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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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- + and plz do your research. GT has a phd track in ML. Pretty sure other schools have that as well.
AI/LLM쪽 교수/랩 뻥튀기(?)가 거슬립니다.
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- 진짜요? 첫번째 불렛 빼고는 다 흔히 있는 일인데
AI/LLM쪽 교수/랩 뻥튀기(?)가 거슬립니다.
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- 졸업 전에 raw data는 실험실에 남겨두고 떠나야 합니다. 기분에 따라 결정할 사안이 아닙니다. 논문 저자 얘기는 그 다음입니다. 게다가 이미 출판된 논문의 데이터를 요청하는 것이니 안 줄 이유가 없습니다.
2월에 석사 졸업했는데 갑작스레 연락이 와서;;
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- 논문이나 쓰쇼.. 혼자선 상위 10%는 커녕 Q1도 못 쓸 애들이 꼭.. 교수, 연구실 빨로 좋은데 한 두 개 내고 NCS가 어쩌고 자매지가 어쩌고.. 상위 5% 이하 연구는 취급도 안하고.. ㅉㅉㅉ
한국 교수들 논문보면 나만 현타오나
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- 저도 ist에다가 연구실 1기라 댓글 달아봅니다. 저는 1기 수준이 아니라 아예 첫번째 학생입니다.
저는 나름 만족하고 있기 때문에 꼭 가지 말라고 비추한다는 의견을 드리고 싶진 않습니다.
다만 좀 여러모로 귀찮은 점이 많을 겁니다.
기본적으로 wet랩이든 dry랩이든(AI라고 하시니까 드라이겠네요)연구실 셋팅은 필수적이고 이건 교수님 혼자서 다 하실 수 있는 부분이 아닙니다. 무조건 학생이 필요하고 그건 행정적인 절차에서도 마찬가지입니다.
연구실 셋팅이라는 게 실험 기구 사고 실험실 만드는 거창한 것만 있는 게 아니라, 연구실 책상사고 컴퓨터 사고 빈 공간 청소하고 자리 배치하는 사소한 것까지 모두 포함되는 겁니다.
그리고 지도 방식이라던가 이런 것도 교수님께서도 지도가 거의 처음이실거라 딱히 확립되어 있지도 않을 겁니다.
신생랩 특성상 인력 부족은 당연하기 때문에 일 배분도 어려워질테고, 아마 들어가시자마자 랩장이 되실거고 책임 지실 것들도 많고 할 일도 많으실겁니다..
다만 장점 같은 경우도 명확하다고 보는데, 어리신 교수님+연구 실적이 절실하신 상황이라면 교수님께서 연구 지도를 매우 잘 해주실 겁니다.
본인의 초기 학생들이 어떻게 논문을 잘 뽑고 실적이 얼마나 좋느냐가 테뉴어 등과 같은 교수님 본인의 실적과 곧바로 이어지기 때문입니다. 초기 학생들이 시스템과 실적을 잘 갖춰놔야 연구실이 잘 유지가 될테니까요.
즉 좋은 연구 실적 내지는 최소 물석사 방지까지는 가능하겠다는 기대를 충분히 걸어볼만 하다고 생각합니다, 다만 앞에서 이야기했던 모든 단점들을 쳐낼 각오는 되어야 한다고 생각합니다.
그리고 젊은 교수님들 특성상(다 그런 건 아닌 것 같지만..) 다들 착하시고 open된 마인드를 가지신 분들도 많으시며 상당히 마이너한 부분까지 꼼꼼히 봐주시는 분들이 많습니다. 이건 근데 교바교가 워낙 심해서 직접 확인해보셔야겠습니다.
IST 신생랩 진짜 가면 안될까요
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- 진짜 너무많은 도움이 되었습니다.
이렇게까지 모든걸 전해받을줄 상상도 못했습니다.
정말로 감사드리고, 추후에 좋은 소식 있으면 댓글로 또 알려드리겠습니다.
진심으로 감사드립니다!!!
IST 신생랩 진짜 가면 안될까요
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- 저도 1기로 IST에서 석박통합했었습니다. WET랩이라 장비 셋업이나 여러가지 행정, 과제 등으로 맨땅에 헤딩할 일은 많습니다. 윗댓글에서 장단점 잘 작성해주신거에 공감합니다. 졸업 잘했고, 실적 잘 쌓았고, 정출연 정규직으로 근무중입니다. 세상에 100%가 없듯, 초기랩이라고 다 고생길이고 최악은 아닙니다. 얻는것도 많고, 잃는것도 분명 있습니다. 주변 사람 잘 만나는 복도 있어야되고 교수랑도 잘 맞아야되고, 힘들어도 이악물고 버티고 그런것들이 필요합니다. 시행착오도 많고 힘들겠지만 졸업하고나면 분명한 실력자가 되어있을겁니다.
IST 신생랩 진짜 가면 안될까요
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- 1기 학생이 보통 잘됩니다.
IST 신생랩 진짜 가면 안될까요
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- 적어도 제주변에는 엄청 흔한일...
저또한 몇주 밤새서 큰 국가과제 땄는데 별말도없이 행정직원분 통해 뭐 싸인 시키더니 기존 받던 인건비에 맞춰 삭감됨요...
교내장학금 받는다고 인건비 삭감된 박사생
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- 저런 교수는 쳐 죽여야 함
교내장학금 받는다고 인건비 삭감된 박사생
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- 글쎄요. 그게 본인이 시간을 더 투자하는 개인 역량으로 교내장학금을 받은거라면 맞습니다. 하지만 연구조교나 수업조교 배정된 것으로 그렇게 말씀하시는 것이면 그게 본인이 노력해서 받은걸까요? 아니면 지도교슈님께 배정된 몫으로 받으신걸까요? 또 만약 후자인데 인건비 조정을 안하면 연구실의 다른 멤버들은 어떻게 생각할까요?
교내장학금 받는다고 인건비 삭감된 박사생
8
로봇 AI 시스템을 하고 싶을 때 석사 연구실 선택 기준이 궁금합니다
2026.06.11
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석사 진학 방향을 고민 중입니다.
장기적으로는 로봇에 AI 모델을 실제로 올려 동작시키는 연구에 관심이 있습니다. 단순히 모델 성능만 보는 것보다, 제한된 하드웨어 자원에서 모델을 안정적으로 실행하고 실제 로봇 시스템과 연결하는 쪽에 관심이 있습니다.
현재 고민은 석사 시작점을 어디에 두는 것이 좋을지입니다.
한쪽은 실제 로봇 플랫폼과 시스템을 다루는 연구실이고, 다른 한쪽은 AI 모델 경량화나 온디바이스 최적화에 더 가까운 연구실입니다.
장기적으로 로봇 AI 시스템을 하고 싶다면, 석사 때는 로봇 플랫폼 경험을 먼저 쌓는 것이 나을까요?
아니면 모델 경량화/시스템 최적화 역량을 먼저 쌓고 이후 로봇 응용으로 확장하는 것도 괜찮은 경로일까요?
비슷한 고민을 해보신 분들의 조언을 듣고 싶습니다.
장기적으로는 로봇에 AI 모델을 실제로 올려 동작시키는 연구에 관심이 있습니다. 단순히 모델 성능만 보는 것보다, 제한된 하드웨어 자원에서 모델을 안정적으로 실행하고 실제 로봇 시스템과 연결하는 쪽에 관심이 있습니다.
현재 고민은 석사 시작점을 어디에 두는 것이 좋을지입니다.
한쪽은 실제 로봇 플랫폼과 시스템을 다루는 연구실이고, 다른 한쪽은 AI 모델 경량화나 온디바이스 최적화에 더 가까운 연구실입니다.
장기적으로 로봇 AI 시스템을 하고 싶다면, 석사 때는 로봇 플랫폼 경험을 먼저 쌓는 것이 나을까요?
아니면 모델 경량화/시스템 최적화 역량을 먼저 쌓고 이후 로봇 응용으로 확장하는 것도 괜찮은 경로일까요?
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