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학과 전공 소개
해시태그
HCI/UX | 인공지능/로봇 | AI 하드웨어 플랫폼 |
광전자소자 | 인간-AI 상호작용 |
A. 개요
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지능정보분야에서 전문적 지식과 창의적 종합 사고능력을 갖춘 인재를 양성
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공학적 지식과 인적 소양을 보유하여 지도력을 갖춘 인재를 양성
•
AI Enabler, AI Core, AI Application을 포괄하는 AI Full-stack 인재 양성
•
산업체 및 현실세계에서 직접 응용될 수 있는 기술기반의 문제해결 능력 양성
B. 전공 소개 및 세부전공
지능정보융합학과는 사람-로봇-컴퓨터-데이터-소자-광학을 아우르는 다양 한 범주의 지능정보 관련 연구를 수행하기 위한 창의적인 교과과정을 바탕으로 새로운 문제의 발굴과 이러한 문제를 해결하기 위해 필요한 다양 한 기술과 지식의 교육을 목표로 한다.
지능정보융합학과에 서는 AI 하드웨어 플랫폼, 인공지능, 기계학습, 빅데이터, HCI (Human Computer Interaction), 로보틱스, 사용자경험, 인지과학, 데이터과학, 반도 체소자, 전자기학 등의 분야에 대하여 기초를 습득하고, 융합적 연구를 수 행한다. 또한, 관련분야의 신지식 연구와 학제적 교류를 통하여 새로운 시대적 요구에 대처할 수 있는 역량을 배양하는 것을 교육의 목표로 하고 있다.
C. 참여 전공, 참여 교수진 등 정보
교수명 | 연구실명 | 연구실소개 |
곽노준 | 컴퓨터지능 및 패턴인식 | 인공지능, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 패턴인식, 영상처리 및 기계학습 알고리즘 |
권가진 | 인지컴퓨팅 | 인간-AI 상호작용, 학습과학, 멀티미디어 교육기술, 멀티모달 데이터 분석 |
김창순 | 유기전자·나노광학 | 광전자소자(OLED, photodetector, solar
cell)와 나노광학(plasmonics) |
박재흥 | 동적 로봇 시스템 | 휴머노이드 로봇, 착용형 로봇, 로봇핸드, 모션캡쳐, 자율주행자동차, 로보틱아트 |
서봉원 | 인간중심컴퓨팅 | 정보 사회에서 발생하는 다양한 문제를 정의하고 이를 해결하기 위한 솔루션을 찾아내는 연구를 진행 |
안정호 | 스케일러블 컴퓨터구조 | 인공지능/기계학습/빅데이터 및 기반 플랫폼 연구 |
이교구 | 음악오디오 | 인공청각지능(Machine Listening), 기계학습, 청각지각 및 인지 |
이중식 | 사용자경험 | 사용자 조사, 사용자 경험 디자인, 인간
-컴퓨터 상호작용, 정보 설계 |
전동석 | 모바일 멀티미디어 시스템
연구실 | 하드웨어/SoC 설계, 집적회로, 기계학습, 컴퓨터비전, 의공학 |
Wonjong Rhee | Deep Representation Learning | 딥러닝 동작원리의 규명, 딥러닝 최적화, 등 |
D. 연구 하이라이트
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G. Choi, K. Lee and N. Kwak, "WAPS-Quant: Low-Bit Post-Training Quantization Using Weight-Activation -Product Scaling," in IEEE Access, vol. 13, pp. 79534-79547, 2025, doi: 10.1109/ACCESS.2025.3566307.
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Inho Lee, Sung Heuk Kim, Gahgene Gweon, Hyeong Won Yu, Su-Jin Kim, Young Jun Chai, June Young Choi & Kyu Eun Lee. (2025. 8.) "Visualizing research trends and collaboration networks in surgery: a case study of bilateral axillo-breast approach surgery". Gland Surgery.
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Youngseop Lee, Minchol Lee, Yoonhee Park, Changsoon Kim, and Jeongmin Kim, "UV curable resin as a rapid and superior sealant for STORM," Biomed. Opt. Express 16, 3884-3894 (2025)
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J. Kim, K. Lee, S. Park and J. Park, "Real-time Whole-body Model Predictive Control for Versatile 3D Bipedal Locomotion via Novel Kino-dynamic Model," in IEEE Access, doi: 10.1109/ACCESS.2025.3602063.
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K. Kyung, S. Yun and J. H. Ahn, "SSD Offloading for LLM Mixture-of-Experts Weights Considered Harmful in Energy Efficiency," in IEEE Computer Architecture Letters, vol. 24, no. 2, pp. 265-268, July-Dec. 2025, doi: 10.1109/LCA.2025.3592563
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Ahyeon Choi, Younyoung Bang, Jeong Mi Park, Kyogu Lee, “The Effects of Musical Factors on the Perception of Auditory Illusions”, TOPICS Volume17, Issue1, pp. 106-119, January 2025, doi: https://doi.org/10.1111/tops.12779
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Wonkyun Kim, Changin Choi, Wonseok Lee, Wonjong Rhee. "An Image Grid Can Be Worth a Video: Zero-shot Video Question Answering Using a VLM", IEEE Access, 2024.
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Hyelan Jung, Youngchan Jeong, Joongseek Lee, “Trapped in the Prompt Loop: Reprompt Behavior in Writing with ChatGPT”, International Journal of Human–Computer Interaction, Published online, 1-29, 2025.
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S. Park, S. Lee, J. Park, H.-S. Choi, K. Lee, and D. Jeon, “A Real-Time Speech Enhancement Processor for Hearing Aids in 28-nm CMOS,”IEEE Journal of Solid-State Circuits (JSSC)
E. 교육과정
1) 학사운영
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대학원 과정의 수업연한 및 재학연한은 서울대학교 규정을 따름
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대학원 과정 수료에 필요한 학점: 석사 24학점, 박사: 36학점, 석박통합: 60학점
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학위: 이학, 공학
2) 교과과정
지능정보융합학과에서는 수월성과 다학제적 창의력을 겸비한 지능정보 분야의 전문인력을 양성하기 위해 지능정보 기초기술, 심화기술, 융합기술로 구성된 교과과정을 운영하고 있으며, 세부 교과목은 아래와 같음
교과목명 | 교과구분 | 학점 |
지능정보 세미나 | 전공필수 | 3 |
사용자 경험 | 전공선택 | 3 |
융합로봇기술 | 전공선택 | 3 |
인간 컴퓨터 상호작용 연구 | 전공선택 | 3 |
인지 컴퓨팅 특강: 학습과학 | 전공선택 | 3 |
정보융합 통계분석 | 전공선택 | 3 |
정보행동 연구조사 방법론 | 전공선택 | 3 |
지능시스템을 위한 VLSI 설계 | 전공선택 | 3 |
지능시스템을 위한 고급 VLSI 설계 | 전공선택 | 3 |
지능시스템을 위한 패턴인식 | 전공선택 | 3 |
지능형컴퓨터비전 | 전공선택 | 3 |
컴퓨터상호연결 네트워크 | 전공선택 | 3 |
컴퓨터청각 | 전공선택 | 3 |
코어디지털하드웨어 | 전공선택 | 3 |
코어소프트웨어 | 전공선택 | 3 |
휴머노이드 로봇 보행제어의 이론과 실습 | 전공선택 | 3 |
AI와 기술문화 | 전공선택 | 3 |
AI와 창업 | 전공선택 | 3 |
고등 광학 이미징 이론 | 전공선택 | 3 |
광학 현미경법 | 전공선택 | 3 |
나노 생체 광자학 | 전공선택 | 3 |
나노과학의 핵심개념: 양자역학 | 전공선택 | 3 |
나노과학의 핵심개념: 전자기학 | 전공선택 | 3 |
나노구조 및 물성 | 전공선택 | 3 |
나노소재화학 | 전공선택 | 3 |
나노융합기술: 에너지 및 환경 | 전공선택 | 3 |
뇌 및 신경 공학 | 전공선택 | 3 |
데이터과학 심화연구 | 전공선택 | 3 |
디지털 하드웨어 가속기 설계 | 전공선택 | 3 |
로봇-환경 상호작용 동역학 및 제어 | 전공선택 | 3 |
바이오기기분석 | 전공선택 | 3 |
소리에서 의미로 | 전공선택 | 3 |
소셜컴퓨팅 | 전공선택 | 3 |
융합 기술 창업론 | 전공선택 | 3 |
인공지능을 위한 컴퓨터구조 | 전공선택 | 3 |
전자 및 광전자 소자 | 전공선택 | 3 |
정보융합 뉴럴 네트워크 | 전공선택 | 3 |
정보융합 데이터 분석 연구 특강 | 전공선택 | 3 |
정보융합 특강 | 전공선택 | 3 |
지능형시스템수학 | 전공선택 | 3 |
지능형융합시스템특강 | 전공선택 | 3 |
표현학습 | 전공선택 | 3 |
F. 졸업 후 진로
교육기관(국공립 사립대학교, 국외대학교), 국공립연구소, 산업체 및 연구소(삼성전자, 삼성엔지니어링, 현대엔지니어링 등) 외국기업, 공공기관 등 국내외 다양한 산학연에 진출
입학 희망 학생들을 위한 정보
G. 이런 학생에게 추천합니다!
산업체 및 현실세계에서 직접 응용될 수 있는 인공지능 기술기반의 문제해결 능력을 함양하고자 하는 학생
H. 선발 자격 및 기준 등 입학관련 정보
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모든 내용은 2025학년도 후기모집 기준으로 변동가능성 있음. 따라서 모집시기별 모집안내를 반드시 확인할 것.
1. 공통 지원자격
* 아래 사항을 모두 충족해야 함
1) 석사과정, 석박사통합과정
- 국내외에서 학사학위를 취득한 자 또는 법령에 따라 학사학위 이상의 학력이 있다고 인정된 자
- TEPS 또는 TOEFL 정기시험에서 모집단위별로 정한 일정 점수 이상의 성적을 취득한 자
2) 박사과정
- 국내외에서 석사학위를 취득한 자 또는 법령에 따라 석사학위 이상의 학력이 있다고 인정된 자
- TEPS 또는 TOEFL 정기시험에서 모집단위별로 정한 일정 점수 이상의 성적을 취득한 자
2. 공인 영어시험성적 기준
- 석사과정, 석박사통합과정, 박사과정: 개정TEPS 327점 이상, 기존TEPS 601점 이상, TOEFL iBT 96점 이상
3. 전형방법
1) 1단계: 서류심사(50점)
2) 2단계: 면접 및 구술고사(50점)
4. 선발방법
1) 1단계: 서류심사 과락기준 미해당자를 <1단계 합격자>로 선발함 - 융합과학기술대학원 홈페이지를 통하여 별도 발표
2) 2단계: <1단계 합격자>를 대상으로 면접 및 구술고사 성적순으로 합격자를 선발함 – 입학본부 홈페이지를 통하여 일괄 발표
5. 제출서류(공통)
1) 입학지원서 1부 – 접수 홈페이지 통한 온라인 작성
2) 자기소개서 및 수학계획서 각 1부 – 접수 홈페이지 통한 온라인 업로드
3) 성적증명서 1부
4) 공인 영어시험성적표(단, TEPS는 제출 불요)
5) 지능정보융합학과 희망분야 지원서 1부 – 입학본부 홈페이지에서 양식 다운로드
6. 모집안내 공지 시기
* 입학본부 전체 모집안내와 더불어 대학원 홈페이지 내 개별 모집안내 모두 확인 필수
1) 전기모집: 9월 중
2) 후기모집: 3월 중
I. 권장 수강교과목(전공/교양), 추천도서 및 추천 활동
ㅇ서울대학교 융합과학기술대학원 융합연구 프로그램: 학부생에게 다양한 융합연구의 기회를 제공하기 위한 하계/동계 방학중 융합연구프로그램 운영(각 학과별 연구실에 참여할 수 있는 기회 제공)
J. 입학준비 관련 문의 방법 혹은 연락처
ㅇ 자격요건 및 서류제출 등 입학지원 관련 문의(유선): 융합과학기술대학원 교학행정실(031-888-9153)
ㅇ 연구실 수학 등 관련 문의: 각 연구실별 대표 연락처 참고
홈페이지 및 연락처
031-888-9125 gscst@snu.ac.kr (관악) 18동 2~3층