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유니스트 데이터마이닝 연구실 안내 

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

우리 연구실은 그래프 데이터를 기반으로 구조와 의미를 분석하고, 이를 AI 및 머신러닝과 결합하여 실제 문제를 해결하는 방법을 연구합니다. 단순히 모델을 사용하는 것을 넘어, 문제를 정의하고 → 알고리즘을 설계하고 → 논문으로 완성하는 연구의 전 과정을 경험할 수 있습니다.

연구실의 방향

저희 연구실은 학생의 성장과 연구의 질을 가장 중요하게 생각합니다. 

• 연구 주제는 학생의 관심과 연구실 핵심 분야를 바탕으로 함께 설계 

• 단기 성과보다는 지속 가능한 연구 역량을 구축하는 것을 목표 

• 연구 경험이 많지 않더라도, 기초 역량과 의지가 있다면 충분히 시작 가능

특히, 연구 결과는 단계적으로 발전시키는 구조를 가지고 있습니다. 

• 초기: 스터디 및 작은 프로젝트, short paper / workshop 

• 중간: 국제 저널

• 이후: SIGMOD / VLDB / ICDE / TKDE 등 최상위 학회 및 저널

이 과정에서 학생이 직접 주도적으로 연구를 수행하고, 논문의 1저자로 참여하는 경험을 쌓게 됩니다.

우리 연구실에서 경험할 수 있는 것

• 그래프 알고리즘과 AI/머신러닝(LLM, graph representation learning)을 결합한 데이터 마이닝 연구 

• 아이디어 구상부터 논문 작성까지 이어지는 실제 연구 사이클 경험 

• 단계별 논문 작성 경험 (short/workshop → international → top-tier) 

• 소수 인원 중심 환경에서의 집중도 높은 연구 경험 

• 지도교수와의 긴밀한 논의를 통해 자신만의 연구 방향을 구축하는 과정

어떤 학생에게 잘 맞을까요?

다음과 같은 성향을 가진 학생에게 특히 잘 맞습니다.

• 알고리즘적으로 문제를 생각하는 것을 좋아하는 경우

• 단순 구현보다 왜 이렇게 동작하는가를 고민하는 것을 즐기는 경우

• 데이터 속에서 구조와 패턴을 찾는 과정 자체에 흥미를 느끼는 경우

• 완벽하게 준비되어 있지는 않더라도, 배우고 성장하려는 의지가 있는 경우 

어떤 학과로 지원하나요? TO는 어떻게 되나요?

지도교수는 UNIST 컴퓨터공학과(CSE) 소속으로, 대부분의 학생은 CSE로 선발됩니다. 또한 AI 대학원에서도 일부 선발이 가능합니다.

전공이 달라도 지원 가능한가요?

가능합니다. 데이터마이닝 및 그래프 알고리즘 연구는 자료구조 / 알고리즘 / 프로그래밍 (Python / Java) 와 같은 기초 역량이 있다면 충분히 시작할 수 있습니다. 필요한 부분은 입학 후 단계적으로 학습하며 보완할 수 있습니다.

입학 후 어떤 연구를 하게 되나요?

입학 후 개별 미팅을 통해 

• 학생의 관심 분야 

• 연구실 핵심 연구 방향 

을 함께 고려하여 가장 성장 가능성이 높은 주제를 설정합니다. 

• 석사 과정: 교수 주도 + 공동 연구 기반으로 연구 역량 구축 

• 박사 과정: 일정 수준 이후 학생 주도 연구를 적극 장려

연구실 생활은 어떤가요?

• 주 1회 세미나 및 스터디 

• 공동 프로젝트 미팅 

• 필요에 따라 지도교수와 자주 논의하며 방향을 조정 

연구실은 “연구에 집중할 수 있는 환경”을 중요하게 생각하며, 아이디어·문제·수정 사항을 빠르게 공유하고 논의하는 문화를 가지고 있습니다.

연구 프로젝트는 어떻게 진행되나요?

연구실은 “연구 성장을 위한 프로젝트”만 수행합니다. 

• 단순 업무 중심 과제보다는 → 알고리즘 설계 및 이론적 발전이 가능한 방향 우선 

• 필요 시 외부 연구자와의 협력 연구 진행

이를 통해 학생이 실질적인 연구 성과를 쌓을 수 있도록 합니다.

장학금은 어떻게 되나요?

연구에 집중할 수 있는 환경을 제공하기 위해, 본 연구실은 국비장학생 중심으로 학생을 선발합니다. 이에 따라 등록금은 전액 면제되며, 생활에 무리가 없도록 장학금이 함께 지원됩니다 (석사: 월 최소 100만 원, 박사: 월 최소 130만 원)

인턴쉽은 어떻게 진행되나요?

UNIST 학생 및 외부 학생 모두 인턴십 참여를 권장합니다. 이러한 인턴십은  연구 스타일과 적합도를 서로 확인할 수 있는 가장 좋은 방법입니다.

연구를 좋아해야 하나요?

연구를 좋아하는지는 해보기 전에는 판단하기 어렵습니다. 저희 연구실은 처음부터 잘하는 것보다 연구를 즐길 수 있도록 성장하는 과정을 더 중요하게 생각합니다. 작은 성공 경험을 쌓으며 자신감을 형성하고, 그 과정 속에서 자연스럽게 연구에 대한 흥미를 키워갈 수 있도록 지도합니다.

문의

면담은 언제든 가능합니다. 지도교수에게 간단한 CV와 성적표를 보내주시면 참고하겠습니다. 학생 레벨에서 궁금한 점은 아래로 연락주세요. 

• 학부 인턴 / 학부연구원 문의: 김민석 (minseok@unist.ac.kr ) 

• 대학원 진학 문의: 한태준 (taejoon.han@unist.ac.kr ) 

아직 준비가 충분하지 않다고 느끼는 경우에도 부담 없이 편하게 문의해 주세요.

마무리

연구는 쉽지 않지만, 올바른 방향과 환경이 주어진다면 충분히 성장할 수 있는 과정입니다. 대규모 데이터 속에서 구조를 이해하고, 그로부터 새로운 방법을 만들어내는 과정에 흥미가 있다면, 저희 연구실은 좋은 선택이 될 수 있습니다. 함께 새로운 아이디어를 만들어갈 학생을 기다리고 있습니다.