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모집분야 (중복접수가능)

• 분야1: 비전/의료 연합학습 (Federated Learning) 

  • 주제: VQ-VAE 기반 개인화 연합학습 (Personalized Federated Learning: Taming Data Heterogeneity with VQ-VAE) 

  • 제출 목표: ICML(26년 1월), ICCV(26년 3월)

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• 분야2: 비전/의료 연속학습 (Continual Learning)

  • 주제: VQ 압축 기반 메모리 효율적 연속학습 (Memory-Efficient Continual Learning via VQ-Compression)  

  • 제출 목표: ICML(26년 1월), ICCV(26년 3월)

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• 분야3: LLM 및 RAG 편향성 (LLM Bias)

  • 주제: LLM과 RAG의 편향성 전이 경로 추적 (Tracing the Neural Roots of Bias in LLM & RAG)  

  • 제출 목표: SIGIR(26년 1월), ACL (26년 2월), VLDB(26년 3월)

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• 분야4: 차세대 비전 SNN (Vision SNN)

  • 주제: Vision SNN을 위한 시공간 RoPE 개발 (Optimizing SNN Transformers with Spatiotemporal RoPE) 

  • 제출 목표: ICML (26년 1월), IJCAI (26년 1월), ICCV (26년 3월)

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• 분야 5: 시계열 예측

  • 주제: 스트리밍 시계열 데이터를 위한 경량 어댑터 (Lightweight Adaptation for Streaming Time Series) 

  • 제출 목표: ICML (26년 1월), IJCAI (26년 1월), VLDB (26년 3월)

  • 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

• (26년 가을/ 27년 봄학기) 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

• 데이터를 다루는 것에 흥미가 있는 학생

• 성실하고 끈기있는 학생

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

혜택

• 겨울방학 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

25년 하계인턴 4명 (7-8월) 연구실적

• (2명 참여) [Top Conference, accepted, LLM 편향성 분야, 26년 2월 발표] "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.

• (1명 참여) [Top Conference, submitted, 시계열 예측 분야, 심사중] COSA: Context-aware Output-Space Adapter for Test-Time Adaptation in Time Series Forecasting, ICLR 2026 submit (25년 9월).

• (1명 참여) [Top Journal, submitted, 의료AI 분야, 심사중] Scalable Multi-domain Federated Learning with Quality-Aware Prototype Learning for Collaborative Label Transfer in Diabetic Retinopathy Diagnosis, Medical Image Analysis (25년 9월).

제출서류

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

• 제출양식: 바로가기

Timeline

• 서류 제출 마감: 2025년 11월25일(화) ~ 2025년 12월12일(금)

• 인터뷰 대상자 안내: 2025년 12월15일(월)

• 인터뷰 (대면 또는 Zoom): 2025년 12월16일(화) ~ 12월18일(목)

• 결과 공지: 2025년 12월19일(금)

• 인턴 기간: 2025년 12월22일(월)부터 8주 (시작날짜 조정가능)

Contact

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

• 연구실 랩대표 (박사과정 2년차 임정환) 이메일: ijh4565 [at] naver [dot] com 

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

• 연구실위치: 서울과학기술대학교 무궁관 712호