것이 아니라, 석사과정에서 석박사 통합과정으로 변경하기를 요청드리고 있습니다 (중복 TO 소진 방지). 인공지능대학원의 경우 석박사 통합과정만을 모집하고 있습니다.

Q) 연구실 계획은? 

지도교수가 학생분들에게 최대한 집중할 수 있도록, 연구실의 크기에 제약을 두고 있습니다. 현재는 작은 연구실을 지향합니다. 규모가 큰 연구실은 본질적으로 여러 프로젝트 수행이 불가피한데, 연구보다 일이 우선시 될 수 있는 환경을 극도로 경계하기 때문입니다. 이에 더하여, 적은 수의 학생들을 지도함으로 지도교수가 학생들에게 충분하게 시간을 쓰기 위함입니다. 현재 연구실 인원을 현재 6명 (평균 3-4명) 으로 설정했습니다. 불가피한 경우 9명으로 설정하려고 하나, 예외적인 경우가 아니면 적용하지 않으려고 합니다. 이러한 이유로 현재 우리 연구실은 국비장학생만 선발하고 유니스트 장학생은 선발할 계획이 없습니다 (국비장학생/유니스트장학생 정보 참고). 근본적으로, 학생들이 연구에 최대한 집중 할 수 있는 환경을 만들기 위해  가능한 모든 지원을 하려고 노력하고 있습니다. 여러 행정적인 업무들은 담당 선생님 혹은 제가 직접 처리할 계획이며, 외부과제는 주제와 밀접한 관련이 있지 않은 한, 지양하려고 하고 있습니다. 제가 익숙하지 않은 관련 분야에 대해서는 외부와의 협력연구를 적극적으로 진행하려 하고 있습니다.

Q) 장학금은 어떻게 될까요?

현재는 국비장학생만 선발 예정이기에, 등록금은 면제되고 과정 (석사/박사) 에 따른 금액의 차이는 존재하지만, 대학원 생활중에 추가적인 수입이 필요하지 않을 장학금을 제공합니다 (미니멈 석사 100, 박사 130). 여러 다양한 TA 기회를 제공하려고 노력하고, 프로젝트 참여시 추가적인 장학금을 지원합니다.

Q) 어떤 프로젝트를 수행할까요? 

연구와 직접적인 관련이 있고 논문 작성과 연관된 프로젝트만을 수행하려고 노력중입니다. 어떠한 프로젝트를 수행하더라도, 학생들과 논의하고 서로에게 도움이 되는 프로젝트를 진행할 계획입니다. 큰 철학은 '연구를 위한 일이 되어야 한다' 입니다. 가능한, 일을 위한 일이 되는 것은 피하려고 노력하고 있습니다. 프로젝트를 시작하기 앞서 가능한 학생들의 의견을 물어보고, 연구와 관련이 있는 프로젝트만을 진행할 예정입니다. 이를 위해, 이전에 언급한 작은 연구실을 더 선호하고 있습니다.

Q) 학부생 인턴에 관하여