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- 맞습니다 people에게 easy하고 happy하게 deliver하는 ability는 human이 더 잘할 수 있습니다.
솔직히 AI가 님들보다 똑똑한데
14 - Top 20-30이면 닥미국이죠
SNU vs 미국 TOP20-30 direct PhD
23 - 이게 질문이라고 올리는건가 ㅋㅋㅋ 당연히 미박이죠
SNU vs 미국 TOP20-30 direct PhD
16 - 무조건 런 칩니다. 랩에 사적인 관계가 엮이는게 최악이죠.
다만 마무리를 해당 사례처럼 부정적으로 하면 안 되겠네요. 해당 연구와 랩 환경이 본인과 맞지 않고, 그로 인해 자신은 물론 랩에도 부정적인 영향을 미치게 될 것을 우려한다고 둘러댈 것 같아요. 여기서도 물고 늘어질 것 같긴 한데... 음... 화이팅;;
저에게 계속 놀아달라고(?) 하는 PI 도망가야하나요
11 - 뭔가 사대주의가 아니라 서구권에서 뽑히는 참 좋은 논문들을 읽다보면 간단한데 대박이더라고요.
다만 중국에서 뽑힌 논문들을 읽다보면 아 좋긴 좋은데 이렇게까지..? 싶습니다
개인적느낌인데 한국분들이 논문을 어렵게쓰는
20 - 연구가 적성이 아니다 싶으면 과감하게 결단하라
인생 살다보면 한번쯤 길을 잘못 들 수도 있지
석사 첫학기 밖에 안지났으면 그렇게 많이 돌아간 것도 아니다
노력도 안해보고 쉽게 포기하는 것도 좋지는 않지만
되지도 않는데 끝까지 포기하지 않는 것도 미련한 거다
대학원 자퇴하면 지도교수도 아쉽기는 하겠지만(약간의 손해)
적성도 안맞고 연구센스도 없는 대학원생을 억지로 끌고가는 것이 오히려 더 큰 손해일 수 있다
지도교수 눈치 보지 말고 본인이 하고 싶은 걸 해라
대신 대학원 관두고 다른 일을 한다고 해서 뭔가 쉽게 될 거라 착각하지 말자
세상 모든 일은 쉬운 일이 결코 없다
그 나름대로 애를 써야 하고 힘들게 노력해야 뭔가를 이룰 수 있다
그래도 자신의 적성과 주변환경에 따라 임피던스가 잘 맞아서 좀 더 수월한듯 이뤄질 수는 있겠지만
그게 무엇인지는 직접 부딛쳐보면서 스스로 깨달아야지
스스로 연구는 적성에 맞지 않고 남들 보기에도 폐급이라고 생각된다면
대학원 선택은 1트에서 실패했다고 생각하고 다른 일을 알아보는 것도 괜찮다
아직 젊으니까 아직은 좀 더 기회가 있는 편이다
석사 입학했는데 너무 잘못된 선택을 한것같아 도망치고싶습니다
10 - 군대나 사회에서는 더 심해요. 그냥 참으세여
교수님 손버릇 때문에 너무 힘듭니다..
16 - 최소 40~50대 이상 어른들은 실내에서 모자쓰기, 학교에 슬리퍼신고 오기 이런거 어릴때부터 맞으면서 자란 세대임.
아무리 대학원이 직장까지는 아니라고 하더라도 모자는 실내에서 벗는게 winwin임. 꼰대를 떠나서 기본적인 예의고, 연구실은 교수가 사장이기 때문에 교수에 맞추는게 맞음. 정 싫으면 본인이 나중에 임용되서 연구실 차려서 그런거 터치 안하면 됨.
교수님 손버릇 때문에 너무 힘듭니다..
9 - 상상력이 참 좋으신 듯.
제 1 저자가 대부분인 사람은 마이너스인가요?
12 - 어짜피 인공지능학회들이 자초한 일임. 말도 안 되는 정책 (저자가 리뷰하거나 학부생이 리뷰하거나)을 하지 않나 처음부터 리뷰풀을 견고하게 가져가면서 엄격하게 심사해야 하는데…
논문 패턴이 대부분 정해져 있고 구현도 토이 예제 수준이면 충분한 그런 연구라는 것은 당연히 인공지능이 잘 할수 밖에 없음. 요즘 AI 논문 작성하는데 LLM가지고 금방 쓰지 않나?
ACL, Neurips, CVPR… 나중에 부끄러울 학회가 안 되게끔 반드시 조치가 필요해 보임.
acl 도 ai에 뚤렸네...
9 - 주저자 논문만 있으면 인성/사회성에 문제가 있나 생각하게 되죠
제 1 저자가 대부분인 사람은 마이너스인가요?
22 - 누가 꺼려함? ㅋㅋㅋ
근데 천재, 엘리트일수록 AI발전 꺼려하는건 맞는듯
12 - 근데 인서울 중하위 라인에서 4점대면 자대 안갈거같은데요
중위권 사립대 대학원 운영 4년차에야 비로소 깨닫는 것들
18
정출연 좋은점을 정리해준다
2020.05.09

1. 공식적으로 연구활동을 할 수 있음. 당당하게 논문쓰고 학회에서 발표 가능
반면 99%의 사기업은 회사의 이익을 위한 특허나 개발이 목적이라 논문따위는 쓸 수가 없음
2. 연구를 할 수 있기 때문에 지속적인 스펙유지가 가능함
교수임용시 최근 3년 논문만 보기 때문에 사기업가서 3년만 지나면 실적이 제로가 되는 반면
정출연은 지속적으로 대량의 논문실적을 쌓을 수 있음
3. 따라서 2-3년내에 탈출 못하면 영영 퇴로가 막히는 사기업과 달리
논문쓰며 간보다가 타이밍 맞으면 어느때나 대학으로 이직이 가능함.
정출연 현직은 일차 검증이 되어있고 정출연인맥등으로 과제수주가 유리하기 때문에
임용시 프레시박사보다 오히려 좋게 볼 수 있음
4. 50까지 버티기도 힘든 사기업과 달리 61세 정년보장, 65세로 변경 추진중임 (교수와 같음)
5. 초봉이 사기업 최고수준보다는 낮으나 상위 정출연은 큰 차이가 없는 수준이고
정년이 길기에 생애소득은 훨씬 높음. 덤으로 기술이전 몇억짜리라도 하면 넘사벽임
6. 사기업보다 업무강도가 낮고 워라밸이 좋음. 교수처럼 안식년 제도도 있음.
7 교수가 해야하는 강의/랩 운영/대학원생 교육 등의 잡무가 거의 없음.
큰 집단이기에 대형과제를 쉽게 딸 수 있기 때문에 과제수주의 스트레스도 적음.
결론은 정출연은 교수랑 비교하면 일장일단이 있으나 사기업 대비 단점은 없다고 봐도 된다
물론 기업체가 리드하는 전공분야의 경우 정출연이 상대적으로 연구역량이 뒤질 수는 있으나
직업으로 비교하면 비교가 불가능한 수준임
추가하자면 사기업가면 날고기는 박사라고 해봐야 그냥 임원 시다바리가 된다
임원들은 x도모르면서 이거저거 시키고 아래사람들은 시키는대로 해야함
잘되면 임원이 생색내고 승진할테고 망하면 팀 박살나고 여기저기 흩어지게 됨
결국 전공과 관계없는 잡일하면서 어떻게든 안짤릴려고 버티게 되는 경우 많음
신문기사 보면 심심하면 xx 연구인력을 사업부나 다른 계열사로 전환하느니 이런 기사 뜬다
좀 눈여겨 보도록
정출연 좋은 점이 뭐냐 김GPT 9 35 37478
정출연 vs 국립지집대 교수 김GPT 15 43 20951
정출 vs 교수 쓴 아랫글 김GPT 22 26 19083
정출연 vs 교수 김GPT 2 21 8636
지잡 교수 vs 정출연 김GPT 5 6 7382
'한국교수의 단상' 글에 대한 아쉬움 김GPT 18 31 8043-
19 20 10709
Unist gist 논문 김GPT 16 37 9227
대학 랭킹 김GPT 14 13 11926-
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2020.05.09