토론주제 : 인공지능 시대 달라진 연구 현장 및 연구자의 모습
Next Generation of Engineering
팀명: Next Generation of Engineering
2023 12th KOSEN Day 참가팀으로 선정되어 즐거운 식사자리와 함께 유익한 토론의 시간을 보낼 수 있었습니다. 수년전 Alpha Go가 쏘아올린 AI의 불씨는 지금의 chat GPT를 시작으로 기폭제가 되어 이제는 평범한 모두의 삶에 여러 방식으로 유용하게 사용되는 일상의 툴이 되어가고 있습니다. 지금의 인공지능은 chat GPT로 대표되는 택스트 기반의 정보의 수집과 재편집이 가능한 생성형 AI 뿐만 아니라, 이미지 프로세싱, 휴먼 머신 인터렉션, 빅데이터 프로세싱 등 인간의 사고활동이 미치는 모든 영역에서 인간의 능력을 초월한 성능을 보여주고 있습니다. 특히 연구 현장에서 새로운 데이터의 조합, 분석, 다학제적 종합화, 판단, 가치부여 등 너무나 다양한 방식으로 응용되고 있으며 ‘연구’라는 단어안에 있는 모든 분야에 막대한 영향을 끼치고 있습니다. 현장에서 느끼는 우리 연구자들도 이러한 새로운 AI 페러다임 속에서 전에 없던 다양한 경험을 하고 있으며, 연구 수행, 연구 윤리 등 연구에 관련한 포괄적이며 다차원적인 생각거리를 생산하고 고민하고 있습니다. 이에 여기 모인 우리 Next Generation of Engineering은 각자가 느끼는 인공지능 시대 달라진 연구 현장 및 연구자의 모습에 대해 이야기해 보는 유익한 시간을 가질 수 있었습니다.
토론 요약에 앞서, 모임에 대해 간단히 소개드리자면 저희는 모두 Georgia Tech에서 공부하고 있는 석사과정학생, 박사과정학생, 박사후 연구원으로 이루어진 팀입니다. 모두 공학계열에 속하고 있어 비슷하면서도 각기 다른 배경을 가지고 있는 구성원들로 모여 있습니다. 애틀란타는 한인타운이 잘 형성된 곳으로 유명하지만, Georgia Tech은 한인타운과 조금은 떨어져 있는 곳이어서 한식을 자주 접하기에는 어렵습니다. 그래서 이번 모임은 다 같이 모여 (모두가 좋아하고, 가고 싶어했던) 애틀란타의 한인타운으로 유명한 둘루스의 맛집 황소곱창을 방문하였고 한식 별미인 곱창, 곱창전골, 볶음밥 등을 맛보며 즐거운 시간을 가질 수 있었습니다! 아래 모임때 함께 했던 음식사진으로 소개를 갈무리하며 아래는 각 구성원들의 주제토론에 대한 내용요약입니다. 감사합니다!
박철정 (박사과정)
인공지능이 다양한 연구분야에 적용되면서, 이전과는 다른 모습을 확인할 수 있습니다. 그 중에서도 가장 두드러지게 바뀐 점은 크게 2가지입니다. 첫번째로는 생성형 인공지능을 활용한 작업이 많아졌습니다. 최근 많은 주목을 받게된, ChatGPT, Bard와 같은 생성형 AI는 이전에 단순히 키워드로만 정보를 검색했다면, 직접 AI와 대화하면서 원하는 정보를 구체적으로 찾거나, 정보를 요약해주는 등 연구자가 원하는 정보를 얻기까지의 과정이 짧아지고 효율적으로 바뀐 것을 자주 볼 수 있습니다. 특히, 특정 기능을 코드 구현을 요청하면 코드를 생성해주고, 원하는 그림을 설명해주면 그림을 그려주는 등, 이전에는 특정분야의 지식이나 하기 어려웠던 일들을 생성형 AI가 대신해줌으로써 연구자들은 자신의 연구범위가 확장되는 것을 경험할 수 있습니다. 두번째로는 머신러닝(딥러닝)의 연구분야에 적용입니다. 머신러닝은 데이터를 기반으로 예측, 분류 등을 수행하는 알고리즘입니다. 이전에는 통계적 분석과 수식을 직접 세우면서 실험 데이터들의 연관성을 분석하다보니, 연구자 한사람으로써의 한계점이 분명했습니다. 하지만, 머신러닝을 적용시킴으로써 이전 분석보다 실험 데이터에 대한 더욱 깊은 분석을 할 수 있었고, 이전에는 찾아보지 못했던 관계까지 찾아낼 수 있는 경험을 연구자들은 하고 있습니다. 위 두가지 외에도 인공지능이 연구자와 연구환경에 끼친 영향은 더 많을 것이고, 이는 앞으로의 연구 페러다임을 바꿔놓고 있음은 분명합니다.
송치원 (석사과정)
인공지능의 발전은 현 연구 현장에서 연구자들이 나아가는 방향에 대하여 많은 영향을 미치고 있습니다. 기존의 연구자들은 자신이 가지고 있는 경험 기반의 사고 실험 및 시뮬레이션을 통해, 연구에 사용되는 시간 및 물리적 자원을 최소화하는 방식에서 자신의 경험에 인공 지능을 결합함으로서, 연구에 있어 보다 획기적으로 시간 및 자원을 절약하고 있습니다. (etc. 신약 개발, 유전자 분석, 구조체 설계) 또한 최근 이슈가 되고 있는 Chat gpt와 같은 연구자와 소통이 가능한 챗 봇형 Ai는 연구자들은 새로운 연구 분야의 시작을 위한 단편적 지식을 얻기 위해 ai에 질문을 던져봄으로서 보다 다양한 분야의 결합의 가능성을 증가시켰습니다. 이러한 Ai의 발전은 정보를 습득하는데 있어서, 도움이 될 뿐만 아니라 정보전달에 있어서도 다양한 도움이 되고 있습니다. 예를 들어, 기존 연구자들은 논문 게재 및 학회 발표를 위해 자신의 연구를 표현하기 위한 figure에 많은 시간을 할애하였습니다. 하지만 그림을 생성해주는 Ai는 표현하고자 하는 figure의 사진의 일부, 혹은 텍스트를 통해 연구자들의 보여주고자 하는 figure을 구현해 주는 툴로서 연구자의 시간 및 자원을 절약해주고 있습니다. 이러한 인공지능을 이용한 다양한 툴들은 다양한 연구자들의 시간 및 자원을 절약해줄 뿐만 아니라, 새로운 지식에 대한 발걸음을 보다 쉽게 내딛을 수 있게 함으로서, 향후 연구 활동에 있어 많은 도움이 될 것으로 예상됩니다
이 훈 (박사후연구원)
AI를 조심하세요! 저는 많은 AI Software의 활용을 하지도 않고, AI에 대한 지식도 깊이 있게 가지지 않고 있기 때문에, 제 경험을 토대로 부족한 말씀드리고 싶습니다. Chat GPT만을 사용하고 있습니다만, 정말 이 것은 양날의 검이 아닌가 싶습니다. 때로는 마치 제가 유튜브를 하루 종일 보고 있는 학생들 같이 느껴집니다. 너무나도 접근성이 좋고 아주아주 편리합니다. 심지어 무료라니! 원하는 지식은 무엇이든 제공합니다, 어떤 결과든 원하는 입맛으로 변환해줍니다. 이에 손쉽게 활용하고 싶습니다. 그렇기에 두렵습니다. 몇 번의 처절한 배신을 당한 것도 한 몫했지만 말이죠. 그 옛날 구글링을 처음 접할 때와는 차원이 다르게 너무 달콤한 독사과입니다. 구태여 사람 간의 소통을 빙자한 형태를 취한 것이 마치 거짓을 변론하는 변호사와 같이 느껴집니다. 지식을 얻기 위해 사용하기 위해서는 끊임없이 의심하고 재검증을 거쳐야하기 때문에, 오히려 더 많은 품이 들 때가 많습니다. 그 녀석보다 더욱더 알고 있어야 그 지식을 안심하고 사용할 수 있습니다. 이런! 그럼에도 불구하고 보조적인 수단으로는 아주 그만한 것이 없습니다. 구글링 좀 할 줄아는 그런 귀염둥이 친구 두 명 정도와 함께하는 기분입니다. 물론 저보다 코딩도 잘하구요! 다시 한번 말씀드리지만, 저는 AI 문외한이라 단편적이고 편협한 사고 수준으로 말씀드렸다는 점 상기시켜드립니다! 여러분들의 가르쳐주시는 점들을 보니, 어마어마한 녀석이었군요.
김호담 (박사후연구원)
저도 ChatGPT와 같이 생성형 AI를 이용한 정보 검색 및 활용에 대해서는 분명히 경계하는 자세를 가져야 한다고 생각합니다. 연구자의 입장에서 인공지능을 이용한 검색은 시간의 단축과 다학제적 종합화라는 측면에서 분명하게 도움이 되는 것은 사실이고, 적극적으로 활용해야 한다고 생각합니다. 하지만, 앞서서 말씀해주신 것처럼, 해당 내용을 하나하나 검토하다 보면 여전히 잘못된 내용도 많고 최신의 연구 내용은 반영이 안되는 경우도 많이 있습니다.
저는 요즘 인공지능 기반의 서비스들이 마치 SNS와 같다고 느끼고 있습니다. 페이스북, 트위터, 인스타그램 등 SNS라는 것이 만들어진 이후 어느새 SNS는 현대인의 삶에서 없어서는 안될 존재가 되었습니다. SNS를 이용해서 새로운 인간관계가 형성되고 새로운 시장이 창출되었지만, 동시에 개인정보유출, 정신질환, 등 다양한 그리고 새로운 부작용을 만들어내고 있는 것도 사실입니다. 마찬가지로 인공지능 기반의 시스템 역시 새로운 것을 환경과 새로운 시장을 창출하겠지만 동시에 우리가 예상치 못한 부작용을 만들어 낼 것입니다. 인공지능이 제공해주는 정보가 세상에 존재하는 모든 것이라는 착각에 빠질 수 있는 것도 제가 염려하는 부작용 중 하나입니다. 따라서, 무조건적인 수용이라는 자세를 경계하고 하나의 수단이라는 것을 늘 명심할 필요가 있다고 생각합니다.
강태욱 (박사후연구원)
저는 화학공학과 전공으로써 사실 미국으로 오기 전까지는 들어보기만 하고 AI와의 접점은 거의 없었습니다. 아직까지 AI가 공정 실험을 대신해 주지는 않으니까요. 하지만, 이곳에 와서 검색하는 것에 인공지능의 힘을 빌리는 것을 보고, 또 직접 사용해보니 정말 많은 지식을 빠르게 활용이 가능하다는 것을 느꼈습니다. 그리고 미래에는 많은 것들이 인공지능을 통하여 연구를 할 수 있게 되지 않을까, 새삼 느꼈습니다.
사실 화학공학에서도 현재 Computational Chemistry에 대한 분야가 넓어지고 있고, 이를 통하여 분자 구조의 최적화, 에너지 계산 등을 통하여 새로운 구조에 대한 예상 및 전망을 보고한 후에 이를 직접 발견하고 같은 Property를 가지고 있다는 것을 입증한 사례가 많이 있었습니다. 예를 들면 Molybdanum Disulfide에서의 Mo-S 구조가 Nitrogenase의 구조가 비슷하여 같은 Enzymatic catalytic activity 가진다는 연구를 발표하고, 실제로도 확인되어 많은 연구가 진행 된 적이 있습니다. 하지만 미래에는 이러한 계산 뿐만 아니라 예측까지도 인공지능이 찾아주고, 보여주는 세상이 될지도 모른다는 생각이 듭니다. 이에 따라 점차 화학공학자도 사고하고 실험하는 것이 아닌, 인공지능의 도움으로 생각하고 이에 대한 결과를 바탕으로 실험을 하게 되지 않을까요?
최근에 LK-99라는 상온 초전도체를 발견했다며, 온 세상의 관심을 한꺼번에 받았다가 결국 허구였다는 결론이 나온 적이 있습니다. 그 물질을 발견한 사람들은 구조가 불안정하여 제대로 구현이 되지 않는 것이라고 주장을 하였었는데요, 결국 상온 초전도체가 아니라는 결론이 나왔지만, 미래에는 인공지능에 투입된 방대한 물리, 화학적 지식과 빠른 사고회로를 통하여 정말로 LK-99 같은 현재로서는 구현이 힘든 물질들에 대한 발견이 가능하지 않을까 싶습니다.
이은미 (석사과정)
참가팀의 학생들은 12th KOSEN Day에서 AI의 현재 발전 상황을 토론했습니다. 생성형 AI의 진보가 연구 분야에 혁신을 가져오고 있다는 공감대가 형성됐습니다. 코드 생성, 그림 그리기 등을 통한 AI의 기능은 연구자들이 작업을 효율적으로 수행할 수 있게 도와주고 있습니다. 이러한 기술은 연구 환경을 새로운 차원으로 확장시키고 다양한 분야에 응용되고 있습니다. 또 다른 주제로는 AI가 교육 분야에서 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 토론이 진행됐습니다. 맞춤형 학습을 통해 학생들의 수준과 흥미에 맞게 교육이 이루어지는 방안을 논의했습니다. 이를 통해 학생들은 더 효과적으로 지식을 습득할 수 있을 것으로 기대되며, AI가 교육 컨텐츠를 최적화하고 지속적으로 발전하는 데에 대한 기대와 우려도 나눠졌습니다.
권영진 (박사과정)
전 Georgia tech에 박사과정으로 있는 학생입니다. 학생으로서 Chat GPT는 빠른 정보 제공과 간단한 작업 수행으로 수업시간에 많은 변화를 가져왔고, 사용하지 않는 학생을 찾기 어려운 수준입니다. 그러나 그것이 형성하는 정보는 그럴듯하게 보이기만 할 뿐 정확성이 보장되지 않는다는 단점이 있어 이를 재검증하는 시간이 반드시 동반되어야 합니다. 그럼에도 불구하고, Chat GPT의 특성을 이해하고 적절히 활용해 많은 학생들이 이용하고 있다는 점을 고려한다면, AI역시 연구에 편의성을 제공할 뿐 아니라 혁신과 변화를 이끌어 낼 수 있다고 생각합니다. 전공이 AI와 관계가 없어 정확히 모르지만, 요즘 활용하는 ChatGPT를 기준으로 생각하면 AI는 빠른 처리 속도와 자동화, 데이터 기반 의사결정으로 인간이 일반적으로 생각할 수 있는 사고방식과 다른 방법으로 결론에 도달할 수 있다는 점입니다. 이러한 새로운 사고 방식을 연구에 활용한다면 미래의 연구를 이끌어갈 핵심 아이디어들은 AI가 제공한 것이 될 수 있다고 생각합니다.
정수영 (석사과정)
인공지능의 발달로 인하여 일생상활 뿐만 아니라 연구 환경도 많이 변화하는 것 같습니다. chat GPT와 같은 인공지능을 통해 원하는 분야에 대한 지식을 쉽게 습득하고 활용할 수 있다고 생각됩니다. 이를 통해, 이전에는 여러 분야의 사람들과 같이 해야 하는 작업도 어느 정도는 혼자 해결할 수 있는 환경이 만들어진 것 같습니다. 예를 들어, 프로그래밍을 위한 코드 작성이나, 알고 싶은 분야에 대한 지식을 몇 가지의 질문을 통해서 쉽게 얻을 수 있습니다. 하지만, 현재 인공지능은 아직 한계점이 있다고 생각합니다. chat GPT와 같은 대화형 인공지능은 정보를 쉽게 얻을 수 있지만 그만큼 정보가 유해하거나 편향적일 수 있다고 생각합니다. 특히, 알고 싶은 분야에 대한 배경지식이 전무한 사람들이 사용했을 때 인공지능을 통해 습득한 정보가 알맞은 정보인지 구분하는 능력이 떨어질 수밖에 없다고 생각합니다. 그래서 인공지능으로 습득한 정보를 전부 믿지 않고 걸러서 들을 필요가 있다고 생각합니다. 아직 인공지능의 한계가 존재하지만, 계속 발전을 하다보면 미래에는 여러 연구 분야에서 다양한 방법으로 인공지능을 활용하여 소수의 연구자 그룹이 다수의 연구자가 있는 것과 같은 효과를 낼 수 있을 것이고, 더 나은 연구 환경을 구축할 수 있다고 생각합니다.
김주현 (박사후연구원)
연구실 단위에서 인공지능의 발달을 가장 실감하는 부분은 정보 서칭 부분이라고 생각합니다. 챗GPT가 직접 키워드를 제시해주기도 하고 진위 여부와 상관없이 다양한 관점의 의견을 제시하는 것은 일종의 브레인 스토밍과 같은 역할을 하여 사용자로 하여금 정보 편향을 막아줄 수 있는 기능이라고 할 수 있겠죠. 물론 이런 기능이 의도한 바는 아니겠지만요. 특히 한 분야에 오래 몸담고 있어서 상대적으로 다른 분야에 대해 잘 모르는 전문가에게 아주 유용한것 같습니다. 일반적으로 다른 분야에 대해 공부할때 어디서부터 시작해야할 지 몰라서 처음부터 공부하기가 쉽지 않은데 인공지능을 사용하면 본인이 궁금한 요점부터 답을 얻고 시작할 수 있으니까 타분야에 대한 지식 전체가 아닌 필요한 지식 일부만을 습득해서 본인의 전문 분야에 적용하는데에 들이는 시간과 노력을 크게 줄일 수 있게 되는거죠. 물론 이런 편법이 매번 통하지는 않을테니까 궁극적으로는 연구자 본인이 이해하고자하는 노력을 많이 해야겠죠.
반승협 (박사과정)
2008년 영화 "아이언맨"에서 처음으로 등장한 인공지능인 "자비스"를 만난 순간, 그저 영화 속 이야기일 뿐이라고 생각했습니다. 단순한 공상과학의 산물로 여겨졌지만, 지금 15년이라는 세월이 흐르면서 다양한 형태로 나타난 AI 서비스를 통해 "자비스"가 더 이상 단순한 상상이 아닐 것이라는 확신이 들었습니다. 처음에는 영화를 보면서 한 생각은 AI가 모든 사고와 지식을 해결해주니 연구자는 더 이상 똑똑하거나 창의적일 필요가 없을 것이라고 생각했습니다. 그러나 실제 연구를 하며 깨달은 점은 AI가 단독으로 해결할 수 없는 문제들이 여전히 존재한다는 것이었습니다. 이러한 상황에서 연구자인 “나”와 AI가 협력하여 문제를 해결하고 발전해 나가는 모습을 보며, 두 주체 간의 상생이 다음 세대의 필연적인 존재로 느껴졌습니다. 이제는 AI가 연구자의 시간도 절약할 뿐만 아니라 연구자의 역량을 보완하면서도, 연구자의 창의성과 인간적인 가치가 AI와 함께 어우러지는 새로운 패러다임이 형성되고 있는 것 같습니다. 미래에는 더욱 발전된 협력과 상생의 모습이 펼쳐질 것으로 기대됩니다.
김가람 (박사후연구원)
제가 몸담은 바이오메디컬 리서치에서의 인공지능은 새로운 연구 분야를 제시할 수 있을 정도의 파급력을 보여주었습니다. 데이터 중심의 연구 방법론이 도출되었고 자동화를 통한 효율성 확보에 대한 성과들이 현재 가시적으로 도출되는 이 시점에는 인공지능을 활용한 연구툴의 개발 및 확보는 미래세대에 있어서는 필수적인 과정이 되지 않을까 싶습니다. 하지만, 현 시점 실무자로서 저의 입장에서는, 실제 반응을 매개로 특성을 평가하는 재료, 생물-화학적인 물질을 다루는 실험에서 인공지능을 활용한다는것은 상당부분 개선점이 필요하다고 생각합니다. 현실에서 실험하고자 하는 모든 파라미터를 파악하고 이를 기반한 예측연산이 가능해질리도 만무하거니와 가능타하더라도 실제변수를 동반하는 경험이 뒷받침되지 않는다면, 바이오 메디컬의 어플리케이션 연구는 아직까지 한계가 있어보입니다. 물론, AI를 기반으로 한 복잡한 생물학적 반응의 네트워크, 질병의 기저 연관성을 도출하는 것이 용이해진 것은 사실입니다. 하지만, 그들이 연산할 데이터를 구체화하고 전략을 구성하는 것은 아직까지 사람의 손에 달린것 같습니다. 한편으로는 안심입니다.
김호중 (박사후연구원)
여러분들의 이야기를 듣고 보니 벌써 AI기술이 우리 연구자들의 연구 활동에 많은 부분을 차지하고 있는 것 같네요. 과거의 사례를 보면 다양한 기술 발전과 그에 따른 패러다임 변화가 있어왔습니다. 일례로 인터넷 기술을 살펴보자면, 지금은 연구자들의 자료 검색이나 참조 문헌 조사에 너무나 당연하게 이용하고 있지만 불과 30년 전만 하더라도 도서관에 가서 일일히 문헌을 뒤져보던 시대가 있었습니다. 그당시만 하더라도 인터넷 상에는 양적, 질적으로 부족한 자료들이 너무나 많았고 연구자가 인터넷을 통해 참고 자료를 인용하는 것은 부적절한 시대였죠. 저는 지금 AI 기술을 보면서 그 시기가 떠오릅니다. 분명 이 기술은 우리가 인지하지 못한 사이에 우리의 생활과 아주 밀접하게 편리한 도구로서 사용될 것입니다. 연구자들은 이 기술이 더 나은 연구 활동을 위해 긍정적으로 사용되고 정착될 수 있도록 올바른 윤리관을 가지고 기술을 이용하는 것이 중요하겠지요.
김가영 (석사과정)
개인적으로 인공지능을 많이 접하지 않았던 것 같았는데, 여러분들께서 해주시는 이야기를 듣고 그 활용성과 확장성에 새삼 놀라게 되었습니다. 하나의 기술 패러다임이 세상을 바꿀 수 있는 사례들은 우리가 많이 보아왔습니다. 저는 오늘 여러분들이 해주신 이야기를 듣고 또다른 패러다임이 열린 것을 느낄 수 있었습니다. 이를 적절히 활용하여 긍정적인 가치를 창출해 내는 것도 우리들이 해야하는 일이라고 생각이 들었습니다. 코센 데이 행사로 제가 알지 못했던 새로운 세상에 대해 눈을 뜬 것 같아서 매우 소중한 시간이었습니다.
김현석 (박사후연구원)
많은 분들께서 언급해 주신 것처럼 인공지능은 연구의 다양한 방면에서 우리 연구원들에게 영향을 미치고 있습니다. 많은 부분에서 공감하고 동의하는 부분이 많습니다. 토론의 말미에서 저는 개인적으로 연구원으로서 느끼는 인공지능의 연구 외적인 부분에 대한 영향을 언급하고 싶습니다. 간단한 일례로 다학제적인 연구가 활발히 일어나는 지금 우리는 빈번히 다른 연구자들과 소통을 할 때가 많습니다. 때문에 작은 뉘앙스 전달과 사소한 정보의 교류에서도 우리는 협업에서의 능률을 좌지우지되곤 할 때가 있습니다. 저는 영어 문화권에서 자라지 않았고 박사 후 연구원으로 있는 기간의 경험이 전부인지라 소통을 할 때 사소한 뉘앙스의 전달이라던지, 특정 상황에서 적절한 커뮤니케이션 방법 등에 대한 조언을 인공지능을 통해 확인해 볼 때가 많은 것 같습니다. 이처럼 인공지능은 연구에 직접적인 부분 뿐만 아니라, 연구 외적으로도 분명 우리에게 많은 영향력이 있다고 생각합니다. 마치 스마트폰 이전에는 스마트폰 없이 모든 것을 할 수 있었다고 생각했었지만, 모바일 시대 이 후 이 플랫폼이 주는 이점을 빼놓고는 할 수 없는 많은 것들이 있다는 것을 잘 알고 있습니다. 인공지능은 하나의 ‘기술’이 아닌 현재의 삶의 형태를 바꾸는 하나의 ‘패러다임’이라고 생각합니다. 이러한 점에서 우리는 이를 잘 수용하고 활용할 줄 알고, 특히 연구자로서 윤리 규범에 맞게 선도자 적인 역할을 하는 것이 매우 중요합니다. 어쩌면 흘러가는 대로 생각하고 이용했을 인공지능에 대한 이야기를, 이번의 12th Kosen Day를 통해서 심도있게 생각해 보았고, 서로 이야기를 나눠보았습니다. 여기서 나눴던 이야기들을 주춧돌 삼아 주체적으로 인공지능을 생각하고, 오용/남용하지 않는 연구활동이 되도록 다같이 생각할 수 있는 우리가 되었으면 좋겠습니다. 모두 감사합니다!
강태욱(scvok11)
2023-11-23
이번에 코센 행사를 통해서 이렇게 많은 사람들이 한곳에 모여서 즐거운 토론을 할 수 있는 기회를 얻어서 매우 행복합니다. 서로 다른 곳, 분야에서 활동하면서 이런 공통된 토론주제를 가지고 대화를 하니 서로 몰랐던 사실을 발견하기도 하고, 식견이 넓어진 것 같습니다. 다음기회에도 이런 토론을 통해서 서로 더 알아갈 수 있는 자리를 만들어 보면 좋을것 같다고 느꼈습니다.
김가람(kkr4649)
2023-11-23
주제를 정한 토론은 참 오랫만이었습니다. 반가운 얼굴들과 맛난 식사가 함께하여 더 좋은 자리였던 것으로 기억합니다. 개인적인 이야기뿐만이 아니라 공통된 주제 내에서 각자의 전문분야에 포커스를 맞추어 이야기를 이어나가니 너무도 재미있더군요. 앞으로도 이런 시간 자주 가졌으면 하는 바람입니다.
김호담(rhg910907)
2023-11-27
코센데이를 통해 오랜만에 재미있는 토론의 기회를 가질 수 있었습니다. 이렇게 많은 인원이 모인 자리가 얼마만 인지 모르겠네요. 이러한 기회를 가지게 해주셔서 정말 감사합니다.
박철정(pffiro)
2023-11-27
코센데이를 통해, 이번 주제에 대해 다양한 의견을 나눌 수 있는 기회를 얻어 정말 뜻깊은 시간이었습니다! 특히, 다양한 분야의 사람들이 모여 하나의 주제에 대해 토론하다보니, 시간이 가는 줄 모른채 식견을 넓힐 수 있었습니다. 다음에도 이런기회가 있다면, 꼭 다시 참여하고 싶습니다.
김주현(kjh4280)
2023-11-27
다른 분들이 인공지능을 어떻게 활용하고 계신지, 앞으로의 비전은 어떤지에 대한 의견을 나눌 수 있어서 매우 기쁩니다. 현재와 미래에 대한 의견을 자유롭게 나눌 수 있도록 무겁지 않은 분위기의 모임을 주최해준 코센데이 너무 감사드립니다!
정수영(jsy7615)
2023-11-28
코센데이 덕분에 여러 사람들과 한자리에서 맛있는 음식을 먹으며 많은 이야기를 나눌 수 있어서 좋았습니다! 다음에도 이러한 기회가 있으면 좋을 것 같고, 다시 참여하고 싶습니다.
송치원(song7367)
2023-11-28
많은 분들과 같은 주제에 대해서 편하게 토론을 할 수 있어서 의미 있는 시간이였습니다! 다양한 분야의 전문가 분들이 다양한 의견을 나눌 수 있게 기회를 주신 코센 데이에 감사드립니다!
김가영(iyah90)
2023-11-28
코센데이 덕분에 따뜻하고 재밌는 시간을 보낼수 있어서 행복했습니다! 그리고 많은 인원들이 모여서 다양하고 재밌는 의견을 나눌수 있어서 흥미로웠습니다.정말 뜻깊은 시간을 만들어 주신 코센데이에 감사드립니다~다음에 또 이런 기회가 주어질수 있기를 바라봅니다.
김현석(e3e4e6)
2023-11-29
여러 연구원들과 모여 이제는 정말 가까워진 인공지능에 대해 연구자로서 생각해 볼 수 있었던 토론의 시간을 갖는 동시에, 타지에서 맛있는 음식을 함께 할 수 있는 일석이조의 뜻깊은 기회였습니다. 코센데이 프로그램에 감사의 말씀을 드리며, 앞으로도 더 많은 사람들이 참여할 수 있도록 지속적으로 운영되었으면 좋겠습니다. 감사합니다.
김호중(hkim3023)
2023-11-29
코센데이를 통해 좋은 사람들과 뜻 깊은 시간을 보냈습니다. 연말을 따듯하게 보내도록 지원해주신 코센에게 다시한번 감사하며 추후에도 다양한 참여의 기회가 생길 수 있기를 바랍니다.
이처럼 감사한 서포팅을 통해, 코센데이라는 뜻깊은 자리를 가지게 되어 참 뿌듯하면서도 한편으로는 정말 즐거운 시간이었습니다. 여러 연구자 분들에게 많은 식견을 얻고 또한 많은 의견을 나눌 수 있어 시간 가는 줄 몰랐네요. 물론, 음식도 참 맛있었던 것은 말할 것도 없구요! 다음에도 이런 기회가 찾아온다면 꼭 다시 참여하고 싶습니다.