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- 혹시 지능이 조금 떨어지시나요?
[잡담] 대학 풋볼팀 랭킹이 내 논문 써주나요? (현실적인 주립대 박사 조언)
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- "MIT 박사“ ”미시간 박사“ ”퍼듀 박사“
”버팔로 대학교 박사“
”시라큐스 대학교 박사“
,,,,
[잡담] 대학 풋볼팀 랭킹이 내 논문 써주나요? (현실적인 주립대 박사 조언)
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- 이게 진심이라면 참 불쌍하고 빈곤한 가치관이네요..
정상적인 학자로서는 박사 타이틀 앞에 어느 대학이 붙어있는지 궁금한 게 아니라
박사 타이틀을 달고 무슨 연구를 하고 있는지가 궁금할 것 같네요.
[잡담] 대학 풋볼팀 랭킹이 내 논문 써주나요? (현실적인 주립대 박사 조언)
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- 잡마켓 안나가보신 것 같은데, 잡마켓에서 제일 먼저 보는 것이 PhD Pedigree 입니다. 소위 탑스쿨, 탑20를 나왔는지 아닌지요. 그 다음에 PI 이름, 그 다음에 논문이력을 봅니다.
말씀하신대로 실력이 제일 중요하지요. 근데 탑스쿨 나온 사람이 실력이 안 좋을리가 없거든요. 그래서 좀 더 아랫단계의 대학을 졸업하면 탑스쿨 나온사람보다 더 많은, 더 좋은 논문 이력이 필요합니다.
밸런스 게임으로 학교랭킹, PI명성, 내 논문 실적만 고르라면 내 논문실적 > PI 명성 > 학교랭킹 순으로 고르겠지만, 학교랭킹 좋은 애들이 PI도 좋은 사람일테고 논문도 좋은 경우가 많기 때문에 큰 의미가 없습니다.
여튼 이미 들어간 학교라면 열심히 논문실적 채우는 것이 답이고, 학교 간판 운운하는 탑스쿨 학생들은 논문실적 없어서 그거라도 운운하는 것이니 무시하셔도 됩니다. 모두 화이팅입니다 !!
[잡담] 대학 풋볼팀 랭킹이 내 논문 써주나요? (현실적인 주립대 박사 조언)
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- 이런 글을 볼 때 마다 1년 전 저를 보는 것 같아서 답답해서 댓글 남깁니다.
미국 대학원 입시 그것도 박사 입시는 한국 입시랑 정말 달라서 MIT, Stanford를 붙을 실력의 학생이면 당연히 Georgia Tech, UIUC를 붙고 하는 그런 원리가 아닙니다. 즉 반대로 이야기해서 소위 말하는 대학 랭킹에서 아래에 있는 대학교를 다 떨어지고도 탑스쿨을 붙을 수도 있습니다.
그 이유는 박사를 뽑는 기준이 리서치 핏, 추천서, 컨택 및 인터뷰시 분위기, 학점 등등 한국의 수능 처럼 정량적으로 측정할 수 없는 요소로 선발하기 때문입니다.
또한 탑스쿨에 합격할 스펙이 아니라고 말씀드리고 Top 10 아래 부터 쓰라고 말씀드리면 정말로 그렇게 지원하실 건가요? 탑스쿨만 쓸지 50위권 밖의 학교까지 쓸 지 고민하는 것도 아니고... Top 10 학교는 그 어떤 지원자가 와도 그의 합격 가능성을 알 수도, 알 필요도 없다고 생각합니다. 그 시간에 컨택에 집중하시고 SOP/CV 작성에 최선을 다하시다가 지원하시면 됩니다.
감히 조언을 드리자면 최대한 많은 학교 교수님들께 컨택을 하시고 본인에게 관심이 있어 보이는 학교/교수님에게 지원을 하시면 면접도 못 보고 원서비를 날리는 낭패를 예방하실 수는 있습니다. 그리고 학교도 위에서 언습하신 Top 10 학교만 지원하지 말고 원서비 예산이 허용하는한 최대한 다양하게 (탑 20 밖) 쓰시는게 멘탈 관리 그리고 면접 연습 등 여러모로 도움이 많이 됩니다.
마지막으로 언급해 주신 비슷한 분야 비슷한 스펙 (학점 3점대 극후반, 탑컨퍼 1저자 논문)으로 이번에 UC Berkeley (석사 후), Michigan (다박) 가는 사람도 있고요 Top 10만 썼다가 다 떨어지고 재수하는 친구도 있네요. 아시다시피 ML/AI 분야는 경쟁이 정말 치열해서 다들 탑티어 학회 논문 하나쯤은 있어서 더더욱 리서치 핏 및 컨택이 중요합니다.
저도 운 좋게 올해 탑스쿨로 가지만 작년에 이런 고민하면서 낭비한 시간이 후회되네요. 화이팅입니다.
Computer Architecture 분야 미국 박사
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- 당연히 괜찮습니다. 노력해서 얻은 결과에 자부심을 가지는게 뭐가 잘못인가요?
고등학생때 입시 잘 치른것 말고 자랑할만한게 없는 사람들이 자기 학부 학벌에 자아 의탁하고, 학부 입시 잘 치르지 못한 사람들을 보며 우월감 가지고 살다가 그것마저 위협받을것 같으니 대학원은 같은 학교 출신 아니라고 우기는 것 뿐입니다.
다만 본인이 스스로에게 자부심을 가지는것을 넘어서 다른 사람을 대학 이름으로 평가하고 깎아내리려고 하면 작성자분을 학부 이름으로 평가하고 깎아내리려는 사람들과 진흙탕 싸움을 하셔야겠죠.
대학원 학벌
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- 그럴수도 있는데, 현실은 입 잘털거나 잘생긴 사람이 능력 대비 우대받아요
외향인과 내향인 학회 발표 반응
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- 단순히 "입 잘턴다"라고 퉁칠만한 내용이 아닌데요.. 발표를 통해서 소통을 잘하는 건 장기적으로는 논문 쓰는 것만큼이나 중요합니다. 그게 능력인데 능력대비 우대받는다는건 말도 안되는 시각입니다.
아인슈타인마저도 보어와 양자역학가지고 설전을 할 때 논문을 쓴 뒤 학회에서 몇주씩 시간 써가며 다른 물리학자들을 설득했습니다.
외향인과 내향인 학회 발표 반응
7
- y 이과대 출신인데, 있냐 물어보면 skp->yk는 있음. 내가 정확하게 아는거는 우리과 위로 10년동안 세명. yk->ssh도 없지는 않겠죠. 근데 한국 4년제 졸업자중 90%의 무지몽매한 사람들한테 왜 그런 선택을 하셨죠 질문받고 평생 설명하면서 살아야 할겁니다. 더 멍청한 9% 한테는 실력이 부족해서 다운그레이드 했구나 의심받을거고.
학부 낮춰 대학원 가기도 하나요?
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- NLP 분야에서 연구중인 사람인데, 어느정도 공감합니다...저도 이 분야에 있지만 좀 안타깝기도 합니다.
예를들어, 이 분야는 co-work 이 훨씬 많다고 생각되는데 논문이 오로지 연구만을 위한 co-work 보다는 일종의 비즈니스 수단같다는 생각도 합니다. 그리고 저널논문보다는 짧은 페이퍼/컨퍼런스 중심이라 솔직히 논문의 개수 자체가 불어나는게 타 분야보다 쉬워서 ... 겉으로 보여지는 뻥튀기가 분명히 있죠.
산업적으로도 잘 나가는 분야다 보니 교수님들도 돈을 많이 벌고자하는 욕심있는분들도 많이 봤습니다.
사실 이 분야자체가, 근본하고는 완전히 정반대에 있는 분야다 보니 유독 더 그런 것 같아요... 또한 논문도 정말 주목을 많이 받는 best paper 급을 제외하면 대부분의 논문들은 제대로 설명도 안되는 논문이 큽니다. 재현성도 마찬가지고요.
AI/LLM쪽 교수/랩 뻥튀기(?)가 거슬립니다.
7
- 북미권 교수인데 언급한 교수는 오히려 잘한다고 생각합니다. 참고로 저도 cs학과는 아닙니다. 우선 첫번째로 다른 회사등의 겸직은 본인이 알아서 학과내 규정을 잘 지키고잇을겁니다. 동료중에서도 학교떠나서 meta/구글에서 스카웃당해서 간친구들도있는데 학교가 붙잡기도해서 교수로 겸임하고있습니다. 이건 학과내 규정마다 다를건데 본인이 능력있어서 잘하는거라 생각합니다. 뭐 서비스/티칭 어떻게 하냐는건 학과에서 이미 조율다 된걸거고요. industry 파트너 찾는것도 사실 잘하는건 능력이라 생각합니다. 미국이라 생각하고 말씀드리면 정부과제수주율 정말 어렵습니다. 그래서 어느정도 유지하기위해서는 인더스트리와 잘 협업하면서 과제수주 해오는건 교수 능력이라 생각합니다. 그거갖고 "학문적인 교류보다 밖으로 눈돌리네!" 라는 교수는 배아픈 사람이거나 트랜드 못읽는 사람 둘중 하나라고 생각합니다. 그리고 collab의 중요성도 강조합니다. 저도 공동지도 많이 하고 한국학생들도 두명 하고 있습니다. 주기적으로 일주일에 한번씩 만나서 미팅하고, 주 지도교수 (펀딩이 나오는)의 의견과 조율해가면서 지도하고 있습니다. 학생도 저한테 공동지도 받으면서 소속쓰는거 신경안씁니다. 오히려 권장하면서 차후에 추천서도 써줄계획이고요. 그리고 중국인들이 잘하는것중 하나가 협업입니다. 미국교수(흔히 생각하는 미국태생출신들)들은 펀딩없으면 코웍 잘 안하는데 중국인들은 서로 정말 잘합니다. 회사와 협업도 잘하고요. 저는 이게 그들이 빠르게 발전하는 원동력이라고 생각합니다. 저도 한국과 협업 많이 하려고하지만 여러가지 문제가 많긴합니다. 협업이라는게 어찌됐든 인건비도 들어가고 잴게 많은데, 이런거 따지지않고 중국인들이 협업하는건 오히려 대단하다고 생각합니다.
AI/LLM쪽 교수/랩 뻥튀기(?)가 거슬립니다.
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- 자네나 논문이나 열심히 하시게나.. 과제와 평판이라는 개념을 혹시나 임용 후에 접하거든 깨우침이 있기를.
AI/LLM쪽 교수/랩 뻥튀기(?)가 거슬립니다.
13
- 와 글 적는거 진짜 찐따같다
외향인과 내향인 학회 발표 반응
7
미국 박사 진학 vs 한국에 남기
2026.03.17
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378
감사합니다
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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