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- 김학사넷 맞구나 ㅋㅋ 왜 필요한거 다 니집앞으로 옮기자고 하지 그러냐 골빈것도 정도가있짘ㅋㅋ
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- 서울을 카이스트로 옮겨야함
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- 섭밋만 한 상태라면 리비전 과정에서 리퍼런스를 추가하면 됩니다. 지도교수에게는 당연히 말씀을 드려야하고요.
표절한 논문이 아니므로 구성과 의의가 약간이라도 다를수밖에없으니 무슨 차이가 있는지를 기술하는 문장과 참조를 1단락만 추가하면 문제없어요.
이미 억셉이 되었다고해도 프루프 과정에서 에디터에게 양해를 구하면 됩니다.
애초에 표절아닌 논문이 피어리뷰를 통과하면 유사한 논문이 있다한들 저자만의 책임이 아닙니다. 유사한 사전연구와의 차별성을 요구하지못한 에디터와 레프리들의 문제도 있으니까요.
하늘아래 새로운 것 없다는 말이 있듯이 내 연구와 유사한 연구는 무조건 있을수밖에 없죠. 유사성 말고 차이점에 집중해서 설명을 해보려고 노력하세요.
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- 우리나라 서울 과밀화 해결 못하면 걍 뒤져요... 학생들 입장에선 좋은 점이 있을 순 있겠지만 나라 전체 입장에선 지금 서울에 있는 대학들도 내려보내야함.
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- K랑 P 네임벨류 차이는 모르겠고 랩차이는 ㅈㄴ 큼.
SKPYKSSHist 에서 좋은랩이면 어디든 큰 상관없지
네임벨류는 물론 차이는 있음.
SK에서 (P는 내가 교류가 잘 없어서 모르겠고) 지방대 교수 정도 수준 (논문실적 등) 인 랩 워낙 많이봐서
SKP SPK 거리는 애들보면 거기만 가면 다 되는줄 알던데 세상물정 모른다싶음ㅋㅋ
본인은 Y학석박 졸업했음. SPK 에도 ㅆㄹㄱ 랩 ㅈㄴ 많고 YKSSH에도 훌륭한 랩 ㅈㄴ 많다. SPK가 뛰어난 랩은 더 많겠지만 SPK 네임벨류만 보고 ㅆㄹㄱ 랩간 애들 탈주하거나 물박사 졸업하더라ㅋㅋ
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머신러닝 박사 = 죽을때 까지 피터지는 경쟁, 약육강식의 세계?
2021.08.01
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9836
TL DR
1. 머신러닝은 왜 이렇게 하나하나 다 검증을 요구받고, 학력으로 먹고 들어가는게 없는가?
2. 차라리 회사에 갔으면 논문도 더 잘쓰고, 돈도 훨씬 많이 받았을 것 같다.
3. 앞으로 평생 죽을 때 까지 이러고 살아야 하나?
안녕하세요. Generative Model 로 박사과정 몇 년째 하고 있는 사람입니다. 요즘 연구 하는데 자꾸 현타가 와서 어디 고민을 말할데도 없고 착잡해서 혼자 독백하듯 써봅니다.
학위과정 시작한 이후로 정말 앞만 보고 달려왔던 것 같습니다. 컨퍼런스 하나 제출하면, 이전에 냈던거 리뷰 나오고, 실험을 완전히 새로하라는 식으로 무리한 요구하는 리뷰어한테 빌빌거리면서 건강 갈아내어가면서 rebuttal 쓰고. 그 와중에 또 미국에 인턴하러 가야되니까 죽어라 statement 쓰고, 인터뷰 보고, 코딩 테스트보고. 코딩 테스트 말나와서 말인데 저는 원래 CS 기반이 아니어서 그런지 코딩 테스트가 아직도 너무 부담이 되고 힘듭니다. 한편으로 솔직한 감정은 그 동안 탑 티어 컨퍼런스 페이퍼도 복수로 낸 사람인데 코딩 테스트 치라고 요구 받을때면 자존심도 많이 상하고 그렇습니다. 어떻게 보면 머신러닝 박사과정이라는게 알고리즘을 힘들어하니 자격지심인거죠. 코딩 테스트만 보면 그래도 화는 덜 날것 같습니다. 인터뷰는 왜 이렇게 공격적이고 압박을 주나요? 왜 페이퍼에 담긴 발견이 가진 의의에 대하여 토론을 하는게 아니라 무슨 참/거짓 검증하듯이 이미 페이퍼에 있는 내용을 처음부터 다시 설명해주어야 하나요.
다른 전공 분야에서 학위하는 친구들 얘기 들어보면 각자 고충이 있고, 안 힘든 사람이 없지만 저랑 비슷한 고민을 하는 친구들은 못 본것 같습니다. 머신러닝 박사는 왜 이렇게 항상 하나하나 검증을 요구받아야만 하는건지 진짜 솔직히 화딱지나고 이럴거면 박사학위 왜 따야되나 그런 생각도듭니다. 저도 그냥 좀 화기애애한 분위기에서 특정 논문 성과에 대하여 칭찬받고 감사를 표시하는 그런 면접 한 번만 봐보고 싶습니다. 지금이야 제가 젊고, 다른 사람에 비해서 말싸움도 잘하고 경쟁력 있기 때문에 간신히 살고는 있지만, 제가 나이 40을 먹고도, 50을 먹고도, 은퇴할 때가 다되어서도 평생 이러고 살것이라 생각하면 절망적입니다. 해보신 분은 알겠지만 뉴립스 같은 학회에 논문 하나 발표하는 것이 정말 너무너무 어렵고, 몸과 마음을 부수고 갈아내는 과정입니다. 근데 그것을 다 해내더라도 인정해주는 사람이 별로 없습니다. 제가 한 편 썼으면, 같은 시간에 두 편 쓴 사람이 있으니까 한 편 쓴 것은 당연하게 받아들여지는 이 분위기가 너무 잔인하고 힘이듭니다.
다른 측면도 한 번 이야기 해보겠습니다. 머신러닝에서 경험, 연륜, 학력이라는게 과연 의미가 있는 것인가 하는 고민입니다. 앞 절에서 이야기 한 것 처럼 지금이야 게임이되니까 경쟁을 하고 사는데 제가 나이 50을 먹고나면 젊은 후배들에게 연구력에서 게임이 될 리가 없지 않습니까. 지금도 이미 학회에 가면 학생 중에 잘나가는 주류들은 여러 이유로 저보다 보통 나이가 최소 세 살 이상 어리고, 얘기해보면 그 창의성과 연구 추진력, 주변의 서포트, 스스로의 체력 이런 것을 따라가기가 벅찹니다. 지금도 벌써 이런데 제가 나중에 나이를 더 먹고나면 어떻겠습니까. 그냥 있으나 마나 한 잉여인간으로 찍혀서 폐기처분 되지 않겠습니까? 결국 이런 것을 극복하는 무기가 연륜과 관리능력인데, 지금 제가 느끼기에는 머신러닝이 연륜과 관리능력이 가장 필요없는 전공 분야가 아닌가 싶습니다. 솔직히 당장 연구실에서 지도 교수님이랑 미팅 하는거보다 온라인에서 익명 유저들이랑 토론하는게 문제 해결에 훨씬 도움이 되고 교수님의 suggestion 은 그대로 했으면 논문 못씁니다 (교수님 죄송합니다...).
회사들을 봐도 마찬가지입니다. 미국 회사들이야 그래도 거의 대부분 박사분들이 연구를 하시고, 관리도 하시는데 N사나 K사 등 국내 회사들은 인력이 부족하다보니 그런 것인지 석사만 있으신 분들도 연구직으로 기회를 받으셨고, 받은 기회에 부응하여 연구를 정말 잘하시는 분들도 참 많은 것 같습니다. 솔직히 저도 인간인데 학위로 좀 이득도 보고싶고 그렇습니다. 그런데 이미 몇 년 들이받고 정신차리고 보니 오히려 대학원에 붙어서 학위과정 하는 사람이 호구고 진즉에 회사갔으면 더 좋은 인프라에, 더 좋은 멘토들 모시면서 탑 학회에 주저자 논문 순풍순풍 뽑아내고 몸 값을 팍팍 올리고 있는데, 이게 뭐하는건가 싶습니다. 머신러닝에서 같은 실적이라 했을때 과연 학위가 갖는 의미가 있기는 한가요? 다른 분야에서도 최종학력이 다른 현역 연구직이 실적으로 일대일 비교의 대상이 되나요?
참 주저리 주저리 쓰다보니 별 얘기를 다 썼는데요. 마무리하자면 결국 제가 죽을 때 까지 이러고 살아야하는가 하는 것입니다. 이렇게 계속 무슨 개싸움판에 선수처럼 살다가 늙고 멍청해져서 경쟁에서 밀리면, 그러니까 더 이상 필요없어지면 공부한거, 연구한거 다 필요없고 자영업을 하든 한강 물에 뛰어들어 아까운 식수와 산소나 축내지 말아야 하는건지 싶습니다.
그리고 아직 대학원 안 간 후배들에게: 니들은 머신러닝 하지마라.
1. 머신러닝은 왜 이렇게 하나하나 다 검증을 요구받고, 학력으로 먹고 들어가는게 없는가?
2. 차라리 회사에 갔으면 논문도 더 잘쓰고, 돈도 훨씬 많이 받았을 것 같다.
3. 앞으로 평생 죽을 때 까지 이러고 살아야 하나?
안녕하세요. Generative Model 로 박사과정 몇 년째 하고 있는 사람입니다. 요즘 연구 하는데 자꾸 현타가 와서 어디 고민을 말할데도 없고 착잡해서 혼자 독백하듯 써봅니다.
학위과정 시작한 이후로 정말 앞만 보고 달려왔던 것 같습니다. 컨퍼런스 하나 제출하면, 이전에 냈던거 리뷰 나오고, 실험을 완전히 새로하라는 식으로 무리한 요구하는 리뷰어한테 빌빌거리면서 건강 갈아내어가면서 rebuttal 쓰고. 그 와중에 또 미국에 인턴하러 가야되니까 죽어라 statement 쓰고, 인터뷰 보고, 코딩 테스트보고. 코딩 테스트 말나와서 말인데 저는 원래 CS 기반이 아니어서 그런지 코딩 테스트가 아직도 너무 부담이 되고 힘듭니다. 한편으로 솔직한 감정은 그 동안 탑 티어 컨퍼런스 페이퍼도 복수로 낸 사람인데 코딩 테스트 치라고 요구 받을때면 자존심도 많이 상하고 그렇습니다. 어떻게 보면 머신러닝 박사과정이라는게 알고리즘을 힘들어하니 자격지심인거죠. 코딩 테스트만 보면 그래도 화는 덜 날것 같습니다. 인터뷰는 왜 이렇게 공격적이고 압박을 주나요? 왜 페이퍼에 담긴 발견이 가진 의의에 대하여 토론을 하는게 아니라 무슨 참/거짓 검증하듯이 이미 페이퍼에 있는 내용을 처음부터 다시 설명해주어야 하나요.
다른 전공 분야에서 학위하는 친구들 얘기 들어보면 각자 고충이 있고, 안 힘든 사람이 없지만 저랑 비슷한 고민을 하는 친구들은 못 본것 같습니다. 머신러닝 박사는 왜 이렇게 항상 하나하나 검증을 요구받아야만 하는건지 진짜 솔직히 화딱지나고 이럴거면 박사학위 왜 따야되나 그런 생각도듭니다. 저도 그냥 좀 화기애애한 분위기에서 특정 논문 성과에 대하여 칭찬받고 감사를 표시하는 그런 면접 한 번만 봐보고 싶습니다. 지금이야 제가 젊고, 다른 사람에 비해서 말싸움도 잘하고 경쟁력 있기 때문에 간신히 살고는 있지만, 제가 나이 40을 먹고도, 50을 먹고도, 은퇴할 때가 다되어서도 평생 이러고 살것이라 생각하면 절망적입니다. 해보신 분은 알겠지만 뉴립스 같은 학회에 논문 하나 발표하는 것이 정말 너무너무 어렵고, 몸과 마음을 부수고 갈아내는 과정입니다. 근데 그것을 다 해내더라도 인정해주는 사람이 별로 없습니다. 제가 한 편 썼으면, 같은 시간에 두 편 쓴 사람이 있으니까 한 편 쓴 것은 당연하게 받아들여지는 이 분위기가 너무 잔인하고 힘이듭니다.
다른 측면도 한 번 이야기 해보겠습니다. 머신러닝에서 경험, 연륜, 학력이라는게 과연 의미가 있는 것인가 하는 고민입니다. 앞 절에서 이야기 한 것 처럼 지금이야 게임이되니까 경쟁을 하고 사는데 제가 나이 50을 먹고나면 젊은 후배들에게 연구력에서 게임이 될 리가 없지 않습니까. 지금도 이미 학회에 가면 학생 중에 잘나가는 주류들은 여러 이유로 저보다 보통 나이가 최소 세 살 이상 어리고, 얘기해보면 그 창의성과 연구 추진력, 주변의 서포트, 스스로의 체력 이런 것을 따라가기가 벅찹니다. 지금도 벌써 이런데 제가 나중에 나이를 더 먹고나면 어떻겠습니까. 그냥 있으나 마나 한 잉여인간으로 찍혀서 폐기처분 되지 않겠습니까? 결국 이런 것을 극복하는 무기가 연륜과 관리능력인데, 지금 제가 느끼기에는 머신러닝이 연륜과 관리능력이 가장 필요없는 전공 분야가 아닌가 싶습니다. 솔직히 당장 연구실에서 지도 교수님이랑 미팅 하는거보다 온라인에서 익명 유저들이랑 토론하는게 문제 해결에 훨씬 도움이 되고 교수님의 suggestion 은 그대로 했으면 논문 못씁니다 (교수님 죄송합니다...).
회사들을 봐도 마찬가지입니다. 미국 회사들이야 그래도 거의 대부분 박사분들이 연구를 하시고, 관리도 하시는데 N사나 K사 등 국내 회사들은 인력이 부족하다보니 그런 것인지 석사만 있으신 분들도 연구직으로 기회를 받으셨고, 받은 기회에 부응하여 연구를 정말 잘하시는 분들도 참 많은 것 같습니다. 솔직히 저도 인간인데 학위로 좀 이득도 보고싶고 그렇습니다. 그런데 이미 몇 년 들이받고 정신차리고 보니 오히려 대학원에 붙어서 학위과정 하는 사람이 호구고 진즉에 회사갔으면 더 좋은 인프라에, 더 좋은 멘토들 모시면서 탑 학회에 주저자 논문 순풍순풍 뽑아내고 몸 값을 팍팍 올리고 있는데, 이게 뭐하는건가 싶습니다. 머신러닝에서 같은 실적이라 했을때 과연 학위가 갖는 의미가 있기는 한가요? 다른 분야에서도 최종학력이 다른 현역 연구직이 실적으로 일대일 비교의 대상이 되나요?
참 주저리 주저리 쓰다보니 별 얘기를 다 썼는데요. 마무리하자면 결국 제가 죽을 때 까지 이러고 살아야하는가 하는 것입니다. 이렇게 계속 무슨 개싸움판에 선수처럼 살다가 늙고 멍청해져서 경쟁에서 밀리면, 그러니까 더 이상 필요없어지면 공부한거, 연구한거 다 필요없고 자영업을 하든 한강 물에 뛰어들어 아까운 식수와 산소나 축내지 말아야 하는건지 싶습니다.
그리고 아직 대학원 안 간 후배들에게: 니들은 머신러닝 하지마라.
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