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- 개 쩌는 것 같은데.. 다만 이제 나비에 스톡스 처음 들어본 수포자들이 인터넷에서 아는 척 할게 짜증남
나비에 스토크스 증명됐는데 어케 생각함?
7 - 랩바이랩.
우린 심각한 한국인들 많음.
연구비 축내는 외국인들이 참 문제네요
9 - 보니까 그냥 연산 때려박아서 해가 존재하지 않는 경우 찾은거 아님? 그런건 원래 컴퓨터가 하던 거잖아
나비에 스토크스 증명됐는데 어케 생각함?
8 - 일단 양쪽 이야기 들어봐야할 내용들이라 조심스럽습니다.
1. 앞에서는 과제 안껴준다고 하셨는데 뒤에는 '학교와 연구원 연결된 과제만 참여할 수 있어서 1가지 과제로 실험 중인데,'라는데 뭐가 맞는 말이죠?
2. 이 연구실에서 논문 3편냈는데~ 이 부분도 자세한 상황은 모르겠지만, 논문에 주요한 기여를 한 사람이 들어가는거지 같은 연구실이라고 다 넣어주는건 합리적이지 않아보입니다.
3. 학연생 성과급은 지도박사 재량이라 도의적인 부분인거 같습니다. 그리고 과제 성과급은 과제에 속한 사람만 줄 수 있습니다. 과제에 안껴준다고 했으니 당연히 주고싶어도 못주죠.
4. 연구 다른사람이 하다가 안된걸 던져준다고 하셨는데, 진짜 절대로 안되는건데 준건지 그냥 작성자분의 의견인건지 모르겠습니다. 한가지 과제로 실험중인데~라고 하셨으니 과제 베이스의 실험인데, 그건 되냐 안되냐 여부보다는 누군가는 해야되는건 맞습니다. 연구비 받으려면 연구해야죠?
5. 학회도 당연히 학연생은 연구소 과제로 출장을 가야되는거니 지도박사님의 재량입니다. 학회 보내주는건 연구실마다 분위기가 다른데, 학교든 연구소든 PI 재량입니다. 어디는 연구과제가 적지만 논문실적없어도 학회 잘 보내주는곳도 있고, 어디는 과제도 많지만 논문실적없으면 절대 안보내주는 곳도 있습니다. 그건 지도 박사의 재량권인데 작성자분이 길길이 화낼건 아닌거 같습니다.
전반적으로 학연생 시스템에 몸담고 있지만, 어떻게 굴러가는지, 뭐가 중요한지 모르고 쓴 글 같아서 안타까워 답글남깁니다.
박사 졸업 후 취업할 때 성과 많이 보나요
5 - 가라 급식아
약대, 수의대 vs 계약 vs 서울대공대 vs 카이스트
5 - 재수다 병신아
약대, 수의대 vs 계약 vs 서울대공대 vs 카이스트
13 - 가라 고졸아
약대, 수의대 vs 계약 vs 서울대공대 vs 카이스트
5 - 여담이지만 cs, ai 하는 것들은 왜 "세상 연구가 전부 cs, ai다" 라는게 기저에 깔려있는거냐? 근본도 없는 것들이 ㅋㅋㅋ
요즘은 연구실분들은 어떻게 일하시나요
13 - 지방국립중 부산대라고 말하지 않은시점에서 학벌은 사실상 커버가안되는 상황으로 예상됨
설카포는 말로는 안본다는얘기가 많지만 은근히 따지기때문에..편입이라도 해야 가능성이 있을것같음
지방대에서 대학원 가려면 어떻게 해야 할까요?
6 - 주식시장에 돈 부어달라고 쇼하는거로 보였음. 전에도 누가 밀레니엄 문제 내부적으로 풀었다! 라고 어그로 끌지 않았나.
(미국서 포닥중인 수학박사 찐따가 밥줄 끊길까 걱정되기도 하지만 여러모로 AI 추종자들 많은 것 또한 많다보니 한 생각임.)
나비에 스토크스 증명됐는데 어케 생각함?
5 - AI를 도구로 활용하는 박사랑 석사랑 학사 차이가 줄어든다는게 문제에요.
당장 OpenAI가 Navier Stokes 특이점 증명 논문 3페이지까지만 읽고 와보세요.
어차피 이해 못하실겁니다.
그리고, 2030년, 2040년에 나오는 AI Agent들을 진짜 도구로 사용 가능하다고 생각하세요? 너무 오만한거 아닌가요 ㅎㅎ
우리가 이해하려고 Agents 업무를 멈추는거 자체가 병목이 될거에요.
이렇게 대부분 학계 사람들은 현실 감각도 없고.. 너무 자존심만 센 듯 하네요.
AI로 인한 석박사 학위 가치에 대한 고찰
9 - 한국어 공부하는건 차라리 좋은거 같은데? ㅋㅋㅋㅋ 대학원에선 영어 통하니깐 한국 4 ~ 6년 살면서 한국어 공부 1도 안하는 애들 널렸음.
그래놓고 자기 자취할건데 부동산 가서 통역 좀 해달라, 교통편 예매해달라, 행정 서류 대신 해달라, 아주 그냥 상전임 ㅋㅋㅋㅋ 심지어 안좋은 일로 자퇴해도 부동산 가서 계약 해지하는것도 도와줘야함 ㅋㅋㅋ
연구비 축내는 외국인들이 참 문제네요
6 - 잘 컨택해 보세요.
생각보다 유니스트 문턱이 그렇게 높지 않아요.
유니스트 대학원 진학 고민
5
좋은 연구실을 고르는 방법 (박사 졸업생이 생각하는)
2020.11.21

눈팅해보니, 게시판 아래에 연구실 선택 방법에 대해 언급한 글이 있더군요.
학부생 혹은 석사 저년차 학생이 쓴 글인것 같아서, 박사 졸업생 관점에서 정보를 줘야 겠다 싶어서, 저도 글 씁니다.
저는 비교적 최근 SPK 중 한곳에서 박사 학위(컴퓨터 계열)를 받았습니다.
학부는 타대입니다.
개인적으로는 상당히 고생하면서 학위를 받았기 때문에 대학원 생활에서 오는 고충을 잘 이해합니다.
(저만 고생한건 아니고 연구실 내 다른 학생들도 전부 고생.. 아직 졸업 준비중인 동료들에게 묵념을..)
졸업 후 취업까지 전부 끝낸 입장에서, 좋은 대학원이라는게 어떤 것인가, 특히 교수가 아닌 학생 관점에서 봤을 때 좋은 대학원이 어디인가 다시 생각합니다.
통계에 의한 것이 아닌 제 주관적인 경험 (+다른 연구실 소식) 에 의한 것이므로 절대적으로 옳은 것은 아닐수 있음을 밝힙니다.
제가 봤을 때 대학원 랩 선택시 중요하게 봐야 할것은 아래와 같습니다.
(갓 임용된 신임 교수들은 제외이며, 짬이 10 년 이상 되신 공대 교수님들 대상입니다.)
1. 박사 학위 취득까지 걸리는 평균 년수
- 해당 랩 졸업생들의 박사 학위 취득까지 걸리는 시간을 봤을때 짧으면 짧을수록 무조건 좋습니다 (이유 불문).
- 이 글을 보는 님의 미래 학위 기간은 랩 선배들의 학위 기간과 비슷하거나 더 길어질거라고 보면 보통 틀리지 않습니다.
- 전공에 따라 다르지만 일반적인 경우 4년반 - 5년반 사이에 있다면 평균치라고 볼 수 있습니다.
(물론 로봇 전공같은 경우는 예외적으로 7-8년을 평균으로 보기도 합니다)
- 랩 홈페이지를 가면 학위 취득 년도를 확인할 수 있습니다.
- 홈페이지에서 언급이 없는 경우 해당 대학 도서관에서 랩 졸업생들의 석사/박사 학위 논문 제출 년도를 살펴보면 알 수 있습니다.
2. 석사에서 박사로의 진학 비율
- 석사에서 박사로 진학하는 비율이 높으면 높을수록 좋습니다.
- 해당 랩 분위기는 다른 누구보다 소속 대학원생들이 제일 잘 압니다.
- 교수님 인성이 최상인 경우, 석사만 하려고 들어왔다가 마음 바꿔서, 박사까지 올라가는 경우도 흔합니다.
- 물론 정 반대의 경우는 더 흔합니다.
- 일반적인 랩이라면 석사생보다 박사생이 더 많은 것이 정상입니다. 전공에 따라 다르겠지만 보통 2~3:7 정도의 비율인 것 같습니다.
- 박사생이 더 많은 이유가 학위 기간이 오래 걸리기 때문일 수도 있으니 주의하세요.
- 역시 홈페이지에서 직접 확인하거나 도서관을 서핑하면 진학 비율을 대략 추측할 수 있습니다. 물론 노가다 작업이 필요하죠.
3. 최근 5-7년 이내 졸업생(ALUMNI) 취업 현황
- 해당 랩에서 연구하는 분야가 잘 나가는지 아닌지를 볼 수 있는 가장 확실한 정보입니다.
- 논문 실적 많은 랩보다 졸업 인원 취직 잘 하는 랩이 더 좋은 곳입니다. 졸업할때되면 실감할겁니다.
- 역시 분야 따라 다르겠으나 졸업 후, 최소 대기업은 가고, 정출연 / 해외명문포닥 / 대학 취업 인원이 심심치 않게 있다면 양호합니다.
- 10년전 이전 졸업생의 취업 현황은 참고 중요도가 떨어집니다.
- ALUMNI 정보 자체가 홈페이지에 아예 없다면 해당 랩은 거르는게 좋습니다.
- 님이 취업할 곳은 님이 갈 랩 선배들의 취업 수준에서 크게 벗어나지 않습니다.
- 이미 취업한 선배들은 후배들을 끌어주거나 혹은 자신이 있는 기관 취업에 도움이 되는 정보를 알려줍니다.
위의 3가지 조건이 다 양호한 연구실 (예시: 박사 학위 취득 기간이 4년이며 석사 대부분이 박사로 올라갔고, 최근에 대학 임용된 선배가 두세명 있는 랩) 이라면 다른 정보가 없더라도, A급 연구실이라고 생각하면 됩니다. 물론 그런 연구실은 이미 인기랩일테니, 님이 들어가기는 어렵겠지요.
개인적으로는 저 셋 중에 기준 딱 하나만 고르라고 한다면 전 3번을 고르구요.
두 개를 고를 수 있다면 1+3번을 고릅니다.
다음으로는 학부생들은 중요하다 여기지만 제 개인적으로는 그다지라고 생각하는 지표입니다.
A. 교수님의 연구력
- 교수님의 연구력을 뭘로 알 수 있을까요? 논문 실적? h-index? IEEE
fellow? 자기가 직접 연구 안해도 해당 지표들을 올릴 수 있는 방법은 매우 다양합니다.
- 교수가 연구를 잘한다고 해서 님도 논문을 잘 쓴다는 보장은 없습니다.
- 연구로 잘 나가는 교수일수록 부르는 곳이 많아서 학생들 보기 힘듭니다. 논문은 님이 써야 합니다.
- 교수가 너무 똑똑하면 님의 부족한 이해력을 용서해주지 못할 가능성이 있습니다.
B. 세부 연구 분야
- 어차피 대학원 랩 선택하는 단계에서 큰 분야는 고정됩니다. 통신쪽 갈 사람이 반도체 간다거나 컴퓨터 갈 사람이 바이오 간다든지 하는 것만 아니면 됩니다.
- 큰 분야가 정해진 상황에서 세부 연구 분야는 님이 정할 수 있는 것이 아닙니다. 랩에서 진행하는 프로젝트를 따라 가야 하죠. 이건 박사 졸업 후 연구소에 취직하더라도 마찬가지입니다.
- 공대, 특히 요즘 잘 나가는 컴퓨터, AI 전공에서는 핫한 분야가 하루가 멀다하고 바뀝니다. 주 분야는 있어야겠지만 어느 정도 융통성을 발휘할 수도 있어야 합니다.
C. 연구실 출퇴근 시간
- 워라밸 생각하고 대학원 갈거면 안 가는게 낫습니다.
- 좋은 논문 쓰고 실적 내려면 누가 안 시켜도 월화수목 금금금 해야 합니다.
D. 연구실 인건비
- 돈을 아예 안 준다면 문제가 있겠지만 학비 지원에 약간의 용돈이 주어지는 정도라면 최소한의 기준은 맞추는 것입니다.
- 돈을 많이 받는 다는 것은 그만큼 일도 많이 시킨다는 뜻입니다 (보통 연구랑 관련없는).
- 대학원에 들어간 순간 부터는 사실상 최저비용으로 부려먹히는 가성비 짱 고급 인력이 되는 것입니다. 인건비 한두푼더 받는것보다 돈 적게 받더라도 최대한 빨리 졸업후 취직하는게 유리합니다.
- 물론 저 위에서 언급한 1,2,3 번 조건에 부합되면서 인건비도 많이 받을 수 있다면 최상인것은 틀림없습니다.
(김박사넷 지표 관련 사항)
- 김박사넷의 교수 평가 지표는 말 그대로 정말 '참고' 로만 참고하세요.
- 교수 인성과 지도력 둘다 최상이라면 좋겠지만 보통 안 그런 경우가 많지요.
- 인성은 A 인데 지도력이 C인 교수1과 인성은 D 인데 지도력은 B인 교수2가 있다면 교수1이 낫습니다.
- 교수1 밑에서는 님 스스로 논문을 잘 쓰면 됩니다. 박사 과정이라면 그래야죠. 설령 결과를 못 내더라도 그건 자기 부족이니 억울하지라도 않습니다.
- 교수2 밑에서는 논문 실적은 둘째치고 졸업을 못하거나 학위 기간 중에 정신병을 얻을 가능성이 높습니다. 심지어 그 이유가 님 능력 부족 때문도 아닐 겁니다.
-
160 28 26469 -
154 36 120940
내가 생각하는 학생들의 역할 명예의전당 242 35 37598
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