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- 이런 글을 볼 때 마다 1년 전 저를 보는 것 같아서 답답해서 댓글 남깁니다.
미국 대학원 입시 그것도 박사 입시는 한국 입시랑 정말 달라서 MIT, Stanford를 붙을 실력의 학생이면 당연히 Georgia Tech, UIUC를 붙고 하는 그런 원리가 아닙니다. 즉 반대로 이야기해서 소위 말하는 대학 랭킹에서 아래에 있는 대학교를 다 떨어지고도 탑스쿨을 붙을 수도 있습니다.
그 이유는 박사를 뽑는 기준이 리서치 핏, 추천서, 컨택 및 인터뷰시 분위기, 학점 등등 한국의 수능 처럼 정량적으로 측정할 수 없는 요소로 선발하기 때문입니다.
또한 탑스쿨에 합격할 스펙이 아니라고 말씀드리고 Top 10 아래 부터 쓰라고 말씀드리면 정말로 그렇게 지원하실 건가요? 탑스쿨만 쓸지 50위권 밖의 학교까지 쓸 지 고민하는 것도 아니고... Top 10 학교는 그 어떤 지원자가 와도 그의 합격 가능성을 알 수도, 알 필요도 없다고 생각합니다. 그 시간에 컨택에 집중하시고 SOP/CV 작성에 최선을 다하시다가 지원하시면 됩니다.
감히 조언을 드리자면 최대한 많은 학교 교수님들께 컨택을 하시고 본인에게 관심이 있어 보이는 학교/교수님에게 지원을 하시면 면접도 못 보고 원서비를 날리는 낭패를 예방하실 수는 있습니다. 그리고 학교도 위에서 언습하신 Top 10 학교만 지원하지 말고 원서비 예산이 허용하는한 최대한 다양하게 (탑 20 밖) 쓰시는게 멘탈 관리 그리고 면접 연습 등 여러모로 도움이 많이 됩니다.
마지막으로 언급해 주신 비슷한 분야 비슷한 스펙 (학점 3점대 극후반, 탑컨퍼 1저자 논문)으로 이번에 UC Berkeley (석사 후), Michigan (다박) 가는 사람도 있고요 Top 10만 썼다가 다 떨어지고 재수하는 친구도 있네요. 아시다시피 ML/AI 분야는 경쟁이 정말 치열해서 다들 탑티어 학회 논문 하나쯤은 있어서 더더욱 리서치 핏 및 컨택이 중요합니다.
저도 운 좋게 올해 탑스쿨로 가지만 작년에 이런 고민하면서 낭비한 시간이 후회되네요. 화이팅입니다.
Computer Architecture 분야 미국 박사
7 - 저도 ist에다가 연구실 1기라 댓글 달아봅니다. 저는 1기 수준이 아니라 아예 첫번째 학생입니다.
저는 나름 만족하고 있기 때문에 꼭 가지 말라고 비추한다는 의견을 드리고 싶진 않습니다.
다만 좀 여러모로 귀찮은 점이 많을 겁니다.
기본적으로 wet랩이든 dry랩이든(AI라고 하시니까 드라이겠네요)연구실 셋팅은 필수적이고 이건 교수님 혼자서 다 하실 수 있는 부분이 아닙니다. 무조건 학생이 필요하고 그건 행정적인 절차에서도 마찬가지입니다.
연구실 셋팅이라는 게 실험 기구 사고 실험실 만드는 거창한 것만 있는 게 아니라, 연구실 책상사고 컴퓨터 사고 빈 공간 청소하고 자리 배치하는 사소한 것까지 모두 포함되는 겁니다.
그리고 지도 방식이라던가 이런 것도 교수님께서도 지도가 거의 처음이실거라 딱히 확립되어 있지도 않을 겁니다.
신생랩 특성상 인력 부족은 당연하기 때문에 일 배분도 어려워질테고, 아마 들어가시자마자 랩장이 되실거고 책임 지실 것들도 많고 할 일도 많으실겁니다..
다만 장점 같은 경우도 명확하다고 보는데, 어리신 교수님+연구 실적이 절실하신 상황이라면 교수님께서 연구 지도를 매우 잘 해주실 겁니다.
본인의 초기 학생들이 어떻게 논문을 잘 뽑고 실적이 얼마나 좋느냐가 테뉴어 등과 같은 교수님 본인의 실적과 곧바로 이어지기 때문입니다. 초기 학생들이 시스템과 실적을 잘 갖춰놔야 연구실이 잘 유지가 될테니까요.
즉 좋은 연구 실적 내지는 최소 물석사 방지까지는 가능하겠다는 기대를 충분히 걸어볼만 하다고 생각합니다, 다만 앞에서 이야기했던 모든 단점들을 쳐낼 각오는 되어야 한다고 생각합니다.
그리고 젊은 교수님들 특성상(다 그런 건 아닌 것 같지만..) 다들 착하시고 open된 마인드를 가지신 분들도 많으시며 상당히 마이너한 부분까지 꼼꼼히 봐주시는 분들이 많습니다. 이건 근데 교바교가 워낙 심해서 직접 확인해보셔야겠습니다.
IST 신생랩 진짜 가면 안될까요
20 - 진짜 너무많은 도움이 되었습니다.
이렇게까지 모든걸 전해받을줄 상상도 못했습니다.
정말로 감사드리고, 추후에 좋은 소식 있으면 댓글로 또 알려드리겠습니다.
진심으로 감사드립니다!!!
IST 신생랩 진짜 가면 안될까요
12 - 저도 1기로 IST에서 석박통합했었습니다. WET랩이라 장비 셋업이나 여러가지 행정, 과제 등으로 맨땅에 헤딩할 일은 많습니다. 윗댓글에서 장단점 잘 작성해주신거에 공감합니다. 졸업 잘했고, 실적 잘 쌓았고, 정출연 정규직으로 근무중입니다. 세상에 100%가 없듯, 초기랩이라고 다 고생길이고 최악은 아닙니다. 얻는것도 많고, 잃는것도 분명 있습니다. 주변 사람 잘 만나는 복도 있어야되고 교수랑도 잘 맞아야되고, 힘들어도 이악물고 버티고 그런것들이 필요합니다. 시행착오도 많고 힘들겠지만 졸업하고나면 분명한 실력자가 되어있을겁니다.
IST 신생랩 진짜 가면 안될까요
15 - 적어도 제주변에는 엄청 흔한일...
저또한 몇주 밤새서 큰 국가과제 땄는데 별말도없이 행정직원분 통해 뭐 싸인 시키더니 기존 받던 인건비에 맞춰 삭감됨요...
교내장학금 받는다고 인건비 삭감된 박사생
8 - 저런 교수는 쳐 죽여야 함
교내장학금 받는다고 인건비 삭감된 박사생
11 - 글쎄요. 그게 본인이 시간을 더 투자하는 개인 역량으로 교내장학금을 받은거라면 맞습니다. 하지만 연구조교나 수업조교 배정된 것으로 그렇게 말씀하시는 것이면 그게 본인이 노력해서 받은걸까요? 아니면 지도교슈님께 배정된 몫으로 받으신걸까요? 또 만약 후자인데 인건비 조정을 안하면 연구실의 다른 멤버들은 어떻게 생각할까요?
교내장학금 받는다고 인건비 삭감된 박사생
12 - 미국에서도 너무나도 일반적인 케이스입니다. 교내장학금이 본인이 지원해서받은건지, 교수 추천서 등을 통해서 간건지 모르겠지만요. 아주만약 후자일 경우라면 본인이 억울할게 뭔지 잘 모르겠네요.
본인이 장학금받은거 공유안해서 중복수혜 받는친구들도 좀 있지만, 교내장학금+stipend 중복수혜 받는경우는 정말 거의 없습니다. 포닥이든 박사든 상관없이요.
교내장학금 받는다고 인건비 삭감된 박사생
9 - 교내장학금이 대학원 때 연구 실적이나 교수 추천등으로 지도교수의 역할이 필요한 상황에서 받은거면 그냥 가만히 있으면 됩니다..
어차피 원래 받던 월급보다도 많아졌잖아요? 뭐가 불만...?
최소 인건비가 정해져있으니 기존 인건비가 다 깎이지도 않았을꺼고 최소인건비 + 장학금으로 받고 다니실건데.. 300-400은 받고 다니실꺼 같은데;;
특히 만약 지도교수 추천으로 된 장학금이면, 연구실 타 학생이 볼 때, 님이 욕심가득하게 인건비 풀 + 장학금까지 아득바득 받으려고 기쓰면 님 이미지 엄청 안좋게 보일꺼 같은데요?
만약 외부 장학금을 딴거면, 아마 과제같이 연구 수행이 별도로 필요한 경우가 많고, 이 경우는 그 만큼 연구실 일을 못하게 되니 인건비 깎여도 할 말 없구요.
교내장학금 받는다고 인건비 삭감된 박사생
12 - 그거 발표한거 가지고 누구나 바로 따라할 수 있다면 처음 부터 좋은 주제가 아닌거임
AI시대에 학회나 세미나에서 발표를 해도 될까요
8 - 당연한 거에요.
애초에 받았던 인건비도 일을 해서 받는다 생각하가 보다는 학업을 위한 생활보조비로 생각하시는 것이 바람직합니다 (미국 기준)
당연히 장학금=생활보조비가 추가로 나왔으니 연구실에서 받던 생활보조비는 당연히 줄어듭니다.
더 꼰대같이 말해보자면,
삭감하지 않고 주는 연구실도 간혹있는데, 그게 바로 연구비 낭비다라고까지 말하고 싶네요.
교내장학금 받는다고 인건비 삭감된 박사생
7 - 마지막 줄에 이유가 나와있네요. 최소한의 선을 지키는 교수 평가가 되지 않아서 없어진 것 아닌가요?
교수평가
9 - 흔한 대학원생 수준의 착각. 따라하기 쉽고 재현성이 높은 연구라는 것은 가치가 상당히 높음.
AI시대에 학회나 세미나에서 발표를 해도 될까요
15
곧 IT업계를 떠날 DA/DE의 로봇 분야 대학원 고민 상담
2023.03.29

저는 현재 4학년 1학기까지 서울에 위치한 중위권 대학교(전공 포함 총 학점은 4.1이며, 학부생때 전기전자 연구실에서 소논문을 작성한 경험이있습니다)를 다니다가 데이터 아키텍쳐/분석에 관심이 생겨 IT관련 스타트업에서 산업복무요원으로 군복무를 해결하고 복무가 만료된 지금까지 약 2년 4개월 동안 DE&DA로 활동하고있습니다. 그리고, 퇴사를 1~2달을 앞두고 대학원 준비에 대한 고민을 시작하였습니다.
제가 연구하고 싶은 분야는 포괄적으로는 로봇이며 더 세부적으로 가게되면 몸이 편치 않으신 분들의 삻음의 퀄리티를 높여주기 위한 의수, 의족, 소프트로봇, 혹은 Exoskeleton 기구에 대한 연구를 희망하고 있습니다. 하지만, 최근 약 2년의 경우 저는 전기 전자, 로봇틱스, 혹은 공과적인 지식에 대해서 온전히 습득혹은 유지하고 있지못하여, DB아키텍쳐, 데이터 분석 및 시각화, 그리고 데이터와 관련된 엔지니어링 기술들만을 갈고 닦았습니다. 이렇게 복무를 하면서 DS, AI로 저의 진로를 바꾸는 것도 생각해봤지만, 최근까지 다시 회고했을 때 제가 평생 종사하고 싶은 분야가 무엇일까 생각하면 결국 로봇임을 확인하게 되었습니다.
따라서, 로봇 관련 대학원을 진학할 준비를 여기저기 찾아보고 있는데 먼저, 가장 눈에 들어온 것은 흔히 잘 알려진 카이스트의 전기 및 전자공학부과 서울대의 공과대였습니다. 그리고, 해당 두 대학을 목표로 준비를 수행하고자합니다. 이때, 저는 제가 순차적으로 무엇을 준비해야하는지 궁금하여 질문드리게되었습니다.
제가 단순히 했을 때 무엇을 해야하는지는 인지하고있으나, 그래도 혼자 준비하다보니 뭔가 불안하네요.
먼저, 불안을 발생시키는 고민은 다음과 같습니다.
1. 공과대학 출신이지만 최근 약 2년간 전공공부를 손을 놓았고, 데이터 쪽에만 몰두했는데 로봇관련 대학원을 준비하는 것은 많이 늦은 것이 아닐까?
2. 교수입장에서 봤을 때 저의 경력이 자신의 연구 방향과 어울리지 않는다고 생각하지않을까?
3. 카이스트의 경우에는 서울대와 달리 기계 공학 기초 과목 중 일부를 선택하는 것이 아닌 정말 폭 넓게 공부하는 것을 요구하는데 지금부터 시작해도 많이 늦지 않았을까?
막상 적어보니 늦지 않았을까에 대한 걱정과 자신감 결여가 눈에 보이네요 ㅋㅋ...
다른 분들이 봤을 때는 제가 도전해도 늦지 않았고 도전해도 괜찮다고 생각이드실까요?
그리고, 혹시 도전해도 괜찮다고 생각이드신다면 영어를 제외하고 무엇을 더 준비하면 좋을지 질문드리고 싶습니다.
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205 31 60201
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2023.03.29
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2023.03.29
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