저희 연구실은 최신 빅데이터 및 고성능 처리 기술을 연구하며, 이를 통해 AI, Quantum, Scientific simulation 등 다양한 응용 분야의 성능 향상에 주력하고 있습니다. 연구 결과를 통해 다양한 분야에 적용하여 성능을 향상시키며, 매년 여러 BK21 우수 학회 및 SCIe 저널에 연구 결과를 게재하고 있습니다. 저희 연구실은 좋은 논문을 작성하는데에 최우선으로 집중합니다. 소수의 열정 있는 학생들을 독립적인 연구자로 성장시키는 것이 저의 제1 목표이며, 이들이 세계적으로 경쟁력 있는 연구자로 성장할 수 있도록 노력하고 있습니다. 자세한 내용은 웹사이트를 참조하시고, 관심 있으신 분들은 1) 자기소개서, 2) 성적표, 3) 연구계획서를 저에게 이메일 (sunggonkim@seoultech.ac.kr)로 보내주세요.
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학부연구생 (석사/박사 진학희망자만 모집)
석사/박사 학생을 지원하여 논문 경험. 이후 독립적인 연구주제를 기반으로 논문작성
논문실적을 1개 혹은 그 이상 내고 싶은 학생
4학년을 선호하나 연구 및 대학원 진학에 대한 강한 의지가 있으면 전공 및 성적 상관 X
수업이 최우선, 그러나 2주마다 진행연구에 대한 프로그레스 필요 (시험기간 제외)
컨택 전에 충분히 고민하고, 연구실 생활은 필수가 아닙니다.
진심으로 노력하고 좋은 논문을 쓰고 싶은 학생만 지원 바랍니다.
하는 일
자신의 연구만 진행하는 것을 원칙으로 함
연구실 세미나 참여 (기존 논문 발표 및 프로그레스 발표)
펀딩 없음 // 논문 이외의 잡일 없음
석사 / 박사
논문 위주의 대학원 생활 (SCIe, BK conference)
좋은 논문실적을 2개 혹은 그 이상 내고 싶은 학생
학점/학교는 중요하지 않습니다. 실력 및 의지
출퇴근 시간에 얽매이지 않고 원하는 시간에 좋은 결과를 내는 분. 노력에 대한 논리와 결과가 있으면 시간을 자유롭게 사용할 수 있습니다.
하는 일
자신의 연구에 최우선으로 집중하는 것을 목표로 함
연구실 세미나 참여 (기존 논문 발표 및 프로그레스 발표)
박사 학생의 실험 보조
연초 제안서 작업 및 과제진행 시 과제 작업
연구실 과제 상황에 따라 펀딩 지금
학기당 1~2회의 채점 (시험 및 프로젝트 체점, 1일 내외)
Q&A - 기존 학생 질문들 기반
연구분야 (고성능 컴퓨팅) 의 전망?
고성능 컴퓨팅 시스템은 현재 모든 기업이 최적화를 추구하는 핵심 분야입니다. Nvidia는 고성능 시스템 스케줄링 프로젝트인 SLURM을 인수하였으며, AWS, Google Cloud, Azure 또한 미국 에너지부 산하 HPC 구조를 기반으로 데이터센터 시스템을 구축하고 있습니다. 현대 컴퓨팅 응용의 규모는 빠르게 커지고 있으며, 이러한 대규모 응용을 효율적으로 연산하는 것은 매우 어려운 과제입니다. 1,000억 원 규모의 HPC 시스템에서 1%의 효율 차이는 10억 원에 해당하므로, 대규모 시스템의 효율성은 항상 중요한 문제였습니다. 또한 전력 및 환경적 제약으로 인해 데이터센터를 무한히 확장할 수 없는 현실에서 병렬 및 분산 시스템의 중요성은 점점 더 높아질 수밖에 없습니다.
AI로의 대체 가능성?
고성능 시스템 분야는 결국 시스템 소프트웨어의 한 영역으로, Linux 커널, 디바이스 드라이버, 그리고 하드웨어 특성 등 매우 저수준의 코드를 다루는 분야입니다. 저 또한 Antigravity, VS Code, 그리고 CLI를 통한 Claude, GPT, Gemini와 같은 AI 도구를 활용하고 있지만, 학습이 용이한 Python 코드를 처음부터 작성하는 것과 복잡한 하드웨어 구조 및 레거시 코드가 얽힌 소프트웨어를 최적화하는 것은 전혀 다른 문제입니다. 이 분야에서 중요한 것은 코딩 능력 그 자체가 아니라, 방대한 코드를 이해하고 문제를 논리적으로 분석하는 능력이며, 이러한 측면에서 AI의 발전은 아직 더디다고 생각합니다.
연구에서 중요한 부분?
제 경험상 학벌이나 성적이 연구 역량과 반드시 비례하는 것은 아닙니다. 연구에서 필수적인 요소는 다음 세 가지라고 생각합니다. 1.남들과 다른 관점에서 생각할 수 있는 능력, 2.생각을 실제 결과로 구현해내는 꾸준함, 3.결과를 독자의 입장에서 이해하기 쉽게 표현하는 글쓰기 능력입니다. 컴퓨터공학(CS) 분야의 훌륭한 연구는 우수한 학회에서 발표되며, 당연히 전 세계의 유수한 기업 및 대학들과 경쟁해야 합니다. 이때 핵심은 내가 가진 아이디어가 기존 연구와 어떤 차별점을 가지는지, 그리고 내게 주어진 리소스로 그 차별성을 어떻게 의미 있는 연구로 증명할 수 있는지입니다. 이러한 역량은 대학 입시나 학부 수업에서 높은 점수를 받는 것과는 다른 성격을 지니며, 결국 중요한 것은 본인이 이러한 능력을 가지고 있는지, 또 이를 키우기 위해 얼마나 많은 노력을 할 수 있는가입니다. 특히, 고성능 시스템연구는 설치, 구현에 많은 시간이 소요되며, 실제 대규모 HPC에서 테스트가 불가능한 경우가 많기에 이를 고려한 아이디어 및 돌파방법를 생각해야 되며, 결과를 가지고 남을 잘 설득하는 문장을 작성하는것은 매우 오래걸리고 어려운 일입니다.
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Monday ~ Friday: 11 AM to 5 PM
Vacation: 5 days per each Summer and Winter Vacation
Flexible personal day off for any personal occasion, remote work, etc.
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