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글쓴이님께서 potential topics으로 생각하시는 반도체 소자 혹은 응집물리 이론은 어떻게 고르셨나요? 반도체 소자 내 터널링 등의 문제를 극복하고 싶어서, 혹은 그래핀을 겹쳤을 때 나오는 초전도 현상이 너무 재미있고 더 이해하고 싶어서 선택하셨나요? 아니면 적당히 기업에도 갈 만하고 최근에 좋은 논문도 잘 나와서 현실적으로 선택하셨는지가 궁금합니다. 만약 인더스트리나 학계에서 대두되는 문제를 해결하고 싶은 마음이 크다면, 이걸 가장 잘하는 곳으로 가면 됩니다. 그게 한국이 아니라 미국이면 미국으로 가면 되죠. 가서 열심히 하시면 비록 5년 동안 하나의 문제만 파게 될 수도 있지만(high risk), 그 문제를 푸는 실마리를 찾으면 미국 탑스쿨에 자연스레 임용되실 겁니다. 반대로 한국 임용만을 목표로 한다면 본인이 가장 풀고 싶어 하는 문제는 뒤로하고, 당장 1년 안에 풀 수 있는 문제만 5년 내내 풀게 될 겁니다. 이게 인더스트리나 학계 입장에서 정말 도움이 되는 연구인지는 생각해 봐야 할 문제이지요. 저도 5년 정도 박사과정을 거치면서 느낀 건, 같은 시간을 연구해도 누군가는 세상이 필요로 하는 문제를 풀고, 다른 누군가는 본인에게 필요한 문제를 푼다는 겁니다.
빠르게 댓글을 다느라 두서없이 쓴 글이지만, 글쓴이님처럼 똑똑하고 미래 계획을 열정적으로 세우시는 분에게 다른 관점을 드리고 싶었습니다. 박사과정을 서울대에서 하든 해외 대학에서 하든 너무 재지 말고(때로는 재야 하지만), 본인이 어떤 문제를 풀고 싶은지, 그 문제를 가장 잘 풀 수 있는 곳은 어디인지를 파악한 후 결정하는 것이 더 올바른 선택이 될 것입니다.
미국 유학과 전문연 사이에서의 고민
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- 산학연계하는 기업 4개 있는거 아시죠? 거기서 특정 기업들은 아예 자대생만 뽑는다고 교수님들께 말했어요. 그냥 서류컷이라고 보면 됩니다.
한양대 배터리공학과
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- 도대체 뭐가 문제지??? 한 개인의 생각에 따라서 지 꼴리는대로 판결하는게 많은 데이타를 모아서 그 평균값을 가지고 하는거보다 정의롭고 정확하다고 보는건가??? 뭐지? 판검사, 정치가들이 100억 범죄를 저지르는거는 그럴수 있는거고 일반인들이 1000원짜리 훔치는거는 강력사건이고...
판사AI로 대체해야한다는 헛소리 왜이렇게 유튜브에 자주 보이지
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- 그쪽의 AI에 대한 이해도가 더 처참한데. 그래서 대체 어떤 원리로 어떤 종류의 bias가 생길거지?
현재 판사들에 대한 대중의 신뢰가 바닥인데 그보다 바닥으로 내려갈 수나 있다고?
실용적으로는 이미 대체해도 무방한 수준이야..
판사AI로 대체해야한다는 헛소리 왜이렇게 유튜브에 자주 보이지
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- 님같은사람 거르려고 하는거임
네트워킹, 레퍼체크, 이딴거는 왜 필요함?
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- 그게 이해가 안되면 머리가 나쁜거임
네트워킹, 레퍼체크, 이딴거는 왜 필요함?
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- 기본적으로 지키는 법이랑 선은 지켜야죠
꼭 좋은점만 있는게 아닙니다
교수 육각형 부활안하나..
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- 주변의 평가에 집착하는것도 정신병임 병원 가세요
아내 사별로 마음이 너무 힘듭니다
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- 님 의견 밀고 가는게 연구윤리적으로도 맞는거고, 님 앞길을 위해서도 맞는겁니다 공1이면 반만인정해주니까요
교수님이 모든 논문을 후배랑 공동1저자 하라고 하시는데
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- 공1은 좀 그렇고, 공저자정도는 해줘야죠ㅎㅎ 기여한게 아예 없는건 아니니
교수님이 모든 논문을 후배랑 공동1저자 하라고 하시는데
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- 2가 맞지 아무리안해도 기여가 좀 잇으면 공저자로가 적당
교수님이 모든 논문을 후배랑 공동1저자 하라고 하시는데
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- 나도 공저자로는 적당하다고 봄. 뭐 어떤 포텐셜이 있길래 대놓고 불성실한 학생을 위해 그정도까지 신경쓰시는지 모르겠음. 청탁이 오가기라도 했나
교수님이 모든 논문을 후배랑 공동1저자 하라고 하시는데
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- 꽤 재밌는 글이네요.
맨날 실험만하다가 수준높은 글을 볼 수 있게 해주셔서 감사드립니다.
글을 보니 여전히 AI가 갈 길이 먼 것 같네요 ㅎㅎ
사실 이미 알고 있을거에요 공대생들도.
저는 하드웨어쪽이지만 여기 기준으로는 아직 무언가를 대체하기엔 택도없답니다.
지나가던 문돌이가 긁혀서 씁니다. 법은 수학이나 과학이 아닙니다.
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카이스트 기계/전전 고민
2026.02.09
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학점은 4.30/4.5 정도이고 수상경력은 교외/교내 포함 여러 개 있고 학부연구생 경험 1년 정도 있습니다.
다만, 논문이 없고 편입생인점이 걸립니다.
여기 자게에서 ssh 4.43 학부생 분이 카이 전전 떨어졌다는 글을 보았습니다.
저도 2026 봄학기 전전을 썼다가 서탈했습니다. 편입생이라 그런지, 학점이 부족한건지, 아니면 타과라 그런지 탈락하였습니다.
2026 가을학기에 한번 더 도전해보고 싶습니다. 전전에 가고 싶은 연구실이 있어서 봄학기에는 전전으로 지원했습니다.
하지만 한번 더 탈락의 쓴 맛을 보고 싶지 않기에, 동일 계열인 기계로 틀지, 아니면 한번 더 전전을 쓸지 고민됩니다.
많은 선배님들의 의견 기다리겠습니다.
날이 추우니 건강 유의하시길 바랍니다. 감사합니다.
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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