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아들~ 엄마가 또 인터넷하면서 망상글 올리지 마랬지~~ 어여 약먹고 자~
교내 성폭행 흔해?

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연구는 무한경쟁 이니깐.... 중국 애들이 같은 아이디어로 논문 쓰기 전에 먼저 써야 하니깐...
왜 교수님들은 대학원생들 휴일 없는게 당연하다고 생각하는 걸까요

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하기싫으면 하지마세요 본인 잘될라구 하는거아닌가;
왜 교수님들은 대학원생들 휴일 없는게 당연하다고 생각하는 걸까요

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시간 지나서 생각해보면 남들 쉴 때 같이 쉬고 일할 때 적당히 같이 일한 사람들은 대체로 논문이 없더군요 어떻게든 시간을 만들어서 그 시간에 논문 쓴 사람이 결국엔 게재 단계까지 갑니다. 뭐 길게 말하기 쉽지 않지만 그걸 교수님도 아니깐 하는 말입니다 한국이라서 그런거 아니구요 외국도 똑같아요. 다만 다른 점은 외국에선 그런 말 안해줍니다. 연구 결과 없으면 알아서 다른 길 찾으라고는 하죠. 평소에 그냥 잔소리 듣고 뭐라도 더 하는게 좋을까요? 아니면 잔소리 없이 평온하게 있다가 결과 못내서 한방에 나가리 될래요? 뭐 선택은 본인의 마음입니다
왜 교수님들은 대학원생들 휴일 없는게 당연하다고 생각하는 걸까요

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교수들도 그렇게 대학원을 나왔었기 때문. 그 당시에도 휴일 달라, 배째고 일요일에 노는 학생들이 있었음. 근데 아는거지. 내 제자가 성공하려면 휴일이란 개념이 없이 연구에만 미쳐야 한다는것을. 학계에서 성공하기 싫으면 남들 쉴때 쉬고 남들 잘때 자면 됨.
왜 교수님들은 대학원생들 휴일 없는게 당연하다고 생각하는 걸까요

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저는 학생들한테 이렇게 말합니다. ‘일주일에 50-60시간 일하지 않아도 좋다. 워라벨 챙겨라. 대신 아카데미아에서 살아 암겠다는 욕심만 버려라.’ 순수자연과학 분야라 아카데미아 (정출연 포함) 에 남지 않는다는 건 바로 인더스트리를 의미하는데 그게 그렇게 장밋빛은 아니라…
왜 교수님들은 대학원생들 휴일 없는게 당연하다고 생각하는 걸까요

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솔직히말해서, 같은 대학원생입장에서 무슨말인지 이해는 감. 근데 결국 내 젊은시간 다 바쳐서 학위하는데 결과적으로 그걸 회수하려면 최소한 연구실적만큼은 남들보다 월등히 뛰어나야하는게 팩트라고 봄.. 근데, 워라밸 지켜가면서 남들보다 연구실적 잘 내는사람들? 나는 거의 못 봄, 그게 가능한 사람들? 당연히 인정함. 교수의 의도가 정확히 어떤것인지는 모르겠지만, 내 주변은 확실히 밤낮 주말 가리지않고 열정을가지고 노력하는사람들이 실적이 압도적이긴함. 아마 그렇게 평생을 살아온 사람이니까 그러지않을까싶음.
왜 교수님들은 대학원생들 휴일 없는게 당연하다고 생각하는 걸까요

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신기하네요. 아마 교수들도 그런랩에서 배워왔기 때문에 그런걸수도 있다고 생각합니다. 저는 카이스트 인기랩에서 학위를 받았지만, 우리랩은 전문연제외 출퇴근시간은 자유였습니다. 다만 본인일을 못해오면 그거에 대해서는 책임을 지는 방식이였죠. 그 이후 저는 미국에서 포닥부터 이제 직장까지 자리를 잡았지만, 포닥했던곳이 탑스쿨이였음에도 거의 학생들은 랩에 잘 없었습니다. 저도 지금 동일하게 생각하고 그렇게 학생들 지도하려 하고 있고요. 놀라는건 아니지만, 박사과정 5-7년동안 매주 6-7일 갈아넣는것도 쉽지 않습니다. 워라벨이라는 말보다도 본인 밸런스를 잘 찾는것도 중요해요. 또한 엉덩이 붙이는 시간보다 훨씬중요한게 효율적으로 일을 하는것이고요.
왜 교수님들은 대학원생들 휴일 없는게 당연하다고 생각하는 걸까요

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약혼 최대한 많이 하면 되는거 아닌가요? To 는 한명이라 하고 열명정도가 연애하고있으면 적당히 괜찮다 싶으면 일단 열면 다 킵해놓고
서울대 대학원 컨택 최대한 교수가 많이 받으면 되는거 아닌가요?

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여러가지 복합적이고 정답이 없는문제라고 생각하는데요, 확실한건 학계가 경력 등에 있어서 약간 특이한 성격을 띄고 있어서 그런 것 같아요. 예컨데 회사에서 내가 5년을 무탈하게 보냈으면 이직시 5년이 경력이 되어 플러스 요소가 되는 경우가 많습니다. 반면 학계에선 내가 포닥 5년을 무탈하게 (논문없이) 보냈다면 그건 실패가 됩니다. 결국 시간 갈아 넣어서 데이터 하나라도 더 만들고, 남들 놀때 논문 하나라도 더 써야한단 결론이 나옵니다. 전 지금 미국 빅가이랩에 포닥으로 나와있는데요(저희랩 포닥만 스무명이 넘습니다), 당연히 교수는 출퇴근 아예 신경 안쓰지만, 상당수가 야근/주말출근 합니다. 놀랍게도 인종도 상관 없어요 백인 흑인 아시안 인도 다 나와요. 본인이 급하니까 하는거죠. 교수님들은 아마 본인이 학계가 목표인 대학원생/포닥 시절을 겪은분들이 많을테니, 학생들도 동일한 목표로 연구한다 생각할 가능성이 있고, 그래서 당연한것처럼 생각하지않나… 그렇게 생각합니다. 당장 이번달 초에 저희 랩 다른 친구가 하던 연구와 비슷한 연구가 네이쳐에 나와버렸는데.. 교수님은 ‘더 속도 냈어야지’ 라고 하셔서 모두가 슬퍼했던 일이 있었네요
왜 교수님들은 대학원생들 휴일 없는게 당연하다고 생각하는 걸까요

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가슴에 손을 얹고 내가 그래도 돼나 생각을 해보고 아닌 것 같아서 혹시 몰라 물어보러 온 사람이 쓴 글인데... 글은 읽고 꼽을 주고 계시는지요?
편집위원/리뷰어 초대 메일을 받았습니다. 그냥 아무한테나 보내주는 메일일까요?

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졸업 안 시키거나 덜 익은 채로 졸업시켜야죠 뭐. 다 자기 손해인데 지금 당장의 워라벨이 뭐가 그렇게 소중할까 안타깝습니다. 그렇다고 일과 시간 동안 집중하느냐? 그것도 아니죠 ㅋㅋ 하루종일 핸드폰만 쳐다보고 앉았죠. 석사과정은 뭐 그렇다 쳐도 박사과정인데 자기 연구에 온 힘을 기울이지 않는 학생들은 도대체 왜 진학하는지 몰겠어요.
워라벨 따지는 대학원생한테는 연구 주제 안줌

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학생들 듣기 싫은 소리 자주해서 그래요.
워라벨 따지는 대학원생한테는 연구 주제 안줌

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수학적 이론 베이스로 데이터 다루는 랩이 없네요

2021.04.21

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다 찾아봐도 대학원 수학과 수준 확률론을 기본 베이스로 하는 이론, 데이터 분야 다루는 곳이 산공 밖에 없고 산공에서도 그런 랩 없거나 가뭄에 콩나듯이 있는 듯...

산공 데이터 관련 분야 중 CS, AI 대학원과 비교해서 압도적인 우위에 있는 유일한 분야라고 보는데 왜 이렇게 적은지 궁금함

수학 베이스 가지고 이 분야에 뛰어든 분들이 적은건가..

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댓글 15개

재치있는 쇼펜하우어*

2021.04.21

물리

긍정적인 호르헤 보르헤스*

2021.04.21

현재 AI는 아직까진 통계학처럼 연역적인 방법론에 기반하여 발전하기 보단, 휴리스틱 방법론(시행 착오?)을 기반으로 발전하기 때문이 아닐까 싶네요. 언젠가는 머신러닝도 통계처럼 수학에 의해 상당부분 설명이 가능한 날이 오겠지만.. 아직까지는 그런 날은 좀 멀게 느껴지네요. 그래서 지금은 AI 한다하면 죄다 컴공 or 전전.. 컴퓨터 파워에 기반해서 계속 데이터를 키우고 네트워크도 키우고.. 연결도 추가하고..

체한 블레즈 파스칼*

2021.04.21

수학과 학부 졸업하고 ee에서 ai하고 있는데.. 대학원 수준의 확률론이 뭐에요? ㅇㅅㅇ 궁금해서요.. 측도론적 관점에서 확률을 정의하고 미분하고 그런걸 원하는건가요? 산공이 수학과 대학원 수준의 확률론을 다룬다라.. 잘 모르겠네요 저는 ㅋㅋ 그냥 확률을 "조금" 더 엄밀히 쓰는거 아닌가요?

대댓글 3개

체한 블레즈 파스칼*

2021.04.21

통계 베이스로 ai대학원에서 교수하시는 분들 랩 중에서 XAI하는 랩이 꽤 많은데, 그런 곳들은 확률을 아주 잘 다뤄요. 좀 더 찾아보시는게 좋으실듯

2021.04.21

Stochastic process 쪽으로 확률 모델링하는 곳들이 있더라고요. 하고싶은 쪽이 이론 쪽에 더 가까워서 찾는데 국내 대학원에 많지는 않은것 같네요

활기찬 라이프니츠*

2021.04.21

http://sailab.kaist.ac.kr/publications/ 이런 것들이요?

2021.04.21

산공이 EE와 CS보고 '수학적 베이스' 라.. ㅋㅋ

대댓글 1개

2021.04.21

저는 수학과 학부석사고 산공에 수학과 학생들만 뽑는 랩도 있던데 컴공은 확률모델 다루는 곳은 하나도 없어서 쓴 말인데 왜 저는 이 댓글이 학문을 비꼬는 것처럼 들리는지

긍정적인 호르헤 보르헤스*

2021.04.21

ai대학원이나 통계 대학원에 이학박사 출신으로 머신러닝/딥러닝(응용 말고 알고리즘쪽으로)하시는 분들 있나요? 요즘 트렌드상 연구분야에 머신러닝 써놓는 분들 말고, 실제로 논문/연구도 그쪽으로 하고 있는 분들요. XAI하시는 분들 중 그런분들이 있다고 해서 찾아보려고 했는데, 카이스트 포항공대 몇군데 다녀봣는데 잘 못찾겟네요.

2021.04.21

P 수학과에 계시지 않나요? 성에 안 차는 건가요?

대댓글 1개

2021.04.21

수학과랩쪽은 세부적으로 들어가면 하고싶은거랑 조금 차이가 있어서요 특히나 P쪽은 순수수학이 강세라

긍정적인 호르헤 보르헤스*

2021.04.21

한분 보이시는 거 같은데.. 거의 평생 미분방정식만 해오시던 분 같은데요. 시니어 교수님이라도 당연히 열심히 최근 트렌드 공부하셔서 학계에 기여하시는건 바람직한데, 아직 논문실적 면에서 AI쪽에 많은 성과를 내셨다고 보기는 힘들어보이네요.

2021.04.21

수학 베이스로 접근하는 연구실이 당연하게도 적을 수 밖에 없습니다.

예를 들어 볼까요?
(잘 모르지만) 전구가 보급됐을 때, 탄탄한 전자기학 이론을 기반으로 개발해낸 것일까요?
그렇지 않죠?
지금 현 데이터 과학, AI, 딥러닝 다 마찬가지라고 보면 될 것 같습니다.

개발 속도가 (말씀하신 architecture 기반으로 성장 중인 연구 및 논문 흐름) 눈에 띄게 더뎌지지 않는 이상 수학적으로 해석하고 새로운 이론을 기반으로 만들어내는 데이터 과학 연구 분야는 당장에 저희 가시 범위 내에 들어오지 않을 겁니다.

쉽게 생각해도 google brain을 비롯한 수 많은 공룡 기업들을 바탕으로 한 연구 기관들이 하루 단위로 수 백 장의 논문과 연구 실적을 쏟아내는 와중에, (상대적으로) 조금만 노력을 기울이면 성과를 낼 수 있는 architecture 및 실험을 바탕으로한 연구를 안 할 이유가 없기 때문이라고 보여집니다.

그렇다고 그런 분야가 아예 없는 것도 아니에요.
(제 생각으로) GAN을 비롯하여 W-GAN 과 같은 논문들을 보시면, 크게 어려운 수학적 개념이 포함되어 있지는 않지만 훌륭하게 생성모델에 대한 해석과, 이를 개선하기 위한 수학적 접근 방법을 이용했다고 봅니다. 하지만 해당 논문들의 저자 역시 수학을 기반으로한 연구 및 논문만을 작성하지는 않았죠? 오히려, 수학 기반 연구로 치중된 연구자들의 논문은 몇 년에 걸쳐서 나오는 경우가 대부분이구요.

결론은 현재 분명 수학에 기반을 두고 연구를 하고자 하시는 교수님들은 국내에도 상당히 많으실겁니다. 다만, publication이나 project 쪽으로 드러나있는 부분에서는 잘 보이지 않는 이유가 위에서 언급한 이유이구요.
다시 말씀드리면, core machine learning 이나 deep learning 쪽으로 연구를 활발히 하고 계신 교수님들을 찾으시면 작성자분께서 하고싶어하시는 수학적 모델링에 대해 어느 정도 이상으로 지도를 해주실 수 있으신 분들이라고 생각

긍정적인 호르헤 보르헤스*

2021.04.21

저는 자연대쪽 사람이라 잘 몰라서 그러는데, 머신러닝 뜨고 산공이 엄청 잘 나갈줄 알앗는데.. 저희 학교도 그렇고 이렇게 보고 잇으면, 공대 타과에 좀 치이는 느낌이 드는 것 같아요. 전전이나 컴공은 확 떠버렷는데

졸린 제임스 와트*

2021.04.21

본인이 잘 모르셔서 그런 것 같은데, 이론 쪽으로도 Strong 한 분들 k 인공지능 대학원만해도 여러명 보이는데요... 없다고 하면 오바이신듯..

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