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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 - 진짜요? 첫번째 불렛 빼고는 다 흔히 있는 일인데
AI/LLM쪽 교수/랩 뻥튀기(?)가 거슬립니다.
9 - 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 - 1기 학생이 보통 잘됩니다.
IST 신생랩 진짜 가면 안될까요
14 - 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
7 - 저런 교수는 쳐 죽여야 함
교내장학금 받는다고 인건비 삭감된 박사생
9 - 정치 분탕글 쓰지 마세요
정의가 구현되는 세상이 오면 좋겠습니다.
6 - 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
9 - 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
7 - 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
7 - 마지막 줄에 이유가 나와있네요. 최소한의 선을 지키는 교수 평가가 되지 않아서 없어진 것 아닌가요?
교수평가
8
ML탑티어, PAMI 다써본 입장에서 정리해줌
2023.04.10

내가 느낀거, 이쪽분야 연구자들이랑 얘기하면서 생각난거 다 얘기해줌
1. CVPR vs Nature?
이런거 비교하는 사람들은 빡대가리임
구글 인덱스 보고 CVPR 이 네이처급이네 뭐네 하는게 말이됨?
하는사람이 엄청많으니 인덱스 올라가는것 뿐이지 과학계에 기여하는 정도가 네이처와 어떻게 비빌수가있겠음
타분야랑 비교하는거 자체가 말이 안됨.
자연과학 뿐 만 아니라 공학분야의 타분야랑 비교하는거도 빡대가리 인증임.
2. ML 페이퍼 내기 쉽다?
SKP에 ML 랩 있는 사람들 (+YK 유명랩들?) 중에 학부생떄부터 관심 가지고 진짜 잘했던 친구들은 석사때 탑티어 쓰는사람 꽤 있음
근데 그런 사람들이 많지는 않음 당연하게도
박사중에서도 졸업요건 탑티어 X개 못맞춰서 고생고생하는 사람도 많음
3. 리뷰 프로세스 망가졌다?
망가진거 맞긴함. 그래도 어느정도 될만한 애들은 한두개 venue 떨어져도 다음꺼에서 됨
근데 한번 서브밋에서 논문 15000개 들어오면 당연히 리뷰 프로세스가 정상적일리가 없음
"모두들 논문을 publish 하고 싶지만, publish 시키고 싶어하지는 않는다" 어딘가 트위터에서 본 명언
4. 포스터 논문 의미없다?
Oral/ Poster 기준이 리뷰 점수도 있겠지만 커미티에서 결정하는 부분이라
실제로 엄청난 샤라웃을 받고 citation 미친듯이 올라가는 포스터 논문도 많음
포스터 논문 의미없다 (X) 포스터 논문중에 떨어지는 논문들이 일부 있다 (O)
5. PAMI vs CVPR?
이건 좀 논란의 여지가 있음. PAMI가 저널이기때문에 좀 더 철저한 검증을 요구하는 부분이 있긴하나,
저널은 느려서 사람들이 잘 안내려고함
예전에는 CVPR 된거 확장해서 PAMI 내고 그런게 많았는데 요즘에는
CVPR 됐으면 빨리 새로운거 하려고 하지 확장하는데 힘 안쓰는듯함
저널이랑 컨퍼는 좀 다르게 접근해야 하며, 아직까지 이쪽분야 사람들중에 의견이 많이 갈림
어떤 PI는 CVPR 냈으면 됐다 하는 사람들도 있고, 저널까지 가야 완성이다 하는 사람들도 있고
PAMI는 너무 느려서 싫다 하는 사람들도 있고 각양각색임
vs로 뭐가 낫네 하는것은 별로 의미가 없고 특성 차이라고 생각함. 저널과 컨퍼는 중점을 두는 부분이 다르다는것
탑티어 ML 가지고 왜이렇게 싸우느냐?
올려치기 vs 내려치기 하는 사람들이 왜이렇게 많을까?
한국이 머신러닝을 꽤 잘해서 생기는 현상이라고 생각함.
탑티어 갯수도 많고 유명한 ML 연구자들도 몇명 있다보니 한국에서 미국 빅테크 오퍼 받는사람들도 많고
국내파임에도 세계적으로 성과 내는 사람들이 꽤 있음
이런거 보고 탑티어 쓰면 쩌는거구나 하면서 위상이 올라감
그런데 여기서 한국 특유의 비교질이 결합되며 응 탑티어 미만 잡 으로 변질된듯함
여기에 타분야 사람들이 응 그건 아니야 하면서 내려치기 시작 - > 개싸움
(우울주의) 실패에 대하여 명예의전당 188 24 15966-
136 52 40628 -
110 42 16293
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