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지도교수님 너무 잘 만났다ㅠㅠ
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- ㄴ 222
지도교수님 너무 잘 만났다ㅠㅠ
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- 신생랩 1기로 오피스에 아무것도 없을 때부터 있었는데, 신생랩은 그냥 운빨같습니다.
교수랑 합이 죽어도 안맞는데다가 학생이 자기보다 더 많이 알 수도 있다는 사실을 무시하더군요 ㅋㅋ 자기도 모르는 분야를 들고 왔으면 논문이라도 제대로 읽던가 ㅋㅋㅋ
구체적인 연구 실행과 관련해서는 비슷한 주제의 다른 랩 학생들한테 계속해서 어드바이스 받는걸 추천드립니다. 특히 박사과정이요. 다만 상하관계 분리 잘 해서 당신 연구실 일에 끼어들 정도로 친해지진 마시고요.
교수랑 합이 잘 맞으면 교수랑 디스커션 하는게 가장 좋지만, 제 경우는 솔직히 최종 결과에 기여할 정도로 의미있는 디스커션은 없었네요. 오히려 AI들이 훨씬 의미있는 토론 상대가 되어주었습니다.
방목랩에서 해야 할것
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- 아니 뭔 과탑이어도 욕먹을판에 광명상가 3.8이 왜케 건방지지 ㅋㅋ
석사 졸업생 성한 그대로 남기 vs 포공 진학하기.
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- 장단점이 뚜렷함
개인적인 생각
장점 : 인건비 많이 받을 수 있음, 졸업 후 기업으로 연계 확률 높음
단점 : 기업과제에 치여 논문을 못뽑을 수 있음, 프로젝트 마감 기한을 지키기 위해 스트레스를 많이 받음, 결과가 좋지 않으면 해당 랩 자체가 낙인이 찍힐 수도 있음
기업과제 없으면 좀 안 좋은 랩인가요
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- 예전에 나노레터가 엄청 좋은 저널이었고 지금도 상당히 좋은 저널인 건 맞는데 계속 나오는 말이지만 임팩트팩터 관리를 못하면 결국 투고하는 논문의 전반적인 질이 점점 떨어져서 실리는 논문의 질도 떨어지게 됨. 심사만 빡세게 하면 뭐하나 저자들이 더 높은 IF 저널 찍고 안되면 내려오는데. 우리나라나 중국 등이 그런 경향이 심하긴 하지만 결국 미국이나 유럽도 시간이 많이 지나면 전체적으로는 그렇게 되더라. IF 따위 신경 안쓴다던 전통적인 저널들 중에서 그렇게 망한 저널들이 상당히 많고 그래서 고르라면 AFM 내겠음. AFM이 엄청 인식이 떨어지는 신생저널도 아닌데 굳이 IF 많이 낮은 곳을 선호할 이유가..
해당 분야 고수분들의 의견 묻습니다 (AFM vs Nano Lett.).
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- 그건 박사과정 학생들이 교수들한테 가스라이팅 당한겁니다. 취직할땐 연구 잘 하는 게 훨씬 더 중요하죠. 적은 확률로 연계될 수는 있어서요.
근데 누군가는 랩 운영을 위해서 기업과제를 해야하기 때문에, 꼭 학생들의 커리어에 필요한 것처럼 포장해서 시키는 겁니다.
기업과제 없으면 좀 안 좋은 랩인가요
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- AI는 미국으로 박사가려면 학석사때 컨퍼 페이퍼 5개는 쓰고 가야 좀 좋은데 갑니다
미국으로 박사가기 쉬운 전공이 따로 있나요??
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- 반은 맞고 반은 틀린듯.
사기업 취직이나 특히 석사졸 회사 취업이면 기업과제 많은 랩이 유리함.
박사 받고 학계 노리면 기업과제 없는게 논문 쓰는데 유리할꺼고
기업과제 없으면 좀 안 좋은 랩인가요
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- 인턴이야 얼마든지 그럴 수 있는데 대학원 입학을 이미 받아놓고 그런다는 건 양아치인데요?? 신입생이 엄청나게 개판치거나 사고쳤다면 모를까
AI랩 인턴 줄세우기
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어디 대학원을 다니는지가 정말 중요한가요?
2020.09.12
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전공은 소재분야고 학부.대학원 모두 SSH 중 한 곳입니다
학부 성적도 좋았고 욕심도 있어 skp로 가고싶기도 했지만 지금 지도교수님 인품이 훌륭하신분이라 믿고 석박통합으로 들어왔습니다.
(교수님이 신임교수님이셔서 어쩌다보니 제가 첫 제자가 되어나가기가 애매해진 것도 있구요^^;;)
현재 석박통합 3년차이고 논문은 주저자 4편(NCS 자매지 2편)공저자로는 IF 10이상 3편, 그외 상위 10퍼센트 논문 여러개 있습니다.
교수님께서 인품이 워낙 좋으신 분이라 학부연구생부터 월급은 맥시멈으로 채워서 주셨고 학위시작 후 2년차까지 200이상,3년차부터는 300 이상 주셨습니다..논문 쓸때마다 인센티브도 넉넉히 주셨구요.
하고싶은연구가 생기면 해야한다는 주의신 분이라 원하는 장비나 재료는 언제나 지원해주셔서 연구생활도 아주 만족스럽게 하고 있습니다.
Skp가 아닌 것 빼면 최고의 연구실인데 김박사넷 글을 읽다보면 skp 다니는게 가장 중요한 것 같아서요...ㅠ
다른분들은 어떻게 생각하시는지 궁금합니다
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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