서강대학교 인공지능학과 재학생 인터뷰(2026년 5월)
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▲ (왼쪽부터) 송지아(인공지능 23), 이승규(인공지능 26), 유인교(인공지능 25),
정현우(인공지능 24) 학생
Q 안녕하세요. 서강가젯 독자분들께 자기소개 부탁드립니다.
송지아(인공지능 23): 서강대학교 인공지능학과 송지아입니다. 학과의 첫 신입생으로 입학해 다양한 활동에 참여해 왔으며, 현재는 캡스톤 디자인과 생성형 AI 프로젝트에 집중하고 있습니다.
정현우(인공지능 24): 안녕하세요. 인공지능학과 3학년으로 재학 중인 정현우입니다. 최근 '생성형 AI 기술 및 응용' 과목을 수강하며 다양한 AI 모델의 작동 원리와 핵심 이론을 배우고 있습니다. 이를 계기로 LLM 분야에 큰 흥미를 갖게 되었고, 현재는 LLM의 성능 향상과 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 'CoT 합성 데이터 필터링 기법'을 주제로 연구 프로젝트를 진행하고 있습니다.
유인교(인공지능 25): 인공지능학과 학생회장을 맡고 있는 25학번 유인교입니다. 주요 관심 분야는 LLM이고, 최근에는 공모전을 준비하면서 UI와 UX 쪽을 공부하고 있습니다.
이승규(인공지능 26): 안녕하세요. 올해 입학한 26학번 이승규입니다. 아무래도 신입생이다 보니 지금은 전공과목의 기초를 다지는 공부에 힘을 주고 있습니다.
▲ 인공지능학과 재학생들의 진학 계기
Q 서강대학교 인공지능학과의 학과 분위기는 어떤 편인가요?
송지아(인공지능 23): 한 학번에 30명 안팎이다 보니 학과 활동을 하고 싶은 친구들은 자연스럽게 참여하고, 본인에게 맞는 방식으로 자유롭게 지내는 친구들도 있습니다. 학과 활동을 하는 친구들끼리 금방 친해지고, 스터디나 프로젝트도 자연스럽게 이어지는 편이고, 분위기가 정말 좋아요.
정현우(인공지능 24): 소수 정예 학과라는 특성 덕분에 다른 대형 학과들과는 분위기가 많이 다릅니다. 제가 입학할 당시에는 윗 학번 선배님이 한 기수밖에 없었는데, 선배님들이 정말 살뜰하게 챙겨주셨습니다. 또 F401에 있는 인공지능학과 실습실 덕분에 동기뿐 아니라 선후배 사이에도 유대감이 생겼습니다. 실습실에서 함께 공부하고 과제를 하며 서로 질문하다 보니 더 빨리 가까워질 수 있었습니다.
이승규(인공지능 26): 저희 학과의 첫인상은 가족 같은 분위기였습니다. 선배님들과 동기들, 그리고 선후배들이 돈독하고 친한 모습을 보면서 정말 하나의 가족 같은 학과라고 느꼈습니다.
Q 입학 전 상상했던 인공지능학과와 실제 학과 생활 사이에는 어떤 차이가 있었나요?
정현우(인공지능 24): 가장 큰 차이는 학과에서 생각보다 훨씬 깊은 수준의 수학적 역량을 요구한다는 점이었습니다. 입학 전에는 단순한 프로그래밍 스킬이나 서비스 구현 능력을 위주로 배우게 될 것이라 막연히 생각했습니다. 하지만 실제 커리큘럼은 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어, 모델의 구조를 완벽히 이해하고 이를 한 단계 더 발전시킬 수 있는 이론적 토대를 다지는 데 집중되어 있었습니다.
이승규(인공지능 26): 저도 입학 전에는 인공지능학과가 코딩 관련 공부만 많이 하는 학과라고 생각했습니다. 그런데 실제로 진학해서 선배님들과 이야기를 나눠보니 설계나 이론, 알고리즘 같은 다양한 과목을 배운다는 것을 알게 됐습니다.
Q 지금까지 들었던 수업 중 가장 기억에 남는 강의나 프로젝트가 있다면요?
송지아(인공지능 23): 2학년 2학기에 들었던 '인공지능실험' 수업이 가장 기억에 남습니다. 1, 2학년 때 코딩 기초와 자료구조, 알고리즘 등을 배웠다면, 그 수업에서는 처음으로 인공지능학과다운 수업을 듣는다는 느낌을 받았습니다. 데이터를 가져와 모델을 학습시키고 결과물을 내는 프로젝트를 진행했습니다. 웹 크롤링도 하고, 단어 빈도를 시각화하는 과제도 했고, 마지막에는 봉사활동 기관과 봉사자를 매칭하는 과정의 불편함을 해결하는 프로젝트를 만들었습니다.
정현우(인공지능 24): 현재 수강하고 있는 '생성형 AI 기술 및 응용' 과목이 가장 기억에 남습니다. 1, 2학년 때는 전반적인 기초 체력을 기르는 데 초점이 있었다면, 이 과목에서는 현재 AI 분야의 핵심 패러다임인 LLM을 기술적으로 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 특히 기말 프로젝트가 특별한데요, 정해진 문제를 푸는 것이 아니라 직접 연구 주제를 발굴하고, 이를 테크니컬 리포트나 논문 수준까지 발전시키는 경험을 하고 있습니다.
유인교(인공지능 25): 저에게는 흥미로웠던 부분과 어려웠던 부분이 모두 행렬이었습니다. 행렬은 복잡한 차원 계산을 간결하게 해주는 개념이라 수능 수학과 다른 방식으로 문제가 풀린다는 점이 신기했습니다. 그런데 혼자 깊이 파고들수록 머릿속에 쉽게 그려지지 않아서, 흥미와 어려움을 동시에 느낀 분야였습니다.
▲ 교내 카페ing에서 만난 인공지능학과 재학생들
Q 인공지능학과 공부에서 가장 어렵게 느껴지는 부분은 무엇인가요?
송지아(인공지능 23): 솔직히 다 어렵습니다. 전혀 몰랐던 부분을 새로 배워야 하고, 논문을 읽다 보면 저자들이 어떻게 이런 생각을 했는지 따라가는 것 자체가 쉽지 않습니다. LSTM을 배울 때도 어렵다고 느꼈는데, 어느 순간 어텐션이 등장하고 또 새로운 흐름이 생깁니다. 그래서 계속 새로운 논문을 읽고 리뷰하면서 버티는 과정이 필요한 것 같습니다.
정현우(인공지능 24): 인공지능이라는 큰 분야 안에 세부 연구 분야가 너무 많기 때문에, 오히려 내가 미래에 어떤 분야로 나아가야 할지 결정하는 것이 가장 힘들었습니다. 처음에는 한 우물을 파고 싶었지만 아직 경험해보지 못한 분야도 많고 기초도 더 필요하다는 생각이 들었습니다. 교수님들께 면담을 드리며 성급하게 분야를 좁히기보다 모든 분야의 뿌리가 되는 공통 역량을 탄탄히 다지는 게 먼저라는 조언을 들었고, 그 뒤로는 가능성을 열어두고 공부하려고 합니다.
유인교(인공지능 25): 고등학교 때부터 인공지능에 수학이 많이 쓰인다는 사실은 알고 있었습니다. 그런데 대학에 와서 보니 제가 생각했던 수학은 수능에서 공부하던 확률과 통계, 미적분만이 아니었습니다. 그 이면에 있는 더 넓은 수학이 인공지능을 활용하는 원리의 낮은 단계부터 고차원적인 부분까지 모두에 연결되어 있다는 것을 체감했습니다.
이승규(인공지능 26): AI를 학습에 활용하면 분명 도움이 됩니다. 하지만 단순히 베끼는 도구가 될 수도 있다는 점이 조심스럽습니다. 좋게 사용하면 학습을 도와주는 도구가 되지만, 잘못 사용하면 배우는 것 없이 1학년을 마칠 수도 있겠다는 생각이 들었습니다.
Q 현재 가장 관심 있는 AI 분야나 AI와 결합되면 흥미롭다고 생각하는 분야는 무엇인가요?
송지아(인공지능 23): 저는 텍스트를 입력하면 이미지뿐 아니라 오디오와 영상까지 만들어내는 생성형 AI가 흥미롭습니다. 예전에 게임 회사 관계자분의 강연을 들은 적이 있는데, 텍스트만으로 영상이나 오디오를 만들어내는 사례가 인상 깊었습니다. 게임 산업처럼 그래픽 작업에 많은 시간과 인력이 들어가는 분야에서 AI가 작업 방식을 크게 바꿀 수 있다고 느꼈습니다.
정현우(인공지능 24): 현재 가장 집중하고 있는 분야는 LLM입니다. 최근 AI 생태계가 피지컬 AI나 온디바이스 AI 중심으로 빠르게 확장되고 있지만, 이를 뒷받침하는 지능의 핵심은 여전히 LLM에 있다고 생각합니다. 특히 도메인 특화 데이터와 결합해 워크플로우의 자율화를 이끄는 Vertical AI의 흐름에 주목하고 있습니다. 또 물리나 기계공학처럼 현실 세계의 원리를 탐구하는 분야와 AI가 결합되는 것도 흥미롭습니다.
유인교(인공지능 25): 최근 UI, UX 쪽을 공부하면서 AI와 협업하는 방식에 관심을 두고 있습니다. 저는 UI, UX를 시작할 때 무에서 바로 창조하기 어렵다고 느꼈습니다. 그래서 제가 가진 작은 생각의 씨앗을 AI에 맡기고, AI가 확장해주는 흐름을 본 뒤 그 안에서 흥미로운 방향을 선택하는 방식으로 프로젝트를 진행해왔습니다. 제게 AI는 결과물을 대신 만들어주는 도구라기보다 아이디어를 확장해주는 협업자에 가깝습니다.
이승규(인공지능 26): 저는 우선 전공을 열심히 공부해서 어느 정도 자리를 잡은 뒤, 심리학이나 경영학 같은 인문사회 분야도 공부해보고 싶습니다. 순수한 학문으로도 배워보고 싶고, 나중에는 인공지능 전공과 충분히 결합할 수도 있을 것 같습니다.
Q ‘서강에서 AI를 공부한다는 것’은 어떤 의미인가요?
송지아(인공지능 23): 서강에서 AI를 공부한다는 것은 소수정예 그 자체라고 생각합니다. 학교 자체도 소수정예의 색이 있는데, 그 안에서도 인공지능학과는 정말 적은 인원으로 이루어진 학과입니다. 단점이 될 수도 있지만, 덕분에 더 끈끈하게 성장할 수 있다고 생각합니다.
정현우(인공지능 24): 저는 서강에서 AI를 공부한다는 것이 자신만의 특별한 길을 만드는 과정이라고 생각합니다. AI 분야와 서강대의 복수전공 문화가 만나면 경제와 AI, 수학과 AI처럼 개인의 관심에 따라 정말 다양한 길이 열릴 수 있습니다. 서강대 인공지능학과에는 각자의 관심에 따라 만들어갈 수 있는 수많은 길이 있다고 생각합니다.
이승규(인공지능 26): 저는 빠르게 변화하는 세계의 흐름을 탄다는 의미가 있다고 생각합니다. 이 분야는 몇 달 사이에도 많은 변화가 일어날 수 있는데, 같은 공간에서 서로 교류하며 공부하면 그 흐름을 놓치지 않고 따라갈 수 있습니다.
Q 앞으로 인공지능학과가 더 발전하기 위해 강화되었으면 하는 부분이 있다면요?
송지아(인공지능 23): 논문을 읽는 수업이 더 많아졌으면 좋겠습니다. 인공지능 분야는 한 학기 전과 후가 다를 정도로 빠르게 바뀝니다. 학생들이 트렌드를 계속 따라갈 수 있도록 최신 논문을 읽고 토론하는 수업이 많이 열리면 좋겠습니다. 동시에 커리큘럼에서 같은 개념이 여러 번 반복되는 부분은 조금 더 정돈되고, 이후에는 더 발전된 내용으로 이어졌으면 합니다.
정현우(인공지능 24): 3, 4학년 수업에서 더 많은 분야를 경험할 수 있는 수업이 많아졌으면 좋겠습니다. 학과 수업 소개에는 대학원 연계 수업들이 적혀 있지만 실제로 열리는 수업은 많지 않은 편입니다. 또 많은 인공지능학과 학생들이 대학원 진학을 목표로 하고 있기 때문에, 연구실 체험이나 CV 작성 등 학술 경험을 쌓을 수 있는 기회가 더 많아지면 좋겠습니다.
▲ (왼쪽부터) 이승규(인공지능 26), 송지아(인공지능 23), 유인교(인공지능 25),
정현우(인공지능 24) 학생
Q 인공지능학과 진학을 고민하는 예비 서강인들에게 한 말씀 부탁드립니다.
송지아(인공지능 23): 수학과 코딩을 좋아한다면 인공지능학과가 잘 맞을 수 있습니다. 그렇다고 처음부터 모든 지식을 갖추고 올 필요는 없습니다. 와서 배우고 공부하면 됩니다. 고등학교 공부와 대학 공부는 다르기 때문에, 너무 겁먹기보다는 직접 부딪혀 보는 것도 좋다고 생각합니다.
정현우(인공지능 24): 신설학과라고, AI가 너무 어려워 보인다고 두려워하지 않았으면 좋겠습니다. 와서 직접 부딪히며 경험해보시기를 추천드립니다. 여기에는 수많은 길이 있고, 그 안에 예비 서강인 여러분의 길도 분명 있을 것입니다. 저도 처음에는 두려웠지만, 이제는 후회 없는 결정이자 값진 경험이었다고 말할 수 있습니다.
유인교(인공지능 25): 26학번 후배들에게도 해주고 싶은 말인데, 졸업 전까지 하고 싶은 일을 구체적으로 나열해보는 것을 추천합니다. 공부하고 싶은 분야나 교환학생, 트랙 선택 같은 학업 계획뿐 아니라 가고 싶은 나라, 모으고 싶은 돈 같은 개인적인 목표까지 적어보면 대학에서 무엇을 하고 싶은지 더 분명해집니다.
이승규(인공지능 26): 신입생으로서 느낀 점은, 혼자 모든 것을 해결하려고 하지 않아도 된다는 것입니다. 선배님들과 동기들이 많이 도와주고, 질문하면서 배울 수 있는 분위기가 있습니다. 전공을 먼저 차근차근 다지고, 그 안에서 자기만의 방향을 찾아가면 좋겠습니다.
빠르게 변하는 AI의 세계에서 정답은 금세 바뀐다. 그러나 기초를 다지고, 동료와 함께 배우고, 각자의 관심을 다른 분야와 연결하려는 태도는 오래 남는다. 초기 학번으로 학과가 자리 잡아가는 과정을 가까이에서 지켜본 4학년 학생부터 이제 막 첫 학기를 보내고 있는 신입생까지, 네 학생의 이야기는 서로 달랐지만 한 가지 공통점을 지녔다. 빠르게 변하는 분야를 따라가면서도 기초를 놓치지 않으려는 태도였다. 서강에서 AI를 공부한다는 것은 변화의 속도에 휩쓸리는 일이 아니라, 그 흐름 속에서 자신의 방향을 찾아가는 과정일 것이다.
글 | 황지민 (학생기자, 유문 24) paisaje@sogang.ac.kr
사진 | 발전홍보팀 제공