2026년 하계 학부생 인턴 모집 공고  (모집중, 26년 6월 12일 까지)

연구실 소개

• 서울과학기술대학교 Big Data-Driven AI 연구실 (연구책임자: 권혁윤 교수)은 대학 학부 4학년 (26년 8월 또는 27년 2월 졸업예정) 또는 3학년 (27년 8월 또는 28년 2월 졸업예정) 학생들을 대상으로 26년 여름방학 하계 인턴을 모집합니다 (그 밖에 학부생 연구원, 석사과정, 석박사통합과정, 박사과정 지원자는 하단 이메일로 따로 연락주세요.)

• 본 연구실은 아래의 연구를 주로 수행하며, AI, 데이터마이닝, 데이터사이언스, 데이터베이스, 분산컴퓨팅 분야에서 세계적인 수준의 Top Tier 학술대회 및 저널 논문 제출을 목표로 합니다. 

  • LLM / RAG

    • Fairness of LLM-RAG (SIGIR2026, CIKM2025, WSDM2026a, WSDM2026b)

    • Large language model (Knowledge-Based Systems 2024)

  • AI-focused Practical Analysis

    • Continual learning (IEEE TKDE2026, IEEE BigData2024a, IEEE BigData2024b)

    • Self-training (IEEE TII2024, IEEE TII2025)

    • Federated learning  (ICDE2025)

    • Neuromorphic AI (CIKM2025)

  • Data-Driven AI

    • Anomaly detection and forecasting in time-series (ICLR2026, AAAI2025, NeurIPS2024, IEEE TII2024)

    • Graph representation learning (SIGMOD2025, IEEE TKDE2024, ICDM2023)

    • Video highlight detection (Applied Soft Computing 2025, Applied Soft Computing 2022)

  • Scalable Data Computing

    • Edge-Cloud computing (IEEE TII2025, JIII2025)

    • Data scraping (Data & Knowledge Engineering 2024)

• 연구실구성원: 박사과정 6명 (외국인학생 1명포함), 석박사통합과정 1명, 석사과정 5명, 석사/학사연구원 2명, 학부생연구원 4명, 행정원 1명

• 주요 프로젝트: 연구재단 중견연구(2025~2030), BK21(2020~2027), 연구재단 중점연구소(2019~2028), 온디바이스인력양성사업 (2026~2031), 국립중앙의료원(2024~2027), 연구재단 한-프랑스 국제공동연구개발 (2025-2027), 산업부 한-영 국제공동기술연구개발 (2024~2026), 중기부 시장대응형 (2024~2026)

• 최근 2년 주요 실적 (학생 Underline) 

  • • [Top Conference (IR분야), 국제공동연구(LSU, USA)] Jaebeom You, Kisung Lee, and Hyuk-Yoon Kwon*, "FAIR-RAG: An End-to-End Framework for Mitigating Political Bias through Fair Retrieval-Augmented Generation," 49th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR2026), Melbourne | Naarm, Australia, June 2026. 

    • [Top Conference(AI분야) ] Jeonghwan Im and Hyuk-Yoon Kwon*, "COSA: Context-aware Output-Space Adapter for Test-Time Adaptation in Time Series Forecasting," The Fourteenth International Conference on Learning Representations(ICLR 2026), Rio de Janeiro, Brazil, Apr. 2026.  

    • [Top Journal (Data Engineering 분야), 국제공동연구(Georgia Tech, USA)] Min-Seon Kim, Ling Liu, and Hyuk-Yoon Kwon*, "Modular Model Adaptation for Online Learning in Streaming Text Classification," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), Vol. 38, No. 3, pp. 1843-1856, Jan. 2026.  

    • [Top Conference (Web/Data Mining 분야), 국제공동연구(Georgia Tech / LSU, USA)]  Jaebeom You, Seung-Kyu Hong, Ling Liu, Kisung Lee, and Hyuk-Yoon Kwon*, "Geo-Personalization Bias in News Search: Analyzing Filter Bubbles in Search Engine Results with Multi-Perspective LLM Annotation," In Proc. The 19th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM), Boise, Idaho, USA, Feb. 2026. 

    • [Top Conference (Web/Data Mining 분야)] Jaebeom You, Jaewon Lee, Sehun Lee, and Hyuk-Yoon Kwon*, "From Data to Model in Bias: A Statistical Analysis of Political Bias in the C4 Corpus and Its Impact on LLMs," In Proc. The 19th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM), Boise, Idaho, USA, Feb. 2026.

    • [Top Conference (IR분야), 국제공동연구(Georgia Tech / LSU, USA)] Jaebeom You, Seung-Kyu Hong, Ling Liu, Kisung Lee, and Hyuk-Yoon Kwon,* "FAIR-SE: Framework for Analyzing Information Disparities in Search Engines with Diverse LLM-Generated Personas," In Proc. the 34th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), Seoul, Korea, Nov. 2025.

    • [Top Conference (IR분야) ]  Seung-Kyu Hong and Hyuk-Yoon Kwon*, "Adaptive Spike Neural Networks for Natural Language Inference Tasks with Dynamic Spike Predictor," In Proc. the 34th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), Seoul, Korea, Nov. 2025. 

    • [Top Journal (IE분야)] Beyza Nur Kebeli and Hyuk-Yoon Kwon*, "CTI-ANN: Self-Training-Based Annotation with Tailored Augmentation for Cyber Threat Intelligence Posts," IEEE Transactions on Industrial Informatics, Nov. 2025 (accepted). 

    • [Top Conference (DB분야), 국제공동연구(LSU, USA)]  Bo-Young Lim, Jeong-Ha Park, Kisung Lee, and Hyuk-Yoon Kwon*, "Multi-Level Graph Representation Learning Through Predictive Community-based Partitioning," In Proc. 2025 ACM SIGMOD Int'l Conf. on Management of Data, Berlin, Germany, June 2025  

    • [Top Conference (Data Engineering분야), 국제공동연구(Georgia Tech, USA)] Jihoon Moon, Ling Liu, Hyuk-Yoon Kwon*, "FedSDP: Federated Self-Derived Prototypes for Personalized Federated Learning," 2025 IEEE 41st International Conference on Data Engineering (ICDE), Hong Kong, May 2025.

    • [Top Journal (IE분야)] Junghwan Im, Young Il Lee, Changdae Lee, Hyuk-Yoon Kwon*, "Orchestration of Edge Controller and Cloud Metric Engine for Managing OPC UA-based Microgrids," IEEE Transactions on Industrial Informatics, May 2025 (Accepted). 

    • [Top Conference (AI분야)] Jaeseok Jang and Hyuk-Yoon Kwon*, "TAIL-MIL: Time-Aware and Instance-Learnable Multiple Instance Learning for Multivariate Time Series Anomaly Detection," The 39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI2025), Philadelphia, Pennsylvania, USA, Feb. 2025.

    • [Top Conference (AI분야)] Jaeseok Jang and Hyuk-Yoon Kwon*, "Are Multiple Instance Learning Algorithms Learnable for Instances?," Thirty-Eighth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024), Vancouver, Canada, Dec. 2024 [PDF] [VIDEO] .

    • [Top Journal (Data Engineering분야), 국제공동연구(LSU, USA)] Jeong-Ha Park, Bo-Young Lim, Kisung Lee, and Hyuk-Yoon Kwon*, "SaaN 2L-GRL: Two-Level Graph Representation Learning Empowered with Subgraph-as-a-Node," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), Dec. 2024 (Impact Factor: 8.9, top 1.8%) 

    • [국제공동연구(Georgia Tech, USA)] Min-Seon Kim, Ling Liu, and Hyuk-Yoon Kwon*, "SPrint: Self-Paced Continual Learning with Adaptive Curriculum and Memory Replay," 2024 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2024), Washington D.C, USA, Dec. 2024 (acceptance rate = 18.8%)  [video] .

    • [국제공동연구(Georgia Tech, USA)] Min-Seon Kim, Ling Liu, and Hyuk-Yoon Kwon*, "OL4TeX: Adaptive Online Learning for Text Classification under Distribution Shifts," 2024 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2024), Washington D.C, USA, Dec. 2024 (acceptance rate = 19.7%) (Ack: 2022R1F1A1067008 and 2020M3H2A1078119) [video] .

    • [Top Journal (IE분야)] Jong Seong Park, Jeong-Ha Park, Jihyeok Choi, and Hyuk-Yoon Kwon*, "Learning with Correlation-Guided Attention for Multi-Energy Consumption Forecasting," IEEE Transactions on Industrial Informatics (TII), Nov. 2024 (Impact Factor: 11.7, top 1.5%) 

    • [Top Journal (IE분야)] Jae-yeol Kim and Hyuk-Yoon Kwon*, "Self-Training of Cyber-Threat Classification Model with Threat-Payload Centric Augmentation," IEEE Transactions on Industrial Informatics (TII), Oct. 2024 (Impact Factor: 11.7, top 1.5%) . 

    • [국제공동연구(NAIST, Japan)] Yun-Tae Jin, Jae-Beom You, Shoko Wakamiya, and Hyuk-Yoon Kwon*, "Analyzing User Reactions Using Relevance between Location Information of Tweets and News Articles," EPJ Data Science, June 2024 (Impact Factor: 3.0 top 12.7%). 

모집분야 (중복접수가능)

• 분야1) Neuromorphic AI: Shift 연산 기반 초저전력 AI 연구 

  • 주제: Additive Power-of-Two 기반 SNN 트랜스포머 

  • 제출 목표: ICLR2027(26년 9월)

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• 분야2) 분포가 바뀌어도 흔들리지 않는 시계열 AI: Test-Time Adaptation

  • 주제: Efficient Test Time Adaptation for Time-series Classification under Distribution Shift   

  • 제출 목표: ICLR2027(26년 9월), ICML2027 (27년 1월)

  • 상세내용소개: 바로가기

• 분야3) 프롬프트 한 줄에 흔들리는 AI의 정치 편향: LLM Bias Jailbreak 측정

  • 주제: 모델 편향 프롬프트 민감성 분석 

  • 제출 목표: ICLR2027 - Safety Track (26년 9월), ACL 2027 / NAACL 2027 (26년 10월), TACL (26년 10월)

  • 상세내용소개: 바로가기

• 분야4) LLM은 버전이 올라갈수록 더 중립적이 되는가? Frontier LLM Bias Drift

  • 주제: 모델 패밀리 버전간 정치 편향 진화 규명 

  • 제출 목표: AAAI2027 (26년 7월), WSDM2027(26년 8월), TACL(26년 10월), EACL (26년 8월), ICWSM2027 (26년 9월)

  • 상세내용소개: 바로가기

• 분야5) 태스크가 늘어나도 커지지 않는 AI: 코드북 라우팅 기반 Continual Learning

  • 주제: 통계 코드북 라우팅 기반 점진적 학습 프레임워크 

  • 제출 목표: AAAI2027 (26년 7월), ICLR2027 (26년 9월)

  • 필수요건: 오프라인 연구실 출근 가능자

  • 상세내용소개: 바로가기

모집대상

• 데이터 엔지니어링 기술과 데이터 기반 AI기술을 접목한 연구를 경험하고 싶은 학생

• 지도교수님 및 박사과정과 세계 최고수준 Top Tier 학술대회 및 SCI 저널 논문 작성을 목표로 연구 과정을 경험해 보고 싶은 학생

• (27/28년) 석사/석박사통합 과정 진학을 염두에 둔 학생

자격요건

• 컴퓨터공학/산업공학/데이터사이언스 학과 전공자 또는 해당 전공을 공부해보고 싶은 학생

• 높은 수준의 연구를 경험해보고 싶은 학부 4학년

• 1주일 40시간 이상 연구에 시간 투자할 수 있는 학생 (연구실 출근 권장)

• 데이터를 다루는 것에 흥미가 있는 학생

• 성실하고 끈기있는 학생

• 1개 이상의 자신있는 프로그래밍 언어를 갖춘 학생 (optional)

혜택

• 인턴기간 8주간 장학금 200만원 지급 (Full time 기준)

• 제출한 논문이 Accept될 경우 해외학회 경비 지원

• 국제공동연구기회

  • 인턴 이후 지속적인 연구를 수행할 경우 미국 대학 방문 (8주) 또는 온라인 연구 진행

  • Georgia Tech (미국, Prof. Ling Liu), Louisiana State University (미국, Prof. Kisung Lee), University of Florida (미국, Prof. Thai), NAIST (미국, Prof. Wakamiya)

• 국가연구개발프로젝트(연구재단-중견연구, 산자부 한국-영국 공동연구, 연구재단 한국-프랑스 공동연구, 중소벤처기업부 등) 및 산학협력프로젝트 (국립의료원, LLM-RAG 구축, 산업AI, 제조AI 등) 참여기회

제출서류

• 학부 성적표 (수강과목 확인용), 자기소개서(지원동기 포함 2페이지 이내 자유양식), 이력서 (optional)

• 제출양식: 바로가기

Timeline

• 서류 제출 마감: 2026년 5월29일(금) ~ 2026년 6월12일(금)

• 인터뷰 대상자 안내: 2026년 6월15일(월)

• 인터뷰 (대면 또는 Zoom): 2026년 6월16일(화) ~ 6월18일(목)

• 결과 공지: 2026년 6월19일(금)

• 인턴 기간: 2026년 6월22일(월)부터 8주 (시작날짜 조정가능)

Contact

• 연구실 홈페이지: https://bigdata.seoultech.ac.kr

• 연구실 랩대표 (박사과정 3년차 임정환) 이메일: ijh4565 [at] naver [dot] com 

• 교수님 이메일: hyukyoon.kwon [at] seoultech [dot] ac [dot] kr  (LinkedIn)

• 연구실위치: 서울과학기술대학교 무궁관 712호

선발결과 (TBD)