WISE Lab (Distributed & Parallel Computing Lab)

**AJOU WISE Lab (오상윤 교수님 연구실) 에서 올해 여름에 함께 할 undergraduate research intern을 모집합니다!**

• 연구실 홈페이지: https://wise.ajou.ac.kr

운영체제, 컴퓨터 구조, 알고리즘. 시험 문제는 잘 풀었습니다. 개념도 알고 있습니다. 그런데 그것들이 실제 대규모 시스템에서 어떤 문제를 해결하는지, 직접 마주한 적 있나요?

심리학에서는 이러한 현상을 역량의 환상(Illusion of Competence)이라 부릅니다. 어떤 것을 배우거나 이해했을 때, 그것을 실제로 할 수 있다고 착각하는 현상입니다.

• 물리학 책을 열심히 읽으면 물리 연구를 할 수 있을 것 같은 느낌
• 논문을 많이 읽으면 연구를 할 수 있을 것 같은 느낌
• 프로젝트에 Kubernetes, Redis, Spark, AWS, Google Cloud 등을 적용해 보았으면 클러스터 시스템을 설계할 수 있을 것 같은 느낌

그리고 지금은 한 가지가 더 추가됩니다. AI가 작성해준 코드가 실제로 돌아가면, 그것이 본인 실력이 된 것 같은 느낌. 즉, 익숙하다는 감각이 실력으로 보이는 순간들입니다 (Saidova, Xosiyatxon. "Generative AI Based Learning In Computer Scince For Beginners." TLEP–International Journal of Multidiscipline 3.2 (2026): 56-62. https://tlepub.org/index.php/1/article/view/748)

그러나 현실에서는,

캡스톤디자인, 파란학기 등 여러분이 경험하는 프로젝트에는 트래픽이 없습니다. 장애도 없습니다. "이 기술이 지금 이 시스템에 정말 필요한가"를 스스로 판단해야 하는 순간도 없습니다. 그 판단의 순간이 없으면, 경험은 경험으로 끝납니다.

더 나아가, 정답이 존재하는 문제를 푸는 것과 달리 문제 자체가 정의되지 않은 미지의 영역을 탐구해야 하는 상황도 있습니다. 지식을 아는 것과, 그 지식으로 새로운 무언가를 만들어내는 것은 전혀 다른 역량입니다.

분산병렬컴퓨팅 연구실 인턴 프로그램이 제공하는 경험

분산병렬컴퓨팅 연구실 인턴 프로그램은 학생들이 시스템 설계의 핵심 요소를 스스로 결정하고, 그 결정에 대한 충분한 논리를 갖추는 과정을 경험하도록 설계되어 있습니다. AI가 할 수 없는 일 — 실제 문제를 마주하고, 판단하고, 틀리고, 다시 생각하는 과정 — 을 직접 해 볼 수 있습니다.

이러한 경험이 가능한 이유는 연구실의 실제 연구 이력에 기반합니다.

• 우리 연구실은 삼성디스플레이와의 산학과제를 통해 현업 스케줄러에서 발생하는 문제를 정의하고, SLURM 스케줄링 시스템을 개선한 경험을 보유하고 있으며, 이 결과물은 특허 출원으로 이어졌습니다. 참고로, 엔비디아(NVIDIA)가 최근 SLURM 개발사를 인수할 만큼 대규모 클러스터 스케줄링은 산업적으로도 핵심적인 영역입니다.
• 고신뢰도모델 GPU 기반 슈퍼컴퓨팅 가속화를 통한 가상원자로 해석 기술 개발 과제에서는 대규모 GPU 클러스터 환경에서 분자 동역학 시뮬레이션을 위한 그래프 데이터 기반 GNN 학습을 다루며, 실제 슈퍼컴퓨팅 환경에서 데이터와 연산 자원을 어떻게 활용해야 하는지 경험할 수 있었고, 연구 결과는 논문과 특허로 이어지고 있습니다.

지원 안내

인턴에 지원하여 대학원에서 진행하는 연구를 경험하고, 대규모 시스템에서의 문제 정의와 비판적 사고 능력을 키워 보세요! 현재 인턴을 모집하는 연구 주제들은 다음과 같습니다. 각 연구 주제 항목을 클릭하면 상세 내용을 확인할 수 있습니다.