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- [학생실적] 글로벌융합학부 김상호 학우, 2025 대한민국 인재상 수상 NEW
- 글로벌융합학부 김상호 학우, 2025 대한민국 인재상 수상 우리 대학에서 총 4명이 ‘2025 대한민국 인재상’ 대학·청년 일반 분과 수상자로 선정되며, 학문적 성취와 사회적 기여를 아우르는 인재 양성 성과를 입증했다. 교육부가 주최하고 한국장학재단이 주관하는 ‘2025 대한민국 인재상’은 지역심사와 중앙심사를 거쳐 고등학생 40명, 대학·일반인 60명 등 총 100명을 선정했다. 이 상은 창의와 열정을 바탕으로 새로운 가치를 창출하고, 공동체 발전에 기여할 수 있는 미래 인재를 발굴·육성하기 위해 제정됐다.
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- 작성일 2026-01-14
- 조회수 0
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- [연구] SecAI 연구실 (지도교수 구형준) FSE '26에 논문 게재 승인 NEW
- SecAI 연구실 (지도교수 구형준, https://secai.skku.edu/)의 엄지용 학생 (박사과정)과 김민석 학생 (석사과정), 그리고 스토니 브룩 대학교 Michalis Polychronakis가 공동 연구한 "Fool Me If You Can: On the Robustness of Binary Code Similarity Detection Models against Semantics-preserving Transformations" 논문이 소프트웨어 SE 분야 최우수 학회인 Foundations of Software Engineering 2026 (FSE '26)에 게재 승인되어 2026년 7월에 발표할 예정입니다. 소프트웨어 역공학은 취약점 분석 및 악성코드 탐지 등 보안 분야의 핵심적인 과정이지만, 고도의 전문성을 요구합니다. 하지만 이러한 접근 방식만으로는 기하급수적으로 증가하는 최신 위협에 효과적으로 대응하는 데 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 최근 인공지능을 활용하여 다양한 측면에서 역공학을 보조할 수 있는 기법을 활발히 제안하고 있으며, 특히 기계어 (assembly language)에서 문맥 정보를 추출하는 모델이 많습니다. 하지만 자연어에서 유사한 문맥으로 변형해서 의미를 전달할 수 있듯이 어셈블리어도 동일한 문맥을 유지하면서 다양한 형태로 변형하는 기법 (semantics-preserving code transformations)이 존재하는데, 이런 기법에 대해 인공지능 모델이 얼마나 강건한지에 대한 심도 있는 분석은 미흡합니다. 본 연구는 대표적인 6개의 인공지능 기반 바이너리 유사도 탐지 모델을 대상으로 8가지 변형 기법이 모델 성능에 미치는 영향을 체계적으로 분석합니다. 또한 모델이 오탐(false positive)과 미탐(false negative)과 같이 잘못된 판단을 유도하는 방식도 소개합니다. 이를 위해 620개의 원본 바이너리로부터 총 9,565개의 변형된 바이너리로 구성된 데이터셋을 구축하여 실험을 수행했습니다. 실험 결과 모델의 아키텍쳐 설계 및 전처리 방식에 따라 변형에 대한 강건성이 상이함을 확인하였으며, 특히 공격자가 변형을 정밀하게 설계할 경우 미세한 변형만으로도 모델 성능이 심각하게 저하될 수 있음을 보였습니다. 본 연구는 향후 리버싱 작업 보조용 인공지능 모델 설계 시, 단순한 성능지표를 넘어 바이너리 변형에 대한 강건성 역시 중요하게 고려해야 함을 강조합니다. Abstract: Binary code analysis plays an essential role in cybersecurity, facilitating reverse engineering to reveal the inner workings of programs in the absence of source code. Traditional approaches, such as static and dynamic analysis, extract valuable insights from stripped binaries, but often demand substantial expertise and manual effort. Recent advances in deep learning have opened promising opportunities to enhance binary analysis by capturing latent features and disclosing underlying code semantics. Despite the growing number of binary analysis models based on machine learning, their robustness to adversarial code transformations at the binary level remains underexplored to date. In this work, we evaluate the robustness of deep learning models for the task of binary code similarity detection (BCSD) under semantics-preserving transformations. The unique nature of machine instructions presents distinct challenges compared to the typical input perturbations found in other domains. To achieve our goal, we introduce asmFooler, a system that evaluates the resilience of BCSD models using a diverse set of adversarial code transformations that preserve functional semantics. We construct a dataset of 9,565 binary variants from 620 baseline samples by applying eight semantics-preserving transformations across six representative BCSD models. Our major findings highlight several key insights: i) model robustness highly relies on the design of the processing pipeline, including code pre-processing, model architecture, and internal feature selection, which collectively determine how code semantics are captured; ii) the effectiveness of adversarial transformations is bounded by a transformation budget, shaped by model-specific constraints such as input size limits and the expressive capacity of semantically equivalent instructions; iii) well-crafted adversarial transformations can be highly effective, even when introducing minimal perturbations; and iv) such transformations efficiently disrupt the model's decision (e.g., misleading to false positives or false negatives) by focusing on semantically significant instructions.
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- 작성일 2026-01-12
- 조회수 229
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- [교수동정] 소프트웨어학과 정재훈 교수, 국제 인터넷 표준화 선도하는 과학기술정보통신부장관 표창 수상
- 소프트웨어융합대학 소프트웨어학과 정재훈 교수는 지난 11월 3일에 서울 엘타워에서 개최된 글로벌 ICT 표준 컨퍼런스(Global ICT Standards Conference: GISC) 2025(https://gisc.or.kr/)에서 ‘과학기술정보통신부장관 표창’을 수상하였다. GISC는 차세대 ICT 기술과 표준의 미래를 논의하기 위해 2017년부터 개최되어 온, 국내 최대 규모의 표준·특허 관련 국제 행사이다. 이번 GISC 2025는 “AI for All”을 주제로, 전 세계 ICT 표준화 전문가와 산업계·학계·연구기관 관계자들이 한자리에 모여 최신 지식과 인사이트를 공유하였다. 본 콘퍼런스에서는 AI, 6G, 양자, 디지털 전환 등 핵심·신흥 기술 분야의 표준화 이슈를 집중적으로 다루었고, 글로벌 기업·국제표준화기구·정책기관이 함께 참여해 상호운용성과 신뢰성, 그리고 표준과 지식재산의 조화를 논의하였고, 미래 디지털 사회의 비전을 제시하였다. GISC는 국제 표준 기술 개발 및 표준화에 지대한 기여를 한 연구자를 매년 선정하여 ‘과학기술정보통신부장관 표창’을 수여하는데, 정재훈 교수는 이번 GISC2025 콘퍼런스에서 ‘클라우드 기반 보안 서비스 기술’과 ‘자율주행차를 위한 차량 네트워킹 기술’을 개발하고, 이러한 기술들을 국제인터넷표준화기구인 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 다수의 국제표준들이 제정 및 승인을 받게 하고, 이러한 국제표준들을 POC(Proof of Concept)하기 위한 오픈소스 프로젝트를 통해 기술 공유를 한 ICT표준화업무유공 공적으로 2025년 과학기술정보통신부장관 표창(그림 1)을 수여하게 되었다.
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- 작성일 2025-12-30
- 조회수 64
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- 2025 SKKU Rising-Fellowship 글로벌융합학부 무함마드칸 교수 선정
- 2025 SKKU Rising-Fellowship 교수 17명 선정 우리 대학은 올해 신설된 ‘2025 SKKU Rising-Fellowship’ 교수로 사회과학대학 신은진 교수, 사회과학대학 이세영 교수, 경제대학 이은령 교수, 경영대학 유상석 교수, 소프트웨어융합대학 무하마드칸 교수, 자연과학대학 임화선 교수, 자연과학대학 오세진 교수, 정보통신대학 고종환 교수, 정보통신대학 원상민 교수, 공과대학 김정규 교수, 공과대학 권석준 교수, 공과대학 윤성민 교수, 의과대학 이승원 교수, 성균융합원 신미경 교수, 성균융합원 김인기 교수, 성균나노과학기술원 배완기 교수, 삼성융합의과학원 강단비 교수를 선정했다.
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- 작성일 2025-12-26
- 조회수 76
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- [학생실적] 보안공학연구실(지도교수 김형식) Nivedita Singh 박사과정, 한국정보처리학회 운당 학생 논문상 수상
- 보안공학 연구실 (지도교수: 김형식, https://seclab.skku.edu)의 Nivedita Singh(박사과정) 학생이 쿠키 배너에서의 개인정보 보호 실태를 분석한 논문 " Behind the Screen: How Cookies Become Your Identity’s Price Tag"을 통해 한국 정보처리학회에서 운당 학생 논문상을 수상했습니다. 해당 연구는 18개국 360개 이커머스 웹사이트를 대상으로 쿠키 및 트래킹 행태를 분석하여, GDPR·CCPA 등 개인정보보호 규제가 실제로는 제대로 준수되지 않고 있음을 실증적으로 보여주었습니다. 특히 동의 이전 사용자 추적, 쿠키 수명 위반, XSS·CSRF 등 심각한 보안 취약점이 광범위하게 존재함을 밝혀 규제 집행과 쿠키 관리 개선의 필요성을 강조했습니다.
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- 작성일 2025-12-23
- 조회수 434
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- [연구] SecAI Lab(지도교수 구형준) & SoftSec Lab(지도교수 황성재), NDSS '26에 논문 게재 승인
- SecAI 연구실 (지도교수 구형준, https://secai.skku.edu/)의 엄지용 학생 (박사과정)과 SoftSec 연구실 (지도교수 황성재, https://softsec.skku.edu/)의 Omar Abusabha 학생 (박사과정)이 연구한 "A Deep Dive into Function Inlining and its Security Implications for ML-based Binary Analysis" 논문이 보안분야 최우수학회인 The Network and Distributed System Security Symposium 2026 (NDSS '26)에 게재 승인되어 2026년 2월에 발표할 예정입니다. 함수 인라이닝(Function Inlining) 최적화는 컴파일러가 프로그램 성능을 향상시키기 위해 사용하는 대표적인 기법으로, 함수 호출 대신 해당 함수의 코드를 호출 지점에 직접 삽입함으로써 함수 호출에 따른 오버헤드를 줄입니다. 함수 인라이닝은 컴파일 과정 전반에 걸쳐 광범위하게 적용되며, 최적화 옵션을 비활성화한 경우(-O0)에도 일부 수행됩니다. 최근 바이너리 리버싱 작업을 지원하는 인공지능 모델들은 함수의 다양한 정적 특성에 크게 의존하고 있으나, 이러한 정상적인 인라이닝 최적화가 모델 성능에 미치는 영향에 대한 심도 있는 분석은 지금까지 충분히 이루어지지 않았습니다. 본 연구는 함수 인라이닝이 인공지능 모델이 활용하는 정적 특성을 크게 왜곡하여 성능 저하를 초래할 수 있으며, 난독화와 같은 복잡한 기법을 사용하지 않더라도 컴파일러의 기본 플래그만으로 공격자가 이를 의도적으로 악용할 수 있음을 보입니다. 이를 위해 먼저 LLVM 컴파일러 툴체인의 인라이닝 최적화 메커니즘을 분석하여 인라이닝에 영향을 미치는 컴파일러 옵션을 체계적으로 정리하고, 일반적인 최적화 수준보다 더 높은 인라이닝을 유도할 수 있는 옵션 조합을 도출하였습니다. 이후 바이너리 역공학, 악성코드 탐지 등 다섯 가지 인공지능 기반 작업을 대상으로, 총 20개의 인공지능 모델에 대해 실험을 수행하였습니다. 실험 결과, 함수 인라이닝은 일반적인 성능 최적화 기법임에도 불구하고 다양한 인공지능 모델의 성능에 직·간접적으로 상당한 영향을 미칠 수 있음을 확인하였습니다(예: 악성코드 탐지 우회). 특히 정적 특징에 크게 의존하는 모델일수록 인라이닝 최적화에 매우 민감하게 반응하였으며, 컴파일러 옵션을 미세하게 조정하는 것만으로도 모델의 탐지를 회피하는 바이너리 변종을 생성할 수 있었습니다. 또한 인라이닝 비율은 소프트웨어의 종류와 빌드 환경에 따라 크게 달라지며, 이는 인공지능 모델의 학습 및 평가 과정에서 암묵적으로 가정되는 데이터의 일관성을 훼손할 수 있습니다. 이에 본 연구는 이러한 요인을 반드시 고려해야 함을 강조합니다. Abstract: A function inlining optimization is a widely used transformation in modern compilers, which replaces a call site with the callee's body in need. While this transformation improves performance, it significantly impacts static features such as machine instructions and control flow graphs, which are crucial to binary analysis. Yet, despite its broad impact, the security impact of function inlining remains underexplored to date. In this paper, we present the first comprehensive study of function inlining through the lens of machine learning-based binary analysis. To this end, we dissect the inlining decision pipeline within the LLVM's cost model and explore the combinations of the compiler options that aggressively promote the function inlining ratio beyond standard optimization levels, which we term extreme inlining. We focus on five ML-assisted binary analysis tasks for security, using 20 unique models to systematically evaluate their robustness under extreme inlining scenarios. Our extensive experiments reveal several significant findings: i) function inlining, though a benign transformation in intent, can (in)directly affect ML model behaviors, being potentially exploited by evading discriminative or generative ML models; ii) ML models relying on static features can be highly sensitive to inlining; iii) subtle compiler settings can be leveraged to deliberately craft evasive binary variants; and iv) inlining ratios vary substantially across applications and build configurations, undermining assumptions of consistency in training and evaluation of ML models.
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- 작성일 2025-12-15
- 조회수 719
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- [교수동정] 우사이먼성일 교수, 과기정통부 장관 표창 수상
- 우사이먼성일 교수, 과기정통부 장관 표창 수상 소프트웨어학과/인공지능대학원 소속 우사이먼성일 교수가 “세계최고 수준의 딥페이크 탐지 연구 수행, 사회문제 해결에 적극 대응, 딥페이크 연구 국제 협력 및 교육에 기여한 점을 인정받아 지난 11월 12일 2026년 AI ICT 산업 기술전망 컨퍼런스(https://aiictconference.kr/home/)에서 ICT 기술 성과확산 유공자로 선정되어, 과기정통부 장관 표창을 수상하였다. 우사이먼성일교수와 연구팀은 과기정통부 주관으로 딥페이크 탐지 관련 핵심기술 개발과 이를 통한 사회문제 해결 및 국제협력에 적극적으로 참여하고 있으며, 현재 경찰청, 대검찰청, AI안전연구소 등과 딥페이크 탐지 기술 개발, 그리고 사회문제 해결 및 공익을 위한 AI 및 보안 인재 양성에 힘쓰고 있다.
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- 작성일 2025-12-02
- 조회수 494
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- [교수동정] 2025 SKKU Teaching Award 수상자 인터뷰: 글로벌융합학부 이창준 교수
- 2025 SKKU Teaching Award 수상자 인터뷰: 글로벌융합학부 이창준 교수 “낯선 경험을 두려워하지 말기를” 우리 대학에서는 2011년부터 매년 학생들에게 특별히 뜻깊은 학습 경험을 제공한 교원을 선발하여 ‘SKKU Teaching Award’를 시상하고 있다. 플립러닝, 중대형온라인, 학부생 연구학점제 등 수업 형태에 따라 선발 영역이 나누어지며, 전임 교원과 비전임 교원 모두 수상자가 될 수 있다. 이번 2025 SKKU Teaching Award의 주인공이 된 교원은 총 19명으로, 지난 9월 24일 제627주년 건학 기념식 행사장에서 해당 교원들에 대한 시상이 함께 이루어졌다. 이번 기사에서는 2025 SKKU Teaching Award 학부생 연구학점제 영역에서 수상한 글로벌융합학부 이창준 교수를 소개한다. 이창준 교수는 성균웹진과의 인터뷰에서 연구자로서의 경험과 목표, 교육자로서의 가치관, 그리고 한 어른으로서의 조언을 폭넓고 깊이 있는 이야기에 담아 전했다. 아래의 인터뷰 전문을 통해 그 이야기 속으로 함께 들어가보자. | 본격적인 인터뷰에 들어가기에 앞서, 이번 2025 SKKU Teaching Award에 선정되신 것을 마음 깊이 축하드립니다. 소감 한 말씀 부탁드리겠습니다. 성균관대학교는 각 분야 최고의 연구자들이 모인 곳이라, 강의 우수상에 노미네이트 되었을 때부터 기대와 열망이 더욱 컸습니다. 실제로 이렇게 수상하게 되어 매우 영광스럽고 기쁘게 생각합니다. | 먼저, 연구자로서의 교수님의 이야기를 듣고 싶습니다. 그동안 미디어와 사용자 간의 상호작용을 주제로 한 연구를 주로 진행하셨는데, 해당 분야에 관심을 가지게 된 특별한 계기가 있으신가요? 사실 처음부터 “미디어와 사용자 상호작용”이라는 주제를 정해 놓고 연구를 시작한 건 아닙니다. 다만 학문적으로나 개인적으로 늘 궁금했던 건, 사람들이 새로운 미디어 환경 속에서 어떻게 반응하고, 또 그 경험이 어떻게 삶과 사회를 바꿔나가는가 하는 부분이었습니다. 학부 시절부터 방송, 인터넷, 그리고 모바일로 이어지는 미디어의 변화를 직접 겪으면서, 기술이 단순한 전달 수단이 아니라 사용자의 감정, 행동, 나아가 사회적 관계까지 바꿔 놓는 힘을 가진다는 걸 체감했습니다. 이런 경험이 연구 관심사로 자연스럽게 이어진 것 같습니다. 결국 제 연구의 출발점은 ‘사람 중심’이었고, 미디어와 사용자의 상호작용을 통해 그 관계를 더 깊이 이해하고 싶다는 열망이 지금까지 이어져 오고 있습니다. | 현재 운영하고 계신 연구실 홈페이지에서 스스로를 '계산 사회 과학자(Computational Social Scientist)로 소개하고 계셨습니다. 이와 같이 소개하시는 이유가 무엇인가요? 제가 스스로를 계산 사회 과학자(Computational Social Scientist)라고 소개하는 이유는, 제 연구의 출발점과 방법론을 가장 잘 보여주는 표현이라고 생각하기 때문입니다. 저는 기본적으로 사회 현상과 인간 행동에 대한 관심에서 출발했지만, 이를 탐구하는 과정에서 데이터를 다루는 방식이 점점 달라졌습니다. 이제는 단순한 설문이나 통계 분석을 넘어서, 대규모 디지털 흔적 데이터, 알고리즘, 시뮬레이션, 인공지능 기법 등을 적극적으로 활용하게 되었죠. 즉, 연구 주제는 사회과학의 문제의식을 그대로 유지하면서도, 방법론은 컴퓨터 과학과 데이터 과학의 도구들을 결합하는 방식입니다. 이런 점에서 ‘계산 사회 과학자’라는 정체성이 제 연구를 가장 정확하게 설명해 준다고 생각합니다. | 연구자로서 교수님께서는 어떤 꿈을 가지고 계시는지 궁금합니다. 연구자로서 제 꿈은 크게 두 가지로 말씀드릴 수 있을 것 같습니다. 하나는 학문적 꿈이고, 다른 하나는 사회적 꿈입니다. 학문적으로는, 빠르게 변하는 미디어와 기술 환경 속에서 인간 중심의 의미 있는 연구를 꾸준히 이어가고 싶습니다. 데이터와 알고리즘이 중심이 되는 시대일수록, 사람들의 경험과 사회적 맥락을 놓치지 않고 연구하는 것이 중요하다고 믿습니다. 사회적으로는, 제 연구가 학계에 머무는 것이 아니라 현실의 문제 해결과 정책, 산업, 나아가 일상생활에 기여할 수 있었으면 합니다. 학생들과 함께 새로운 연구를 시도하고, 또 그 성과가 사회 곳곳에서 작은 변화로 이어질 때 가장 보람을 느낍니다. 결국 제 꿈은, 좋은 연구와 좋은 교육을 통해 사람과 사회에 긍정적인 흔적을 남기는 것이라고 정리할 수 있을 것 같습니다. | 나아가, 이제 교육자로서의 교수님의 이야기를 듣고 싶습니다. 이번 SKKU Teaching Award의 '학부생 연구학점제' 부문에서 수상하셨는데, 학부생 연구학점제를 운영함에 있어서 특별히 신경 쓰신 부분이 있나요? 학부생 연구학점제를 운영하면서 가장 신경 쓴 부분은, 단순히 ‘연구 경험을 제공한다'에 그치지 않고 학생들이 스스로 연구의 주인공이 될 수 있도록 돕는 것이었습니다. 보통 학부 과정에서는 강의 중심으로 지식을 배우지만, 실제 연구는 정답이 정해져 있지 않고 시행착오도 많습니다. 저는 학생들이 이 과정을 직접 경험하면서, 질문을 만들고, 데이터를 다루고, 결과를 해석하는 전 과정을 주체적으로 해보는 것을 가장 중요하게 생각했습니다. 특히, 앞서 언급한 과정 중 '질문을 만드는' 부분만 잘 이루어져도 90% 이상 성공했다고 봅니다. 이를 통해 나오는 성과는 적거나 없어도 전혀 상관없다고 했는데, 제가 금손인 건지 학생들이 뛰어난 건지 제가 지도한 URP 팀들이 올해 상복이 많았습니다. 또한, 학생 개개인의 관심과 역량을 존중하려 노력했습니다. 정해진 틀 안에 맞추기보다, 학생이 가진 호기심과 아이디어를 연구로 발전시킬 수 있도록 지도하는 데 중점을 두었습니다. 그러다 보니 성과뿐 아니라 과정에서 얻는 배움이 훨씬 크다는 점을 학생들도 체감하게 되는 것 같아요. | 교수님께서 교단에 서신 후로 가장 큰 기쁨을 느끼셨던 순간이 있나요? 가장 큰 기쁨이라고 딱 잘라 말하기는 어렵습니다. 오히려 기억에 남는 건 소소하지만 벅찬 순간들입니다. 예를 들어 학생들이 수업이나 비교과 활동, 혹은 대학원 연구 과정에서 스스로 어떤 삶의 전환점(tipping point)을 경험하고, 그 과정에서 얻은 작은 실마리(clue)를 나누기 위해 저를 찾아올 때가 있습니다. 그 순간 학생의 눈빛에서 변화를 느낄 수 있고, 그 기쁨을 함께 공유할 때 교단에 선 보람을 크게 느낍니다. | 교수님께서 생각하시는 '좋은 교육자'는 어떤 모습인가요? 교수님께서 지향하시는 모습이 있는지 궁금합니다. 제가 생각하는 좋은 교육자는 지식을 전달하는 사람을 넘어, 학생이 자기만의 길을 찾아갈 수 있도록 길잡이가 되어주는 사람이라고 생각합니다. 단순히 강의실에서 정답을 알려주는 것이 아니라, 학생이 질문을 던지고 스스로 답을 탐색하는 과정을 곁에서 지지해 주는 것이죠. 제가 지향하는 교육자의 모습은, 학생들에게 학문적 호기심과 자신감을 심어주는 사람입니다. 때로는 연구에서, 때로는 수업이나 비교과 활동 속에서 학생들이 ‘나도 할 수 있다’라는 경험을 쌓을 수 있도록 돕고 싶습니다. 지식뿐만 아니라 배움의 즐거움, 그리고 성장의 과정 자체가 소중하다는 것을 느끼게 해주는 것이 제가 추구하는 교육자의 모습입니다. | 교수님께서 현재 교육과 관련하여 고민하고 계신 것이 있다면 함께 들어보고 싶어요. 사실 플립러닝, 토론식 수업, 토크쇼 형식 등 여러 가지 시도를 해봤습니다. 그런데 결국 수업의 성패를 좌우하는 건 학생들이 얼마나 적극적으로 참여하고, 수업에 몰입할 수 있느냐 하는 부분인 것 같습니다. 그래서 늘 고민하는 것은, 어떻게 하면 학생들이 수업을 함께 만들어가는 주체가 될 수 있을까 하는 점입니다. 그런데 흥미로운 건, 같은 수업이라도 오전과 오후가 다르고, 올해와 작년이 다르고, 또 학생들의 구성에 따라서도 전혀 다른 분위기가 만들어진다는 겁니다. 그래서 어떤 ‘정답’ 같은 방법을 아직 찾지는 못했습니다. 다만 이런 차이가 있다는 걸 인정하고, 그때그때 학생들의 상황과 반응을 읽으면서 조금이라도 더 나은 수업 경험을 만들어가려고 노력하고 있습니다. | 만약 지금의 교수님께서 대학생 시절의 교수님을 스승과 제자로 만난다면, 어떤 이야기를 해주고 싶으신가요? 아마도 제일 먼저 이런 말을 해줄 것 같습니다. “너무 조급해하지 말고, 실패를 두려워하지 말아라.” 대학생 시절의 저는 늘 뭔가 성과를 빨리 내야 한다는 압박감 속에 살았던 것 같습니다. 하지만 시간이 지나 돌아보니, 그 과정에서의 시행착오와 우연한 만남이 결국 지금의 융합 연구자로서의 저를 만들어 주었더군요. 그래서 그때의 저에게는, 조급함보다 호기심을 더 믿고, 실패를 두려워하지 말고, 경험을 차곡차곡 쌓아가라는 이야기를 해주고 싶습니다. 이 이야기를 하다 보니 문득 영화 ‘인터스텔라’의 명장면이 생각나네요. 주인공이 벽장을 통해 과거의 자신을 보며 애타게 메시지를 전하고 있는 장면 말입니다. | 긴 인터뷰에 참여해 주셔서 진심으로 감사드립니다. 마지막으로 성균관대학교 학생들에게 한마디 말씀 부탁드리겠습니다. 성균관대학교 학생 여러분, 융합은 결국 용기에서 시작됩니다. 낯선 분야에 발을 들이고, 다른 시도를 해보는 용기가 여러분을 더 크게 성장시킬 것입니다. 그래서 저는 학점이라는 숫자보다, 그 과정을 통해 얻는 경험과 배움을 선택하시라고 말씀드리고 싶습니다. 그 경험이 결국 여러분의 삶과 미래를 가장 단단하게 만들어 줄 자산이 될 것입니다.
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- 작성일 2025-11-17
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