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- 서울대 카이스트 이외에 아무런 의미 없습니다.
미국대학 커미티에서 보는 한국 대학의 레벨
8 - 미박 탑스쿨 목표면 일단 하루라도 빨리 미국 나오는게 정답이에요… 돈 들어도 가능하면 나오라 하겠는데 풀펀딩이면 밸런스가 붕괴된 선택지라 봅니다.
YK 석사 VS 미국 주립대 석사 (둘다 full funding)
8 - 처음부터 정확히 인지시켜줘야됨
일부 학생들은 무슨 무술 고수한테 도제식으로 전수받는 느낌으로 대학원 생각하던데 다들 알다시피 현실은 그렇지가 않음.
그래서 우리 지도 교수님이 늘상 하시던 말씀이 있음. "내가 다 할줄 알면 그냥 내가 하지. 왜 돈 주고 너 뽑았겠냐."
요즘 대학원은 연구실이 아니라 학원이다
14 - 가성비・돈만 볼꺼면 교수나 교사나 왜함... 그냥 호주가서 배관수리공 하지 ㅋㅋ
근데 솔직히 생애소득만 보면 교사>교수 아닌가요?
8 - 학연생이 뭘 할지는 알려줘야지. 가르쳐주는 것도 없고 주제도 혼자 생각하고 혼자 진행할수 있으면 굳이 연구실 왜 들어감? 연구실의 도구들 노하우 배우고 교수, 선배한테 지도받으려는 목적이 크지 혼자 할 능력있으면 굳이 왜 학연생함? 학부생이면 대학원 교재, 최신논문 이해도 제대로 못할텐데 혼자 무슨 연구 주제를 잡아서 연구를 진행함?
요즘 대학원은 연구실이 아니라 학원이다
12 - 교수나 포닥도 힘들게 생각해내는게 연구주제인데 학연생이나 석사1년차에게 연구주제 알아서 찾아 스스로 다 해라 마인드가 어이없네ㅋㅋ
요즘 대학원은 연구실이 아니라 학원이다
12 - 그 지적에는 일정 부분 동의합니다. 의지가 있으나 방법을 모르는 학생에게 문제 해결 프로세스와 접근 방식을 알려주는 것까지는 분명 선배나 교수의 역할이며, 그 수준의 지도는 충분히 제공될 수 있다고 생각합니다. 실제로 많은 경우, 방법론을 체계적으로 안내받은 뒤에 학생이 빠르게 성장하는 경우를 봐왔습니다. 저도 그렇구요.
다만 제가 말하고 싶은 핵심은 그 이후의 단계입니다. 문제 해결의 틀과 방향을 설명받았음에도 불구하고, 스스로 고민하고 시도하는 과정이 거의 나타나지 않는다면, 그 지점부터는 단순히 “아직 방법을 몰라서”라고만 보기는 어렵습니다. 지도자는 길을 설계하고 안내할 수는 있지만, 매 걸음을 대신 내디뎌 줄 수는 없습니다.
이런 상황에서 느끼는 답답함을 지도 역량 부족이나 경험 부족으로만 해석하는 것은 현실을 지나치게 단순화하는 것이라고 생각합니다. 이는 학생의 성장 속도에 대한 문제가 아니라, 학습 주체로서 최소한의 책임과 태도가 지속적으로 작동하지 않을 때 발생하는 구조적인 문제에 가깝습니다. 제 문제 제기는 학생을 몰아붙이려는 것이 아니라, 지도와 자율 사이의 경계가 반복적으로 흐려질 때 현장에서 실제로 마주하게 되는 어려움을 말하고자 한 것입니다.
요즘 대학원은 연구실이 아니라 학원이다
6 - 이런글 보면 개웃기다 진짜. 이래서 라떼가 없어지질 않아
요즘 대학원은 연구실이 아니라 학원이다
6 - 글쓴이 같은 학생하고 하루종일 그 좁아터진 교실에서 있어야하면 교사들 저렇게 받아도 된다
교수 vs 교사 비교해줌
13 - 학부 spk면 해외에서 활동하니까요.. 제 주변에 국내 교수하려는 사람 별로 없었습니다.
교수되는데 생각보다 학부 안중요한듯?
6 - 동의합니다. 저도 spk 다니는데 워라밸 없는 연구실 다니는 분들 꼭 실적이 좋진 않더라구요 말씀하신대로 정신과도 많이다니고 쉬질 못하니 번아웃도 쉽게 오는것 같아요. 뭐든 쉴땐 쉬고 할땐 하는게 정답 같습니다. 고딩때도 잠줄여서 공부많이 한다고 다 좋은대학 가는게 아닌것처럼요
보통 대학원생이 뭔 워라밸이냐 하는 애들보면
7 - 아니 구조상 너무 당연한걸 가지고 뭔 경항성ㅋㅋ
하향 임용 경향성은 실재하긴 함.
7 - 교수급될 실력이면 당연히 대부분 상위 학부에 상위 대학원 나왔을테고, 자리잡을 때 되면 교수직 자리 자체가 너무 적으니 다들 자기가 나온 학부나 대학원 이상 임용될 수가 없는 구조이지. 빡대가리님 꼭 설명이 필요한가요?
하향 임용 경향성은 실재하긴 함.
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[한국세라믹기술원] AI 전산재료 연구실, 26년도 후기 석사/박사 대학원생 & 인턴 모집
2025.12.29

STREAM lab - Simulation and Theoretical Research Enabled by AI for Materials
저희 연구실은 전통적인 양자역학 기반의 전자구조계산 뿐만 아니라 최신 인공지능 기법을 결합한 다양한 연구를 수행하고 있습니다.
특히, 기계학습 포텐셜을 활용한 원자 시뮬레이션에 높은 전문성을 가지고 있으며 이를 활용해 에너지, 촉매, 메모리 소재 등 여러 분야에서 도전적인 시뮬레이션들을 진행하고 있습니다.
최근엔 확산모델, 강화학습 등 AI의 최신 기술들을 재료공학에 적용하며 분야를 넓혀가고 있으며 멀티스케일 시뮬레이션같은 방법론적인 연구도 진행하고 있습니다.
저희 연구실에서는 열역학과 고체물리를 기본으로 하면서 인공지능까지 다룰 수 있는만큼 함께 하신다면 학계와 산업계 모두에게 매력적인 연구경력을 쌓을 수 있습니다.
현재 대학원생은 26년도 후기입학을 모집하고 있으며 위촉/인턴 등 다양한 방식을 통해 박사후연구원과 학부생들을 위한 자리도 마련해드리고 있습니다.
더 자세한 연구 주제 내용은 아래 홈페이지를 참고 부탁드립니다.
홈페이지: streamlab.re.kr
감사합니다.
정지수 드림
연구분야 키워드
#기계학습#시뮬레이션#원자모델링#인공지능#재료전산모사#제일원리계산
졸업생 정보
신생랩인만큼 아직 졸업생은 없지만 시뮬레이션과 인공지능 모두 최근 수요가 많은 기술인만큼 이곳에서의 연구경험이 진로에 많은 도움이 되리라 봅니다.
연구실 지원 방법
jsjung@kicet.re.kr으로 간단한 자기소개 (CV & 성적증명서)와 함께 연락 부탁드립니다.
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NVIDIA HGX A100 8EA
서울대 대학원 석사 김GPT 14 195 19319
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