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- 그리고 제 경험상 진짜 부족한 애들은 자기가 부족하다는걸 모릅니다. 스스로 부족함을 아셨다면 조금씩 채워 나가면 됩니다. 그게 배움 아닐까요.
대학원 수준이 너무 높아서 힘듭니다
66 - 비판은 계속 되겠지만 여전히 안 망했을 듯요 오히려 2050년 경에는 세계 5대 경제대국 군사대국 되있을 것 같으니깐 너무 걱정 마세요
요즘 한국 사회돌아가는거 보면 유럽이 왜 망했는지 알거같음
66 - 근거 없는 자신감이라고 하죠.. ㅎㅎ 확실한건 2050년에는 세계 최고수준의 노인대국 돼있을겁니다.
요즘 한국 사회돌아가는거 보면 유럽이 왜 망했는지 알거같음
45 - 피규어나 잘 그리세요
연구실에 피규어 가져가도 되나요?
55 - 문장 몇줄 안되는거로도 찐따티가 나네 신기 ㄷㄷ
연구실에 피규어 가져가도 되나요?
17 - 1. 학교가 높을수록 SKP 대학원 가가기 쉬워집니다. 지거국 경북대급도 불가능한건 아닙니다만, 과에서 학점 잘 받으셔야 합니다. top급으로요.
그리고 한 3학년부터는 학부연구 인턴도 하시구요. 힘드시겠지만, 벌써부터 분야가 확고하시다면, 학부연구 인턴 1~2년 동안 낮은 저널이라도 SCI 1개는 1저자로 쓴다 생각하시고 도전하면 SKP 가느ㅇ합니다.
2. 학과가 제일 중요하죠. 기계관데 화공과 연구실 컨택하면 그 사유가 명확해야합니다. 학부 4학년때 배우는 기초 수업이 base인데, 그걸 안배우고 온다는건.... 크거든요. 핵융합 연구를 하고 싶으면 그에 맞는 과를 꼭 가세요.
3. 당연하죠. 물론 박사까지 받으면 본인 박사 연구 주제가 제일 중요해지구요, 학부과는 희석되죠. 그런데 석사까지면 학부 과가 여전히 중요합니다.. 오히려 석사가 학부를 덮지 못하죠;
4. 훌륭한 연구자가 되려면 지금 필요한 공부/연구를 집중하고 갈고 닦는 것입니다. 고등학교때는 수능을, 대학교 학부때는 전공 수업과 학점을 말이죠. 그리고 학부 때 연구 인턴을 들어가게 되면, 그 분야에 맞는 논문을 읽고 지식을 쌓는 것이구요.
대학원부터는 이러한 논문 읽고 지식 쌓는 것을 꾸준히 하면서 이제 본인의 연구를 시작해보는 단계입니다. 지도교수의 지도에 따라 본인의 연구를 찾는 기간이죠.
즉, 언제나 불평 없이 주어진 상황에 잘 적응하고 꾸준히 하시면 좋은 연구자가 될 수 있습니다. 편법을 노리지 말고, 남과 비교하지 말구요.
그렇게만 하면 비교적 낮은 대학교에 입학하더라도 이 스텐스를 유지해서 좋은 대학 교수까지도 가능합니다.
조언좀 해주세요
7 - "제가 만든거라 좀 그랬지만 프로그램을 드렸습니다." "그래서 그건 어려울거같다고 했더니".....
거기서 관련 연구를 한다는거 자체가 본인이 연구실 지원을 받고 있다는걸 언제 깨달을까
너가 그 연구실에서 연구 관련 무언가를 하면 다 연구실 소유야 제발. 니가 코드 좀 짰다고 니꺼마냥 굴지말고. 니꺼라고 쳐도 좀 공유하고 그래라 별 같잖은거로 소유욕 탐내지말고.
3.5년이나 있었으면 연구실에 하나라도 도움이 되고 그래라 좀.
아니다 넌 박사 과정 안 가는게 그 연구실에 도움 되는거니 하나는 도와줬네.
석사 졸업생인데 졸업전에 교수님과 사이가 안좋아졌습니다.
10 - 그럴 거면 군대도 2번 갔다와. 군대 갔다오면 사회가 다 착해보이고 헬조선이라는 말이 이해가 안감. 전역하면 사회가 천국으로 보임
괴수랩 장점을 알아챔
10 - 끝까지 가는놈이 이기는거임
새로 들어온 석사 친구가 괴물입니다.
29 - 그런 애들 친하게 지내면서 콩고물 받아 먹어야징
새로 들어온 석사 친구가 괴물입니다.
11 - 우리 랩 신입도 괴물이더라... 소변기 옆에서 살짝 훔쳐봤는데 진짜 구렁이 한마리가 또아리 틀고 있음... 진짜 괴물레벨
새로 들어온 석사 친구가 괴물입니다.
60 - 놀랍게도 코딩까지 가지 않고 영어 작문만 봐도 답나옵니다.
요즘 개나소나 GPT를 사용함에도 불구하고 논문 영작 수준이 차이가 꽤 나거든요.
결국 좋은 도구를 줘도 쓰는 사람이 ㅄ이면 결과물도 별로다 입니다
여러분들은 코딩 능력이 필요 없어질거 같으신가요?
12 - 1. 맞음
2. 맞음
3. 2가 맞기 때문에 대처할게 없음.
2에 대한 설명
현재 해당 랩 소속이 아닌것이기에 표면상의 이유는 논문에 넣을 소속이 없기 때문에 논문에 이름을 넣을 수 없음. 그 외의 이유로는 나간 사람을 굳이 넣고싶지 않음 정도가 있겠음.
만약 그 랩에서 석사 졸업이나 박사 졸업 정도를 한 뒤에 비슷한 상황이 발생했다면 그 랩 소속으로 넣고 논문에 이름이 들어가는게 일반적임 (저자 순서는 좀 밀릴 수는 있음) 그런데 글쓴이는 학부연구생 이었던 것이므로 교수가 당연히 이름을 뺄 것임. 기여도가 어느 정도인지 관계없이 (보통 학부연구생은 실험쪽에 기여도가 있을 것이고, 논문 작성엔 기여도가 없을것임) 나간 학부연구생의 이름을 넣어주는 경우는 교수가 선심을 쓴 것이라 봐야함
학부연구생 저자 제외 관련 질문입니다
8
신생랩 졸업 후 output에 기반한 신생랩 장단점 정리
2022.10.15

대학원 생활 및 졸업 이후 경험들에 비추어 이야기를 해보고자 한다..
우선, 나는 skp 대학원 중 신생랩 출신이고, 박사졸업 후 정출연에서 일하고 있다. 그리고 내 주변에도 다른 신생랩 출신이 많았다.
김박사넷의 흔한 의견은 신생랩은 장비 셋팅할 것도 많고, risk가 크니 가지 말라고 하는 것이다.
근데 정말 이런 측면만 존재할까?
사실 내 주변에서 정말 잘 되서 학계로 진출한 사람들은 신생랩 출신이 많았다.
그럼 이건 왜 그런것일까?
내 생각엔 김박사넷에서는 한쪽 측면만 너무 강조된 측면이 있어서, 다른 측면 이야기도 나누고자 한다.
신생랩에 대한 내 결론은 학계나 출연연을 가고 싶을수록 "연구 중심의 좋은 대학에서의 신생랩"을 가는 것은 유리한 측면이 있다는 것이다.
기회요소 1) 무엇보다도 좋은 대학일수록 신생랩 교수들이 new한 연구분야를 하기에 학계로 진출하기 유리하다.
반면, 아무리 논문 실적 잘 나와도 그 쪽 사람들이 이미 우리 나라 대학과 정출연을 채우고 있으면, 그 랩 출신은 학계에 진출하기 힘들다.
교수나 정출연 지원해 본 사람은 알겠지만, 실적은 기본이고 연구 분야가 가장 중요하다.
기회요소 2) 랩 set-up에 시간 많이 들어서 연구를 잘 못하네... 이런 소리가 김박사넷에서 많이 들리지만, 내가 아는 신생랩 1, 2호 박사들은 대부분 학계로 잘 진출했다.
왜냐면 교수가 실적이 필요하기에, 이 박사생들에게 좋은 논문 실적들이 많이 모아졌기 때문이다.
그럼 석사 졸업생들이 lab set-up에 영향을 많이 받는거냐... 라고 또 묻는다면, 내 경험 상 별로 그렇지 않았다.
이건 아무래도 우리 랩이 skp여서 그런지 (간판이 중요했는지...), 애초에 회사가 석사 출신에게 높은 실적과 경험을 기대하지 않았다.
그냥 자기가 연구하던 내용들 발표하고 면접하면서, 다들 취직 잘 했다.
위험요소 1) 이번에 안 좋은 점에 대해서 이야기해보려고 하는데, 가장 위험한 부분은 교수에 대한 정보가 없다는 것이다.
막말로 교수가 굇수였으면, 답이 없다.
교수가 굇수이면, 얼마나 대학원 생활이 힘들어지는 지에 대해서는 이미 많이들 들어봤을 것이다.
이를 걸러낼 정보가 없다는 점에서 이건 확실히 위험 요소가 맞다.
위험요소 2) 사실 내 주변에서 이걸로 인생에 정말 타격을 받은 사람은 별로 못 봤지만, lab set-up에 시간이 걸린다는 것이다.
다만, 나는 위에 설명한 이유들 때문에 이것이 정말 그 사람의 career에 영향을 주는 경우를 많이 보진 못했다 (교수가 굇수가 아니라면).
내 주변 신생랩 박사 졸업생들은 교수님이 실적을 챙겨주는 혜택을 lab set-up하면서 시간을 버리는 것보다 크게 본 사람들이 대부분이다.
그렇다면, 왜 김박사넷에서는 lab set-up 문제를 강하게 호소하느냐?
내 주변에도 이런 경우가 있었지만, 사실 그 사람 지도교수가 굇수일 것이라 추측한다.
가뜩이나 굇수인 사람이 (연구도 못하게) lab set-up으로 시간 뺏어먹게 하면 그 스트레스는 매우 크다.
내 주변에도 이런 사람들이 있었기에... 이에 대한 근본 원인은 lab set-up이 아니라, 교수가 굇수이기 때문인 것으로 추정한다.
다시 정리하면, 김박사넷에 너무 한 쪽 측면 이야기만 편중된 것 같아, 이 글을 적었고.
연구 중심의 좋은 대학의 신생랩이라면, 학계나 출연연을 가고 싶은 꿈이 있을 경우 매우 좋은 기회일 수 있다는 의견을 박사 졸업 후 내 주변 output을 기반해서 공유한다.
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