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Welcome! If you’re interested in our lab, please read below and apply through this form (Click).

  • Right now, we are seeking collaborators with strong publication records (such as ICML, NeurIPS, ICLR, AAAI) to work with us in tackling visual abductive reasoning and creative math problems. We have a particular focus on reinforcement learning, neuro-symbolic program synthesis, and Human-AI alignment. This is an opportunity to work alongside passionate, capable students in our group. Please contact me through the form above.

Undergraduate Students

We are looking for motivated undergraduate students who have abundant intellectual curiosity, a solid foundation in mathematics and computer science, and enjoy implementing ideas. In our lab, you will implement various concepts, host events, and write documents to scale up our projects and teams. While working with us, you can conduct Undergraduate Thesis I and II (3 credits each) or apply for the G-SURF program. We also welcome students with strong development skills who are interested in UX/UI design.

  • General tips: Take as many math courses as well as CS/EE/AI courses as possible; this will enable you to investigate a wider range of topics. Don’t be afraid to implement your ideas. If you are interested in our research, familiarizing yourself with this Kaggle competition would be helpful.

  • For International students: Thank you for your interest in our lab. GIST offers an exchange program for regular semesters and a Global Internship Program (GIP) for summer vacations. You can apply for these programs by including my name in your application. The GIP program facilitates an 8-week visit to GIST over the summer, with the application period beginning in February. For more information, please visit this website: https://ipa.gist.ac.kr/

HAD Lab


Graduate Students


For International Students:

As a faculty member in GIST AI, I have a few slots available to host MS/PhD students each year. You must first gain admission to the department to be eligible to join our lab.

  • I only accept PhD students with prior research experience working with me or having strong publication records relevant to the field of our interest.
  • In GIST AI, a MS program is research-oriented. All students are expected to join a research group and write a thesis.

Please check the links below periodically for information such as official application periods and required documents:

  • Call For International MS/PhD Applicants: [Link] [Apply]
  • Call For Korean MS/PhD Applicants: [Link]

Due to the large number of requests, I may not be able to respond to all emails. After submitting your official application, please send your CV through this form so that I can track your interest. Please note that I only write recommendation letters for students I have worked with, so be sure to obtain recommendations from your current mentors.


For Korean Students:

연구실 지원 관련 FAQ (클릭)
Q) 지원 학과는 무엇으로 해야 하나요?
저는 GIST AI대학원 전임교원으로 석사/박사/석박통합과정 학생을 매년 선발할 수 있습니다. 겸임교원으로 등록되어 있는 전기전자컴퓨터공학부에서는 대학원 학생을 선발할 수 없습니다.

Q) 대학원 지원을 준비하고 있는 4학년 학생입니다, 교수님 연구실에 들어가기 위한 절차는 어떻게 되나요?
GIST AI대학원에 먼저 합격해야 저희 연구실에 들어올 수 있습니다. 대학원 면접 전형은 보통 15-20분간 진행되며, 머신러닝/확률및통계/신호및시스템/알고리즘 중 1과목과 관련된 질문과, 연구 및 프로젝트 경험을 주로 물어봅니다. 대학원 전형과 관련한 자세한 사항은 봄/가을학기 입시 전에 진행하는 AI대학원 오픈랩 행사를 통해 알 수 있습니다. 대학원 합격 이후 연구실 멤버를 선발할 때에는 수학, 영어, 개발, 글쓰기 관련 역량이 높은 학생을 우대합니다.

Q) TO가 남아있는지 알 수 있나요?
대체로 저희 연구실의 1년 전체 국비 TO는 석박통합(or 박사) 1명 + 석사 2명입니다. 일반적으로 봄학기에 2명, 가을학기에 1명을 선발하게 됩니다. 외국인 학생의 경우는 내국인 정원 외 TO를 활용하여 선발할 수 있습니다. 2025년 봄학기 2차 전형의 경우에는 연구실에 주어진 TO 제한으로 선발하지 못할 가능성이 큽니다.

Q) 사전 컨택이 필요하고 도움이 되나요?
서류 접수를 앞두고 받는 연락은 사실상 별 도움이 되지 않습니다. 사전 컨택이 AI대학원 합격 확률에는 영향을 주지 않습니다. 따라서 합격자 발표 이후 학교/연구실을 고민하는 시기에 구글 폼을 접수해 주시는 것이 가장 효과적인 컨택 방법이 될 것 같습니다.

Q) 면담이 가능한가요?
오픈랩 행사를 통해 연구실 진학 관련 면담을 나누고 있습니다. 과목 수강생이라면 강의 시간 이후에 간단하게 이야기해볼 수 있습니다.

Q) 대학원 입시를 준비하기 전 학부생 인턴이 가능한가요?
- GIST 학부생들의 경우에는 대개 G-SURF, 학사논문 1, 학사논문 2를 통해 연구실 생활을 시작합니다. 저희 연구실에 관심이 있는 GIST 학부생은 페이지 최상단의 가이드라인을 읽어보시고 구글 폼을 통해 지원해 주시기 바랍니다.
- 사실상 국내 타 대학 학부생은 저희 연구실에서 인턴을 수행하기는 어렵습니다. 2024년 기준 GIST AI대학원은 공식 인턴십 프로그램을 운영하고 있지 않으며, 현재는 연구실 규모가 커져서 타 대학 학부생을 지도할 시간적 여유가 없는 상황입니다.
- 다만, 외국 대학 학생의 경우에는 학교에서 주관하는 Global Intern Program을 통해 여름 방학 8주간 연구실에 방문할 수 있습니다. 관심이 있는 학생은 구글 폼을 통해 지원해 주시기 바랍니다.

Q) 대학원생이 되면 학부생 때와 가장 다른 점이 무엇일까요?
대학원생이 되면 공부하고 연구한 내용을 주기적으로 교수님이나 연구실 구성원에게 공유하게 됩니다. 따라서 정돈된 글이나 발표를 통해, 알고 있는 내용을 논리적으로 전달하는 능력이 중요하다 생각합니다. 이것이 지식을 습득하는 데 집중하였던 학부생과 가장 크게 다른 점이라 생각합니다.

Q) AI를 연구하고 싶은 학생입니다, 공부할 만한 교재나 강의가 어떤 게 있을까요?
- 학부 저학년 학생이라면 선형대수학, 알고리즘 등을 포함한 기본기를 탄탄히 갖추는 것이 무엇보다 중요할 것 같습니다.
- 기계학습 입문서로는 Introduction to Statistical Learning 책을 추천합니다. 이후에는 입맛에 맞으면서, 현재 배경지식으로 완독할 수 있는 책을 선택하여 공부하면 좋겠습니다. 널리 사용되는 교과서로는 Probabilistic machine learning, Elements of Statistical Learning, Pattern Recognition and Machine Learning 등이 있습니다.
- 최적화의 경우에는 An Introduction to Optimization (Chong & Zak), Convex Optimization (Boyd and Vandenberghe) 순서로 공부하면 좋습니다.
- 교과서를 공부하기에 앞서, 요점을 위주로 살펴보고 싶은 분은 Google의 Machine Learning Crash Course과 같은 15시간 내외의 컨텐츠나, 관심 분야에 맞는 Coursera 및 스탠포드 대학의 CS2** 강의를 추천합니다 (CS221: AI, CS224r: RL, CS224n: NLP, CS224w: Graph, CS231n: CV).
- 머신 러닝 모델을 배포하고 운영하는 과정에서 생길 법한 문제를 살펴보는 용도로는 Designing Machine Learning Systems 책을 추천합니다.

Q) 어떤 연구를 수행하고 있나요?
시각적 귀납 추론 및 창의적 수학 문제 해결을 위한 연구를 수행하고 있습니다. 인간의 문제 풀이 방식을 모사한 뉴로-심볼릭 프로그램 합성 (강화학습, 언어모델, 개념그래프 활용) 및 바람직한 형태의 데이터 수집을 위한 게임 형태의 플랫폼, 학습 환경 및 평가 시스템 구축에 주력하고 있습니다 (인지과학적 요소를 고려한 웹 애플리케이션 개발, 자동화된 레이블링 기법 마련). 연구실의 최근 논문들에 초기 결과물들이 실렸으니 참고하시면 좋겠습니다.

Q) 협업이 가능한가요?
캐글 컴페티션 경험이 출중하거나, 인공지능/HCI 분야 우수 학술대회 논문을 다수 작성해본(박사 고년차) 분과의 협업 기회를 열어두고 있습니다. 저희 연구실과 협업이 가능한 주제는 ARC 문제 해결을 위한 World Models, Program Synthesis, Casual RL, Graph representation learning, UX/UI 개선 등이 있습니다. 마찬가지로 구글 폼 작성을 부탁드립니다.

Q) 연구실 컨택을 위한 구글 폼은 어디 있나요?
본 페이지 최상단, 혹은 다음 링크를 통해 확인하실 수 있습니다.

Lab Interview Process

In addition to the official department admission procedures, we conduct our own lab-specific interview process. This helps us better understand potential lab members and ensure a good fit. Our process consists of a one-hour interview with the applicant and current lab members.

During this interview, I generally ask the following questions:

  • How would you describe yourself?
  • Can you tell us about your project/research experience?
  • What potential research ideas would you like to explore? (It would be great if you could align your ideas with our previous works)
  • How do you think you can contribute to our lab?
  • What are your career plans after completing your MS/PhD degree?

Previous Projects

Listed below are some projects I worked with (undergraduate) students. See my publication list for a complete list.

At GIST

  • Footage from IJCAI-24 [News]
  • Multiple-choice analogy benchmark [Page]
  • Evaluating reasoning capabilities of LLMs [Paper]
  • Seven papers at Korea Software Congress 2023 [News]
  • Gym environment for RL training on ARC [GitHub]
  • Game with Abstraction and Reasoning Corpus [O2ARC 3.0]
  • Mimicking Human Solutions with Object-Centric Decision Transformer [ICMLW’23]
  • Abstraction and Reasoning Challenge with Decision Transformer [KCC’23]
  • Object Detection on ARC Problem Using Graph Abstraction [KCC’23]
  • Engineering Prompts for the ARC Challenge [KCC’23]

Before GIST


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