GIST Undergraduate Research Opportunities

Research opportunities

학부연구생은 관심 분야와 경험에 따라 다음과 같은 연구에 참여할 수 있습니다.

• 인간 및 영장류 비교유전체학
• 복잡한 유전체 구조와 구조변이 분석
• 후성유전체와 유전자 조절 연구
• 노화 및 질환 관련 single-cell·multi-omics 데이터 분석
• 머신러닝과 AI를 활용한 유전체 데이터의 패턴 탐색 및 예측
• 생물정보학 분석 도구와 재현 가능한 workflow 개발

프로그래밍이나 생물정보학 경험이 많지 않은 학생은 문헌을 읽고 데이터를 이해하는 과정부터 시작합니다. 이후 Linux 환경, Python 또는 R을 이용한 데이터 분석, 시각화 및 연구 결과 해석을 단계적으로 배우게 됩니다.

프로그래밍, 통계 분석 또는 머신러닝 경험이 충분한 학생은 현재 진행 중인 연구 프로젝트의 데이터 분석과 방법론 개발에 직접 참여할 수 있습니다. 프로젝트에 실질적으로 기여한 경우 연구 결과 발표와 논문 작성 과정에 참여하고, 기여도에 따라 논문의 공동저자가 될 수 있습니다.

Who should apply?

다음과 같은 학생을 환영합니다.

• 유전체학, 진화, 노화 또는 질환 생물학에 관심이 있는 학생
• 실제 대규모 생물학 데이터를 분석해보고 싶은 학생
• 생명과학과 컴퓨터과학, 통계학 또는 AI의 접점에 관심이 있는 학생
• 새로운 분석 방법이나 생물정보학 도구를 개발해보고 싶은 학생
• 일정 기간 꾸준히 연구에 참여할 수 있는 학생

프로그래밍 경험이 있으면 도움이 되지만 필수는 아닙니다. 현재의 기술 수준뿐 아니라 새로운 내용을 배우려는 의지, 꾸준함, 그리고 데이터와 생물학적 질문을 함께 고민하는 태도를 중요하게 생각합니다.

Training

학부연구생은 연구 과정에서 다음을 배울 수 있습니다.

• Linux 기반 계산 연구 환경
• Python 또는 R을 이용한 데이터 분석
• 유전체 및 후성유전체 데이터 처리와 해석
• 통계적 모델링과 머신러닝의 생물학적 활용
• 재현 가능한 분석 workflow 구성
• 논문 읽기, 연구 결과 시각화 및 발표
• 연구 결과 정리와 논문 작성 과정

정기적인 미팅을 통해 연구 진행 상황과 향후 진로에 대해서도 함께 논의합니다.

How to apply

관심 있는 학생은 아래 내용을 포함하여 이메일을 보내주세요.

• 간단한 자기소개
• 관심 있는 연구 주제
• 관련 수업, 프로그래밍 또는 연구 경험
• 참여 가능한 시기와 예상 기간
• 성적표

프로그래밍 경험이 있다면 GitHub, 분석 코드 또는 이전 프로젝트 자료를 선택적으로 첨부할 수 있습니다. 모집은 상시로 진행하며, 지원 내용을 검토한 뒤 개별 면담을 통해 가능한 프로젝트와 활동 방식을 논의합니다.