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- 원칙적으로 1저자는 글쓰기 기준입니다
위의 댓글들은 뭣도 모르는 것 같구요
적어주신 기여 비율이 사실이라면 꼭 글쓰기가 아니라 다른 부분들을 봐서도 충분히 공동 1저자 가능합니다
다만 연차가 낮아 본인의 기여 퍼센트를 객관적으로 파악했는지는 의심이 드네요
보통 연차가 낮으면 객관적으로 보지 못하고 본인한테 유리하게 판단하고 억울해하는 경우가 많아서요
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- 이제 막 석사과정 시작한 학생들은 대다수가 자신의 기여를 과대평가합니다. 써놓으신 퍼센트지가 객관적이라면 공동1저자 가능합니다. 그러나 저는 질문자께서 과연 정말로 저만큼 기여하셨는지 회의적입니다. 석사 1년차의 주저자 논문은 그 자체로는 큰 의미 없다고 봐서 욕심 부릴 필요는 없다고 생각해요 어차피 박사과정, 포닥 때 실적으로 승부가 갈리는거라서요. 그 이후 PI가 돼서도 물론 실적 중요하지만 일단 자리잡는데까지는... 아무튼 저자 문제는 지도교수님과 상담해보세요.
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- k>=ist>sp>>>>yk>>>>>>>ssh 이런 느낌인데 연구환경만 따지면
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- 저는 외국 사는데 연봉 낮고 대우 안좋아도 연구에 진짜 미친 오타쿠들이 가는게 정출연이라고 생각합니다 .사기업 급 맞춰줘라, 워라밸 갖춰줘라 따지면 끝이 없죠.
실제로 지금 제가 있는 국가도 박사들이 가는 탑정출연 연봉이 사기업 학사졸들의 반토막입니다.
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- 닥치고 다녀라? 다른곳도 그렇다? 당신같은 사람들때문에 사회가 문제가 생기는 겁니다. 다 그런 상황이면 누가 머라합니까. 0.33 사태만 보더라도 글은 읽은건가요? 기득권의 사다리 걷어 차기 이야기중인데 본질 파악부터 다시하시길바랍니다.
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타과 > 카이스트 산업공학과 지원(중복 죄송합니다..ㅠㅠ)
2024.01.15
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안녕하세요.
저는 현재 국내 대기업(삼현슼) 중 하나에 생산 관련 직무에 재직 중인 직장인입니다.
현재 직장에 불만이 있는 건 아니지만 언제나 20대를 성장에 조금 더 투자하고 싶단 생각이 있었고 그를 위해 할 수 있는 선택으로 관심 분야로의 학위 취득이라 생각하여 대학원을 진학하려 합니다. 우선 박사까지는 아직 확신이 없어 석사 진학 가능인 카이스트를 1순위, 2순위로 자대를 가려고 합니다.
간단하게 아래는 제 스펙입니다.
학부 : SSH 전화기
학점 : 4.05/4.5 전공 4.05 GPA로는 95.7 정도
어학 : 만료된 성적이지만 토익 950, 오픽 IH(만료 x) CV에는 우선 토익 오픽 둘다 기재 예정
기타 이력 :
- 자대 반도체 연구실 학부연구생 6개월 및 산업 과제 프로젝트 참여(특허 출원 및 등록 진행 중)
- 머신러닝 프로젝트(반도체, 배터리 각 1회씩.. 수준은 역시 소스코드보고 데이터 가공 후 KMeans 돌려본 정도)
- YOLO 모델로 실시간 생산 공정 모니터링(거의 소스 따서 쓴 수준에 그침)
진학하려는 랩실 관련(개인적으론 거의 의미 없는 수준이라 생각합니다..)
- 학부 공학수학, 확률및 통계, 선형대수 기반의 데이터 처리 위한 수업들, 강건설계(머신러닝) 총 15학점 정도
- 코세라 및 외부 활동으로 IBM Data science 수료, 기타 데이터 관련 활동 수료(여러 개라 굳이 기재는 필요없을 것 같습니다..!)
- 그 외 개인적으로 머신러닝 서적 및 강의(앤드류 응) 수강 이력은 있으나 1년 전이라 다시 학습 필요
저는 최종적으론 데이터 마이닝 대학원에 진학 후 금융쪽이나 제조업 본사 데이터 직무로 빠지고 싶습니다.
하지만 거의 관련된 스펙이 없다고 생각하여 진학 가능성이많이 낮을지 여쭤보고자 글 올립니다..!
아무래도 타과+퇴사 후 진학이라 스트레이트로 진학하려는 전공생들과의 경쟁에서 밀릴 수 밖에 없을 것 같아서요..!
저는 현재 국내 대기업(삼현슼) 중 하나에 생산 관련 직무에 재직 중인 직장인입니다.
현재 직장에 불만이 있는 건 아니지만 언제나 20대를 성장에 조금 더 투자하고 싶단 생각이 있었고 그를 위해 할 수 있는 선택으로 관심 분야로의 학위 취득이라 생각하여 대학원을 진학하려 합니다. 우선 박사까지는 아직 확신이 없어 석사 진학 가능인 카이스트를 1순위, 2순위로 자대를 가려고 합니다.
간단하게 아래는 제 스펙입니다.
학부 : SSH 전화기
학점 : 4.05/4.5 전공 4.05 GPA로는 95.7 정도
어학 : 만료된 성적이지만 토익 950, 오픽 IH(만료 x) CV에는 우선 토익 오픽 둘다 기재 예정
기타 이력 :
- 자대 반도체 연구실 학부연구생 6개월 및 산업 과제 프로젝트 참여(특허 출원 및 등록 진행 중)
- 머신러닝 프로젝트(반도체, 배터리 각 1회씩.. 수준은 역시 소스코드보고 데이터 가공 후 KMeans 돌려본 정도)
- YOLO 모델로 실시간 생산 공정 모니터링(거의 소스 따서 쓴 수준에 그침)
진학하려는 랩실 관련(개인적으론 거의 의미 없는 수준이라 생각합니다..)
- 학부 공학수학, 확률및 통계, 선형대수 기반의 데이터 처리 위한 수업들, 강건설계(머신러닝) 총 15학점 정도
- 코세라 및 외부 활동으로 IBM Data science 수료, 기타 데이터 관련 활동 수료(여러 개라 굳이 기재는 필요없을 것 같습니다..!)
- 그 외 개인적으로 머신러닝 서적 및 강의(앤드류 응) 수강 이력은 있으나 1년 전이라 다시 학습 필요
저는 최종적으론 데이터 마이닝 대학원에 진학 후 금융쪽이나 제조업 본사 데이터 직무로 빠지고 싶습니다.
하지만 거의 관련된 스펙이 없다고 생각하여 진학 가능성이많이 낮을지 여쭤보고자 글 올립니다..!
아무래도 타과+퇴사 후 진학이라 스트레이트로 진학하려는 전공생들과의 경쟁에서 밀릴 수 밖에 없을 것 같아서요..!
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