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- 제가 29살 석사 입학해서 31살 졸업 후에 1년 취준해서 32살 대기업 입사했습니다.
지거국 공대에 SKP 석사 했구요.
운이 좋아 올해 37살의 나이에 회사 학술연수에 합격해서 지금 애기 있는 상황에서 박사 과정을 시작했습니다.
인생은 답이 정해지지 않았어요.
할까말까 하는 선택은 하는게 맞습니다.
분명 하길 잘 했다 라고 생각하는 순간이 올겁니다.
하지만 늦은 나이에 후회도 올거구요.
멘탈 관리 잘 하시며 본인 인생의 우상향을 위해 좋은 선택 하시길 바랍니다.
29살 석사 진학 늦나요?
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- 꾸준 열폭글 ㅋㅋㅋ 인생 최대 업적이 군필이지? 알만하다
한국에서 돈 벌지 말라고 하면 아쉬운건 한국 수학계지 허준이 교수가 아님. 그냥 프린스턴에서 잘 살면 되는데.
S대 허준이씨.. 군대가기 싫어서 미국국적 선택..
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- 왜 그럴까도 좀 생각해봐
런할 교수님들은 딱 보이긴하는듯ㅋㅋ
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- 군대는 뺄 수 있으면 빼는 게 답이지
머리 꽉 막힌 보수 집단에서 인생 낭비 덜하고
인류의 진보에 기여하는 게 낫지 않음?
S대 허준이씨.. 군대가기 싫어서 미국국적 선택..
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- 그런데도 남는 지거국 교수님들 보면 그 지역 연고가 있는 경우가 많더라
런할 교수님들은 딱 보이긴하는듯ㅋㅋ
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- Spk.
AI대학원도 설카포가 마지노선인가요?
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- 아는 지인 고대 컴과 혼자 GPU A100 A6000 몇대로 연구한다고 해서 놀람 고대가 돈이 많기는 한 가 봄
AI대학원도 설카포가 마지노선인가요?
12
- 랩바랩임. 간판만 보지 말고 실적 좋은 랩을 가세요
AI대학원도 설카포가 마지노선인가요?
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- 지도 교수님이 시키는 대로 하세요.
왜 상관의 지시를 불이행하는지 이해가 안되네요.
당신 같은 사람은 회사가서 더 큰 문제를 일으키는 사람이 될 잠재력이 아주 높다고 판단됩니다.
교수님과 저널 관련 의견차이 조언 부탁드려요
30
- 상위 저널이라는게 뭔가요? IF 높은거? 저널의 실제 퀄리티는 IF와 무관한 경우가 많습니다.
교수님과 저널 관련 의견차이 조언 부탁드려요
13
- 1) 어떠한 지원도 받지 않았으면 모를까 조금이라도 지원을 받았다면 연구 책임자의 의견이 최우선입니다.
2) 의견 정도는 제시해볼 수 있다고 생각하지만 한번 거절하였다면 그냥 하라는 대로 하는 편이 좋습니다.
3) 개인적으론 그거 한편만 쓸 건가 싶기도 하고 if도 중요하지만 길게 보면 교수님 말씀이 맞다는 입장입니다.
교수님과 저널 관련 의견차이 조언 부탁드려요
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- 실제 저널의 평판은 IF 만으로 평가하지 않습니다.
그런 점에서 PI도 IF가 높은 쪽이 더 좋은 저널이라고 생각하시는 건가요?
아니면 그건 아니라고 생각해서 IF는 낮지만 전통적으로 평판이 더 좋은 저널에 내려는 건가요?
얼마나 많은 학교들이 아직도 임용 서류 낼 때 IF 하나 하나 적어 내게 하는지 모르겠지만 상위 2%냐, 15%냐 그렇게 중요하지 않습니다.
이런 문제는 어지간하면 PI 판단이 맞습니다.
교수님과 저널 관련 의견차이 조언 부탁드려요
11
- 1. 교신저자, 지도교수가 논문의 책임자고 투고를 하는 사람이므로 저널은 그 사람이 최종 결정하는게 맞음
2. 전통있는 저널, 그리고 님 논문 수준에 맞는 저널은 교수가 제일 잘 앎. 님이 학위받고 나중에 교수 임용 도전할 때 님 실적을 심사하는게 님 지도교수님 같은 교수님들임. 그분들은 IF에만 목매지 않음(정량 말고 정성평가에서)
3. 학계에 수십년 몸담은 사람들의 안목이 몇년 논문도 안써본 애송이들보다 안목이 좋을 확률이 높음. 물론 지도교수가 무조건 맞다는건 아님.
4. 특히 최근, 요즘은 IF에 너무 목매달면 안됨. IF 뻥튀기 방법들이 많아져서 중국계, 신생 저널들이 전세계 학자들 픽(그 분야에서)이 아닌데도 IF만 높은 경우가 꽤 많음
교수님과 저널 관련 의견차이 조언 부탁드려요
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대학원와서 느낀점.....
2023.09.07
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2. 실험노트 작성하는 습관들이자. 나중에 troubleshooting할 때 큰 도움이 된다.
3. Data정리는 최대한 깔끔하게 하고 파일 이름은 최대한 많은 정보를 적어두자.
4. 이론과 실전은 많이 다르다.
이론상 결과가 나올 수 없는데 나오는 경우, 이론상 결과가 나와야 하는데 안나오는 경우 생각보다 흔함.
5. Negative data도 중요한 data이다.
꼭 가설이나 경향성이 안보인다고 쓰레기data가 아님. 오히려 negative data를 꼼꼼하게 재분석하니까 negative data가 positive data인적도 잇고 troubleshooting시 negative data를 토대로 하기 때문에 중요한 data임.
6. 정말 예민한 실험이 아닌 이상 자잘한 실수로 결과가 안나오거나 이상하게 나오지 않더라....요새 kit라던지 실험 재료들이 좋아서....
7. 틈틈히 자기 실험주제 관련 review paper와 비슷한 연구 논문 읽자. 진짜 결과 해석은 배경지식으로 하는거라 머리속에 지식이 없으면 못함. 심지어 교수중에서도 놓치는 부분 있어서 교수만 믿지말고 본인이 챙길건 챙기자.
8. 논문보거나 전공서적볼때 반드시 영어로 보자. 진짜 급하다고 한글로 보거나 번역기 돌리는데 당장은 편하지만 나중에 고생함....
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