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QUIZ

지스트는 2020년 3월 AI대학원(학과)를 개원할 예정입니다. 이곳에서 국내외 인공지능 연구개발을 선도할 수준 높은 박사급 인재를 양성하게 될 텐데요. AI대학원(학과) 입학 정원은 몇 명일까요?

① 10명
② 20명
③ 30명
④ 40명
⑤ 50명 이상

응모기간 : 2019년 12월 31일까지
응모방법 : 정답과 핸드폰 번호를 seulhyekim@gist.ac.kr로 보내주세요.
추첨을 통해 20명에게 1만원 상당의 모바일 기프티콘을 드립니다.
상품발송 : 응모마감 후 일괄 전송

G-SURF

연구교육 프로그램

서브타이틀이미지

G-SURF는 미국 캘리포니아공과대학(Caltech) 하계 대학생 연구 참여 프로그램을 벤치마킹한 프로그램이다. 지난 2011년부터 매년 여름방학에 개최되는 지스트대학의 대표적인 연구 참여 프로그램으로 학생들의 많은 관심과 호응을 받고 있다.
G-SURF
- 지스트 학사과정 재학생이 졸업 전에 연구 경험을 쌓을 수 있는 학부생 연구 프로그램으로 여름방학 중 총 8주간 수행한다.
지원자격
- [지스트 대학] 지스트 대학 5학기 이상 재학생
장학혜택
- [학생 1인당 연구장학금] 60만 원 지급
- [지스트 대학] 30만 원
- [지도교수 지원] 30만 원
학습내용 및 의무사항
- 지도교수의 멘토링을 받으며 연구실 생활을 체험함으로써 연구자에게 필요한 자질 습득
- 연구계획서/연구결과보고서 제출, Poster Session 의무 참가, 지도교수의 지침에 따른 연구실 출퇴근
단기간에 대학원 생활을 미리
경험해 볼 수 있는 프로그램
- 김동호 지스트 대학 신소재공학전공 16학번 -
저는 작년에 G-SURF 프로그램을 경험했던 동기들이 적극 추천해 참여했어요. 평소 연구해보고 싶은 주제가 있기도 했고요. 원래 신재생에너지 분야에 관심이 많아 수소에너지 관련 연구실에 지원했습니다.
수소에너지는 오염물질이 거의 배출되지 않고, 고갈 우려가 없다는 장점 때문에 각광을 받고 있는 분야인데요. 문제는 효율적으로 생산하기 어렵다는 단점이 있어요. 이를 해결하기 위한 여러 방법이 연구되고 있는데, 그 중 하나가 태양광을 이용해 물을 분해하여 수소와 산소 기체를 얻는 거예요. 이때 사용되는 전극을 ‘물분해 광전극’이라고 하는데, 저는 실리콘 기반 물분해 광전극의 효율을 향상시키기 위해 표면 처리, 촉매 증착 등 다양한 방법을 시도했습니다.
G-SURF는 온전히 연구에만 집중할 수 있다는 것이 가장 큰 장점인 것 같아요. ‘학기 중 인턴’이라는 좋은 기회도 있지만 아무래도 학업과 병행하다 보니 상대적으로 집중도가 떨어지거든요. 반면 G-SURF는 방학 때 진행되는 프로그램이기 때문에 체계적으로 계획을 세울 수 있어 효율적인 연구가 가능합니다.
또한 자신의 연구를 다른 사람들에게 소개하고 교류하는 포스터세션도 정말 좋은 경험입니다. 평소 연구실에서 제 연구에 대한 이야기를 나눌 때에는 어느정도 배경 지식이 있는 사람들과의 대화라 큰 어려움이 없었는데, 포스터세션은 다른 전공, 다른 연구실 학생들과의 교류의 장인 만큼 어떻게 설명할지 고민이 많았습니다. 그래도 열심히 준비한 덕분에 당일 큰 문제없이 마무리할 수 있었습니다.
G-SURF는 단기간에 대학원 생활을 경험해 볼 수 있는 유익한 프로그램입니다. 평소 희망하던 연구 주제가 있다면 정말 자신과 맞는지 확인해 볼 수 있으며, 없다면 그것을 발견하는 계기가 될 수 있으니 꼭 한 번 참여해 보시길 추천합니다. 그리고 관심 있는 연구실의 교수님께 미리 메일을 드려 G-SURF 프로그램 참여를 요청하는 것도 잊지 마세요!
G-SURF를 통해 관심 있는
연구 주제를 발견했어요
- 안재영 지스트 대학 전기전자컴퓨터공학전공 16학번 -
제가 G-SURF 프로그램에 참여한 가장 큰 이유는 제 흥미에 대한 고민이었습니다. 관심 분야가 하나가 아니어서 전공 내 커리큘럼 선택도 늦은 편이었고, 당연히 대학원 진학도 결정하지 못했던 상황이었습니다. 그러다 우연히 컴퓨터 비전 관련 강연을 듣고 흥미를 느꼈는데, 담당 교수님과 인연이 없어서 어떻게 연락하면 좋을까 고민하던 차에 G-SURF 프로그램에 해당 연구실이 있어 지원하게 됐습니다.
컴퓨터 비전의 커다란 관심사 중 하나는 기계에게 시력을 부여하는 것입니다. 사진 속 물체를 탐지하고 구별하는 일, 맥락적 상황을 유추하는 일, 이후엔 동영상이라는 연속된 사진 속에서 더 고등한 업무를 수행하는 것이 이 분야의 목표입니다. 연산속도의 비약적 증가와 딥러닝 출현 등으로 컴퓨터가 할 수 있는 일의 범위도 넓어지고 정확도도 높아졌지만, 여전히 부족한 부분도 있습니다. 대표적인 예로 좌우반전된 사진에 대한 이해도가 다르다는 것인데, G-SURF 기간 동안 제가 진행한 연구가 기계학습모델이 좌우반전된 사진에서 보여주는 이해도의 차이를 진단하고 해결책을 제시하는 것이었습니다.
이 프로그램을 통해 얻은 가장 큰 성과는 바로 하고 싶은 연구 주제를 찾은 것입니다. 대부분 학생들이 겪는 문제일 수 있다고 생각하는데, 이전까지는 내가 뭘 좋아하는지,계속해 나갈 수 있을지, 어떤 주제를 오래도록 깊이 궁금해 할 수 있을지 자신이 없었습니다. 그런데 운 좋게 관련 학회에 다녀온 후로 ‘이 분야가 정말 재밌다’, ‘뭐든 해내고 싶다’는 느낌을 받고 스스로 놀랐던 기억이 있습니다. 연구실 생할을 하면서 겪은 소소한 재미도 대학원 진학을 결정하는 데 도움이 됐습니다. 끼니 때마다 세상에서 제일 중요한 문제인양 메뉴를 고민하던 일, 간식을 먹으며 잡담 나눈 일, 다 같이 마감에 쫓겨 밤을 새운 일 등 소소한 순간들이 추억이 됐습니다.
G-SURF의 가장 큰 장점은 역시 진입장벽이 낮다는 점인 것 같습니다. 아직 G-SURF를 경험해보지 않은 학생이 있다면 한 번 도전해 보라고 권하고 싶어요. 처음 인턴 생활을 도전해 보는 학생들은 꼭 대단해야 할 수 있는 일 같고 스스로가 부족할까봐 겁이 날수도 있겠지만 무조건 한 번 해보길 추천합니다.