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대학원, 박사후연구원, 학부 연구 인턴 지원을 안내합니다. 현재 모집 여부는 이메일로 문의해 주세요. 정식 대학원 입학은 서울대학교 입시 일정을 따릅니다.
지원 방법스스로 질문을 세우는 연구자
이곳에서 함께 기르고자 하는 것은 중요한 문제를 고르고, 그것을 풀기 위해 자신에게 부족한 지식과 기술을 배워 가는 능력입니다. 큰 목표를 세우되, 오늘의 실험과 이번 주의 학습으로 옮길 수 있어야 합니다. 어려운 대목에서는 동료에게 묻고, 서로의 강점을 배우며, 연구를 끝까지 완성하는 태도를 중요하게 여깁니다.
질문을 다시 생각하는 시간도 연구의 일부입니다. 중요한 문제에 집중할 시간을 확보하고, 막히는 지점을 동료와 나누며, 더 나은 설명을 찾기 위해 방향을 고치는 태도를 중요하게 여깁니다.
AI는 문헌을 읽고 코드를 만들고 생각을 시험하는 범위를 넓혀 줍니다. 그만큼 연구자에게 기대하는 질문과 검증의 수준도 높아집니다. 자신의 가정을 의심하고 다른 설명을 검토하며, 결과를 논문과 코드처럼 다른 사람이 살펴볼 수 있는 형태로 남기는 데 책임을 갖습니다.
학위 과정
대학원 과정
협동과정 인공지능전공 (IPAI)
뇌 활동에서 학습해 인지·행동을 연구하는 AI를 개발합니다. fMRI·EEG 파운데이션 모델과 시공간 학습을 다룹니다.
뇌인지과학과 (BCS)
인지와 정서가 뇌 활동과 어떻게 관련되는지, fMRI·EEG와 실험·계산 모델을 통해 연구합니다.
심리학과
유전·뇌·행동·환경 사이의 관계를 통해 발달과 정신건강의 개인차를 연구합니다.
학부 인턴십
연구 인턴십
인턴 프로젝트에서는 양자 머신러닝, EEG 파운데이션 모델, 뇌영상과 유전체를 다루어 왔습니다. 현재 모집 여부와 프로젝트별 요건은 이메일로 문의해 주세요.
지원 안내
지원 방법
준비 서류
- Curriculum Vitae: 학력, 연구 경험, 프로젝트, 기술
- 성적증명서
- 궁금한 현상과 그 이유, 이 연구실에서 탐구하고 싶은 질문을 1~2단락으로 소개
자주 묻는 질문
지원과 연구실 생활
대학원이나 인턴에 어떻게 지원하나요?
커넥톰 연구실 대학원 및 인턴 지원 안내:
- 소속 트랙: ① 서울대학교 심리학과 ② 협동과정 인공지능전공(IPAI) ③ 뇌인지과학과(BCS)
- 환영 배경: 심리학, 인공지능, 컴퓨터공학, 통계학, 의학, 물리학, 생명과학 등 다양한 분야
- 지원 방법: CV, 성적증명서, 관심 연구 분야 소개(1-2단락)를 connectome@snu.ac.kr 로 보내주세요. 현재 모집 여부와 후속 절차는 이메일로 문의해 주세요.
연구실 생활은 어떤가요?
연구실은 홍천에서 EEG와 뇌영상 연구를 함께 진행하는 해커톤을 열었습니다. 연구 외 시간에는 요리와 게임을 함께했습니다.
MILA와 브룩헤이븐 국립연구소(BNL)에서 연구한 구성원들이 있습니다. 2025년 11월 옵/신 포커스에서는 EEG와 AI를 활용해 감정과 기억을 예술로 표현하는 실험의 초기 과정을 소개했습니다.
연구책임자는 누구인가요?
차지욱 교수는 서울대학교 커넥톰 연구실의 PI입니다. 유전·뇌·행동·환경의 관계에서 인지·정서·정신건강을 연구하며, 이론적 설명과 AI의 예측을 함께 다룹니다. 구성원 페이지에서 연구관을, 서울대학교 교수 소개에서 이력을 확인할 수 있습니다.
차지욱 교수의 연구관 → 서울대학교 교수 소개 ↗연구 더 알아보기
발달과 정신건강을 어떻게 연구하나요?
발달과 정신건강을 유전·뇌·행동·환경의 연결에서 연구합니다. 다유전자 점수와 뇌영상, 행동·생활환경 지표의 관계를 분석하고, 가족력이 담고 있는 정보와 여러 자료를 결합한 모델의 예측 가능성을 살핍니다. 함께 나타나는 패턴과 인과 경로는 구분합니다.
발달·정신건강 연구와 논문 ↗감정과 기억을 어떻게 연구하나요?
경외에서 긍정과 부정이 함께 드는 경험을 VR·경험 보고·EEG로 살핍니다. 별도의 회상 연구에서는 EEG에서 추정한 정서 변화를 음악·영상 생성에 반영합니다. 기억 내용은 참여자가 제공한 자료에서 가져옵니다.
정서·기억 연구와 논문 ↗Neuro-X 프로젝트는 무엇인가요?
Neuro-X는 뇌 활동으로 인지·정서·행동을 이해하고 예측할 AI를 연구하는 프로그램입니다. fMRI 모델(SwiFT·NeuroMamba)과 EEG 모델(DIVER)처럼 신호와 질문에 맞는 여러 모델을 개발합니다. 배운 패턴을 새로운 사람·과제에 활용하고 여러 뇌 기록을 함께 다루는 것이 연구 방향입니다.
ALCF Neuro-X ↗NeuroMamba는 무엇인가요?
NeuroMamba는 4D fMRI용 상태공간 모델입니다. 뇌 바깥의 배경 토큰을 제거해 학습의 계산 부담을 줄입니다. 공개 연구의 후속 평가는 성별 분류이며, 인지·정신건강 과제로의 확장은 추가 검증할 목표입니다 (NeurIPS 2025 Brain & Body 워크숍 Spotlight).
NeuroMamba ↗DIVER-0는 무엇인가요?
DIVER-0는 EEG 채널 순서가 바뀌면 출력도 그 순서에 맞게 바뀌도록 설계한 모델입니다. 정서 인식과 운동심상 분류에 미세조정하고 합성 채널 순열에서 평가했습니다. 다양한 임상 전극 배치와 누락 조건으로의 확장은 추가 검증이 필요합니다 (ICML 2025 GenBio 워크숍 Spotlight).
DIVER-0 ↗양자 머신러닝으로 어떤 연구를 하나요?
양자 회로와 고전 모델을 결합해 뇌신호를 표현하고 학습하는 방법을 탐구합니다. fMRI 시계열 분석과 EEG 모델에 양자 회로를 연결하는 Q-DIVER를 시뮬레이션에서 평가했습니다. 뇌 데이터에서의 양자 우위는 아직 확인되지 않았습니다.
양자 머신러닝 연구와 논문 ↗