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가장 핫한 댓글은?
- 하하 역시 학계에 있는 분이 아니군요? 지성을 정의해보세요. 그리고나서 지성의 높고 낮음도 정의해보세요. ㅎㅎ
힌트를 드리자면, 애초에 도구보다 뛰어나면 도구를 쓸 이유가 없습니다. 인간은 낫보다 부추를 베는 데에 뛰어난 적이 없습니다. 그렇다고 낫을 활용하는 인간에게 오만하다고 한 적 없습니다.
AI 시대에 고생해서 미박 가는 이유?
10 - 연구실은 학원이 아닙니다. 스스로 공부하다가 모르는 게 있으면 물어보거나 하세요. 동료가 될지 안될지도 모르는 학부생에게 시간을 쓰는건 대학원생들의 호의입니다. 학연생의 권리가 아니에요.
학부연구생 방치
13 - 학부생들은 받는 게 당연한 걸로 생각하는 경향이 있음
입장 바꿔서 교수나 대학원생들이 본인에게 실험 가르쳐서 얻을 게 뭐가 있을지 생각해보고 그 얻을 걸 줄 수 있는 어필을 하거나 능력을 보여야지
학부연구생 방치
7 - 그거 아직 역량이 거기 머물러 있을 때라서 그런거예요. 능력치가 높아질수록 얘네들 빨리 가르쳐서 내 손발이 되어주었으면 좋겠다고 생각이 들거예요. 진짜 능력자들은 고작 실험 테크닉 붙들고 유세 떨지 않습니다.
후배나 다른 사람들에게 실험방법 알려주기 싫음
55 - 이런 사람도 있고, 저런 사람도 있고... 또한 이미 지나간 일을 어쩌겠습니까...^^;;;
너무 자책하지도 신경쓰지도 마세요^^
인터뷰 망한 후기
7 - 크게보자면 님이 실험할때 참고한 각종 논문들은 그 연구자들이 자기 실험실 후배도 아니고, 아무런 연도 없는 연구자들한테 그냥 공짜로 뿌리는 거임. 학문이라는게 그런 무상의 지식공유 시스템에 의해서 돌아감. 논문 내는게 보상이 되니까라고 말 할순 있지만, 그렇게 자기 이득 챙길거면 논문 내는거보다 특허내는게 1순위인 시스템이 되지 않겠음?
그리고 후배한테 인수인계 잘해줬을때, 후배가 나중에 졸업하고 잘 되면 후배 덕을 볼 수 있는거고 안되면 후배 탓이니깐 책임 질 일이 없음. 하지만 인수인계 안했으면 후배가 잘되도 님이랑 관계없고 후배가 잘 안되면 님한테 원망이 쏟아짐. 랩실에 한해선 원한 관계 있는거 아니면 인수인계 안할 이유가 하등 없음.
후배나 다른 사람들에게 실험방법 알려주기 싫음
19 - 만화책이 왜 현실도피인가요 만화가 현실이고 대학원이 가상세계 아니었음?
다들 스트레스 관리 어떻게 하시나요
8 -
사족이 길었는데 질문에 대한 답을하자면 제 사견으로는
1. 석사로 들어가신다고 하면 실제로 연구실 셋업하느라 바빠서 개인연구 시간을 많이 까먹을겁니다. 특히 아날로그의 경우 직접 전수받는 느낌이 강하기 때문에 결국 지도교수님에게 직접 전수받아야 할텐데, 이는 박사로 갔을때 장점으로 작용하지 2년이라는 한정된 시간 내에 석사로 간다면 작용할 수 있는 장점이 아니라고 봅니다. 근데 이러한 전제를 깔고 간다면 다른 석/박 통합으로 받아주신다고 했던 연구실로 진학하는게 더 효율적으로 보입니다.
2. 대기업에서 회로설계 하실 수 있습니다. ADC분야의 경우 전통적인 분야라 항상 수요가 있고요. 근데 석사로 간다고 하면 오히려 PCB설계쪽이 맞아보입니다. ADC를 단순 소자배치를 통한 구현이 아닌 직접 설계해서 특성을 조절하는 일을 하고싶으신거면 결국 회로 component전반의 특성을 소위말해 '느껴야'하는데 이는 짧은 석사과정을 통해 터득하기 힘든 부분이라고 생각됩니다.
아마 지금 고민이 많으실 것 같습니다.
너무 제가 박사를 권유하는 방향으로 말을하는 것 같기는 하지만 회로쟁이로써 쌓은 경험 상 그래보인다~ 느낌으로 글을 남깁니다.
진로고민에 조금이나마 도움이 됐기를 바라며,
많이 고민해보시고 스스로에게 좋은 선택을 할 수 있기를 기원합니다.
대학원 고민(회로 설계)
6 - Q1~Q2 왔다갔다하는 저널 에디터중인데요...
먼저 논문이 오면 쭉 읽습니다. -> 이게 시간 가장 많이 가요.
그리고 전체적으로 괜찮다 싶고 다른 사람 의견 필요하겠다 할 때 리뷰어 초청하는거고요(아니면 그냥 제 윗 에디터한테 이거 안좋아요 합니다)..
근데 리뷰어 한명한명 심사숙고하고 힘들어서 2~30명 정도 뿌리는겁니다 ㅠㅠ
제가 월급받고 에디터 하는 것도 아니고, 나름 봉사한다는 마음으로 하는건데 이런 글 보니 조금 뜨끔 하면서도 억울하기도 하네요 ㅎㅎ
그냥 안맞다 싶으면 디클라인 내지 씹어주셔요...
리뷰 초대장 온 거 보니까 진짜 학계 큰 일임
12 - 하도 본게 많아서 AI 탑논문 많은 사람 보면 "아 ㅋㅋ 편애 받고 있는 애구나, 실력없겠구나, 약장수같이 논문 썼겠구나, 입만 살아있겠구나, 학교돈 많이 썼겠구나, 정치질에 능하겠구나, 같이 일하기 싫다"
아 싸이테이션 한 논문에 1000개씩 받는 사람 제외 (그런 사람이면 리스펙함)
AI/ML 학회지의 미래
10 - AI한테 리뷰 시켜보시면 아시겠지만 이상한 거 천지입니다. 논문 핵심도 파악 못하고 반대를 위한 반대만을 한다거나 얘한테 시키면 리뷰 프로세스가 끝나긴 할지 무한 리비전 아닐까 걱정되네요.
리뷰 초대장 온 거 보니까 진짜 학계 큰 일임
7 - 에헤 6070년대 사람들은 영어 abc도 몰라도 미국가서 살아남았습니다.
절박하면 다 합니다.
영어(회화) 못하는 미박
8 - 해외 대학에서 한국의 교수 직급에 관심은 1도 없습니다.
해외 대학에서 바라본 한국의 교수 직급
7
논문 탐색부터 정리까지 한 번에 관리하는 도구 만들어봤습니다
2026.04.15

논문을 찾고 읽을 대상을 고르고 정리하는 과정이 너무 흩어져 있어서, 연구자들이 읽을 가치가 높은 논문을 더 빨리 고를 수 있도록 돕는 연구 워크스페이스를 개발해서 공유드립니다.
[Panorion]
현재 얼리 액세스 등록을 받고 있고, 등록해주신 분들 대상으로 한 달 이내에 베타 오픈을 진행할 예정입니다.
베타 기간 동안 받은 피드백을 반영해서 정식 오픈까지 이어가려고 합니다.
주요 기능
1. 의도 기반 검색 + Semantic Map
키워드만 넣는 방식이 아니라, 찾고 싶은 연구 문제를 자연어로 입력하면 더 맞는 논문을 탐색할 수 있게 만들었습니다.
또 Semantic Map으로 논문 간 관계를 시각적으로 보면서, 어떤 주제들이 연결되어 있는지도 한눈에 볼 수 있습니다.
2. 중요도 / 관련도 점수 + 추천 근거 제공
논문을 단순히 나열하는 게 아니라, 어떤 논문을 먼저 읽는 게 좋을지 중요도와 관련도 기준으로 우선순위를 보여줍니다.
특히 왜 이 논문이 추천되었는지 rationale, confidence, evidence까지 함께 보여주도록 설계해서, 블랙박스 추천처럼 느껴지지 않게 하려고 했습니다.
3. 정리와 활용까지 이어지는 워크플로우
괜찮은 논문을 저장하고, 상태별로 관리하면서 워크스페이스 안에서 계속 정리할 수 있습니다.
마지막에는 Markdown / BibTeX / CSV 형태로 export할 수 있고, citation check도 같이 지원해서 공유나 제출 준비까지 이어지도록 만들고 있습니다.
이런 분들께 특히 도움이 될 것 같습니다
- 읽을 논문 후보가 너무 많아서 우선순위 정하는 데 시간이 많이 드는 분
- 추천 결과를 그냥 믿기보다, 왜 추천됐는지 근거를 확인하고 싶은 분
- 찾은 논문들을 여기저기 흩어놓지 않고 한 곳에서 관리하고 싶은 분
- 읽은 내용을 나중에 다시 정리하고 공유하는 데 시간이 많이 드는 분
얼리 액세스 등록자분들께는 정식 오픈 전에 우선 안내와 초기 참여 혜택을 드릴 예정입니다.
아직 계속 다듬는 중이라, 실제로 써보시고 불편한 점이나 있으면 좋겠는 기능이 있다면 편하게 말씀 부탁드립니다.
피드백 보면서 우선순위 반영해보겠습니다.
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