편집자 주 - 해당 후기는 인터뷰를 재구성한 글입니다. 합격자는 김박사넷 유학교육 밋업과 개념원리실전반에 참여하였습니다.

• 인터뷰어: 김박사넷 유학교육 박향미 (<김박사넷과 미국 대학원 합격하기> 공동저자)

• 인터뷰이: 김박사넷 유학교육 참여 학생, 합격자 프로필 참고

• 인터뷰일: 24년 3월 19일

• 학교: 서울대학교 산업공학과 학사

◦University of Illinois Urbana-Champaign, Online Master of Computer Science in Data Science

• 합격 대학원: University of Illinois Urbana-Champaign, University of Wisconsin-Madison

• 연구경력: 직장에서의 연구경력으로 대체 (학부연구생 경험 없음)
◦반도체/디스플레이 설비 제어 4년, 반도체 설비 진단 4년 (ML 일부 사용)

◦지원당시 SCIE 논문 1개 Under revision, 논문 1개 In preparation

◦국내 특허 2개 (출원중)

• 영어: TOEFL 108 (스피킹 23)

• GRE: V151 Q169 A3.0

김박사넷 유학교육 밋업, 개념원리실전반

주변에 올해 9월부터 미국에 갈거라고 얘기하면 유학에 관심을 보이는 친구들이 많이 있습니다. 그런 친구들에게는 김박사넷 유학교육부터 최대한 빨리 하라고 추천하고 있습니다.

맞아요. 되게 다양하게 지원했어요. 그중에서 컴퓨터 과학(이하 CS, Computer Science)에 제일 가고 싶었고 산업공학이 학부 전공이라 거기도 지원했고요. 전기전자컴퓨터, 경영학까지… 아, 경영학과 지원은 추천서 써 주셨던 교수님께서 권유해 주셨어요. 사실 제가 하고 싶었던 건 데이터 사이언스 분야인데, 머신 러닝도 그렇고 워낙 많은 학과에서 커버하고 있거든요. 또 임형광 선생님도 다양한 곳에 트라이를 해보는 게 좋다라고 말씀을 해 주셨거든요. 예전에 A 전공인데 전혀 다른 전공분야로 간 사람이 있다 이런 말씀을 해주셔서 저도 다양한 전공과 많은 학교를 지원했었습니다.

네 일리노이 CS에서 왔고요. 나머지 학교는 다 떨어졌어요. 물론 아직 결과가 안 나는 데가 있긴 한데 사실상 다 떨어졌다고 봐야죠.

네. 의미가 없어요.

네, 보긴 했는데 점수는 별로 안 좋아요. 진짜 최소한의 노력으로 GRE를 딱 두 달 공부하고 처음 시험을 봤는데 버벌이 151점이 나왔거든요. 보통 150 중반만 돼도 그런가 보다 하면서 많이들 졸업하는데 저는 애매하게 151점 맞은 거죠. 그때 학원 선생님이 공대생 151점이면 간신히 선방을 했다고 볼 수 있을 것 같다고 하셨어요.

그런데 또 제가 워낙에 유학 준비를 늦게 시작했어요. 남들은 석사를 하면서 2년 내내 유학 준비를 한다는데 저는 5월 스승의 날에 교수님을 찾아뵀더니 교수님이 한번 유학 도전해봐라 해가지고 5월부터 12월까지 허겁지겁 준비했던 거거든요.

퀀트는 169이었고 라이팅은 딱 3점 받았어요.

토플은 108점이었고요. 리딩은 만점이고 스피킹은 23점이에요.

정확하게는 인턴이에요. 회사마다 다르긴 한데 그냥 인턴을 리서치 애널리스트로 불러요.

아주 틀린 말은 아닌 게 컨설팅 회사는 인턴을 하기 위해 인턴을 해야 되는 그런 치열함이 있더라고요.

서울대학교 내 경영 동아리에서 준비하면 탑티어 컨설팅펌 합격률이 높다고들 하는데 저는 인턴경험을 더 해보고 싶어가지고 인턴을 많이 했었어요. 남들은 보통 인턴 1개 정도 하는데 저는 인턴을 4개 했으니까요.

정확하게는 소프트 엔지니어로 들어갔는데요. 당시 삼성전자 생산기술연구소에서 소프트웨어 엔지니어를 채용한 이유, 특히 산업공학과를 채용한 이유가 있는데 바로 산업공학과에서 데이터 마이닝이 다뤄서였고요. 직접적인 관련은 없을 수 있지만 로봇 제어 같은 걸 할 때 소프트웨어가 필요해서, 이런 배경으로 산업공학과 출신 소프트웨어 엔지니어를 채용을 했었어요. 저도 그때 들어갔습니다.

딱 1년 반 만에 끝냈습니다. 정확히는 1년 5개월만이고요. 사실 1년 만에 하는 게 이론상 가장 빠른 고 그 다음이 1년하고 한 학기 더인데 그게 제가 한 겁니다.

아 그건 전혀 아니었어요. 오히려 회사에서 알면 싫어했을걸요. 그래서 회사에는 얘기 안 하고 그냥 남는 시간에 틈틈이 했습니다.

그렇죠. 온라인 석사 등록금이 사실 한 2500만 원 정도로 돈이 많이 들어요. 한 학기에 3학점당 300만 원씩 내야 됐던 것 같거든요. 그게 교수님도 그렇고 조교가 과제 관리하고 오프라인 수업처럼 참여를 하다 보니까 그런 것 같았어요. 원래 미국 석사 자체가 비싸기로 유명한데 아무래도 온라인 석사가 오프라인보다 훨씬 싼 거 같긴 해요.

네 자비로 했어요. 만약에 회사에서 해주는 거면 온라인은 아마 지원이 안 될 거예요. 실제로 잠깐 휴직하고 석사나 박사과정을 보내주는 제도는 있어요.

네 실제로 일리노이랑 조지아텍 온라인 석사를 많이 하는 걸로 알고 있는데요. 두 학교 다 온라인임에도 불구하고 실제 캠퍼스 수업과 동일한 커리큘럼을 요구하기 때문에 쉽게 보고 도전하다가는 큰코 다치기 쉬운 것 같고요. 또 많은 사람들이 직장일과 병행하면서 하다 보면 너무 힘들어서 한 학점씩, 한 수업만 계속 들으면서 좀 길게 수업을 듣는 경우가 많은 걸로 알고 있어요.

물론 실제 캠퍼스 수업보다는 쉽다고 얘기하는 사람도 많이 있긴 한데요. 근데 쉽다는 측면이 제가 봤을 때는 - 수업 로드가 쉽다기보다는 수업 자체가 온라인으로 진행되다 보니까 시스템적으로 강의를 여러 번 돌려볼 수 있고 그런 효율성이 높은 측면이 있는 것 같아요. 그리고 학교 통학하는 시간이 줄어드니 부대비용 관점에서 더 쉬운 거지 배우는 내용이 더 쉽지는 않기 때문에 쉽게 보고 도전하기는 힘든 것 같아요.

오피스 아워나 이런 라이브 세션들이 조금 있는데 이것도 학교마다 조금씩 다르다고 알고 있거든요. 버클리도 온라인 코스가 있는데 거기는 라이브가 많다고 들었어요. 근데 일리노이 강의 자체는 다 녹화 강의였습니다.

맞아요. 실제로도 굉장히 중요한 질문이고 또 사실 저의 인생에 대해서도 많은 것을 엿볼 수 있는 선택인데 사실 저는 박사를 가고 싶은 생각이 그때는 전혀 없었어요. 전혀 없다기보다는, 나이가 많고 학점이 낮아서 애초에 넘볼 수 없는 줄 알았어요.

네 제 학점이 3.7, 정확히 3.68이거든요.

사실 그 학점으로는 힘들 거라 생각했죠. 근데 김박사넷에서 그런 생각의 뿌리를 많이 바꿔주잖아요? 보통 한국 사람들의 사고 방식이 어떠냐 하면… 저도 한국 사람이니까 이런 생각을 갖고 있었어요.

예를 들어 ‘학점이 3.9인데 위스콘신-매디슨에 떨어졌다더라’ 그러면은, ‘학점 3.9도 떨어져? 그러면 TOP 10 가려면 학점이 4.0은 돼야 되나?’ 약간 이런 식으로 생각이 진행된단 말이에요. 저도 그런 스펙 위주로 생각하는 잘못된 영향을 많이 받았죠, 그래서 박사는 못 가는 줄 알고 애초에 언감생심, 전혀 옵션이 아니었어요.

네 맞아요. 석사 졸업식이 5월 16일이었거든요. 온라인 석사도 실제로 일리노이 대학교에 가서 졸업식 가운을 입을 수가 있어요. 근데 비행기 값 생각해 보니까 너무 돈이 아까운 것 같아서 안 갔고요. (웃음)

대신 추천서 써 주신 교수님들을 찾아 뵀어요. 스승의 날이 5월 15일이니까 졸업 인사도 드리고, 학점도 다 만점으로 졸업을 했다, 추천해주신 만큼 잘했다, 감사하다 이렇게 인사를 드리러 갔는데 그때 교수님들이 많이 알려주셨어요.

사실 이런 게 어떻게 보면 제 치부일 수 있는데… 솔직히 말씀드리면 일리노이 석사를 듣기 전까지는 머신러닝 코드를 단 한 줄도 짤 줄 몰랐어요. 그냥 머신 러닝 뉴스 열심히 챙겨보고 어떤 기술이 쓰였구나 이렇게 배경 지식으로 알고 있었지 제가 실제 모델을 만들 수 있는 능력이 전혀 없었거든요.

일리노이 수업에서 그런 스킬적인 측면에서 그런 교육을 많이 시켜줘서 그때 많이 배웠고요. 온라인으로 석사 과정을 공부하면서 제가 지금까지 걸어왔던 소프트웨어 엔지니어로서의 길이 이 분야, 데이터 사이언스에 도움이 많이 될 수 있겠다라는 생각을 하게 됐어요. 무엇보다 제 머릿속에 있는 것을 빨리 빨리 구현하니까 좋더라고요. 그리고 또 그 과정에서 많은 논문을 읽었거든요.

사실 학부 때는 그렇게 논문을 읽어보라고 하는 수업이 거의 없었던 것 같은데 일리노이에서는 거의 모든 수업마다 논문을 항상 읽어보라고 많이 던져줬어요. 그때 논문들을 읽으면서 나도 이런 논문을 쓰면서 살고 싶다, 쓰면 재밌겠다 생각했고요. 이런 논문들이 사회에 진짜 많은 임팩트를 준다는 생각도 많이 했어요.

그런 생각을 교수님들한테 말씀드리니까 박사를 가면 좋겠다고 다들 말씀을 해 주시더라고요. 저는 나이가 많아서 안 되지 않나요? 이렇게 말씀을 드렸을 때 세 분 다 전혀 많은 나이가 아니다, 이렇게 말씀을 해 주시고, 또 저는 학점이 그렇게 좋지 않은데 괜찮을까 했더니 미국 사람들은 학점보다 스토리를 더 중요하게 본다라는 말을 어떤 교수님이 해주셨어요. 그분은 버클리를 나오셨고요

그래서 그때 스토리를 중요하게 본다고? 내가 스토리나 열정은 그래도 자신이 있는데, 소망만 있었거든요. 그러고 나서 막 인터넷을 돌아다니다가 김박사넷 광고를 딱 봤는데 스토리가 중요하다 막 이렇게 적혀 있는 거예요. 뭔가 여기가 지금 딱 내 상황에 도움을 줄 수 있겠다. 나한테 필요한 건 스토리인데 여기서는 스토리가 중요하다고 하는구나 생각했죠. 그렇게 밋업을 등록했고 그 선택이 되게 좋았던 것 같아요. 그렇게 해서 박사 유학 준비를 시작하게 됐습니다.

인턴만 하고 떨어졌어요.

사실 인턴을 하면서 제 자료를 잘 정리한다거나 이런 능력이 많이 길러지는데요. 저도 마지막으로 BCG 인턴을 했을 때 되게 인정을 많이 받았거든요. 팀장님한테 되게 강력한 추천서도 받아서 최종 면접까지 갔었는데 그때 최종 면접 들어오셨던 분이 모 대기업에서 영업을 오래 하시던 분이라서 사회성 이런 걸 중요하게 보시는데, 제가 그런 게 좀 약해 보이셨대요. 약간 속된 말로 좀 샌님처럼 보여가지고 결국엔 떨어졌다 이런 얘기를 들었어요.

자기 객관화가 되게 중요한데 저는 그게 잘 안 됐던 것 같아요. 제가 뭘 잘하는지, 혹은 어떤 능력이 좀 약해서 그런 일에 안 맞을 수도 있겠다라는 그런거요. 삼성전자도 사실 영업 마케팅 직군에 지원해서 한 번 떨어졌었거든요. 그때 면접관이 하셨던 말씀이 좀 약간 저한테 결벽증 있어 보이는데, 이런 말씀을 하셨어요. (웃음) 영업 마케팅에서 사람들끼리 소셜라이즈를 하는 그런게 잘 안 맞아보였나봐요. 실제로 제 약점이기도 한데 그때는 자기 객관화가 잘 안 됐던 거죠.

그래서 그런 여러 가지 약점 때문에 결국에는 다 떨어지고… 그러고 나서 취업을 어디로 해야 되지 보니까 소프트웨어가 제일 만만하더라고요. 그냥 제가 공부해가지고 코딩 테스트를 통과하면 되니까요. 실제로 코딩 테스트를 되게 잘 봐가지고 삼성전자에 꽤 쉽게 붙었어요. 사실 적성을 좀 늦게 찾은 거죠.

그것도 굉장히 중요한 질문인데, 학부 때는 어떤 논문을 봤을 때 제가 쓰고 싶다는 생각이 든 적이 없었던 것 같아요. 지금 제가 제일 하고 싶은 거는 딥러닝 모델, 머신러닝 이런 건데 그때는 지금처럼 주류는 아니었거든요. 소위 말하는 라떼는 시절, 2015년에 졸업할 때는요. (웃음)

예를 들어 지금 뉴럴 네트워크는 하나의 어떤 기술인데 당시에는 그렇게 효과가 좋지 않다 정도로만 수업 시간에 배우고 넘어갔어요. 실제로 그때는 파이썬도 지금처럼 쓰지 않았고 R 정도, 실제로는 잘 되지 않는다 약간 이런 정도로만 배우고 넘어갔는데요. 2017년을 기점으로 이 분야가 정말 매년 급속히 발전을 했거든요. 지금은 이 분야의 성격이 좀 달라져서… 재밌고 같은 노력으로 더 파워풀한 연구를 만들어낼 수 있게 된 것 같아요. 그런 관점에서 예전에는 논문을 봤을 때 내가 쓰고 싶다, 하고 싶다는 느낌이 없었어요. 대학원 가면 힘들다는데 이런 생각도 있었고요. 또 박사를 두 번 받는 경우는 잘 없으니까 이왕 받을 거면 해외에서 받고 싶었어요. 그런데 삼성전자를 가서 일을 잘하면 해외 박사를 보내준다니까 차라리 삼성전자를 더 잘해봐야겠다 이런 쪽으로 생각이 정해졌죠.

맞아요. 박사가 정확히 뭐 하는 건지 사실 그때는 몰랐지만 그냥 막연히 미국에서 박사 받는 게 제일 좋은 커리어라는, 그런 느낌으로 가고 싶어했던 생각이 있었어요.

아 그건 전혀 아니에요. 지금은 사실 교수가 되고 싶다는 생각이 많이 들거든요. 제가 교수가 될 수 있다는 생각 자체를 태어나서 처음 해본 게 작년 10월, 거의 유학 준비 막바지예요. SOP 마지막에 제 꿈의 교수입니다. 그것도 그냥 쓰는 건 줄 알았지 진짜 교수가 될 수 있어서 쓰는 건줄 몰랐어요.

그냥 이 딥러닝 분야 논문을 쓰면서 살면 재밌을 것 같아서요. 제가 유학 준비하면서 뼈저리게 느꼈던 게, 제가 얼마나 커리어에 대해 무지했나를 많이 느꼈어요. 그래서 진짜 제가 교수가 될 수 있다는 생각 자체를 못했는데, 추천서를 써주겠다고 미리 약속해주신 교수님이 10월쯤에 줌 미팅을 한 번 하자고 하시더니, 화상 회의를 거의 켜자마자 너 교수되려고 유학 준비하는거 아니야? 그러면 경영대쪽이 산업공학과 출신도 많고 교수되기도 쉬우니까 경영대쪽도 꼭 지원해봐라고 말씀해주셨습니다. 그때 내가 교수가 될 수 있나 약간 이 생각을 태어나서 처음으로 해봤어요

그리고 대학교 때는 - 그것도 지금 생각해 보면 이것도 맞는 생각은 아니에요. - 예를 들어서 제가 서울대 산업공학과면 저희 교수님들이 이제 서울대 산공과 출신들이잖아요. 그럼 저 분들은 다 자기 학번에서 제일 공부 잘하신 분들이었겠구나라는 생각을 갖고 있었어요. 실제로도 아예 틀린 말은 아니고요. 그래서 제 학점을 봤을 때 저는 엄두도 못 내겠구나 약간 그런 생각이 있었거든요. 그래서 애초에 교수에 대한 생각 자체를 안 했고요.

그럼에도 미국 박사에 대한 로망이 있었던 이유는 제가 산업공학과를 전공으로 선택했던 여러 가지 이유 중에 하나가 금융공학을 배울 수 있다고 그래서였어요. 그때는 또 금융공학이 되게 핫했거든요. 퀀트 이런 직업을 선택하면은 돈도 되게 많이 벌고 한다는게 되게 매력적으로 들렸어요. 물리학에서 예를 들어 열역학 방정식을 금융 시장에 적용하면 엄청난 임팩트를 줄 수 있다 이런 말 자체가 되게 매력적이잖아요. 그래서 나도 그런 거 배워보고 싶다라는 생각으로 진학했고 또 그쪽 커리어의 최고봉은 미국에서 금융공학 쪽으로 박사를 받는 거다 그러면은 연봉이 10억이라더라, 이런 말도 들으면서 좀 막연한 로망이 있었죠.

아니요. 한 번도 없어요. 그냥 수학여행으로 일본 가본 게 전부예요.

듀크는 떨어졌고 와튼*은 연락이 없어요. 아마 와튼은 4월 15일에 불합격을 보내지 않을까 싶어요.

네 그렇습니다.

아니요 그런 건 아니고, 아마 교수님이 개인적으로 한국 오실 일이 있으셨던 것 같아요. 교수님 소개를 하자면, 만약에 한국의 딥러닝을 대표하는 연구자가 누구냐라고 하면 손가락 안에 드시는 분이에요. 저랑 컨택이 된 게 가을 쯤이었는데, 한국 오시는 김에 인터뷰를 보게 된 거죠.

맞아요. 그것도 굉장히 인상 깊은 경험이죠. 거기에 컨택을 했던 이유에 대한 스토리도 좀 더 자세히 말씀드리면 다른 분들한테 도움이 될 것 같습니다.

저는 삼성전자에서 시계열 데이터를 분석하는 연구를 했기 때문에, 처음에는 그쪽으로 연구실을 알아봐야 된다고 생각을 했거든요. 근데 임형광 선생님이 이런 피드백을 많이 주셨어요. 진짜 제가 이 사회에 기여하고 싶은 게 무엇인가, 그리고 제가 어떤 걸 할 수 있는가, 이렇게 딱 봤을 때 진짜 원하는 게 시계열인지 곰곰이 생각해 보라는 말씀이 있으셨거든요.

사실 위스콘신-매디슨 연구실이 굉장히 강력한 실적을 많이 내는 곳이었거든요. 연구실 홈페이지를 들어가 봤을 때, 와 여기는 학생들 스펙도 저보다 훨씬 좋고, 교수님이 내는 논문 자체도 정말 제가 하고 싶은 연구인데 내가 엄두를 낼 수 있을까라는 그런 생각이 들었어요. 하지만 컨택을 해서 손해볼 건 없으니까 한번 잘 스토리를 만들어서 해봐야겠다 이런 생각이었거든요. 선생님의 그런 조언 덕분에 이제 용기를 내서 해본 건거기도 하고요.

제가 했던 건 시계열이지만 그 교수님은 이제 Large Language Model (이하 LLM) 연구를 하셨거든요. 실제로 제가 오퍼를 받은 곳이 세 군데 다 LLM 연구를 하는 곳이에요. 어떻게 보면 임형광 선생님이 약간 여기까지 내다보신 것 같은데. (웃음) 왜냐면 저는 시계열 데이터의 기술적인 한계가 굉장히 크다고 느끼는데 Chat-GPT가 다른 건 정말 잘하는데 시계열 데이터 주고 해달라고 그러면 잘 못하거든요. (중략)

편집자 주 - [2024 가을학기 UIUC 합격] 김박사넷 유학교육 후기 - 2편으로 이어집니다.