Internship Inside Out 2
Explore Research, Challenges, and Growth
KAIST 전산학부 인터랙티브 컴퓨팅 연구실(ICLab)은 유비쿼터스 컴퓨팅을 통한 개인 맞춤형 건강 및 웰빙 증진을 목표로 하는 실험실로, 모바일, 웨어러블, IoT 기술을 기반으로 한 컨텍스트 인식 컴퓨팅, 머신러닝 등의 다양한 기술 및 응용 서비스에 대한 연구를 수행하고 있습니다.
2025년도 겨울방학 동안, ICLab에서는 12개의 인턴십 프로젝트를 공모하여 12명의 인턴학생을 선발하고 8주간의 연구 프로그램을 진행했습니다. 각 프로젝트는 대학원생 또는 교수님의 멘토링 아래 진행되었으며, 연구의 흐름을 점검하고 발전시키기 위해 1주 차(시작), 4주 차(중간), 8주 차(최종) 총 세 차례의 연구 발표회를 가졌습니다.
이번 인턴십을 마무리하며, 네 명의 학생들이 직접 경험한 연구 과정과 느낀 점을 공유드리고자 합니다.
감정 분석 LLM: 인턴십에서 배운 것들
Written by. 나경민
스마트폰이 일상화된 요즘, 우리는 매일 뉴스, 인스타, 영상, 쇼츠 등 무수히 많은 콘텐츠를 접하고 있습니다. 하지만 사람마다 이 콘텐츠를 바라보는 시각과 느끼는 감정은 제각각이기에, 어떤 것은 나에게 맞지만 또 다른 것은 불쾌하게 느껴질 수도 있습니다. 만약 AI가 개인의 감정 패턴을 학습해, 사용자가 불쾌함을 느낄 법한 콘텐츠를 미리 걸러주거나 맞춤형으로 추천해 준다면 어떨까요? 이러한 관점에서 저는 LLM(대규모 언어 모델)을 이용한 감정 분석 및 개인화에 관한 연구를 진행하게 되었습니다.
이번 겨울 인턴십은 대학에 와서 처음으로 제대로 해보는 연구 활동이었습니다. 처음에는 연구가 그저 “주어진 과제를 어떻게 해결할까?”에 대한 고민만 하는 일인 줄 알았지만, 실제로는 훨씬 복잡하고 폭넓은 사고가 필요하다는 것을 깨달았습니다. 특히 인턴십 초기에 여러 관련 논문을 찾아 읽으면서, “왜 이런 문제 설정을 했을까?”, “이전에 어떤 연구들이 있었고 그 연구들은 어떤 의문에서 출발했을까?”, “현재 진행 중인 연구의 차별점은 무엇이며, 어떤 방법론을 사용했을까?”, “연구의 결과는 어떠했고, 어디에 적용될 수 있을까?”라는 질문을 끊임없이 던져야 했습니다. 이러한 과정을 통해 연구 주제를 확정하고 체계화하는 데만 3주라는 시간이 걸렸습니다. 주제가 결정된 뒤에는 어떤 실험을 통해 무엇을 보여주고 싶은지를 구체적으로 고민해야 했습니다. 예컨대 왜 이 데이터셋을 사용하는지, 수치는 어떻게 산출되는지, 분류 기준과 평가 지표는 무엇이고 왜 그것이 적합한지 등 고려해야 할 사항이 정말 많았습니다. 처음에는 이 모든 과정을 충실히 지키며 연구를 구조화하는 일이 쉽지 않았지만, 그렇게 체계를 잡은 뒤 실험을 진행하고 실제 결과가 수치로 확인될 때 느끼는 성취감은 말로 다 하기 어려울 정도였습니다.
인턴십 기간 동안 제가 얻은 것은 단지 연구에 대한 지식과 성과뿐만이 아니었습니다. 다른 분들의 연구 발표에서 많은 인사이트를 얻을 수 있었고, 연구실 분들이 인턴 학생 개개인에게 주신 피드백을 통해 연구 및 발표에 있어 어떤 점에 집중해야 하는지 한층 명확히 알게 되었습니다. 또한 ICLab은 연구 외적으로도 분위기가 매우 화목하고 편안해서, 인턴십 기간 내내 즐겁게 지낼 수 있었습니다. 특히 제 연구를 도와주신 교수님과 멘토이신 유경님, Thu님, 그리고 인턴십 프로그램을 준비해주신 정현님께 진심으로 감사드립니다. 늘 유용한 피드백을 제공해 주셨고, 제가 어려움을 겪을 때마다 많은 도움을 주신 덕분에 무사히 연구를 마무리할 수 있었습니다. 아울러 저를 응원해 주신 모든 분들께도 깊은 감사를 드립니다. 기회가 된다면 앞으로 또 다른 연구 주제로 이어서 발전시켜 보고 싶습니다.
새로운 도전, 그리고 연구를 한다는 것
Written by. 최예진
제가 ICLab에서 인턴십을 시작할 때 두 가지 큰 걱정을 가지고 있었습니다. 하나는 내가 과연 ICLab에서 원하는 수준의 연구를 잘 해낼 수 있을까?, 그리고 또 하나는 모든 연구발표를 영어로 해야 한다는 것에 대한 걱정이었습니다.
저는 학부에서 전자제어공학을 전공하고 석사는 메카트로닉스공학을 전공하며 주로 하드웨어 제어 연구를 진행해 왔습니다. 따라서 사전 경험이 없었던 HCI(Human-Computer Interaction) 연구에 대한 막연한 두려움이 있었습니다. 기존에는 "어떻게 동작하는가?" 에 집중했다면, 이번 연구에서는 "어떻게 하면 더 자연스럽고 감성적인 상호작용이 가능할까?" 를 고민해야 했습니다. 즉, 단순히 AI 모델을 적용하는 것이 아니라 사용자 경험을 고려한 상호작용 설계를 연구하는 과정이었습니다. 이 과정을 통해 연구는 단순한 문제 해결이 아니라 논리적인 사고와 끊임없는 검증이 필요한 과정이라는 것을 배울 수 있었습니다.
그리고 이번 인턴십을 통해 모든 연구발표를 영어로 하는 것도 아주 소중한 경험이었습니다. 지금까지 한번도 영어로 발표한 경험이 없었기 때문에, 영어 발표와 토론이 부담스러웠지만 조금씩 익숙해지면서 같은 분야를 연구하는 사람들과 교류할 수 있어서 더욱 좋았습니다. 특히, 효과적인 의사전달과 표현에 대한 고민을 통해 연구발표와 토론을 위한 영어 표현을 습득하는 기회가 되었습니다.
또한, 매주 참여한 실험실 북클럽 활동도 큰 도움이 되었습니다. 평소 책읽기에 소홀했던 저에게 북클럽 활동은 연구분야와 관련된 다양한 책들을 접할 수 있는 기회를 주었고, 영어 토론을 통해 영어 표현에 자신감을 키워 주었습니다.
이번 인턴십 과정은 짧다면 짧고, 길다면 긴 시간 동안 정말 많은 것을 배우고 성장할 수 있는 기회를 주었고, 이 경험은 앞으로 더 나은 연구자가 될 수 있는 소중한 저의 자산이 될 것이라 생각합니다.
이러한 좋은 기회를 주신 교수님과 연구실 멘토분들, 그리고 함께 고민하고 도움을 주신 ICLab의 모든 분들께 감사드립니다.
Glimpse of graduate life and research
Written by. Aizirek Turdubaeva
While preparing for my exchange studies in Sweden, I exchanged emails with Professor Lee about course compatibility as I wanted to enroll in a “Data Visualization” course for a while. Once back, I gladly signed up for the CS375 course, which he was offering in the fall semester. It turned out as a great opportunity to get to know the Professor and learn more about HCI design. I often found myself thinking, I wish I had taken this course earlier.
I have always loved traveling and experiencing life in different societies. Growing up in Kyrgyzstan, studying in South Korea, and exploring beyond has made me realize just how diverse and outrageous the world is. Yet differences among nations and cultures shape the way we think, interact, perceive, communicate, and experience life.
During my internship, I worked on cultural sensitivity in LLM models. I believe this issue stems from LLM models being mostly trained on Western, English-dominated data, which reflects a multitude of embedded opinions and biases. By joining ICLab, I learned more about emotion science and worked on emotion recognition in LLMs across different cultures and nationalities. I believe it’s crucial for users to understand these limitations and for developers to build more inclusive models, given how quickly LLMs have become part of our day-to-day lives.
This internship has been an incredible learning experience, spanning from my first survey about the ICLab environment and work culture to my initial worries about working under the Professor’s guidance, as well as from our presentation feedback to refining experimental designs. It provided a glimpse into research, teaching me the importance of justifying every research decision along the way. The lab environment was very welcoming and English-friendly, with supporting mentors and members. Students had been working on really fascinating projects, and the Professor was always there for us. I couldn't help but notice how he would read your messages in the middle of the night or early in the morning - leaving me to question how many hours of sleep he actually gets. And I still do.
진정한 몰입을 경험한 8주 인턴십 후기
Written by. 황지빈
안녕하세요, 2025년 겨울 ICLab 인턴십에 참여한 황지빈입니다. 이번 인턴십에서는 스마트폰 사용을 보다 건강한 방향으로 변화시키기 위한 행동 개입 방법(Behavior Intervention Methods)을 탐구하였습니다. 스마트폰은 현대인의 필수 도구로 자리 잡았지만, 과도한 사용으로 인한 부정적인 영향도 함께 증가하고 있습니다. 이에 따라, 어떤 개입 방식이 스마트폰 사용 습관을 효과적으로 개선할 수 있을지에 대한 질문을 중심으로 연구를 진행하였습니다.
처음에는 다음에 사용할 앱을 예측(Next App Prediction)하는 연구에서 출발하였지만, 이후 스마트폰 사용 시간 예측, 최종적으로는 과도한 스마트폰 사용을 예측하는 방향으로 발전하였습니다. 연구를 진행하는 과정에서 연구란 단순히 하나의 가설을 검증하는 것이 아니라, 지속적인 피드백을 반영하며 점진적으로 발전해 나가는 과정이라는 점을 배울 수 있었습니다. 특히 멘토분들과의 논의를 통해 연구 방향을 여러 차례 수정하면서, 연구의 실질적인 활용 가능성을 고려하는 것이 얼마나 중요한지를 깨닫게 되었습니다.
이번 연구에서 사용한 데이터셋은 정형화되지 않은 원시 데이터(Raw Data)었습니다. 실제 사용자들의 스마트폰 사용 로그 데이터를 다루면서, 전처리를 어떻게 진행해야 할지 고민하고 기준을 설정하는 과정에서 그간 학부에서 사용된 정제된 데이터와는 차원이 다른 복잡성을 경험하였습니다. 스마트폰 사용 데이터는 단순한 숫자의 나열이 아니라 사용자의 습관과 맥락을 포함하는 정보였습니다. 단순히 “하루 몇 시간 사용했는가?”를 분석하는 것이 아니라, 어떤 시간대에, 어떤 유형의 앱을, 어떤 식으로 사용하는지가 연구의 핵심이었습니다. 이를 효과적으로 처리하고 분석하기 위해 여러 방법을 시도하였으며, 데이터 전처리 과정의 중요성을 다시 한번 실감할 수 있었습니다. 실제 데이터를 다루면서 데이터의 품질이 분석 결과에 얼마나 큰 영향을 미치는지를 직접 경험할 수 있었고, 연구를 진행하기 전 데이터의 구조를 깊이 이해하는 것이 얼마나 중요한지를 배울 수 있었습니다.
8주간의 인턴십 동안 총 세 차례의 연구 발표를 진행하며 연구를 돌아볼 기회를 가졌습니다. 연구의 결과를 효과적으로 전달하는 것이 연구 과정에서 매우 중요한 부분이라는 점을 깨닫게 되었습니다. 연구는 단순히 데이터를 분석하고 결과를 도출하는 것에서 끝나는 것이 아니라, 그 결과를 해석하고 의미를 부여하는 과정까지 포함되어야 합니다.
이번 인턴십을 통해 연구는 정답을 찾는 것이 아니라, 더 나은 질문을 만들어가는 과정이라는 점을 배울 수 있었습니다. 스마트폰 사용 행태 변화를 유도하는 완벽한 개입 방법을 찾지는 못하였지만, 연구를 통해 핵심적인 문제를 정의하고 해결 방향을 설정하는 것이 연구의 중요한 목표임을 깨달았습니다. 연구 결과를 효과적으로 전달하는 것이 연구의 필수적인 요소라는 점도 확인할 수 있었습니다. 연구를 통해 도출된 결과가 실제로 활용되기 위해서는, 연구 내용을 어떻게 정리하고 전달할 것인지도 중요하기 때문입니다. 또한, 열정적인 멘토분들 아래에서 배우고 연구하면서 학부에서는 경험하지 못했던 다양한 연구적 사고방식을 익힐 수 있었습니다. 연구 과정에서 시행착오를 겪으며 성장할 수 있었고, 이를 함께해준 ICLab의 모든 구성원들과 함께한 모든 인턴들에게 감사의 마음을 전하고 싶습니다.
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