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- 아래는 제가 예전에 달았던 댓글입니다. 돈이야 당연히 더 많이 받을수록 좋겠죠. 하지만 박사과정생 연구장려금사업에 선정되었다는것만으로 돈을 '훨씬' 더 많이 받으리라 기대하면 안 됩니다.
1. 학생 본인이 모든 프로세스를 다 거쳐서 독립적인 아이디어로 과제 딸 것
2. 본 과제 내용에 해당하는 연구에는 교수 연구비로 재료비 등 쓰지 않을 것
둘 다 만족하는 경우에만 "박사과정생의 논문 주제와 관련된 창의적·도전적 아이디어를 학생이 주도적·독립적으로 연구하도록 지원함"이라는 본래 취지에 맞겠죠? 본인이 땄으니 본인이 인건비도 더 받아야되고 독립적으로 쓰겠다고 한다면 그거 연구하는데 교수가 재료비 대줄 이유가 없겠죠? 그런데 보통은 본인이 이미 진행하던 박사과정 주제를 가지고 제출하지 않나요? 그렇다면 그 아이디어는 교수꺼 아닌가요? 설령 아이디어를 본인이 냈더라도 현재 그 연구가 이미 진행 중일테고 이미 교수가 연구비 대주고 있던거 아닌가요? 원래 박사주제로 하고자 하는 내용과 별개로 새로운 주제를 진행하는거라면 당연히 원래 박사주제 연구는 진행이 늦어지게 되겠죠? 그럼 인건비 더 받는 대신 (엄밀히 말하면 대신은 아니지만) 졸업이 늦어져도 괜찮은가요?
여기에 대해 합리적인 대답을 할 수 있다면 아마 교수님도 설득될거예요.
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- 보르헤스님, Nature 본지인데 어련히 리뷰어들이 문제를 제기하고 잘 답변했으니 실렸겠죠.
딥러닝을 주전공하는 님 눈에는 저 피겨나, 다른 셋이 별로로 보일지언정 저 논문에서 다른 무언가의 '팩터'가 Nature 저널에 부합하고 Novelty를 가지니까 리뷰어와 에디터를 통과한 것 아니겠습니까?
가령 딥러닝 주전공인 분들이, 의료용 MRI 데이터를 학습 시켜서 환상적인 모델을 만들었다고 칩시다. 거기에 의학/의공학 전공자가 와서 MRI 왜 이딴 식으로 찍었냐고 뭐라하는 꼴 아닙니까?
Peer-review가 분명 역기능도 있고, 제대로 그 역할을 못할 때가 있을 수 있습니다. 하지만 우리가 적어도 학계에 있는 이상, 그 순기능을 강조하고 이어나가며 역기능을 줄이기 위해 노력해야 하는 거라고 생각합니다.
Peer-review를 모두 통과하고, 학계의 정점에 있는 Nature 본지를 이런 식으로 비방(제목처럼)하는 게 의미가 뭐가 있습니까?
혹자는 이렇게 말할 겁니다. 보르헤스님께서는 컨퍼런스에 실린 논문 내용과 주제들이 Nature 본지에 실릴 수 있을 것이라 생각하시나요? 안 실릴 것 같다면, 왜죠? 말씀하신 대로, 본문에 언급하신 Paper보다 딥 러닝 측면에서 더 뛰어난데?
결론은, "저널이고 네이처 vs cvpr 어쩌고 하는 말싸움이 의미가 없는게, 서로 다른 필드이고 아예 다른 접근이기 때문에 그런겁니다." 라고 하신 말씀이 진심이라면, 굳이 "네이처지 포함 저널 게재되는 딥러닝 관련 연구는 퀄리티가 매우 낮습니다." 이런 글보다는, 딥러닝 측면에서 퀄이 낮아도 Nature 본지에 실렸는데 어떤 점이 더 나았을까? 라는 접근을 하시는 게 어떨까,, 하는 생각입니다.
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- chatgpt라도 쓰셨나요? 문단 하나하나 어처구니가 없네요.
1. 어련히 잘 한게 아니라 못했다니까요?
2. 그럼 팩터나 노벨티를 얘기해주시죠. 제가 쓴 글이 맞는지 틀린지도 모르는데 아묻따 네이처니까 좋은논문 이런겁니까?
3. 딥마인드에서 알파폴드 내놓을때 딥러닝 하는 사람들은 아무말 안했습니다. 그게 트랜스포머 구조 그대로 갖다 쓴거여도 다른 도메인에선 당연히 컨트리뷰션 있으니까요. 근데 llm confabulation 이거는 딥러닝 하던사람들이 파던 분야고 저런식으로 접근하는건 아무 의미 없다는거 5년전 10년전에 다 나온겁니다.
이런 쓸데없는 글 말고 뭔가 좀 알고 팩트에 기반해서 반박을 해야지 이게 연구하는 사람으로서 할 말인가요? 정치인인줄 알겠네요.
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- 학문 하시는 분이면 아실텐데 Nature, TPAMI, CVPR를 막론하고 비율의 차이일 뿐이지 허접한 논문은 어느 학술지에나 존재합니다. 한 케이스만 가지고 결론을 내리시는 것도 합리적이진 않아요.
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- 네이처는 다학제 저널이라 다른 분야 사람들도 읽을 수 있게 써야 해요. TPAMI같은 곳하고도 저널 편집 방향이 또 다릅니다. TPAMI는 특정 주제를 다루는 전문지에 속합니다.
내용은 모르겠는데 저 figure도 그런 관점에서 만들어진 figure 일거에요. 반대로 전문지나 cs컨퍼런스 스타일로 그림 그려서 네이처에 내면 그것 때문에 리젝받을수도 있어요.
교신저자 찾아보니 AI 탑 컨퍼런스에 논문 많이 냈고 특히 "Dropout as a Bayesian approximation" 논문 1저자네요. Citation이 10000개 넘는거 봐서는 dropout으로 베이지안 모사하는 방법을 최초 제안한 논문 같습니다. 이게 베이지안 딥러닝의 필수요소 중 하나인 걸로 알고 있는데 이 정도면 딥러닝 연구하는 사람은 대부분 아는 업적을 남긴 사람 아닌가요?
그런 저자가 굳이 컨퍼런스랑 다른 방식으로 figure 그린 것에는 이유가 있지 않겠습니까?
네이처는 워낙 wiriting이 까다로워서 네이처에 출판 가능하게 논문을 writing 하는 과정 자체가 학자로서 한단계 업그레이드 할 수 있는 기회입니다. 그러니 차라리 왜 저렇게 그림을 그랬을 까 생각해 보세요.
22
한국과학기술연구원 (KIST), 청정에너지 연구센터, Electrochemical Materials and Devices (Emd) Lab.에서 학생을 모집합니다.
2024.06.17
0
1567
연구실 : Electrochemical Materials and Devices (Emd) Lab.
: http://www.emdkist.com (홈페이지)
: https://www.e-chemical.org/ (연구팀 홈페이지)
2. 연구분야
• 물분해 (Water Splitting)를 통한 수소 생산 시스템 및 전극 소재 개발
• CO2 전환 CO, Formate, Ethylene 등 valued chemical 생산 디바이스 연구
• 전기화학 촉매의 다양한 실시간 분석 (in-situ/operando analysis)
: 가속기 기반 X-ray absorption spectroscopy (XAS), ICP-MS, X-ray diffraction (XRD), Raman, FT-IR 등
• 전기화학 소재 부식 (Corrosion) 연구
3.모집대상 및 접수방법
• 화학공학, 재료공학, 화학, 물리 및 연구분야 관련 전공자로 박사 또는 통합과정 희망자
• 공인기관 영어성적 필요함. (TOEIC 730점, TEPS 601점, NEW TEPS 327점)
지원의사가 있으신 분은 간단한 자유양식의 자기소개서, 이력서, 성적증명서, 영어점수 등을 첨부하여 아래로 연락 주세요.
4. 문의 및 접수: abcabac@kist.re.kr
: http://www.emdkist.com (홈페이지)
: https://www.e-chemical.org/ (연구팀 홈페이지)
2. 연구분야
• 물분해 (Water Splitting)를 통한 수소 생산 시스템 및 전극 소재 개발
• CO2 전환 CO, Formate, Ethylene 등 valued chemical 생산 디바이스 연구
• 전기화학 촉매의 다양한 실시간 분석 (in-situ/operando analysis)
: 가속기 기반 X-ray absorption spectroscopy (XAS), ICP-MS, X-ray diffraction (XRD), Raman, FT-IR 등
• 전기화학 소재 부식 (Corrosion) 연구
3.모집대상 및 접수방법
• 화학공학, 재료공학, 화학, 물리 및 연구분야 관련 전공자로 박사 또는 통합과정 희망자
• 공인기관 영어성적 필요함. (TOEIC 730점, TEPS 601점, NEW TEPS 327점)
지원의사가 있으신 분은 간단한 자유양식의 자기소개서, 이력서, 성적증명서, 영어점수 등을 첨부하여 아래로 연락 주세요.
4. 문의 및 접수: abcabac@kist.re.kr
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