2025 KAIST 카이스트 김재철AI 대학원 자기소개서와 면접자료

소개글

2025 KAIST 카이스트 김재철AI 대학원 자기소개서와 면접자료에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 대학 특별활동 사례
2. 리더십 활동 사례
3. 성격의 장단점 및 취미/특기
4. 희망 전공분야 및 연구주제
5. 지원동기 및 장래계획
6. 자기소개 및 면학 계획을 아래의 공란에 자유롭게 서술식으로 기술하십시오
7. 면접 예상 질문 및 모범답안

본문내용

포럼에서는 최신 트랜스포머 모델을 주제로 외부 연구자를 섭외하고 하이브리드 온·오프라인 행사를 기획했습니다. SNS 카드뉴스와 유튜브 숏츠를 활용한 홍보로 사전 등록자 180명을 확보했고, 현장 60명·온라인 120명으로 운영했습니다. 슬랙 채널을 통해 실시간 질의응답 시스템을 구축해 발표자와 참가자의 소통 효율을 높였습니다. 두 번째 포럼에서는 예산을 25% 절감하면서도 자원봉사단을 조직해 물품 조달과 현장 운영을 자체 관리했습니다. 참가자 만족도 4.7/5, 예산 사용률 78%라는 우수한 성과를 달성했습니다. 이 경험은 기획력, 예산 관리, 팀 빌딩, 위기 대응 능력을 종합적으로 발휘할 수 있었던 사례입니다.
Q4. 멀티모달 학습 분야를 선택한 이유와 구체적 연구 목표는 무엇인가요?
텍스트와 이미지를 함께 이해하는 AI 모델이 인간 수준의 직관적 추론을 가능케 한다고 확신합니다. 현재 영어 중심 연구가 대부분인 상황에서 한국어·동아시아권 문화 코퍼스를 구축하려 합니다. KoNLPy 형태소 분석과 BERT 토크나이저, YOLOv5 객체 탐지 등 전처리 기술을 결합한 데이터 파이프라인을 설계할 계획입니다. 이후 CLIP 기반 아키텍처를 확장해 문화 맥락 이해도를 정량화하는 평가 지표를 도입하고자 합니다. 전통 민속 사진 캡션 생성 과제에서 전문가 평가를 혼합하여 문화적 적합도를 반영하는 방식을 실험할 예정입니다. 이 연구는 한국어 멀티모달 AI 분야의 초석을 마련하고 응용 분야로 확산될 수 있는 기반을 제공할 것입니다.
Q5. 지원 동기를 구체적으로 말씀해 주시겠습니까?
AI 기술의 핵심 기초 연구와 실용적 응용을 융합하는 김재철AI대학원의 교육 방향에 매력을 느꼈습니다. 교수진의 세계적 연구 성과와 KAIST의 최신 GPU 클러스터, 대규모 데이터 처리 인프라가 지원 환경으로 적합합니다. 학부 시절 경험에서 느낀 텍스트·이미지 연구의 단절을 극복하고자 하는 열망이 대학원 진학의 출발점이 되었습니다. 김재철AI대학원은 멀티모달 모델 개발에 최적화된 커리큘럼과 협업 체계를 갖추고 있어 제 연구 목표와 일치합니다. 입학 후 즉시 연구실 프로젝트에 참여해 논문 투고 및 발표 경험을 쌓고, 국내외 학회에서 성과를 공유하고 싶습니다. 장기적으로는 AI 윤리와 설명 가능성 연구를 통해 사용자 신뢰를 확보하는 기술적 기반을 마련하겠습니다.
Q6. 본인의 성격 장·단점이 연구자로서 어떻게 작용한다고 생각하시나요?
끈기 있게 문제를 파고드는 태도는 복잡한 알고리즘 튜닝과 대규모 실험에서 큰 강점이 됩니다. 반면 지나친 몰입은 일정 관리와 협업 조율에서 병목을 발생시킬 수 있음을 인지하고 있습니다. 이를 보완하기 위해 Trello 보드와 주간 점검 미팅을 통해 작업 흐름을 체계적으로 관리합니다. 디지털 드로잉 취미를 통해 논문 도식화 능력을 키우고, 등산으로 스트레스를 해소하며 창의적 인사이트를 얻습니다. Python 자동화 스크립트와 CI/CD 파이프라인 구축 경험은 연구 효율성을 높여줍니다. 성격의 강·약점을 의식적으로 관리하며 연구 수행 역량을 균형 있게 발전시키고 있습니다.
Q7. 팀 프로젝트에서 갈등이 발생했을 때 어떻게 해결하셨나요?
캡스톤 프로젝트 중 데이터 파이프라인 설계 방향을 두고 의견 충돌이 있었습니다. 각자 제안한 방식을 직접 소규모 프로토타입으로 구현해 성능과 구현 난이도를 비교했습니다. 데이터 처리 속도, 유지보수 용이성, 확장 가능성을 기준으로 객관적 지표를 도출했습니다. 팀 회의를 통해 결과를 공유하고 합리적 기준 아래 최적안을 선택하도록 중재했습니다. 이를 통해 팀워크를 회복하고 프로젝트 일정을 차질 없이 진행할 수 있었습니다. 갈등 상황에서도 데이터 기반 평가와 소통으로 최선의 해결책을 도출할 수 있음을 경험했습니다.
Q8. 연구 윤리와 책임 있는 AI 개발에 대해 어떻게 고민해 오셨나요?
데이터 수집 단계에서 개인정보 보호와 편향 최소화를 위해 공개 데이터 사용 정책을 준수했습니다. 모델 학습 결과의 부정확성이 초래할 수 있는 사회적 피해를 고려해 성능 한계를 명확히 기술했습니다. 학부연구생 시절 지도교수님과 논문 작성 시 재현 가능한 실험 환경 기록과 코드 공개를 원칙으로 삼았습니다.
AI 윤리 관련 세미나에 참가해 공정성, 투명성, 책임성 강화를 위한 가이드라인을 학습했습니다. 대학원에서는 김재철 교수님의 윤리적 AI 설계 연구에 참여해 실제 프로젝트에 적용하고자 합니다. 이 과정을 통해 기술 발전의 이면에 있는 사회적 책임을 다하는 연구자가 되겠습니다.
Q9. 입학 후 첫 학기 목표와 구체적 계획은 무엇인가요?
‘고급 딥러닝 이론’, ‘멀티모달 컴퓨팅’, ‘고급 자연어처리’ 과목을 수강해 이론적 기반을 다질 예정입니다. 주간 논문 리뷰 스터디를 조직해 최신 연구 동향을 분석하고, 연구실 세미나에서 발표 경험을 쌓겠습니다. 방학에는 해외 유수 연구실 인턴십 기회를 모색하여 글로벌 연구 네트워크를 확장할 계획입니다. 데이터 파이프라인 프로토타입을 구축해 연구실 프로젝트에 조기 기여하며 실전 역량을 확보하겠습니다. 정기적으로 연구 성과를 문서화해 팀원과 공유하고, Git 기반 버전 관리와 CI/CD 환경을 정착시키겠습니다. 이 같은 계획을 통해 학업과 연구를 균형 있게 병행하며 초기 적응을 원활히 마칠 것입니다.
Q10. 졸업 후 어떤 진로를 희망하시며 이를 위해 지금 준비 중인 것은 무엇인가요?
박사과정 진학을 통해 심화 연구 역량을 확보한 뒤, 학계와 산업계를 연결하는 연구자로 활동하고 싶습니다. 현재는 XAI(설명 가능 AI)와 윤리적 설계 방안을 공부하며, 관련 논문을 리뷰하고 오픈소스 프로젝트에 기여하고 있습니다. 산학협력 연구 인턴십을 통해 실제 산업 문제 해결 과정을 경험하며 실무 이해도를 높이고 있습니다. 또한 KAIST 내 다양한 전공 연구자들과 공동 세미나를 기획해 융합 연구 역량을 키우고 있습니다. 졸업 후에는 한국어·동아시아권 특화 AI 모델을 상용화하는 스타트업 혹은 연구소에서 주도적 역할을 하고자 합니다.
지금 준비 중인 멀티모달 데이터셋 구축, 평가 지표 개발 경험이 향후 연구와 산업 현장에서 큰 자산이 될 것입니다.

키워드

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