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지도교수님 너무 잘 만났다ㅠㅠ
1140 - 랩 cc 인거 티 다 나서 훤히 다 보이는데 이악물고 숨기는거도 다 보임 ㅋㅋㅋㅋ 하..제발 공과사좀 구분했으면. 나가서 좀 찾지..
왜 랩 cc가 생겨나가는지 알 거 같음
23 - 왜 접음? 랩cc인게 왜 문제가 되지 ㅋㅋ 공과 사를 구분해서 때에 따라 잘 행동하면서 지내면 되지. 공과 사를 구분한다는게 랩 내에서 연애하면 안 된다는 뜻은 아니잖아?
왜 랩 cc가 생겨나가는지 알 거 같음
38 - 인서울 사립 대학원에도 전액 주시는 분도 꽤 있습니다. 반대로 sky에도 안 주시는 분들도 많고요.. 물론 비율의 차이가 좀 있겠지만 너무 매몰되진 않길 바라요. 그 교수님이 문제인 듯 하네요.
좋은 곳 찾아서 잘 갔으면 좋겠네요. 논문 두 편 이상 냈다면 충분히 좋은 곳 갈 수 있을 겁니다.
어중간한 인서울 사립 대학원은 오지마세요
20 - 윗 댓글처럼 랩바이랩입니다.
그런 곳을 들어간 거죠.
인서울 사립에 ist만큼 지원 받으면서 연구 지도도 잘 해주는 랩도 많습니다.
랩을 잘 골라야 합니다.
어중간한 인서울 사립 대학원은 오지마세요
13 - 공과 사 구분 및 이별 후 상황 감당은 이상주의이고, 현실은 그게 안되는 사람들이 9할 가까이 되어가니 현실적으로 접으라고 하는거지ㅋㅋ
왜 랩 cc가 생겨나가는지 알 거 같음
18 - 진지하게 진로를 탐색하는 모습과 = 좀 알아봤구나. 도피성은 아닌 것 같구나.
연구에 대한 열정이 보기 좋습니다. = 최소한 가라로 보이진 않는구나.
구술면접시험을 잘 준비해서 = 그거 통과는 해야지 당연히.
석박통합 과정에 지원해보길 바랍니다. = 석사는 안 받을 거다.
궁금한 점 있으면 연락주세요 = 면접 관련 질문 정도는 받아줄테니 면접 통과하고 얘기해라.
지스트 컨택 메일 어떤 의미일까요 ..?
22 - 뭐피해줌?
왜 랩 cc가 생겨나가는지 알 거 같음
15 - 교수가 거르기 위해서 그렇게 하겠죠 ㅋㅋㅋ 전 마음에 안들면 학생이 알아서 빠지게 돈이야기 안합니다
어중간한 인서울 사립 대학원은 오지마세요
11 - 교수가 놀고 먹는 줄 아시나요?
그런생각 가진분즐은 앞으로도 진짜 배울게 많은 사람입니다.
기초도 없는거죵
교수님들 진짜 열심히 사시네
13 - 사실 여기서
그렇게 떠드는 애들 거의다 현실도 모르는 어중간한 학교일거라 생각합니다.
모든지 본인들이 그 세상을 보기전에는 모르는 법이니깐요.
랩 차이가 아니라 대학 차이는 실존합니다
11 - 공대면 최소 SSH 이상으로 대학원가세요 여러분. 정말입니다. 대가 수준의 자대 연구실이 아니면 석사 이상은 비추이며 애초에 시작을 하면 안됩니다..ㅋㅋ
랩 차이가 아니라 대학 차이는 실존합니다
21 - 애초에 대학원을
PKSKY 이하로 가는게 큰 문제
랩 차이가 아니라 대학 차이는 실존합니다
17
대기업 퇴사 후 대학원 진학 고민
2023.06.29

이직할 타이밍마다 타산업 기구개발 및 메이저반도체장비사(세메스,TEL 등) 기구설계에도 합격해서 직무바꿀 기회가 있었지만, 반도체성과급에 눈이 멀어 연구소 차세대설비쪽까지 오게 되었습니다. CTO연구소 내 그리고 팀내에서도 카이스트 기계공학과 프레시박사로 오신 분들도 박사논문과는 다소 거리가 있는 공정개발, JDP설비쪽 부서에 배치받고 점차 똑같은 회사원화되어가는 것을 옆에서 목격하며 더욱 회사생활에 대한 회의감과 자괴감이 더해졌습니다.
분야도 제조공정쪽 화학,광학이라 너무 안맞고 업무도 회사시스템 밖에 나가면 쓸모없어서 더 늦기 전에 반도체를 위시한 micro가 아닌 제 관심분야와 전공에 가까운 macro한 분야로 틀고 싶습니다. 또한 연구소에 있으면서 학사출신에 대한 한계를 느꼈고, 일부 분야는 석사 이상이 아니면 기회조차 주어지지 않는 것을 확인하게 되었습니다.
요즘 비전이 많이 사라진 기계공학전공에 심지어 학사라 더욱 경쟁력이 떨어진다고 느끼게 되었고, 플러스 심화역량으로 AI,MEMS,전자제어 등 분야의 대학원에서 더 경험을 쌓는게 추후 유리하다고 생각되는 요즘이네요.
학부는 인서울 중위권에 3.97/4.5로 약한 편이고 공기업시절 토익은 만료되어 대기업,외국계 입사를 위해 준비한 Opic IH만 남아 혹시 모를 대학원 진학여부에 대비해 최근 토익을 다시 공부하기 시작했습니다. 다만 기업체에서 3년동안 현직으로 일하면서 나이가 30이 되어버려 많이 마이너스요소같습니다...
분야를 틀고자 접하지 못한 분야 전문성을 높이기 위해 기계공학랩으로는 CFD or Robotics, CS랩으로 Data Science or AI 분야로 희망 연구분야를 압축해봤는데 선지자분들께 진지한 조언 부탁드리겠습니다.
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