데이터 분석 및 인공지능 분야 대학원 진학을 위한 진로 고민(한번만.. 도와주세요..)

2026.01.26

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현재 서울 소재 중상위권 대학 산업공학과 4학년 진학 예정자입니다. 학점은 4.05/4.5이며, 총 4회의 프로젝트 경험이 있습니다. 프로젝트 수행 과정에서 데이터 분석을 통해 성능을 개선하고 새로운 지식을 학습하는 과정에 큰 흥미를 느껴 데이터 분석(DA) 및 AI 관련 대학원 진학을 목표로 하고 있습니다.

현재 구체적인 산업 도메인이나 모델을 확정하지는 않았으나, NLP(자연어 처리) 또는 시계열 데이터 분석에 관심을 두고 있습니다. 이에 따라 '데이터 형태 중심의 AI 대학원'과 '제조·반도체 등 특정 산업군 중심의 산업공학 대학원' 중 어떤 방향이 장기적으로 유리할지 고민입니다.

급변하는 기술 환경 속에서 선배 연구자분들은 어떤 기준을 가지고 연구 분야를 확정하셨는지, 그리고 대학원 생활을 견디기 위해 어떤 마음가짐이 필요한지 조언을 구하고 싶습니다.

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댓글 4개

2026.01.26

데이터 분석에 있어서 가장 중요한건 해당 데이터가 어떤 데이터냐?? 데이터의 메인 도메인이 정해져야합니다.
많은 학부 레벨 학생들이 데이터를 다루고 싶어하는데, 정작 그 해당 데이터가 기반하는 도메인 대상이 무엇인가? 에 대한 고민을 정작 안 하는 것 같습니다.

또 다른 예로 >> SNS 데이터다, Web-Crawling 데이터다 한다면 string(문자열) 데이터를 처리해서 keyword를 자동으로 생성하는 post-processing 데이터 분석이 필요할 것 같습니다. 이것도 이미 나와있는 기술일텐데, 예시가 그렇습니다.

또 다른 예로 >> 산업장비/생산과정에서의 raw data를 뽑아서 가공/데이터 분석을 하고 싶다면 >> 산업장비에서의 어떤 sensor가 쓰여서 그 숫자가 의미하는게 무엇인지, 어느 값을 넘어가면 이상이라 판단해야하는지 등 해당 sensor의 특성과 출력되는 값에 대해서도 이해가 필요합니다.

'데이터 형태 중심의 AI 대학원'과 '제조·반도체 등 특정 산업군 중심의 산업공학 대학원' 중 어떤 방향이 장기적으로 유리할지 고민입니다.
라고 하셨는데, 어떤 대학원을 들어가던 위와 같은 고민을 하게 되어있습니다.
결국 도메인 영역이나 수집하는 데이터에 대한 성격 등에 대한 이해가 필요합니다.

데이터 형태 중심의 AI 대학원 이든 제조/반도체 등 특정 산업군 중심의 산업공학 대학원 이든
그거는 그냥 학생 모집하려고 그럴듯하게 포장해놓은 광고에 불과하고요

글쓴 분이 무엇을 하려고하거든 그게 데이터 분석이라면,
그 데이터가 어떤 도메인 기반인지 부터 알고 시작해야합니다.
그 데이터에 대한 고민과 관심이 정해지지 않는다면, 지금 하시는 고민은 끝이 안날 것 같습니다.

2026.01.27

저는 YK에서 산공석사 졸업 앞두고 있습니다. 데이터 형태 중심이던 도메인 중심이던 거기서 거기 같은데요.
오히려 고민해야 할게 방법론 중심으로 갈지 말지인데, 방법론으로 가더라도 도메인이 좋으면(적용할 도메인의 주요 문제를 해결 가능한 방법론이면) 논문 출판하는 저널 등급도 몇단계씩 상승하는거같습니다. 거꾸로 도메인의 문제를 해결하려는 데서 방법론 연구가 출발하는 경우도 많은거같구요.
윗 분 말씀대로 적용 분야에 대한 고민을 잘 해보시는게 중요한거같습니다.

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