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- 스스로에게 솔직해지시게
실력 키운다고 혼자 AI 안써버릇하다가 뒤쳐져서 AI 잘쓰고 교수한테 칭찬받는 후배 샘내는건 아닌지
후배가 ai로 논문을 작성하는데, 이것도 방법일까요?
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- 연구자로서 정말 이해가 안되는 입장이긴 하네요.
계속해서 연구하게 주제 주고 가이드 해주는데 너무 기쁘고 감사할 것 같은데
이런 사람들이 이때까지 논문들은 다 본인 힘으로 한 걸로 생각하고 있겠죠??
졸업하기 전 까지 소속 학생입니다.
디팬스는 그냥 절차일 뿐이고 중요도로 보면 최하인데 정말 이해가 안되네요...
석사 디펜스 2주 앞뒀는데 논문 작성하라는 교수님
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- 원래 글에서 PDF 파일을 보내달하고 요청했던 사람입니다.
PDF를 보내지 않아서 댓글로 질문도 달았습니다.
여전히 궁금한 점이 제출하신 논문의 텍스트는 얼마나 본인이 쓰셨나요?
솔직히 제목과 편집자 코멘트로 유추해 보자면 LLM에 의존하여 연구를 수행하신 것 같습니다.
WISE color-color diagram 에서 색색지수가 튀는 천체 중 SIMBAD 목록에서 제공되는 classification이 없는 천체라면 개들이 뭘까 후보라도 제시해야 합니다.
편집자 레벨에서 데스크 리젝을 당하신 건데 솔직히 이런 연구는 그만 하셨으면 합니다. 각 저널들 에디터들이 매우 힘들어 하고 있습니다.
천문학은 그리 만만한 학문이 아닙니다. physical science 중에서고 제일 갖추어야 할 방법론도 많고 무엇보다 어렵습니다. 다루는 개상이 친숙하고 호기심을 자아낸다고 많은 ‘아마추어’들이 LLM을 가지고 뭔가 해보려고 하는데 솔직히 꽤 관심 있다는, 물리를 이래한다는 물리과 학부생들이 써놓은 드래프트를 읽어도 한숨이 나올 때가 많습니다.
천문학이 하고 싶으시면 물리과의 역학, 전자기, 영자역학, 열/통계, 수학과의 선대, 미방, 천문학과의 항성진화, 천체물리, 외부은하, 우주론 수업은 듣고 하시길 바랍니다.
아쉽게도 리젝이네요 .그래도 좋아요
19
- 윗분말이 옳습니다. 대학원을 들어가 연구활동을 하세요...
아쉽게도 리젝이네요 .그래도 좋아요
11
- 그렇게되면 돈은 누가벌어요 대학원도 학사가 필요하고 학점은행제도 최소2년생각하면 거기다 대학원가면 거의40까지 그이상이될수도있는데 답이없어요
아쉽게도 리젝이네요 .그래도 좋아요
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- 돈은 누가버냐는 말로 본인이 제대로 된 물리 지식 없이 LLM써서 말도안되는 글들 투고하는걸 정당화할 수는 없습니다. 전 세계의 LLM의 감언이설에 넘어가 제대로 된 물리 베이스 없이 허울만 그럴듯한 글을 쓰는 사이비 수백 수천명이 마구잡이로 투고하기 시작하면 그거 한장한장 읽어봐야하는 에디터들은 도저히 감당할 수 없습니다. 본인이 정규 코스웍 들을 여유 안된다는걸로 모든걸 정당화하려 하지 마세요.
아쉽게도 리젝이네요 .그래도 좋아요
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- 그럼 넌 무슨근거로 한국인만 평균 accept rate에서 크게 벗어나서 적게 accept 될 것이라고 생각하세요?
국가마다 차이가 좀 있을 수 있더라도 평균에서 크게 벗어날 이유가 있다고 생각하세요?
좀 생각이란 걸 하고 사세요; 남 천박하니 뭐니 되도않는 소리 하기 전에
ai 탑컨퍼의 가치가 너무 후려쳐지긴하네요
8
- 와 진짜 뇌 텅텅이네 이사람;
너가 본 억셉 비율은 그 기관에서 냈는데 accpet되는 비율이 아니라, 학회 전체 accpet 논문 수 중 그 기관에서 낸 게 몇 % 차지하는지겠지
통계가지고 장난질좀 하지 마라. 아니면 ㄹㅇ 중학교 수준이라 그런 말을 하는건가?
AI분야 컨퍼런스 위주로 돌아가는거 남들 다 알고, 다른 분야보다 컨퍼런스 accpet되기 빡빡한거 알겠는데, 결국 다른 논문 q1 수준인거지 너같이 되도않게 올려치는애들때문에 인식이 나빠지는거야;
ai 탑컨퍼의 가치가 너무 후려쳐지긴하네요
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- 와.. 진짜 할말을 잃게 만드네;; 진짜 중학생인가
그게 카이스트에서 200명이 탑컨퍼에 제출하면 3명이 accept된다는 개념이 아니라고요; 진짜 소름돋는놈이네
ai 탑컨퍼의 가치가 너무 후려쳐지긴하네요
8
- 해석하기 나름이긴한데 20-30%면 난이도는 어렵지 않으나 , 전체 1.5% 로 한국은 인공지능 주도권에서 밀려있다 라고 했으면 ㅇㅋ 할텐데 ,
1.5% 를 뚫어서 탑티어 논문 낸 사람이 대단하다고 표현하는게 올려치기로 보였습니다.
ai 탑컨퍼의 가치가 너무 후려쳐지긴하네요
8
- 저도 이해가 잘 안되네요. 탑컨퍼가 흔해졌다지만 실제 1저자 를 들고 있는 사람은 많지 않다 라는 것 자체에는 동의할 수 있는데, 탑컨퍼 accept 된 사람들 중 한국인이 1.5% (카이스트 이외 다 합치면 좀더 높겠지만) 밖에 안된다, 라는게 근거가 되는건 아닌듯 합니다. "한국인 중 탑컨퍼 가진 사람의 비율" 을 가져오셔야지, "탑컨퍼 가진 사람중 한국인의 비율" 을 가지고 오시면 안되죠.
좀 극단적인 비유를 하자면, 국제숨쉬기컨퍼런스 를 열어서 전세계 사람들이 다 submit하고 그중 자발호흡 되는 사람이 전부 붙었다 생각해보세요. 그중에 한국인 비율은 1% 미만이겠지만, 그걸 가지고 "와, 숨쉬기 컨퍼런스 accept 된 사람중에 한국인은 1%도 안된대. 한국인인데 숨쉬기컨퍼 참석했다고? 정말 대단하다" 라고 하면 이상하잖아요.
ai 탑컨퍼의 가치가 너무 후려쳐지긴하네요
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- 이제 답 안하겠습니다 피곤하네요
ai 탑컨퍼의 가치가 너무 후려쳐지긴하네요
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- 갈 능력은 되고?
MIT에서 신규 대학원생 등록율이 20% 줄어들었다고 발표
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수학과 랩? 기계과 랩?
2026.05.21
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요즘 진로를 고민하면서, FEM/CFD/FVM/최적화/과학계산처럼 수치해석학적 기법을 이용해 구조해석, 열전달 등 역학 문제를 분석하는 연구에 관심이 생겼습니다.
이런 방향을 생각하면 수학과의 수치해석/계산수학 랩이 맞는지, 아니면 기계과의 전산역학/전산유체/열유체 시뮬레이션 랩이 맞는지 고민됩니다.
제가 이해한 바로는 수학과 수치해석 랩은 알고리즘, 오차해석, numerical method 자체의 이론에 가깝고, 기계과 랩은 실제 물리 문제에 FEM/CFD 등을 적용하는 쪽에 가까운 것 같습니다. 그런데 실제 대학원 진학에서는 어떤 선택이 더 적합한지 잘 모르겠습니다.
skp 기계과에 이런 류의 랩이 없는 것 같아서 아신다면 조심스럽게 추천도 부탁드립니다,,
수학적 방법론과 기계공학 문제를 연결하는 연구를 하고 싶은데, 랩 선택 방향에 대해 조언 부탁드립니다.
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
김GPT
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2026.05.21