Q1) HAI 연구실은 어떠한 연구를 수행하고 있나요?

A) HAI 연구실은 Healthcare & Artificial Intelligence Lab.으로, 헬스케어와 인공지능의 융합을 통해 사람들의 건강을 더 나은 방향으로 개선하고 관리하는 것을 목표로 하는 연구실입니다. 저희 연구실에서는 의료 데이터 및 일상생활 중 얻게 되는 센서 데이터를 바탕으로 질병을 조기에 예측하거나 관리하고, 일상생활 속에서 건강 상태를 모니터링할 수 있는 스마트 헬스케어 기술을 연구합니다. 일상생활 중 생체정보를 얻기 위한 센싱 시스템에 대한 연구와 가정환경 및 병원에서 얻게 되는 정형 데이터 또는 비정형 데이터 신호를 처리하는 기술 및 인공지능 모델 개발을 수행하고 있습니다.
아래는 연구실에서 수행하는 연구 주제 예시입니다:

• 예시1) 비접촉 생체신호 측정을 위한 레이더 및 멀티 센서 기반 헬스케어 시스템 개발

• 예시2) 스파이킹 뉴럴 네트워크 기반 인공지능 모델 경량화

• 예시3) 그래프 신경망 기반 생체신호 간 관계 분석 및 질병 분류

• 예시4) 설명 가능한 AI 기반 뇌영상 (fMRI) 분석 모델 및 바이오마커 개발

이러한 연구 주제를 통해, 딥러닝, 신호처리, IoT 센서 데이터 처리, 인공지능 모델 설계 및 구현에 대한 실무적이고 전문적인 역량을 쌓을 수 있습니다. 또한 의료진 및 산업체와의 협업 프로젝트를 통해 산학연 융합 경험도 함께 쌓을 수 있습니다.

Q2) 헬스케어 및 인공지능 분야의 전망은 어떤가요?

A) 현재 헬스케어 산업은 단순한 치료(Cure) 중심에서, 데이터에 기반한 예방·정밀 관리(Care) 중심으로 빠르게 전환되고 있습니다. 이 변화의 핵심 동력이 바로 인공지능이며, 최근 산업·연구 동향을 보면 헬스케어×AI의 전망은 “유망”을 넘어 현장 적용과 제품화가 본격화되는 단계로 들어섰다고 정리할 수 있습니다. 특히 다음 세 가지 축에서 성장 동력이 분명합니다. 

• 기술 트렌드: 과거의 단순 통계/단일모달 분석을 넘어, 이제는 멀티모달 AI(Multimodal AI)가 생체신호, 의료영상, 음성, EMR 텍스트를 통합 분석하는 방향으로 발전하고 있습니다. 실제 의료 데이터는 잡음·결측·개인차·기관차가 크기 때문에, 최신 흐름은 단순 성능 경쟁을 넘어 일반화(기관/기기/집단 변화에 대한 강건성), 불확실성 평가, 설명가능성(XAI)까지 포함한 “신뢰 가능한 AI”로 이동 중입니다. 또한 웨어러블·홈케어 확산과 함께, 우리 연구실에서 다루는 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN) 같은 저전력·고효율 경량화 기술은 센서 단(온디바이스)에서 실시간 모니터링을 가능하게 하는 핵심 요소로 주목받고 있습니다.

• 산업 트렌드: 초고령화와 만성질환 증가는 의료 시스템의 비용과 인력 부담을 급격히 키우고 있고, 이에 따라 전 세계적으로 원격 모니터링, 조기 예측, 만성질환 관리가 필수 인프라가 되고 있습니다. 이 흐름 속에서 구글·애플·삼성 등 빅테크를 포함한 산업계는 디지털 헬스케어를 미래 핵심 사업으로 확대하고 있으며, 디지털 치료제(DTx) 및 AI 진단/예후 예측/모니터링 솔루션이 제도권으로 편입되면서 관련 전문 인력 수요는 지속적으로 커지고 있습니다.

• 커리어 가치: 헬스케어 AI는 의료 도메인 이해와 고도화된 알고리즘/시스템 설계 능력을 동시에 요구합니다. 진입 장벽이 높은 만큼, 시계열 데이터 분석(생체신호), 센서 데이터 처리, 설명가능 AI(XAI), 경량화/온디바이스, 멀티모달 융합 역량을 갖춘 인재는 대체가 어렵습니다. 그 결과 의료 AI 스타트업, IT 대기업 R&D, 의료기기 기업, 국공립 연구소, 병원 기반 융합 연구 등 다양한 경로에서 높은 커리어 가치를 가집니다. 

결론적으로 헬스케어 AI 분야는 단순한 유행이 아닌, 인류의 삶의 질을 결정짓는 필수 기술로 자리 잡았습니다. 우리 연구실에서의 연구 경험은 ‘현장 데이터(센서·생체신호·영상)를 실제 서비스/의료기기 수준으로 연결하는 End-to-End 역량(센싱→분석→설명/신뢰성→경량화→검증)을 갖추게 해, 졸업 후 의료 AI 스타트업, IT 대기업 R&D 센터, 국공립 연구소 등 인공지능과 바이오·의료가 교차하는 모든 최첨단 분야에서 리더로 성장할 수 있는 강력한 발판이 될 것입니다. 

Q3) 대학원 학위과정이 필요한가요?

A) 먼저 학부 과정과 대학원 과정에 대한 차이를 알아야 합니다. 대학교 학부에서는 해당 전공의 기초 지식을 학습하고 문제를 푸는 방식으로 학습을 하게 됩니다. 반면, 대학원 과정에서는 현실의 복잡한 문제 속에서 연구 주제를 정의하고, 이를 해결하기 위한 방법론 탐색 및 실험하는 과정을 배우는 과정입니다. 이 과정 속에서 문제 해결 역량을 향상시킬 수 있으며 회사나 연구소로 취직하여 사회로 진출했을 때 맞닿는 실제 업무 수행에서 큰 도움이 될 수 있습니다. 또한, 프로젝트 수행을 하면서 업무의 체계 및 접근 방법에 대한 경험을 축적할 수 있는 귀중한 시간이 될 수 있습니다. 지도 교수가 모든 문제에 정답을 알고 있는 것은 아니지만 연구 과정을 많이 수행해 본 경험을 바탕으로 문제 해결을 위한 올바른 방향을 제시해 주고 같이 앞으로 나아갈 것입니다.

단순 반복적인 업무가 아닌 새로운 문제를 탐구하고 해결을 했을 때 얻게 되는 성취감을 느끼는 학생이라면 특히 대학원에 진학하는 것을 추천합니다. 또한, 최근에 여러 기업들이 경력직 채용을 확대하고 있으며 신입 채용의 비중은 줄이고 있습니다. 경력직 채용으로는 최소 석사 학위를 필요로 하는 경우가 많기 때문에 대학원 학위 과정의 필요성은 높습니다.

Q4) 대학원생으로 입학하게 되면 어떠한 생활을 하게 되나요?

A) 가장 중요한 일은 연구와 자기주도적 성장입니다. HAI 연구실에서는 대학원생들이 연구에 집중할 수 있도록 체계적인 시스템을 갖추고 있습니다.

• 매주 정기적인 교수님과의 연구 미팅 및 세미나

• 데이터 수집, AI 모델 개발, 논문 작성까지 전 과정을 주도적으로 수행

• 의료기관, 기업체, 공공기관 등과의 공동 연구 및 실험 참여

• 최신 연구 동향을 반영한 학회 발표 및 논문 투고

기본적으로 하루 평균 8시간 내외의 연구 활동을 권장하고 있으며, 코어 타임은 평일 10:30~17:30입니다. 이외 시간은 자율적으로 운영하며, 연구 집중도를 높이기 위한 자유롭고 유연한 환경을 제공합니다.

Q5) 학부 연구생은 어떠한 생활을 하게 되나요?

A) 네, 학부 연구생도 적극적으로 모집하고 있으며, 연구실에서 운영 중인 실제 프로젝트에 참여할 수 있는 기회를 제공합니다. 학부 연구생은 3학년 이상인 학생들을 모집하고 있습니다. 3학년 학생의 경우 학기 중에는 학점 관리를 위하여 수업에 집중하도록 하고 방학 때 스터디 및 프로젝트에 일부 참여하도록 지도하고 있습니다. 4학년에 올라가서는 프로젝트의 참여도를 높이고 연구를 통해 일부 결과를 도출하도록 지도를 합니다. 이를 통해 학회에 참석 및 발표 기회를 제공하여 프로젝트 실적을 채워 나갈 수 있습니다.

연구활동은 수업과 병행 가능하도록 유연하게 운영되며, 프로젝트 참여 정도에 따라 소정의 인건비가 지원될 수 있습니다. 연구실 분위기를 미리 체험하고, 자신의 진로에 대한 이해를 높일 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다.

Q6) 연구실 진학 혹은 해당 분야로 진로를 위해서는 어떠한 과목들을 수강하면 도움이 되나요?

A) 다음과 같은 과목들을 추천드립니다:

• 신호 및 시스템, 디지털 신호처리, 수치해석

• 머신러닝, 인공지능

• 확률 및 통계, 선형대수학

• 프로그래밍 및 데이터 분석 실습 교과목

또한 의료 데이터를 다루는 데이터 통계분석도 매우 중요합니다. 관련 교양 과목이나 세미나도 도움이 될 수 있습니다.

Q7) HAI 연구실에 진학 시 장학금 및 인건비 등은 어떻게 되나요?

A) HAI 연구실에서는 대학원 등록금 전액 또는 일부 장학금을 지원하며, 프로젝트 기반 인건비도 매월 지급됩니다. 학생의 연구 참여도와 성과에 따라 추가 인센티브, 국내외 학회 참석 경비 등 다양한 혜택도 제공하고 있습니다. 연구실에 소속되면 경제적 부담 없이 연구에만 몰입할 수 있는 환경을 제공받게 됩니다. 자세한 사항은 교수님께 문의바랍니다.

Q8) 어떤 학생들을 모집하시나요? 지원하기전에 면담이 가능한가요?

A) 저희 연구실은 다음과 같은 학생을 환영합니다:

• 인공지능과 헬스케어에 관심 있는 학생

• 문제를 깊이 고민하고 끝까지 해결하고자 하는 태도

• 자기주도적으로 연구할 수 있는 사람

• 프로그래밍, 수학, 데이터 분석에 흥미가 있는 사람

연구실 지원 전 면담은 언제든 환영합니다.
구글 양식 (google form link)을 작성하거나 이메일 (shchoi@kw.ac.kr) 로 간단한 자기소개와 성적표를 보내주면, 면담 일정을 조율하여 연구실 및 연구 방향에 대해 상세히 안내를 받을 수 있습니다.