Welcome to 18팀

1️⃣ 팀원 소개

이름	전공	관심사
윤지훈	소프트웨어전공	음주가무, 외국어
최시언	소프트웨어전공	3D그래픽
한학현	소프트웨어전공	알고리즘, 보안, 인공지능
무함마드 아드함	소프트웨어전공	자동화, 시스템화

팀 슬로건

배움에서 깨달음으로, 깨달음에서 성장으로, 과거를 돌아보고, 미래를 설계하다.

팀 소개

유레카프로젝트 18조는 배움에서 깨달음으로, 깨달음에서 성장으로 나아가는 과정을 함께 실험하는 팀입니다. 서로 다른 관심사를 가진 팀원들이 모여 각자의 역량을 하나의 프로젝트 안에서 연결하고 확장해 나가고자 합니다. 단순히 과제를 수행하는 데서 멈추지 않고, 과거의 경험과 배움을 돌아보며 “우리가 무엇을 더 잘할 수 있을까?”를 계속 질문하고, 그 답을 실제 결과물로 확인하는 과정을 중요하게 생각합니다. 우리 팀은 작은 아이디어라도 끝까지 발전시켜 보며, 미래를 스스로 설계하는 개발자이자 연구자로 성장하는 것을 목표로 하고 있습니다.

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2️⃣ 공통된 관심사 : 여행, 백엔드, 인공지능

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3️⃣ 한학기 동안의 활동 내역

• 프로젝트 진행 ✔️
  • 과거에 사람들이 상상한 미래

그림 설명 및 해석

1. 1965년 만화(서기 2000년대의 생활 이모저모)

• 체크 표시(✓) : 시간이 지나면서 실제로 기술이 많이 발전해서
  현재 일상에서 사용되거나, 최소한 실험·연구 단계까지 구현된 것들을 의미한다.

• 엑스 표시(✗) : 현재까지도 기술 수준이 많이 부족하거나,
  아이디어 단계에 머물러 있어 현실화가 아직 안된 것들을 뜻한다.

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2. 두 번째 그림의 기술 분류

• 주황색 마크 : 과거의 상상 속 기술이 지금은 전부 또는 일부 형태로 구현되어
  어느 정도 기술이 발전한 것들이다.

  예시)

  • 태양열 발전 주택
  • 전기자동차
  • 소형 TV 전화기(영상통화, 스마트폰)
  • 전자신문(인터넷 뉴스, SNS)
  • 로봇 청소기
  • 원격 학습(온라인 강의, 화상 수업)
  • 스마트 주방(스마트 가전, IoT 주방 기기)
  • 달나라 휴양 여행
    • 실제로 달에 가서 휴양하는 수준은 아니지만,
      민간 우주여행, 달 탐사 계획 등 우주 관광을 향한 기술과 준비가 진행 중이라는 점에서
      완전히 공상이라기보다는 점점 현실에 가까워지고 있는 상상으로 볼 수 있다.

• 빨간색 마크 : 아이디어는 존재하지만,
  아직 구체적인 기술이나 인프라가 거의 없는 등 현실과의 거리가 큰 것들을 의미한다.

  예시)

  • 원격 진료(화상 진료, 의료 AI 시도)

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느낀 점

11965년에 그려진 이 미래 상상도를 1학년인 제가 지금 다시 보니, 과거 사람들이 상상했던 ‘미래의 기술’이 생각보다 많이 현실이 되었다는 점이 가장 먼저 눈에 들어왔습니다. 태양열 주택, 전기차, 영상통화, 온라인 수업, 로봇 청소기처럼 예전에는 꿈같은 상상이었을 것들이 지금 제 일상 속에서 당연하게 쓰이고 있다는 사실이 신기하면서도, 시간이 지나면 상상과 현실의 거리가 이렇게까지 좁혀질 수 있다는 걸 느꼈습니다.

또 한편으로는 원격 진료나 달나라 휴양 여행처럼 아직 완전히 일상이 되지는 않았지만, 우주 관광이나 원격 의료 기술이 점점 발전하고 있다는 점에서 “미래는 이미 시작되고 있다”는 느낌도 받았습니다. 과거의 그림 속 미래가 지금의 ‘현재 진행형 기술’이 된 것처럼, 지금 우리가 상상하는 2050년, 2100년의 모습도 언젠가는 누군가의 평범한 일상이 될 수 있겠다고 생각했습니다.

이 변화를 보면서, 저는 그저 기술을 소비하는 사람이 아니라 변화 속에서 직접 만들고 이해하는 사람이 되고 싶다는 마음이 들었습니다. 소프트웨어와 인공지능을 공부하는 1학년으로서, 프로그래밍·수학·통계를 기본기로 잘 쌓고, 새로운 기술이 나왔을 때 두려워하기보다 “이게 왜 이렇게 돌아가는지, 사람들에게 어떤 영향을 줄지”를 함께 고민할 수 있는 개발자가 되고 싶습니다. 과거 사람들이 상상을 남겼기 때문에 오늘의 기술이 가능해졌다면, 저는 지금의 공부와 작은 프로젝트들이 언젠가 또 다른 누군가가 살아갈 미래를 준비하는 과정이라고 생각하며 차근차근 준비해 나가고 싶습니다.

• 과거의 사람들이 상상한 미래에 관한 동영상을 시청한 후의 느낀 점
• 그들이 만들어가는 세상

우선 영상 속 기술이 현재 상용화 된 사례에 대해 먼저 말씀 드리자면, 영상 속에서 같은 공간에 있지 않지만, 마치 같은 공간에 있는 느낌을 주며 두 아이가 서로 말하는 것이 동시통역 되는 모습을 볼 수 있었습니다. 같은 공간에 있지 않지만, 가상 공간을 활용한 기술 중 메타버스 기술이 있습니다. 영상 속에 나온 모습과는 다소 다른 모습이 있지만, 메타버스 기술은 이미 많이 발전하여 게임으로도 나온 지 오래이며, 즉시 통역 되는 기술은 요즘 SNS 앱 또는 그와 관련된 메신저 앱을 살펴보더라도 일정 수준에 도달했다는 것을 확인 할 수 있습니다. 그렇지만, 다른 연결장치 없이 스크린 하나만으로 그러한 공간감을 내는 데에는 기술 발전이 더 필요할 것으로 보이고, 요즘 메타버스 기술의 인기가 당장 몇년 전과 비교해서 떨어진 것을 볼 때, 다른 방향으로도 나아갈 수도 있지 않을까 하는 생각이 듭니다.

길을 가는 중 나아가야하는 방향을 알려주기 위해 바닥에 빔을 조사해 보여주는 기술에 대해서는 지금 실현하지 않았을 뿐이지 충분히 실현 가능한 것으로 보입니다. GPS 기능은 말 할 것도 없으며, 영사 기능이 있는 휴대전화는 2010년대 초에도 존재 했으며, 현재 휴대전화에는 아주 정밀한 자이로센서도 내장되어 있어, 휴대전화를 조사하고 싶은 방향에 의도적으로 고정하지 않고 작은 떨림 정도는 보정을 해 일정하게 쏠 수 있을 것 같습니다.

아이들이 현장 체험학습에 나가 장치를 이용해 공룡을 보는 모습은 증강현실 기술을 이용했을까 싶습니다. 증강현실 기술은 매우 발전하여 한 때 선풍적인 인기를 끌었던 일본의 "포켓몬 고" 게임만 해도 활용을 했으며, 요즘은 간단한 틱톡 필터에도 있을 정도로 상용화 되었습니다. 화질이 매우 좋으려면 디스플레이도 발전을 해야 할 것으로 보입니다.

얇은 종이 정도의 디스플레이와 신용카드 정도 두께의 디스플레이 그리고 리모콘의 기능을 하는 기계장치도 볼 수 있었는데 그 기계 장치들에는 아직 실현 가능한 부분도 있고 아닌 부분도 있다고 생각합니다.

다만, 느끼는 점은 과연 얇은 종이 같은 디스플레이를 개발해 상용화를 할까에 대한 의문이 듭니다. 많은 현대인들은 활자 뉴스만 해도 아주 친숙한 장치인 휴대전화를 이용해 읽는데, 다른 기계 장치를 돈을 들여 활용할까 싶은 부분과 신용카드 정도 두께의 디스플레이 부분에서는 기술 발전을 감안하더라도 그정도로 극단적으로 줄이는 데에 어떤 이점이 과연 있을까 싶습니다. 현재 소프트웨어 기술 부분에서는 충분히 실현 가능한 것이 많이 보이지만, 하드웨어적으로 실현이 아직은 힘든 기술들을 엿볼 수 있었기 때문에 현재 하드웨어적 부분을 배우는 수업에서도 최선을 다하여 소프트웨어와 하드웨어를 모두 능숙하게 다룰 줄 아는 미래사회의 공학 전문가가 될 줄 알아야겠다고 느꼈습니다.

기존 컴퓨터의 논리적 한계를 넘어 자유롭게 활용하기 위해, 스마트폰이나 컴퓨터 속에 갇힌 디지털 정보를 꺼내어 현실 공간에서 사용하자는 것이 SixthSense 프로젝트의 목표였다. 이 프로젝트는 움직임 감지 센서, 카메라, 프로젝터 등을 몸에 달아 기존 전자 기기의 기능을 현실에서 수행하게 만들었다. 작동 방식은 간단하다. 사용자의 손가락 끝에 마커를 붙이고 카메라가 이 움직임을 인식해 입력으로 삼는다. 프로젝터는 벽, 종이, 손바닥 등 임의의 표면에 화면을 띄워 출력한다. 손가락 제스처({줌 인/아웃, 사진 찍는 프레임 등})로 명령을 실행한다. 개발 당시(약 15년 전)에는 장치가 크고 투박하며 배터리 등 제약이 있었지만, 현재(2025년) 이 아이디어는 AR/VR(MR) 기술이나 웨어러블 기기({스마트워치, 스마트링}) 등으로 실현되고 있다. 이 프로젝트는 단순히 새로운 기기를 만든 것을 넘어, 인간과 컴퓨터의 관계를 근본적으로 재정의하려고 했다. 한정된 기기가 아닌 현실 세계 전체를 인터페이스로 만든 것이 가장 혁신적이며, 기술 발전이 인간의 경험 자체를 새롭게 설계할 수 있다는 가능성을 보여주었다는 점에서 큰 의미가 있다.

• 우리가 상상한 미래

그림 1 – 미래 교통수단(자율주행) 자율주행 기술이 발전하여 도로 교통을 통합적으로 관리하고, 사람 개입을 최소화한 안전한 이동 환경을 구현한 모습.	그림 2 – 스마트 팜 센서·로봇·AI가 온도, 수분, 영양 상태를 실시간으로 관리하여 작물 생장을 자동으로 최적화하는 미래형 농업 공간.	그림 3 – 에너지 그리드 시티 도시 전체를 하나의 에너지 그리드로 묶어 신재생 에너지를 효율적으로 분배·저장·관리하는 스마트 에너지 도시.
그림 4 – 개인 맞춤형 교육 학생마다 수준과 흥미, 학습 속도에 맞춰 AI가 커리큘럼을 설계하고 1:1로 도와주는 개인화된 미래 교육 환경.	그림 5 – 디지털 트윈 스마트 도시 현실 도시를 그대로 디지털로 복제한 ‘디지털 트윈’을 기반으로, AI가 교통·재난·인프라 상황을 시뮬레이션하며 도시를 관리하는 모습.	그림 6 – 미래 교통수단과 도시 자율주행 이동수단, 스마트 도로·건물 등 다양한 첨단 교통 인프라가 결합된 미래 도시 이미지.
그림 7 – AI 홈닥터 집 안의 AI 의료 비서가 건강 상태를 상시 모니터링하고, 원격 진단·처방·진료를 지원하는 가정용 헬스케어 시스템.	그림 8 – 뇌–AI 통합 뇌칩을 통하여 인간의 인지 능력과 AI가 직접 연결되어, 정보 습득과 기기 제어가 생각만으로도 가능해진 인간–기계 통합 모습.	그림 9 – AI 스마트 치안 도시 인공지능 지능형 CCTV가 도시의 안전을 실시간 감시하고, 범죄를 예측하며 사고에 즉시 대응하여 효율적으로 도시를 관리하는 스마트 치안 도시.

느낀 점

포스터 제작을 준비하면서 지금까지 했던 활동들을 돌아보면, 단순히 “미래에 이런 기술이 있을 것이다”라고 상상하는 수준을 넘어서, 그 기술이 인간과 사회에 어떤 영향을 줄지 같이 고민하게 된 시간이었던 것 같습니다. 뇌-AI 통합, AI 스마트 치안, AI 홈 닥터, 디지털 트윈 스마트 도시라는 네 가지 주제를 찾아보고 정리하면서, AI가 단순한 편리함을 주는 도구가 아니라 인간의 삶의 방식·가치관 자체를 바꿀 수 있는 존재라는 걸 더 강하게 느꼈습니다.

특히, 뇌 칩과 AI 통합, AI CCTV, AI 홈 닥터 같은 주제는 모두 “엄청 편리하고 멋있다”와 “좀 무섭고 불안하다”는 감정을 동시에 줬습니다. 인지 능력이 향상되고 도시가 더 안전해지고 의료 접근성이 좋아지는 건 분명히 좋은 일인데, 그 과정에서 프라이버시, 불평등, 책임, 해킹 위험, AI 판단 오류 같은 문제들이 항상 따라온다는 걸 알게 되었기 때문입니다. 이걸 정리하면서, 앞으로 기술자가 된다는 건 단순히 기능을 구현하는 사람이 아니라, 기술의 한계와 위험까지 같이 고민해야 하는 사람이라는 생각이 들었습니다.

이런 고민들이 모여서 이번 포스터를 만드는 데 큰 밑바탕이 되었습니다. 각 그림에 어떤 기술을 넣을지, 그 기술이 사람들에게 어떤 이점과 위험을 줄지, 글을 어떻게 배치하면 보는 사람이 한눈에 이해할 수 있을지 팀원들과 계속 이야기했습니다. 단순히 정보만 나열하는 게 아니라, “이 기술이 정말 우리에게 좋은 미래를 줄 수 있을까?”라는 질문이 자연스럽게 보이도록 구성하려고 했습니다. 그 과정에서 제가 그동안 정리했던 느낀 점들이 문장과 키워드로 많이 녹아들었습니다.

포스터를 완성하고 발표까지 해 보면서, 내가 이해한 것을 다른 사람에게 설득력 있게 설명하는 능력도 기술 못지않게 중요하다는 걸 느꼈습니다. 발표를 준비하면서 문장을 줄이고, 핵심 키워드를 뽑고, 듣는 사람이 궁금해할 만한 부분(예를 들어, 개인정보 보호, AI 오작동, 의사 역할 변화 등)을 미리 생각해 보는 과정이 제 생각을 더 정리해 주었습니다. 그냥 머릿속으로 막연히 “AI가 대단하다”라고 생각할 때보다, 훨씬 깊이 있게 한 번 더 고민하게 된 것 같습니다.

1학년인 지금 시점에서 이번 경험은, 앞으로 제가 무엇을 공부해야 할지 방향을 잡는 계기가 되었습니다. 코딩 실력도 중요하지만, 윤리·법·사회와 연결해서 기술을 보는 시각, 그리고 팀원들과 아이디어를 나누고 포스터·발표로 정리하는 소통 능력이 같이 자라야 한다는 걸 몸으로 느꼈습니다. 유레카 1 포스터를 만드는 과정과 발표 경험은, 앞으로 AI를 배우고 사용할 때 “기술로 무엇을 만들 것인가?”뿐만 아니라 “그 기술이 사람들에게 어떤 의미를 갖게 될까?”를 항상 함께 생각해야겠다는 다짐을 주는 중요한 활동이었습니다.

• 멘토링 ✔️
  • 대학원 방문 및 선배 만나기

이번에 대학원 선배님을 만나 이야기를 들으면서, 단순히 학부연구생이 좋다는 말이 아니라 왜 학부연구 경험이 학부생에게 특히 가치 있는지 조금 더 구체적으로 이해할 수 있었다. 동아리나 연합동아리 활동도 분명 의미가 있지만, 선배님은 학부연구가 수업에서 배운 이론을 실제 연구 문제에 직접 적용해 보고, 그 과정에서 내가 무엇을 모르는지, 무엇을 더 공부해야 하는지를 가장 현실적으로 마주하게 해 주는 자리라고 강조하셨다. 학부생의 기준에서 볼 때 학부연구는 당장 눈에 띄는 성과를 내기보다는, 연구실에서 교수님과 대학원생들을 따라가며 문제를 정의하는 법, 관련 자료를 찾아 정리하는 법, 실험이나 코드를 더 체계적으로 설계하는 법 등을 자연스럽게 배우게 되는 과정이기 때문에, 다른 활동들에 비해 배워 갈 것이 훨씬 많다는 생각이 들었다. 그래서 앞으로 진로를 고민할 때 단순히 스펙을 위한 선택이 아니라, 실제로 나를 많이 성장시켜 줄 기회로서 학부연구를 꼭 한 번은 해 봐야겠다는 목표가 생겼다.

인턴 경험과 학부연구를 비교해 주신 부분도 오래 기억에 남는다. 선배님은 단순히 스펙을 쌓는 것만으로는 충분하지 않다고 하셨다. 회사에서 몇 년씩 일을 하다 보면 언젠가는 팀장이나 그보다 더 나아가 임원급까지 성장해야 할 시점이 올 텐데, 과연 그때까지 버틸 수 있을 실력과 에너지, 그리고 그만큼 오래 회사에 남아 있을 자신이 없었다고 했다. 단순히 “취업했다”에서 끝나는 것이 아니라, 그 이후에 그 조직 안에서 얼마나 오래, 어떤 위치까지 올라가며 일을 할 수 있을지를 생각해 보니 스스로에게 확신이 서지 않았고, 그래서 오히려 학부연구를 통해 자기가 진짜 잘하고 좋아하는 영역을 더 깊게 확인해 보고 싶었다고 했다. 그 이야기를 들으면서 나 역시 스펙을 위해서만 경험을 채우기보다는, 내가 오래 붙잡고 갈 수 있는 분야와 일의 방식이 무엇인지 더 진지하게 고민해나겠다고 느꼈다. 겉으로 보이는 화려한 경력보다, “이 길을 10년 뒤에도 계속 걷고 있을 수 있을까?”라는 질문에 답해 보는 것이 더 중요하다는 점에서 이 부분이 특히 마음에 남았다.

선배님의 조언 중에서 학점은 기본으로 잘 챙기되, 학교 커리큘럼에만 갇히지 말고 나를 증명할 수 있는 다른 경험을 찾아보라는 말이 특히 마음에 남았다. 여기서 말하는 ‘나를 증명할 수 있는 경험’은 단순히 동아리 목록을 늘리거나 대외활동 이름을 붙이는 것이 아니라, 내가 어떤 것에 관심을 가지고 어떤 방식으로 문제를 해결해 왔는지를 보여 줄 수 있는 것이라고 느꼈다. 예를 들어 작은 프로젝트라도 스스로 기획해서 끝까지 완성해 본 경험, 해커톤이나 공모전에 나가 팀과 함께 밤새 문제를 붙들고 있었던 시간, 방학 동안 리눅스를 설치하고 서버를 직접 만져 보며 시행착오를 겪은 과정 같은 것들이다. 선배님은 이런 경험들이 거창할 필요는 없고, “작은 결과물이라도 학기마다 하나씩 남겨 보라”고 강조하셨다. 이런 경험들은 성적표에는 숫자로 찍히지 않지만, 나라는 사람의 방향성과 태도, 그리고 “이 학생은 스스로 공부할 줄 안다”는 것을 보여 줄 수 있는 증거가 될 수 있다는 생각이 들었다. 그래서 앞으로는 수업 과제만 겨우 따라가는 데서 멈추지 않고, 수업에서 배운 내용을 조금이라도 확장해서 나만의 결과물을 남겨 보려는 노력을 해 보고 싶다는 다짐을 하게 되었다.

또 학기마다 너무 거창하지 않더라도 작은 목표를 하나씩 세워 보라는 조언도 인상적이었다. 한 학기에는 학점을 안정적으로 관리하는 것을 우선으로 두고, 다른 한 학기에는 영어 말하기를 중심으로 연습해 본다든지, 특정 과목과 연결된 간단한 개인 프로젝트를 하나 해 보는 식으로, 내가 감당할 수 있는 수준에서 구체적인 목표를 정해 보라는 말이었다. 영어 듣기와 읽기뿐만 아니라 말하기까지 꾸준히 연습하고, 필요하다면 다른 언어도 도전해 보라는 말, 그리고 “진정한 컴퓨터 공학은 리눅스”라며 직접 설치하고 써 보면서 몸으로 익히라는 이야기도 현실적인 조언처럼 느껴졌다. 어느 집단에 있든 한 번쯤은 1등을 목표로 해 보고, 만약 그 목표를 이뤘다면 더 수준 높은 집단에서도 다시 도전해 보라는 태도에 대한 말도 동기부여가 되었다.

무엇보다 “스트레스 받으면서 배워야 진짜 배움이다”라는 말은 위로이면서도 동시에 나에게 채찍 같은 문장이었다. 지금까지는 조금만 힘들어도 ‘이건 나랑 안 맞나 보다’라고 생각하며 금방 포기하고 싶었던 순간들이 많았는데, 선배님의 말을 들으면서 지금 당장 편하고 스트레스가 적은 선택이 언젠가의 나를 정말 행복하게 만들어 줄지는 다시 생각해 보게 되었다. 오히려 어느 정도의 스트레스와 어려움은 성장 과정의 일부일 수 있고, 그 시기를 버텨 낸 경험이 나중의 선택지를 더 넓혀 줄지도 모른다는 생각이 들었다. 그래서 앞으로는 힘들어서 그만두고 싶은 순간이 오더라도, 그 지점을 한 번만 더 넘어가 보려고 노력하는 사람이 되고 싶다고 느꼈다.

아직 나는 1학년이라 구체적인 진로가 완전히 정해진 것은 아니다. 하지만 이번 만남 덕분에 학점을 기본으로 잘 관리하면서, 영어와 리눅스를 조금 더 일찍부터 준비하고, 동아리나 연합동아리 같은 활동뿐 아니라 학부연구처럼 깊이 있는 경험도 목표로 삼아야겠다는 방향이 조금 더 또렷해졌다. 나중에 4학년이 되었을 때 “그때 더 일찍 준비할 걸” 하고 후회하는 대신, 지금부터라도 작은 목표들을 세우고 하나씩 실천해 나가는 학생이 되고 싶다는 마음이 들었다.

• 내 지도 교수 함게 만나기

• 전공 선택 및 복수전공에 대한 조언 핵심적인 인공지능 모델 연구는 주로 대학원에서 이루어진다.

공학 외의 철학, 인문학을 복수전공하는 것도 매우 좋을 수 있다.

유망 전공 및 직업 관점 공학 분야: 자동차학과(유망), 기계공학의 로봇 분야(기계적 학습 부담은 있음)

인문학 분야: 철학이 요즘 회사들에서 선호하는 편이다 (직업적인 관점에서).

인공지능 관련 커리어 조언 학부에서 중요한 것: 인공지능 모델 자체보다 서빙 아키텍처 구축 및 데이터 파이프라인 관련 업무(실시간 데이터 전송, 저장, 콜링 등)를 소프트웨어 전공자가 많이 맡게 된다. 회사는 학부 졸업생을 뽑을 때 모델 연구보다는 서빙 아키텍처 구축 능력을 본다.

모델 연구: 많은 GPU와 자원이 필요하며, 이는 대학원이나 특정 연구 랩에서 주로 이루어진다. 큰 모델 연구 랩은 국내에 적은 편이다.

3. 실력 향상 및 역량 강화 방법 A. 코딩 학습 및 기본기 AI 활용 자제 (초기 단계): 1학년 단계에서는 실력이 늘지 않으므로, AI(ChatGPT 등)를 써서 숙제를 하지 말고 손으로 직접 코딩하고 디버깅하여 개념과 작동 원리를 몸으로 익혀야 한다.

이유: 기본기가 없으면 나중에 AI를 활용하는 데도 한계가 있으며, 개념이 들어오지 않아 다음 단계 학습이 버거울 수 있다.

비유: 말도 할 줄 알고 책도 봤기 때문에 ChatGPT를 쓸 수 있듯이, 기본기가 있어야 도구를 활용할 수 있다.

학습 순서: 먼저 JAVA와 같은 기본 언어를 배우고 나면, 다른 관련된 언어의 학습 속도는 빨라진다.

핵심: 코딩을 잘 하는 것이 매우 중요하다.

B. 논문 및 기술 이해 공부 방법: 논문은 다 공개되어 있으니 (Notebook AI 등 사용) 점차 단계를 올려가며 설명해달라고 요청할 수 있다.

기본기 점검: 이해가 안 되는 영역은 기본기가 없는 영역이므로, 해당 과목(미적분, 선형대수 등)을 공부해야 한다.

C. 취업을 위한 실력 및 역량 만들면서 배우기

접근법: '공부해서 만든다'고 생각하지 말고, 만들 것을 결정하고 만들면서 배우는 것이 빠르다. 목표를 두고 공부해야 한다.

중요성: 회사에서는 혁신적인 아이디어보다, 무엇을 만들 줄 아는지, 뭘 만들어봤는지가 중요하다. "내가 어디까지 할 수 있는지"를 아는 것이 취업의 핵심이다.

방학 활용: 방학 때 어려운 것을 AI 도움을 받아 만들어보며, 디테일은 몰라도 '내가 이걸 할 수 있구나'라는 자신감을 얻는 것이 중요하다. 디테일은 그 후에 공부해도 좋다.

작업 분할: 만들고 싶은 것을 정하고, 기능을 조각조각 나눠서 할 수 있는 것부터 시작한다. AI나 GIT 등을 활용해 정보를 긁어와서 적용해보는 연습을 해야 한다.

기술적 필수 학습

알고리즘: 면접 질문에 대비해 시간을 정해놓고 무조건 공부해야 한다. 쉬운 것(백준 등)부터 시작하되, 막히면 답을 보고 코드를 보고 샘플 데이터를 종이에 직접 그려보며 데이터 흐름을 손으로 실행해보는 것이 중요하다.

AI 활용 (현업/고급 단계):

활용법: AI를 조직적으로 쓰는 법을 배워야 한다. (만드는 AI, 검사하는 AI 등)

전제: 무엇이 틀렸는지조차 모르면 AI를 활용할 수 없다.

D. 미래 대비 및 자세 미래 상상력 확장: AI 관련 다큐멘터리, 영화(예: 딥마인드 자서전), SF 소설/영화 등을 보고 잘 나가는 개발자들의 인터뷰를 보며 AI가 무엇을 할 수 있을지에 대한 생각을 넓혀야 한다.

과도기: 지금은 굉장한 과도기이므로, 어영부영하지 말고 옆 사람 신경 쓰지 말고 도전적인 것을 많이 해볼 시기이다.

공부 강도: 방학 때 하루 10시간씩 공부해야 한다.

E. 시간 관리 방법: 저녁에 엑셀표에 날짜별로 (금토일 포함) 사용한 시간(공부, 숙제, 논 시간 등)을 적어 24시간을 맞추는 연습을 하는 것이 매우 효과적이다. 이를 통해 내 삶을 개선하고 시간을 어디에 썼는지 정확히 파악하는 것이 중요하다.

• 앞으로의 각오와 소감 나누기 ✔️

이번 상담을 통해, 우리 팀이 지금 어떤 시점에 서 있는지, 앞으로 무엇을 준비해야 하는지가 훨씬 더 또렷해진 것 같아요. 인공지능이라는 분야를 생각하면 자꾸 "모델"이나 "연구"부터 떠올리지만, 교수님 말씀처럼 학부 단계에서 우리가 진짜 집중해야 할 건 탄탄한 코딩 실력과 서비스·아키텍처를 구현할 수 있는 능력이라는 걸 느꼈습니다. 또 공학만이 답이 아니라, 철학이나 인문학 같은 복수전공을 통해 사고의 깊이를 넓히는 것도 AI 시대에 큰 강점이 될 수 있다는 이야기가 인상 깊었어요. 단순히 스펙을 쌓는 게 아니라, “어떤 시선으로 세상을 바라볼 수 있는 개발자가 될까?”를 고민해야겠다는 생각이 들었습니다.

특히 마음에 남는 건, 지금은 AI에 너무 기대지 말고, 몸으로 부딪치면서 기본기를 쌓아야 한다는 조언이었어요. 과제를 할 때도 ChatGPT에 먼저 묻기보다, 우리가 직접 코드를 짜보고, 디버깅하면서 왜 에러가 났는지, 어떤 원리로 돌아가는지 손으로 느끼는 연습을 해야겠다는 다짐을 하게 됐습니다. 그리고 나중에 AI를 쓸 때는 그냥 “답 달라”고 하는 게 아니라, 우리가 세운 목표를 기준으로 만드는 AI, 검사하는 AI처럼 도구를 조직적으로 활용할 수 있는 사람이 되어야겠다고 생각했어요. 방학에는 “공부해서 준비가 되면 뭔가 만들어야지”가 아니라, 먼저 만들 것을 정해놓고, 부족한 부분은 공부해 채워가면서 성장하는 방식을 팀원들과 함께 실천해보고 싶습니다.

앞으로는 취업이나 진로도 막연하게 걱정만 하기보다, “우리가 실제로 만들어 본 것들”을 하나씩 쌓아가는 걸 목표로 삼으려고 합니다. 알고리즘 공부도 미루지 않고, 백준 같은 사이트에서 쉬운 문제부터 차근차근 풀면서, 막히면 그냥 포기하지 않고 손으로 흐름을 그려보는 연습을 해보려 합니다. 또 교수님이 말씀하신 것처럼, 방학 때는 하루 10시간씩까지는 아니더라도, 최소한 시간을 기록하고 관리하는 습관부터 시작해 보려 해요. 엑셀에 하루 24시간을 적어 보면서 우리가 어디에 시간을 쓰고 있는지, 정말 하고 싶은 일에 시간을 투자하고 있는지 팀원끼리 가끔 공유해 보자는 생각도 들었습니다. 이번 상담을 계기로, 남들과 비교하며 불안해하기보다는, 우리 각자가 “어디까지 할 수 있는지”를 함께 실험해 보는 팀이 되자고 약속하고 싶어요.

4️⃣ 인상 깊은 활동

• 활동명 – 활동에 대한 간단한 설명과 배운 점을 작성
• 예: 멘토링에서 실리콘밸리 현업 경험을 들을 수 있어 진로 방향 설정에 큰 도움이 되었다.

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5️⃣ 특별히 알아보고 싶은 것

• 예: 현장실습 제도
• 예: TOPCIT 정기평가
• 예: 졸업 후 진로(대학원/취업)

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6️⃣ 활동을 마친 소감

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