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- 그게 왜 철드는건가요... 님이 말하시는 성숙함은 정신적 성숙과는 다른것 같네요 차라리 사회때가 묻지 않았다고 하시는게 ㅎㅎ
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- 대부분 박사까지 하고도 학계에 남아있지 못 하는 경우는 논문이 잘 나오지 않는 경우 실적이 모자라게 되면서 연구소도 학교도 멀어지게 됩니다. 논문실적이 늘어나지 못 하는데는 본인의 노력 및 능력 부족이 80-90% 차지합니다. 이때부터는 더 논문쓰는 것에 매진해야하는데 많은 프레쉬박사들이 이 고비를 넘지 못하는 것 같습니다. 본인이 주저자와 교신저자가 될 수 있을 능력을 쌓아야 어느 포지션으로 가든 PI가 됐을 때 이끌어나갈 수 있습니다. 이게 가장 근본적인 원인입니다. 논문 실적이 있어야 이어지는 포닥을 잡든 풀타임 포지션을 잡든 하구요. 윗분이 말씀하신 2번의 경우도 논문실적이 되면서 생활의 요구가 큰 경우는 거의 못 봤습니다. 논문실적이 되면 대부분 연구소든 학계든 자리잡습니다. 인더스트리나 아예 다른 계열로 빠져버리는 박사들 보면 이유가 다양한 듯 말하지만 면밀히 살펴보면 궁극적인 이유는 하나입니다. 표면적인 이유에 숨고 싶은거지.
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- 새로 뽑은 데이터일 수도 있는 거 아닌가요..?
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- 사람은 서울로 말은 제주도로
지방에서 살면 시야가 좁아짐
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- 이게 ㄹㅇ 시야가 좁은 댓글이지
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컴퓨터 공학은 분야별 분위기가 원래 많이 다르나요?
2021.11.23
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여기서 제가 말하는 분위기란
논문을 제출하는 방법이나, 논문이 나오는 비율인데요.
컴퓨터공학 대학원에 관심을 가지면서
우리나라에서 유명한 대학 순으로 교수님들이랑 해당 연구실 paper 목록을 살펴봤습니다.
그런데 신기한게 머신러닝은 거의 전부 컨퍼런스만 내는데 반에
네트워크나, OS, 소프트웨어 공학 같은 연구실은 하나 같이 컨퍼런스 비율이 그리 많지 않고 오히려 저널 숫자들이 많더군요.
거기에 컨퍼런스+저널 수를 합쳐서 비교 했을때는 머신러닝 분야가 수 자체가 훨씬 많고요.
이게 우리나라가 머신러닝에서 유독 결과가 잘내는 것인지, 아니면 원래 네트워크 같은 분야가 논문이 잘 안나오는 것인지 궁금합니다.
그리고 혹시 타분야는 비율적으로 저널이 많은 이유가 있을까요? 머신러닝은 저널이라 해봐야 연구실 별로 2~3개 정도 있어서 차이가 너무 큰거 같아서요!
논문을 제출하는 방법이나, 논문이 나오는 비율인데요.
컴퓨터공학 대학원에 관심을 가지면서
우리나라에서 유명한 대학 순으로 교수님들이랑 해당 연구실 paper 목록을 살펴봤습니다.
그런데 신기한게 머신러닝은 거의 전부 컨퍼런스만 내는데 반에
네트워크나, OS, 소프트웨어 공학 같은 연구실은 하나 같이 컨퍼런스 비율이 그리 많지 않고 오히려 저널 숫자들이 많더군요.
거기에 컨퍼런스+저널 수를 합쳐서 비교 했을때는 머신러닝 분야가 수 자체가 훨씬 많고요.
이게 우리나라가 머신러닝에서 유독 결과가 잘내는 것인지, 아니면 원래 네트워크 같은 분야가 논문이 잘 안나오는 것인지 궁금합니다.
그리고 혹시 타분야는 비율적으로 저널이 많은 이유가 있을까요? 머신러닝은 저널이라 해봐야 연구실 별로 2~3개 정도 있어서 차이가 너무 큰거 같아서요!
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