한양대학교 기술경영전문대학원(MOT)은 재직자가 실무와 학업을 병행할 수 있는 커리큘럼을 제공하는 한편,
연구 활동에 온전히 집중하고자 하는 원우들을 위해 전일제 과정도 함께 운영하고 있다.
특히 지도교수의 밀도 있는 연구 지도와 세미나, 학술 활동 등 다양한 지원을 통해 원우들이
산업 현장에서 마주한 문제의식을 심층적인 연구 주제로 발전시킬 수 있도록 돕고 있다.
이세현 원우(석사 25)는 AI 선임연구원으로 활동하며 다양한 기업의 DX·AX 프로젝트와 교육을 수행해왔다.
그는 생성형 AI와 데이터 기반 의사결정이 실제 비즈니스 현장을 어떻게 변화시키는지 가까이에서 경험하는 과정에서,
기술의 성능만큼이나 사용자가 기술을 어떻게 받아들이고 신뢰하는지가 중요하다는 문제의식을 갖게 되었다.
이러한 고민은 MOT 진학으로 자연스럽게 이어졌다.
이 원우는 HCI와 Agentic AI의 접점을 중심으로, 기술과 인간 사이의 간극을 줄이고
AI가 인간의 삶 속에서 보다 자연스럽고 신뢰 가능한 파트너로 작동할 수 있도록 돕는 연구를 목표로 하고 있다.
산업 현장의 경험을 바탕으로 연구자의 길을 선택한 그의 이야기를 들어보았다.
Q1. MOT에서의 학습 경험 중 연구 역량을 키우는 데 도움이 되었다고 느끼신 프로젝트나,
특히 인상 깊었던 수업 및 학습 방식이 있다면 말씀 부탁드립니다.
MOT에서 가장 크게 배운 것은 “좋은 연구는 결국 좋은 문제 정의에서 시작된다”는 점입니다.
학부 시절에는 주어진 문제를 해결하는 데 익숙했다면,
MOT에서는 오히려 “왜 이 문제가 중요한가”를 끊임없이 질문하게 되었습니다.
특히 지도교수님과의 랩 미팅과 PBL 기반 수업은 제 연구 역량을 성장시키는 데 큰 도움이 되었습니다.
랩 미팅에서는 단순히 아이디어를 공유하는 수준을 넘어, 연구 질문의 타당성, 이론적 연결성,
그리고 실제 산업적 의미까지 매우 집요하게 검토하는 과정이 반복되었습니다.
처음에는 논리적으로 설명하는 과정이 쉽지 않았지만,
그 경험을 통해 문제를 구조화하고 연구 스토리를 설계하는 능력을 기를 수 있었습니다.
또한 한양대 MOT의 장점은 기술과 비즈니스를 동시에 바라보게 만드는 PBL 수업 방식이라고 생각합니다.
AI와 로봇의 기술적 성능을 높이는 것뿐만 아니라, “사용자는 왜 이 기술을 신뢰하는가”,
“조직 안에서 기술은 어떤 방식으로 받아들여지는가”와 같은 질문을 함께 고민하게 됩니다.
이러한 관점은 현재 제가 수행하고 있는 HCI 및 Agentic AI 기술 수용 연구에도 중요한 기반이 되고 있습니다.
Q2. 실무 경험을 쌓아오시는 과정에서 MOT 진학을 결정하시게 된 계기는 무엇이었나요?
AI 선임 연구원으로 활동하며 다양한 기업의 DX·AX 프로젝트와 교육을 수행해 왔습니다.
현장에서는 생성형 AI와 데이터 기반 의사결정이 실제 비즈니스 문제를
어떻게 변화시키는지 가까이에서 경험할 수 있었습니다.
하지만 프로젝트를 진행할수록 한 가지 고민이 점점 커졌습니다.
기술은 빠르게 발전하고 있지만, 정작 사용자는 그 기술을 어떻게 받아들이고
있는지에 대한 이해는 상대적으로 부족하다는 점이었습니다.
특히 생성형 AI나 Agentic AI처럼 인간의 의사결정 과정에
깊이 개입하는 기술은 단순한 자동화를 넘어서는 문제를 포함하고 있었습니다.
예를 들어, 같은 AI 추천 시스템이라도 어떤 사용자는 편리함을 느끼는 반면,
다른 사용자는 자신의 선택권을 빼앗긴다고 느끼기도 합니다.
저는 이 차이가 단순히 기능의 문제가 아니라, 인간과 기술의 상호작용,
즉 HCI의 문제라고 생각했습니다. 그래서 기술 성능과 기술이 인간 경험 안에서 어떻게 작동하는지를
더 깊이 연구하고 싶다는 생각으로 MOT 진학을 결심하게 되었습니다.
무엇보다 한양대학교 MOT는 공학, 경영, 디자인, 사용자 경험을 함께 바라볼 수 있는 융합적 환경이라는 점에서 매력적이었습니다.
산업 현장의 문제를 학문적으로 확장해 연구할 수 있다는 점이 저에게는 가장 큰 선택의 이유였습니다.
Q3. 최근 HCI 분야 최고 권위 학술대회에서 유일한 대학원 연구자로 발표하시며 큰 주목을 받으셨습니다.
당시 어떤 연구를 진행하셨는지, 그리고 해당 연구를 시작하게 된 배경은 무엇이었는지 소개 부탁드립니다.
제가 CHI 2026 SRC에서 발표한 연구는
“LLM 기반 선물 추천 시스템에서 관계 친밀도가 사용자 프롬프트 형성 방식에
어떤 영향을 미치는가”에 대한 탐색적 연구였습니다.
최근 AI 추천 시스템은 점점 더 정교해지고 있지만,
대부분은 사용자의 취향과 상품을 단순히 매칭하는 방식에 집중되어 있습니다.
하지만 저는 선물이라는 행위가 단순한 소비나 선택을 넘어, 관계와 감정을 전달하는 사회적 행위라고 생각했습니다.
실제로 사람들은 가까운 사람에게 선물을 고를 때 훨씬 더 구체적이고 감정적인 맥락을 설명하는 반면,
관계가 먼 사람에게는 비교적 형식적이고 최소한의 정보만 전달하는 경향이 있었습니다.
이러한 일상적 관찰에서 연구가 시작되었습니다. 연구에서는 관계 친밀도에 따라
사용자가 AI에게 어떤 방식으로 프롬프트를 작성하는지 비교 분석했고,
가까운 관계일수록 더 풍부한 서사와 감정 맥락이 포함된다는 점을 확인할 수 있었습니다.
반대로 관계가 먼 경우에는 객관적 조건 중심의 간결한 요청이 많았습니다.
저는 이 결과가 단순히 추천 시스템 연구에만 그치지 않는다고 생각합니다.
앞으로의 Agentic AI는 단순히 “정답”을 제공하는 것을 넘어, 인간의 관계적 맥락과 심리적 거리까지 이해해야 하기 때문입니다.
CHI 발표를 통해 기술 설계에서도 인간의 사회적 맥락을 이해하는 것이 얼마나 중요한지 다시 한번 확인할 수 있었습니다.
Q4. 원우님은 전일제 학생으로 학업을 이어가고 계십니다. 전일제 과정을 선택하시게 된 이유와 그 배경이 궁금합니다.
실무를 병행하며 연구를 이어가는 방법도 충분히 가능했지만,
저는 일정 기간만큼은 연구에 온전히 몰입해보고 싶었습니다.
특히 HCI와 Agentic AI 분야는 기술 변화 속도가 매우 빠르고,
단순한 구현 능력만으로는 깊이 있는 연구를 수행하기 어렵다고 느꼈습니다.
무엇보다 연구는 생각보다 훨씬 많은 시간과 몰입을 요구합니다.
논문을 읽고, 이론을 연결하고, 실험을 설계하고, 데이터를 해석하는 과정은 단기간의 집중만으로 해결되기 어려웠습니다.
그래서 저는 커리어를 잠시 멈추더라도 “제대로 연구해보는 시간”이 필요하다고 판단했습니다.
전일제 과정의 가장 큰 장점은 연구에 깊이 몰입할 수 있는 환경이라고 생각합니다.
교수님과의 지속적인 논의, 자유로운 세미나 문화, 그리고 다양한 분야의 원우들과 교류하는 과정 자체가 큰 자산이 되었습니다.
특히 MOT에서는 기술만 잘 다루는 사람이 아니라, 기술의 사회적 의미와 산업적 확장성까지
함께 고민하는 연구자를 지향하게 된다는 점이 매우 인상적이었습니다.
또한 실제 기업 프로젝트 경험과 학술 연구가 자연스럽게 연결된다는 점 역시 큰 장점이었습니다.
산업 현장에서 느꼈던 문제의식을 곧바로 연구 질문으로 확장할 수 있었고,
반대로 연구 결과를 다시 실무 관점에서 검증할 수 있는 선순환 구조를 경험하고 있습니다.
Q5. 앞으로 어떤 분야를 중심으로 심층적인 연구를 이어가고 싶으신지, 연구자로서의 향후 목표에 대해 말씀 부탁드립니다.
앞으로는 HCI와 Agentic AI의 접점을 중심으로 더욱 깊이 있는 연구를 이어가고 싶습니다.
특히 생성형 AI가 인간의 의사결정 과정에 점점 더 깊이 개입하는 시대에서,
인간의 주체성(Human Agency)을 어떻게 보호하고 강화할 수 있을지에 관심이 많습니다.
저는 앞으로 “사람이 기술에 적응하는 시스템”을 넘어, “기술이 인간의 맥락과 감정을 이해하는 시스템”을 설계하는 연구자가 되고 싶습니다.
특히 AI가 인간의 인지적 부담을 줄이면서도, 사용자의 선택권과 주체성을 존중하는 방향으로 발전해야 한다고 생각합니다.
보다 자연스럽고 신뢰 가능한 파트너로 작동할 수 있도록 돕는 연구를 이어가고 싶습니다.
이를 통해 기술 중심의 혁신을 넘어, 인간 경험을 중심에 둔 AI 설계와 활용 방향을 제시하는 연구자로 성장하고자 합니다.
Q6. MOT 진학을 고려하고 있는 예비 원우들에게, 선배로서 전하고 싶은 조언이나 메시지가 있다면 부탁드립니다.
MOT는 단순히 “기술을 배우는 곳”이 아니라, 기술을 어떤 관점으로 바라볼 것인지 배우는 곳이라고 생각합니다.
특히 빠르게 변화하는 AI 시대에는 특정 기술 스택 하나만 잘 아는 것보다,
기술과 사람, 산업을 함께 연결해 이해하는 역량이 훨씬 중요해지고 있습니다.
만약 대학원 진학을 고민하고 있다면, 너무 완벽한 준비가 된 이후를 기다리지 않아도 된다고 말씀드리고 싶습니다.
연구는 결국 질문에서 시작되고, 좋은 질문은 현장 경험과 문제의식에서 나온다고 생각합니다.
저 역시 산업 현장에서 느꼈던 고민들이 지금의 연구 주제가 되었습니다.
그리고 MOT 공동체의 가장 큰 가치는 “서로 다른 배경을 가진 사람들이 함께 배우는 환경”에 있다고 생각합니다.
AI 연구자, 사용자 경험 연구자, 실무자 등 다양한 사람들이 모여 있으며,
교수님들의 수업과 원우들과의 대화를 통해 새로운 관점을 많이 얻을 수 있었습니다.
기술, 경영, 디자인, 사용자 경험이 자연스럽게 연결되는 환경 속에서 스스로의 시야를 넓혀갈 수 있다는 점이 MOT의 큰 장점입니다.
앞으로의 시대에는 기술 자체보다 “기술을 인간 중심으로 연결할 수 있는 사람”이 더욱 중요해질 것이라고 생각합니다.
MOT는 바로 그 역량을 기를 수 있는 공간이라고 말씀드리고 싶습니다.
