모집 주체: 서울대학교 AI연구원 (담당: 양시진) 참여 연구실: 서울대학교 심리학과 차지욱 교수 연구실 (Connectome Lab) 운영 기간: 2026년 7월 1일 ~ 8월 31일 (8주) 유형: 학내 연구 인턴십 모집 대상: 학부생 (3-4학년 권장) 또는 석사 1년차
차지욱 연구실은 AI를 활용해 두 가지 일을 한다.
- 뇌에서 측정한 신호를 분석하는 AI 모델을 만든다. 머리에 센서를 붙여 측정한 전기 신호나 자기공명 영상에서 사람의 인지 기능, 정신 건강 상태를 읽어내는 모델이다.
- 과학 연구 과정 자체를 AI로 자동화한다. 사람이 논문을 읽고 가설을 세우는 일을 AI가 도와주거나 일부 대신할 수 있는 시스템을 만든다.
이번 2개월 인턴십은 이 두 방향에서 학생이 직접 손을 움직여 결과물을 만들 수 있는 작은 단위 프로젝트 3개를 제공한다. 학생은 1개 트랙을 선택해 지원한다.
| 트랙 | 제목 | 한 줄 요약 | 권장 학년 |
|---|---|---|---|
| 트랙 1 | AI 연구 보조 시스템 개발 | 논문 검색·정리·가설 생성을 AI가 단계별로 수행하는 소프트웨어 개발 | 학부 3-4학년 또는 석사 1년차 |
| 트랙 2 | 한 사람으로 배운 EEG 모델을 다른 사람에게도 일반화 (Generalizable INR) | 공유 본체 + 개인별 작은 잠재 벡터 방식이 새 피험자에게 작동하는지 검증 | 학부 3-4학년 또는 석사 1년차 |
| 트랙 3 | 5년 NRF 과제(NeuroX) 핵심 가설을 자료 모음으로 자동 합성 | NeuroX 사업 가설 1개에 대해 AI가 합성하고 다른 AI가 검증하는 시스템 운영 | 학부 2-4학년 또는 석사 1년차 |
- 실제 연구 흐름 참여: 모든 트랙은 연구실에서 현재 진행 중인 연구의 일부에 해당한다. 인턴이 만드는 결과물은 연구실의 다음 단계 작업에 실제로 쓰인다.
- AI 도구 실전 활용: GPU 서버(DGX Spark), 거대 언어 모델 게이트웨이, 1,200편 규모 지식베이스, 코드 자동화 도구를 직접 사용한다.
- 결과물 산출: 코드 (GitHub 공개 가능), 보고서, 발표 자료. 학회 발표나 공동 저자 참여 기회는 결과 수준에 따라 사후에 검토하며, 8주 인턴 기간 자체는 발표 자격을 보장하지 않는다.
- 멘토링: 차교수 + 박사후 연구원/박사과정 학생이 주간 미팅으로 지도한다.
- 연산 자원: NVIDIA GB10 GPU 서버 (DGX Spark)
- AI 도구: 거대 언어 모델 통합 게이트웨이 (Claude, GPT, Gemini 등), Ollama 로컬 모델
- 지식베이스: 9개의 NotebookLM 자료 모음 (총 1,216편 논문 색인 완료)
- 협업 도구: Slack 작업공간, Notion 워크스페이스
apply.md를 참고한다.
자주 묻는 질문은 faq.md에 정리되어 있다.
모든 트랙은 다음 공통 기준으로 평가한다.
- 성공: 8주차 종료 시점에 (1) 코드/보고서 산출물 1세트 + (2) 랩 세미나 20분 발표 + (3) 한계점 1페이지 정리 — 3가지를 모두 제출한다.
- 실패도 결과: 기술적으로 의도한 결과가 안 나와도, 사유를 분석한 보고서를 제출하면 인턴십 수료로 인정한다. 연구실은 음성 결과(negative result)도 학습 자료로 기록한다.
각 트랙별 추가 기준은 트랙 작업 지시서 참고.
- AI연구원 담당자: 양시진 (이메일 문의)
- 연구실 PI: 차지욱 교수 (서울대학교 심리학과)
- 연구실 GitHub: Transconnectome, neurox-org