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"100년, 1000년을 책임지고 인류의 천년의 공헌을 할 전세계 0.001%의 핵심 인재 양성"
SNU Connectome Fellows Program은 서울대학교 Connectome Lab에서 운영하는 학부생 연구 펠로우십 프로그램입니다. 본 프로그램은 신경과학 Foundation Model 연구의 최전선에서 다음 세대의 과학적 리더를 양성하는 것을 목표로 합니다.
- 과학적 연구: 단순한 Transformer 공학이 아닌, 생성 모델과 결합된 Foundation Model 개발
- 멀티모달 표상 학습: 다양한 형식의 신경과학 데이터로부터 공통된 뇌 표상(representation) 발견
- 인류 공헌: 대한민국과 인류의 100년, 1000년 발전에 기여할 핵심 인재 육성
본 프로그램은 다음의 최첨단 연구 방향을 추구합니다:
| 연구 분야 | 핵심 모델/방법론 | 목표 |
|---|---|---|
| Brain Foundation Models | BrainLM, Brain-JEPA, Brain Harmony | 뇌 활동의 universal representation 학습 |
| Generative + Foundation | VAE-JEPA, Diffusion Foundation | 뇌 데이터 생성 및 예측 통합 |
| Multimodal Alignment | fMRI-LLM, BrainLLM | 언어-뇌 표상 정렬 |
| Graph Neural Networks | Brain Graph FM | 뇌 연결성 그래프 모델링 |
- BrainLM (ICLR 2024) - fMRI 기반 Foundation Model
- Brain-JEPA (NeurIPS 2024) - Joint-Embedding Predictive Architecture
- Brain Harmony (NeurIPS 2025) - Multimodal 형태학-기능 통합
- Nature 2025 - Foundation model of neural activity predicts response to new stimulus types
| 학과/전공 | 우대 조건 |
|---|---|
| 의과대학 | 신경과학/정신건강의학과 관심자 |
| 전기정보공학부 | 딥러닝/신호처리 경험자 |
| 심리학과 | 인지신경과학 관심자 |
| 자유전공학부 | 융합연구 의욕자 |
| 뇌인지과학과 | 계산신경과학 관심자 |
| 컴퓨터공학부 | AI/ML 연구 경험자 |
- 학업 성취도 (GPA 4.0 이상 권장)
- 연구 동기 및 비전
- 프로그래밍 능력 (Python, PyTorch)
- 영어 능력 (국제 협력 필수)
- 가장 중요: 인류에 기여하고자 하는 열정과 포부
본 프로그램은 학생 1명에게 연간 약 3,620만원의 직접 투자를 제공합니다.
| 구분 | 지원 항목 | 연간 금액 | 상세 |
|---|---|---|---|
| 💵 현금 지원 | 월 연구장려금 | 12,000,000원 | 월 100만원 × 12개월 |
| 🌍 해외 활동 | 해외 학회 지원 | 5,000,000원 | 연 1회 전액 (등록비, 항공, 숙박) |
| 해외 연구 방문 | 5,000,000원 | 방학 중 멘토 연구실 방문 | |
| 🤖 AI 리소스 | AI API 사용료 | 3,600,000원 | Claude, GPT-5, Gemini 등 (월 30만원) |
| AI Agent 구독비 | 3,600,000원 | Coding Agent 무제한 사용 | |
| 📚 학습 지원 | 도서/논문 구입 | 1,000,000원 | 연구 관련 자유 구입 |
| 🖥️ 장비 투자 | NVIDIA DGX Spark | 6,000,000원 | 학생당 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 1대 |
| 총합 | 36,200,000원 |
주요 특징:
- 💰 연간 현금/서비스 혜택: 3,020만원
- 🖥️ 초기 장비 투자: 600만원 (개인용 AI 슈퍼컴퓨터)
- 🌍 해외 활동 지원: 1,000만원 (학회 + 연구 방문)
- 🤖 AI 리소스: 720만원 (API + Agent 구독)
💡 이 프로그램은 학생 1명당 연간 약 3,620만원의 직접 투자를 통해 차세대 신경과학 연구 인재를 양성합니다.
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Connectome Lab 컴퓨팅 인프라 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ • NVIDIA DGX Spark (개인용 AI 슈퍼컴퓨터) │
│ • Lab 서버: DGX A100, H100 클러스터 │
│ • 클라우드: AWS/GCP 크레딧 지원 │
│ • Coding Agent: Claude Code, Cursor Pro 무제한 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
| 멘토 | 소속 | 전문 분야 | 역할 |
|---|---|---|---|
| 유신재 교수 | BNL (Brookhaven National Lab) | 뇌영상/신경과학 | 연구 자문 |
| 박기태 박사 | BNL | 계산신경과학 | 기술 멘토링 |
| Uri Hasson | Princeton University | 언어-뇌 모델링 | 학술 자문 |
| Connectome Lab PI | 서울대학교 | Foundation Models | 총괄 지도 |
| 활동 | 보상 |
|---|---|
| 연간 연구 자문 (10시간+) | $5,000 |
| 학생 연구실 방문 호스팅 | $3,000 + 숙박/교통비 |
| 공동 논문 지도 | 연구비 지원 |
| 온라인 세미나 (2시간) | $500 |
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Annual Program Timeline │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ [3월] 선발 및 오리엔테이션 │
│ • 펠로우 선발 (서류 + 면접) │
│ • 연구 방향 설정 워크숍 │
│ • 컴퓨팅 환경 셋업 │
│ │
│ [4-6월] 학기 중 연구 I │
│ • 주 2회 랩 미팅 │
│ • 개인 연구 프로젝트 시작 │
│ • 월간 진행 보고 │
│ │
│ [7-8월] 여름 집중 연구 │
│ • 해외 멘토 연구실 방문 (4주) │
│ • 국제 썸머스쿨 참가 │
│ • 집중 코딩/실험 기간 │
│ │
│ [9-11월] 학기 중 연구 II │
│ • 연구 결과 정리 │
│ • 논문 초고 작성 │
│ • 국제 학회 발표 준비 │
│ │
│ [12월] 연말 심포지엄 │
│ • 펠로우 연구 발표회 │
│ • 차기 연도 계획 │
│ • 네트워킹 이벤트 │
│ │
│ [1-2월] 겨울 방학 연구 │
│ • 추가 해외 연구 기회 │
│ • 논문 투고 준비 │
│ • 다음 학기 준비 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
# Connectome Fellows 표준 개발 환경
# 1. Foundation Models
frameworks = [
"PyTorch 2.5+",
"JAX/Flax",
"Hugging Face Transformers",
"Lightning AI",
]
# 2. Brain-specific Libraries
neuro_tools = [
"nilearn", # fMRI 분석
"MNE-Python", # EEG/MEG
"BrainLM", # Foundation Model
"Brain-JEPA", # JEPA 구현
"PyTorch Geometric", # Graph Neural Networks
]
# 3. AI Coding Assistants
coding_agents = [
"Claude Code (Opus 4)",
"Cursor Pro (무제한)",
"GitHub Copilot Enterprise",
]
# 4. LLM APIs
llm_budget_per_student = {
"Anthropic Claude": "$200/월",
"OpenAI GPT-5": "$100/월",
"Google Gemini": "$100/월",
"DeepSeek R1": "$50/월",
}목표: fMRI, EEG, MEG 데이터를 통합하는 멀티모달 Foundation Model 개발
방법론:
1. JEPA 기반 self-supervised learning
2. Cross-modal representation alignment
3. Zero-shot transfer to downstream tasks
예상 결과:
- Brain state prediction accuracy: 85%+
- Cross-dataset generalization
- NeurIPS/ICLR 논문 투고
목표: 뇌 활동 패턴을 생성하는 Diffusion-based 모델 개발
방법론:
1. Latent diffusion for brain signals
2. Conditional generation (stimulus → brain activity)
3. Brain-to-language decoding
예상 결과:
- Neural reconstruction quality: SSIM > 0.7
- Language decoding accuracy: 60%+
- Nature Communications 논문 목표
목표: 대규모 언어 모델과 인간 뇌 표상의 정렬 연구
방법론:
1. Encoding model (LLM → Brain)
2. Representation similarity analysis
3. Shared computational principles 발견
멘토: Uri Hasson (Princeton)
예상 결과:
- Brain-model correlation: r > 0.5
- Insight into language processing
- PNAS/Nature Neuroscience 논문
| 기간 | 성과 목표 |
|---|---|
| 1년차 | 국제 학회 포스터 발표 1회 |
| 2년차 | 제1저자 또는 공동저자 논문 1편 |
| 3년차 | 국제 탑티어 학회 oral/spotlight |
| 졸업 시 | 해외 대학원 합격 또는 연구직 |
- 해외 대학원 진학 지원
- 연구소/기업 연구직 추천
- 평생 Connectome Network 멤버십
| 항목 | 금액 (원) | 비고 |
|---|---|---|
| 학생 장학금 | 120,000,000 | 200만원 × 12개월 × 5명 |
| 해외 학회/여행 | 50,000,000 | 1,000만원 × 5명 |
| AI 사용 비용 | 30,000,000 | 50만원 × 12개월 × 5명 |
| 멘토 사례비 | 50,000,000 | 해외 멘토 4인 |
| 장비 (DGX Spark) | 100,000,000 | 초기 투자 |
| 운영비 | 20,000,000 | 행사, 세미나 등 |
| 예비비 | 30,000,000 | 10% 여유분 |
| 총계 | 400,000,000 | 약 4억원/년 |
- 교내 지원: BK21, 학생연구지원사업
- 정부 과제: NRF, IITP 연구비
- 기업 후원: 삼성, LG, NVIDIA, 네이버
- 해외 협력: NIH, NSF 공동 연구
- Next.js 14 with App Router and Server Components
- TypeScript for type safety and developer experience
- Tailwind CSS with custom design system
- Framer Motion for smooth animations
- React Hook Form + Zod for robust form validation
- 🌐 완전한 한/영 이중언어 지원
- 👥 멘토-펠로우 매칭 시스템
- 🔬 연구 프로젝트 추적 시스템
- 📊 관리자 대시보드 및 분석
- ♿ WCAG 2.1 AA 접근성 준수
- 📱 완전한 반응형 디자인
- Fork this repository
- Connect to Vercel
- Set environment variables
- Deploy automatically!
# Clone repository
git clone https://github.com/transconnectome/snu-connectome-fellows.git
cd snu-connectome-fellows/website
# Install dependencies
npm install
# Copy environment file
cp .env.example .env.local
# Run development server
npm run dev- 서류 접수: 자기소개서, 연구계획서, 성적증명서
- 1차 심사: 서류 평가
- 2차 면접: 연구 발표 및 인터뷰
- 최종 선발: 약 5명 내외
- 이메일: connectome-fellows@snu.ac.kr
- 웹사이트: connectome.snu.ac.kr
- 연구실: 서울대학교 XXX관 XXX호
- Foundation model of neural activity - Nature 2025
- BrainLM Paper - ICLR 2024
- Brain-JEPA - NeurIPS 2024
- Hasson Lab Research - Princeton
- Brain Harmony - NeurIPS 2025
- Deep Learning for Neuroscience
- Computational Neuroscience Course
- Stanford CS330: Multi-Task Learning
🌟 인류의 미래를 함께 만들어갈 동료를 찾습니다 🌟
Last Updated: December 2025
Version: 1.0
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