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유니스트 데이터마이닝 연구실 안내 

복잡한 네트워크 속에서 ‘무엇이 중요한가’를 찾아내는 일—이것이 저희 데이터마이닝 연구실이 다루는 핵심 주제입니다. 

우리는 그래프 데이터를 분석해 그 속의 구조와 의미를 밝히고, 이를 인공지능과 결합하여 현실의 문제를 해결하는 방법을 연구합니다. 연구실에서 학생들은 단순히 주어진 문제를 푸는 것이 아니라, 문제를 정의하고 → 알고리즘으로 풀고 → 논문으로 완성하는 연구의 전 과정을 직접 경험하게 됩니다. 

특히 본 연구실에서 발표된 모든 논문은 지도 학생이 1저자로 참여하며, 연구 주제의 성격과 학생의 성장 단계에 따라 국내 논문, 국제 저널, short paper 등에서 차근차근 연구 성과를 쌓고, 이를 바탕으로 최상위 학회·저널로 확장해 나가는 구조를 갖추고 있습니다.

저희 연구실은 학생 수를 늘리기보다, 각 학생이 연구를 통해 확실한 성장을 경험하고 의미 있는 연구 결과로 이어질 수 있도록 지도교수가 충분한 시간과 관심을 들이는 방식을 택하고 있습니다. 이러한 이유로 연구실은 소수 정원을 유지하며, 학생과 함께 책임 있게 연구를 진행합니다.

우리 연구실에서 학생들이 경험할 수 있는  것 

• 그래프 알고리즘과 AI·머신러닝(LLM, 그래프 표현 학습)을 결합한 데이터 마이닝 연구 

• 국제 저널, short paper, workshop부터 시작해, 최상위 학회·저널로 확장해 나가는 연구 경험

• 작은 규모를 유지하며, 연구에 몰입할 수 있는 집중도 높은 환경 

• 지도교수와의 긴밀한 논의를 통해 자신만의 연구 주제와 방향성을 구축하는 과정

알고리즘적으로 문제를 생각하는 것을 좋아하고, 대규모 데이터 속에서 본질을 찾아가는 과정 자체에 흥미를 느낀다면, 우리 연구실은 매우 잘 맞는 선택지가 될 수 있습니다.

Q) 어떤 학과로 지원해야 하나요? TO는 어떻게 되나요?

지도교수는 UNIST 컴퓨터공학과 전임으로 재직하고 있기 때문에, 대부분의 대학원생은 컴퓨터공학과(CSE) 로 선발합니다. 연간 1~2명의 국비 TO(석사·석박통합·박사) 가 있으며, UNIST AI 대학원에서도 소수(0~1명)의 국비 TO가 있습니다. 연구실은 작은 규모(정원 7, 현재 4명) 를 유지하기 때문에 연구 집중도를 해치지 않을 정도로만 TO를 운영합니다. 정원이 차면 모집하지 않습니다.

• 모든 학생은 국비장학생만 선발합니다. 

• 2026년 기준 0~2명의 대학원생 (컴퓨터공학), 0명의 대학원생 (인공지능대학원) 선발 가능 (12월 29일 기준)

Q) 전공이 다른데 지원이 가능한가요?

가능합니다. 우리 연구 분야—데이터마이닝, 그래프/하이퍼그래프 알고리즘, 네트워크 분석—은 알고리즘·자료구조·프로그래밍 능력(Java/Python) 이 기반만 되어 있으면 충분히 접근할 수 있습니다. 필수는 아니지만 다음 두 강의를 듣고 오면 큰 도움이 될 것 같습니다. 

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

* Algorithms. (번역서: 알고리즘), 강의1, 강의2

실제로 서로 다른 배경에서 출발해, 입학 후 훌륭하게 연구에 적응하며 성장한 학생들이 있습니다. 

Q) 입학하면 어떤 연구를 하게 되나요?

입학 후 개별 미팅을 통해 학생이 원하는 관심 분야와 연구실의 핵심 분야 사이에서 가장 성장 가능성이 높은 주제를 함께 정합니다. 석사 과정의 경우 지도교수가 제안하는 주제 또는 공동연구가 가능한 주제로 로드맵을 제공합니다. 박사 과정의 경우 일정 수준의 역량이 확보되면 학생 스스로 주제를 정의하고 확장하는 방식을 장려합니다.  연구실은 SIGMOD/VLDB/ICDE/TKDE 등 최상위 레벨을 목표로 연구를 진행하며, 학생의 성장 단계에 맞춰 준비 과정을 함께 설계합니다.

Q) 대학원생의 연구실 생활은 어떻게 되나요?

연구실 세미나 및 1:1 미팅(주 1회), 핵심 논문·이론 세미나, 공동 프로젝트 진행으로 이루어집니다. 연구실의 방침은 “연구 우선·집중 환경 구축” 입니다. 평일 연구 시간대에는 가능한 연구실 공간에서 협업·토론을 권장합니다. Slack 기반 커뮤니케이션을 항상 열어두고, 어려움·아이디어·수정이 필요한 부분을 즉시 논의하는 문화를 가지고 있습니다.

Q) 면담을 할 수 있을까요? 

가능합니다. 면담은 서로의 관심 분야와 연구 방향이 잘 맞는지 알아보기 위한 자리입니다. 간단한 이력(CV)과 성적표를 보내주시면 참고하겠습니다. 아직 준비가 덜 되었다고 느끼는 경우에도 부담 없이 문의하셔도 됩니다. 연구실 생활이나 분위기에 대해 궁금한 점은 현재 연구실에 있는 학생들에게 편하게 물어볼 수 있습니다.학부 인턴/학부연구원 문의: 김민석(end423@unist.ac.kr) 대학원 진학 문의: 한태준(cheld7132@unist.ac.kr). 학생들은 새로운 아이디어를 함께 찾아가는 동료를 기다리고 있습니다.

Q) UNIST 학생이 아닐 경우 어떻게 진행이 될까요?

연구실 참여를 희망하는 경우, 가급적 하계(USURF) 혹은 동계(UWURF) 인턴십을 추천합니다. 이는 교수와 학생이 서로의 연구 스타일과 적합도를 확인할 수 있는 가장 좋은 방이라고 생각합니다. 인턴이 어려운 경우에는 연구실 세미나 발표나 내부 인터뷰 등으로 대체할 수 있습니다.

인턴 정보: https://adm-g.unist.ac.kr/experience

Q) 석사 vs 석박사 통합 과정 관련하여 

연구실은 석사 우선 선발을 원칙으로 합니다. 석사 과정에서 연구가 즐겁고, 성과가 확인되며, 학생·연구실·지도교수 간의 합의가 이루어지면 석박통합으로 전환하거나 이후 박사과정으로 함께 연구합니다. 이 방식은 학생에게 충분한 탐색 시간을 제공하며, 서로에게 가장 적합한 선택을 할 수 있다는 장점이 있습니다.

Q) 장학금은 어떻게 될까요?

본 연구실은 국비장학생만을 선발하며, 이에 따라 등록금은 전액 면제되고, 생활에 무리가 없는 수준의 장학금을 제공합니다. 석사 과정은 월 최소 100만 원, 박사 과정은 월 최소 130만원을 보장합니다. 학생들이 경제적 부담 없이 연구에 집중할 수 있도록 마련된 체계입니다.

Q) 연구실에서 어떤 프로젝트를 수행할까요? 

우리 연구실은 “연구를 위한 프로젝트만 수행한다”는 원칙을 중심에 두고 운영됩니다. 즉, 단순히 과제를 수행하거나 외형적 실적을 위한 업무는 지양하며, 진행하는 프로젝트는 연구 주제와 밀접하게 연관되고 학생의 성장을 도울 수 있어야 합니다. 새로운 알고리즘 설계나 이론적 발전을 촉진하는 방향을 우선하며, 필요할 경우 외부 전문가와의 협력연구를 통해 연구의 깊이와 폭을 확장하기도 합니다. 이러한 운영 방식은 학생들이 본질적인 연구 성과를 쌓고 학술적으로 의미 있는 결과를 도출하는 데 집중할 수 있도록 하기 위한 선택입니다.

Q) 학부생 인턴쉽은 어떻게 운영되나요? 

UNIST 학부생을 대상으로 방학 인턴십을 기본으로 운영합니다. 특히 3학년의 경우에는 학업과 기초 역량 형성을 우선하는 것이 중요하다고 판단하여, 방학 기간 인턴십 참여를 원칙으로 합니다. 4학년의 경우에는 수업 부담과 개인 상황을 고려하여, 방학 인턴십뿐 아니라 학기 중 인턴십 참여도 가능합니다. 알고리즘·자료구조·데이터마이닝과 같은 과목에 대한 배경을 갖춘 학생을 우선 선발하며, 아직 준비가 충분하지 않은 경우에는 간단한 과제를 통해 기초 역량을 확인할 수 있습니다. 인턴십 기간 동안에는 주 1회 세미나 및 스터디에 참여하며, 연구 주제가 구체화될 경우 학부연구원으로 선발되어 인건비를 지급받을 수 있습니다.

Q) 연구를 좋아해야 할까요? 제가 연구에 맞는 사람일까요? 

연구를 좋아할 수 있을지에 대한 고민은 매우 자연스러운 일입니다. 실제로 연구를 좋아하는지 아닌지는 시작하기 전에는 쉽게 판단하기 어렵다고 생각합니다. 저희 연구실은 연구를 “잘하는 사람만의 영역”으로 보지 않고, 연구를 즐길 수 있도록 단계적으로 성장할 수 있는 환경, 함께 고민하고 토론할 수 있는 동료, 그리고 책임 있게 지도하는 지도교수가 가장 중요하다고 믿습니다. 연구를 해나가며 좌절을 겪을 수도 있지만, 작은 성공 경험을 차곡차곡 쌓으며 “할 수 있다”는 자신감을 갖게 되고, 그 과정 속에서 연구가 점점 좋아지도록 돕는 것이 지도교수의 중요한 목표 중 하나입니다.