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- 맞춤법에다가 저 짧은 글 하나 다 못 읽으시고서 부들부들하시는 거 보면...
힘내세요... 책 많이 읽고 열심히 하시구요
지거국 연구실 운영하면서 스스로 오만하다 느낀 점
37 - 어그로 병먹금
컴공과는 이젠 공대에서 축출해야 싶지 않나
30 - 에이~ 화공과 나온 사람입니다. 너무 그렇게 날 세울 필요 있나요~ 컴퓨터 관련 이름 날리는 분들의 메이져가 컴공 아니라고 공학이라는 소리 못듣는건 상관관계가 없는거 같고요. 컴터 하나 전공해서 인류역사에 업적남긴 사람이 없다고 공학소리 들으면 안되는 법도 없죠~ (실제로 없는지는 모릅니다) 그리고 뭐 꼭 물리 배워야 공학입니까~ 사전적 의미 찾아보니깐 수학이나 기초과학을 베이스로 공업을 연구하는 응용과학을 공학이라고 하던데, 수학체계가 베이스인 컴퓨터공학은 말 되는거죠~
컴공과는 이젠 공대에서 축출해야 싶지 않나
11 - 앨런튜닝 덕분에 컴퓨터공학과가 나온거지 저 사람 살아 있을 땐 있지도 않았을걸? 일리아 수츠케버 석박사가 컴공인건 알음?
컴공과는 이젠 공대에서 축출해야 싶지 않나
24 - 컴공과는 그냥 좀 전체적으로 공대치곤 수준이 매우 낮다
-> 아무 근거없는 순수비난
그나마 이름 좀 날리는 컴공 유사 과학자들도 대부분이 이산수학 응용수학 부전공이고 아무리 눈을 씻고 찾아봐도 컴퓨터 하나만 전공해서 인류역사에 업적을 남긴 사람 단 하나도 없고
-> 컴퓨터공학 자체가 수학/전자공학에서 분리되어 나온지 그렇게 오래되지 않았음. 최근 이름 날리는 스타트업 대표나 잘나가는 교수들중엔 컴공전공 많음 (제프 딘, 마크 저커버그, 앤드류 응, ...)
애초에 물리를 안배우는 컴공이란 전공을 왜 공학이라고 하는지 이해도 안가고
-> 그럼 응용수학 하위 공학계열들은 다 문과인가?
어디 사화과학관에서 행정학과랑 붙어 있는게 딱 어울리는 전공
-> 아무 근거없는 순수 비난.. 인데 행정학과랑 붙어있으라는게 비난인가?
기계, 전기, 전자, 화학 공학. 이런 게 진짜 공대지 컴공이 위 전공들과 같은 '공학자' 타이틀을 달고 있는 거 보면 전통 공대생들이 얼마나 대인배인지 새삼 느끼곤 함
-> 대체 무슨과길래 이런뽕을 맞은거지?
공학 조무사 유사 공대인 컴공과는 위 전공자들에게 평생 감사하며 살아가야함
-> 아무 근거없는 순수비난
컴공과는 이젠 공대에서 축출해야 싶지 않나
29 - 살다살다가
학과뽕은 처음보네
전화기 뭐 이런 수준을 뛰어넘어버리네 박수친다
컴공과는 이젠 공대에서 축출해야 싶지 않나
20 - 이런 애들 os 맛보면 질질 짤 듯
컴공과는 이젠 공대에서 축출해야 싶지 않나
17 - 잘하셨어요. 굳이 적대적일 필요도 없고 그냥 각자 갈 길 가는 거죠.
학부때 있던 방치형 연구실 교수님과 만났다.
13 - 방치하는 교수의 핑계: 널 믿는다 or 이것도 트레이닝의 일환이야.
방치와 믿어주는건 ㄹㅇ 종이 한 장 차이인데
10 - 방치하는 교수 마인드는... 대가들이 걸어온 길을 걷지도 않았는데 대가 행세는 하고 싶다는게 기저로 깔려있는 것 같습니다. 비유를 하자면.... 현대미술이랍시고 대충하는 것 같아도 그 분야의 대가들 보면 대단한 작품들 만들어왔는데 바나나에 테이프 붙인거 딱 하나만 보고 따라하는거죠. 대가들은 방치같아도 가끔 있는 한두시간 1-1 미팅 해보면 와.. 합니다.
방치와 믿어주는건 ㄹㅇ 종이 한 장 차이인데
17 - 대가도 방치는 방치에요. 대가 랩에 있어 보셨습니까 ?
방치와 믿어주는건 ㄹㅇ 종이 한 장 차이인데
8 - 님 여자죠?
교수님 피드백이 너무 힘들어서 연구실 나가려고 하는데
12 - 자기애가 과하고 애정결핍 심하고. 자기가 다 통제하면서 안정감 느끼려는 교수랑 한 끗차이
개인적으로 생각하는 좋은 지도교수의 자질
9
대학원와서 느낀점.....
2023.09.07

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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