01
에이전트 활용 방법론 연구
어떤 에이전트를 어떻게 설계하고 역할을 분화하며 협업시켜야 인간의 사고를 가장 효과적으로 확장할 수 있는지 연구합니다.
// Manifesto
우리는 AI를 단순한 자동화 도구로 보지 않습니다. AI 에이전트를 인간의 사고를 확장하는 연구 파트너로 바라보며, 연구의 결과뿐 아니라 연구의 방법 자체를 새롭게 설계합니다.
기존 연구실이 지식 처리 중심이었다면, AI 시대 연구소는 질문 설계와 통찰 생산 중심으로 재편됩니다.
— 홍승우, 연세대 겸임교수 · 연구소 운영 철학
// Research
연구의 3대 축
새로운 에이전트 활용 방법과 그 적용 — 논문 지원 · 전문가 리뷰 · 산학협력으로 확장합니다.
02
다학제 사고 확장 실험
인문학, 경제학, 물리학 등 서로 다른 지식 체계를 연결하여 복합 문제를 탐색하는 새로운 연구 흐름을 실험합니다.
03
산업 현장 적용 연구
제조, 물류, 운영 현장 등 실제 산업 영역에 에이전트 활용 모델을 적용하고 검증 가능한 실행 구조를 만듭니다.
인문 · 사회
사상, 문화, 사회 현상을 AI와 함께 재해석
경제 · 전략
시장, 구조, 정책, 사업 전략의 다층 분석
과학 · 공학
물리학적 사고와 공학적 모델링의 확장
제조 · 물류
운영 효율, 공정, 의사결정 개선
// Method
Human + Agent Research Loop
사람이 질문을 설계하고, 에이전트가 쉬지 않고 실행하며, 다시 사람이 고차 판단을 내립니다.
- STEP 01Human
질문 설계
인간 연구자가 문제를 정의하고 탐색 방향과 제약을 설계합니다.
- STEP 02Agents
에이전트 오케스트레이션
리서치, 요약, 비교, 초안 작성, 시뮬레이션을 멀티 에이전트로 수행합니다.
- STEP 03Human + Agents
전문가 + AI 리뷰
석사급·박사급 연구 인력의 피드백과 AI 분석을 결합해 논리와 품질을 개선합니다.
- STEP 04Team
온라인 미팅 기반 개선
정기 미팅과 스케줄링으로 반복 리뷰·수정·심사 대응을 지속합니다.
논문 및 연구 지원
주제 구체화부터 심사 대응까지, 전문가와 에이전트가 함께합니다.
- 논문 연구 및 작성 지원주제 구체화, 선행연구 조사, 구조 설계, 초안 작성, 문장 및 논리 흐름 개선까지 전 과정을 지원합니다.
- 논문 리뷰 및 최종 심사 대응초안 리뷰, 수정 방향 제안, 심사 코멘트 대응, 발표 자료 및 발표 논리 점검까지 함께합니다.
- 전문가 + AI 결합 피드백박사급·석사급 연구 인력의 판단과 AI 기반 분석 및 첨삭을 결합한 정교한 개선 프로세스.
- 산학협력 과제 수행산업 문제 분석부터 문서화와 결과 정리까지, 조건에 맞는 산학협력 과제를 기획·진행합니다.
- 자율 연구 주제 설정개인 학부연구원도 자율적으로 연구 주제를 설정하고 참여할 수 있습니다.
// Direction
우리가 지향하는 연구 방향
이상향적 연구 방향
Vibe Physics: The AI Grad Student
하버드 물리학자 Matthew Schwartz의 실험 — AI를 실제 대학원생처럼 투입해 이론물리 연구를 수행할 수 있는가. 계획 수립 → 태스크 분해 → 단계별 실행 → 논문 초안.
원문 보기연구 방향 진화
Agent Team 기반 연구 프로토콜
질문 설계, 문헌 탐색, 계산 보조, 구조화, 초안 작성, 리뷰 대응을 역할 분화된 에이전트 팀으로 구성하는 research loop.
운영 모델
인간–에이전트 비동기 상시 연구 루프
사람이 문제와 판단 기준을 세우면 에이전트가 밤낮없이 탐색·정리·스케줄링하고, 다시 인간이 해석과 선택을 담당합니다.
핵심 연구 인사이트
Zero-to-Motion 자율 학습 로봇
사람 조작·모방이 아니라 로봇이 스스로 탐색·학습·보정하며 움직임을 형성하는 embodied AI, self-supervised motor learning 방향.
준비중
레퍼런스 Agent Research Hackathon
Human + Agent team 기반 문제정의 → 실험 → 리뷰 → 발표/논문화까지 이어지는 연구형 해커톤