DGIST PiRoL - Openings

DGIST PiRoL

교수님이 알려주는 PiRoL에서의 대학원 생활 (한글편)

Open Positions

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How to Apply

교수님이 알려주는 PiRoL에서의 대학원 생활 (한글편)

<출퇴근>

PiRoL 연구실에서는 코어근무제를 채택하고 있습니다. 기본적으로 자율적으로 연구 일정을 스스로 계획하지만, 평일 오전 10시부터 오후 4시까지는 반드시 학교에 있어야 합니다.

Q) 현재 PiRoL 학생들의 실제 출퇴근 시간은 어떠한가요?

A) 현재 PiRoL 학생들은 연구 의욕과 열정이 가득하여, 제가 코어근무시간 설정한 것이 무안할 정도로 열심히 공부하고, 연구하고 있습니다.

기본적으로 학기 당 7일까지 연차를 허용합니다.

<급여 / 복지 / 연구환경>

기본적으로 대학원은 돈을 벌기 위해 오는 것이 아닌, 지식을 습득하고 구현해가는 배움의 장소입니다. 기본 급여는 로봇 및 기계전자공학과 평균 수준으로 제공합니다.
- 인센티브 1: SCI(E)급 논문 게재 혹은 BK우수학술대회 논문발표 시 영구적으로 월 급여를 부분 인상합니다. 단, 정부에서 규정하고 있는 대학원생의 인건비 상한선을 넘을 수는 없습니다.
- 인센티브 2: SCI(E)급 논문 혹은 해외학술대회 논문발표 시 해외에서 진행하는 해외 학회 참석을 학위과정 동안 총 2회 경비 지원을 해드립니다 (단, 석사는 1회).
대학원 입학 시 개인 오피스 자리 1곳, 실험실 개인 실험 공간을 배정하며, Desktop (250만원 수준 spec) 및 각종 유용한 구독 서비스를 이용 가능합니다.

<졸업요건 / 의무>

학생들의 대학원에서의 과업은 크게 수업(coursework), 랩미팅, 개인연구, 연구실 내 집단연구, 연구실 외 공동연구 OR 국책과제 수행 으로 나뉩니다.
- 수업: 대학원 과정을 수료하기 전까지는 매 학기 2~3개의 과목을 수강하게 됩니다. 수강 과목은 제가 별도로 터치하지 않습니다.
- 랩미팅: PiRoL은 주 1회 랩미팅을 진행합니다. 랩미팅은 전체랩미팅과 개별미팅을 격주로 진행하게 됩니다.
- 개인연구: 연구실의 resource를 활용하여 진행할 수 있는 개인연구를 최소 1개 진행할 것을 권장합니다.
- 연구실 내 집단연구: 연구실 학생 3~4명이 모여 하나의 소규모 프로젝트를 진행하는 연구로, 입학하면 연구실 내 학생들과 반드시 교류하는 연구를 진행하여야 합니다.
- 연구실 외 공동연구 OR 국책과제 수행: 두 연구 모두 다른 연구실 / 연구소 / 회사와 함께 연구하는 것으로, 둘의 차이는 funding 유무입니다 (지도교수인 저는 연구실 내 집단연구와 수행하는 국책과제가 최대한 비슷한 주제가 되도록 노력하고 있습니다).
PiRoL 석박통합과정 및 박사과정의 경우 아래 조건들을 모두 충족시킬 경우 졸업 심사를 받을 수 있습니다.
- 5년 (10학기) 이상 PiRoL에서 학위과정 수행 (박사입학의 경우 4년 가능)
- SCI(E)급 논문 혹은 우수CS학회에 3편 이상의 논문을 게재(예정)
  - 논문 실적 중 적어도 1편은 IEEE Transactions on Robotics 또는 IEEE/ASME Transactions on Mechatronics에 게재(예정)하여야 함.

어려워 보이시나요? PiRoL에 오시면 가능하게 해드립니다.

Q) 그래서 뭐 하는 연구실인가요?

A) 한 문장으로 요약하자면, "실세계 로봇 시스템에서 정말 잘 돌아가는 AI 기반 제어기 / 상태추정 개발, 그리고 이를 현실화할 수 있는 하드웨어 개발" 하고자 합니다.

Q) 하드웨어 소프트웨어 둘 다 할 수 있어야 지원할 수 있나요?

A) 아니요, 둘 중 하나만 잘해도 됩니다. 그러나 요즘은 에이전트 AI 기술이 너무나 발달하여, 하드웨어를 잘 하는 분들이 다양한 연구를 많이 해볼 수 있을 것 같다는 제 의견이 있습니다.

Open Positions

PiRoL plans to recruit up to two students for the integrated M.S–Ph.D program or the Ph.D program starting in Spring 2027. Admission to the M.S program is not available this semester.

PiRoL의 2026년 2학기 대학원 신입생 선발은 마감되었습니다 (잔여 TO 없음)

2027년 1학기에 석사과정은 선발하지 않고, 석박통합과정 및 박사과정 학생을 최대 2명 모집할 계획입니다.

Q) 왜 석사과정 입학이 불가한가요?

A) 연구 분야 특성 상 석사 학위 과정 (2년) 안에 유의미한 결과를 만들어내는 것이 많이 힘듭니다. 2년만에 나갈 사람을 교육하는 기존 학생들도 힘들고, 연구에 참여하기 위해 기반을 쌓는 과정을 거쳐야 하는 신입생 서로가 힘든 상황은 최대한 피하려 합니다.

Q) 석사과정 선발 계획이 있나요?

A) 1~2년짜리 단기 집중 과제에 추가 인력이 필요한 경우 선발을 고려해 보겠습니다. 따라서 원하는 연구보다는 국책과제 수행 위주로 대학원 과정을 소화하게 됩니다. 2026년 2학기는 해당사항이 없습니다.

Q) 신생랩 특성 상 잡일이나 랩 세팅에 대한 피로가 있나요?

A) 대부분의 랩 세팅은 완료된 상태이며, 학생오피스의 환경 리모델링도 완성한 상태이므로 연구에만 집중할 수 있는 환경이 만들어졌습니다 (Thanks to opening 멤버 채은, 동준 & 정호).

PiRoL recruits undergraduate research interns only through the university’s official winter and summer internship programs organized by the university headquarters.

PiRoL에서는 방학기간에 본부 주관으로 진행하는 동/하계 인턴프로그램을 통해서 인턴 활동이 가능합니다. 예외적으로 본인의 대학원 진학 의사가 강력한 경우, 연구실 연구 보조 인력 필요에 따라 인턴 활동을 허락할 수 있습니다.

Q) 대학원 입학 전 인턴을 하는 것이 유리할까요?

A) 입학 전 연구실 인턴을 요약하자면 High-Risk, High-Return입니다. 인턴 기간 동안 좋은 performance를 보여준다면 우선 선발 고려 대상이 되고, 입학 전에도 다양한 프로젝트 및 연구에 PiRoL의 일원으로서 참여할 수 있게 됩니다. 하지만 좋지 않은 모습을 보여줄 경우, 인턴을 하지 않았더라면 합격이었겠지만 인턴을 해서 불합격이 되는 상황이 발생할 수 있습니다.

No open position.

현재 박사후연구원의 경우 본인의 개인 funding이 있는 경우만 받을 수 있습니다.

For Prospective Students / 지원하기에 앞서... (오른쪽 버튼을 누르면 상세 보기 가능)

Prospective students and collaborators who are interested about data-driven robotics, learning, and control for real-world robot systems are welcome.

For students who want to prepare Ph.D / M.S graduate course, please read the following description carefully:

연구실에 관심을 갖고 지원하고자 하시는 분들은 아래 글을 읽어 보고 본인의 fit에 맞는 연구를 할 수 있을지 고민해보시고 지원하면 좋겠습니다.

The research conducted in our laboratory goes beyond simply applying artificial intelligence to robot modeling and control. Instead, we aim to develop theoretically grounded methods that provide generalizable solutions applicable to real-world robotic systems.
연구실에서 주로 수행하는 연구는 인공지능을 단순히 로봇 모델링 및 제어에 적용하는 수준을 넘어, 이론적인 기반에서 보다 깊이 있는 연구를 통해 실제로 사용할 수 있는 일반성 확보를 목표로 합니다. 물론 알고리즘 연구만 하지는 않고, 실증 테스트를 통한 검증을 거치게 됩니다.

In particular, our research focuses on the following three themes:

Robotic operation under extremely limited datasets / 극한으로 적은 dataset만이 확보된 상황에서의 동작
Grey-box modeling that incorporates physics and kinematic structures / physics 또는 기구학적 요소를 반영한 grey-box modeling
Risk-aware and robust systems through probabilistic modeling / 확률론적 요소를 반영한 risk-aware 및 robustness 확보

Based on these principles, we study robot modeling, sensing, and control algorithms. Our primary target systems are soft robots and extensible robotic systems operating in unstructured environments. Once validated, the developed methods are extended to other robotic platforms.

이러한 접근을 통해 robot modeling, sensing, 그리고 control 알고리즘을 연구하며, 주로 다루는 시스템의 예시로는 비정형 환경에서 작동하는 soft robotics, 휴머노이드, 확장 로봇입니다. 검증된 후에는 일반적인 다른 로봇 시스템으로의 확장도 진행됩니다.

Because our goal is both practical usability and generalization, we avoid research that is purely simulation-driven. Likewise, we do not focus on approaches that simply collect large datasets and train deep learning models. Instead, we focus on robotic applications where conventional deep learning approaches are difficult to apply due to limited data or strong physical constraints.

실용성과 일반화를 목표로 하기 때문에 simulation 중심의 연구는 지양하며, 단순히 dataset을 모아 학습시키는 연구 또한 지향하지 않습니다. 그래서 일반적인 딥러닝 (data 모아 학습)을 로봇에 적용하는 것이 힘든 로봇 application이 연구 주제가 될 것입니다.

Students whose interests align with the following areas may find a strong fit with the direction of our lab:

다음과 같은 분야에 관심이 있다면 연구실의 방향성과 잘 맞을 것입니다:

Probabilistic and geometric approaches in robot estimation and control theory / 로봇 추정 및 제어 이론에서의 확률론적, 기하학적 접근
Bayesian neural networks and few-shot learning

At the application level, we also consider these principles starting from the hardware design stage. Therefore, having basic mechanical design or hardware development skills can be highly beneficial for research in our lab.

Application 단계에서는 hardware design부터 이러한 요소를 고려한 설계를 수행합니다. 따라서 기초적인 설계 기술을 보유하고 있다면 연구에 큰 도움이 됩니다.

How to Apply

If you wish to join PiRoL as a graduate student starting September 2026, you must contact me before submitting the official graduate school application in order to confirm availability and arrange a preliminary discussion. If you apply and are admitted without prior contact, there is a high likelihood that joining the lab will not be possible.

If you are interested in joining the lab, please send me an email including the following materials: Undergraduate (or master’s) transcript, CV, A brief statement of research interests. My email address is: dw_kim (at) dgist (dot) ac (dot) kr. After reviewing the materials, I will decide whether to proceed with the next steps. If you do not receive a reply within one week, please interpret it as a polite decline.

PiRoL에 2026년 9월부터 학위과정으로 함께하려면, 학교 본부 입학 원서를 내기 전에 지원 가능 여부 및 사전 면담을 위해 연락을 미리 하셔야 합니다.
사전 연락 없이 지원 이후 합격하신 경우, 연구실 합류가 불가할 가능성이 높습니다.
연구실 입학에 관심 있는 경우, 학부(석사) 성적표, CV, Research Interest를 작성하여 저에게 이메일을 보내주세요.
제 이메일 주소는 dw_kim (at) dgist (dot) ac (dot) kr 입니다.

서류 검토 후 이후 process를 진행할 지 여부를 결정할 예정이며, 일주일 이상 지나도 답장이 없을 경우에는 정중한 거절의 의미로 이해해주시면 감사하겠습니다.

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