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- 원칙적으로 1저자는 글쓰기 기준입니다
위의 댓글들은 뭣도 모르는 것 같구요
적어주신 기여 비율이 사실이라면 꼭 글쓰기가 아니라 다른 부분들을 봐서도 충분히 공동 1저자 가능합니다
다만 연차가 낮아 본인의 기여 퍼센트를 객관적으로 파악했는지는 의심이 드네요
보통 연차가 낮으면 객관적으로 보지 못하고 본인한테 유리하게 판단하고 억울해하는 경우가 많아서요
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- 이제 막 석사과정 시작한 학생들은 대다수가 자신의 기여를 과대평가합니다. 써놓으신 퍼센트지가 객관적이라면 공동1저자 가능합니다. 그러나 저는 질문자께서 과연 정말로 저만큼 기여하셨는지 회의적입니다. 석사 1년차의 주저자 논문은 그 자체로는 큰 의미 없다고 봐서 욕심 부릴 필요는 없다고 생각해요 어차피 박사과정, 포닥 때 실적으로 승부가 갈리는거라서요. 그 이후 PI가 돼서도 물론 실적 중요하지만 일단 자리잡는데까지는... 아무튼 저자 문제는 지도교수님과 상담해보세요.
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- k>=ist>sp>>>>yk>>>>>>>ssh 이런 느낌인데 연구환경만 따지면
24
- 저는 외국 사는데 연봉 낮고 대우 안좋아도 연구에 진짜 미친 오타쿠들이 가는게 정출연이라고 생각합니다 .사기업 급 맞춰줘라, 워라밸 갖춰줘라 따지면 끝이 없죠.
실제로 지금 제가 있는 국가도 박사들이 가는 탑정출연 연봉이 사기업 학사졸들의 반토막입니다.
21
- 저는 갠적으로 위대가리도 내리는게 맞다고 생각하는데 이미 올린걸 내리는건 힘들다고 봅니다
그럼 생각해봅시다. 병사월급을 올렸더니 부사관 장교들이 박탈감 느낀다고 월급 올려달라고 하고, 이제는 공무원까지 월급 올려달라고 합니다. 이 모든 사람의 월급을 올려주는게 맞을까요? 그러면 다른 국민은 어떻게 생각할까요?
세금으로 운영하는 곳이란 자각을 좀 가지세요
아니면 사기업 가던가요
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AI 대학원 진학 및 전망 관련 정리
2023.02.16
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우선 나는 서울 k 정출연 현직이고,
최근에 AI대학원 관련 논의가 많기에 "학생이 아닌 입장으로" 정리해보고자 한다.
우선 ai를 연구하는 곳은 크게 2군데가 있다.
첫번째가 ai대학원이고, 나머지는 기존 전통 학과들에서 ai 기반의 응용 연구를 하는 경우이다.
나는 ai대학원과 기존 학과로써 구분짓고 싶지 않고, "연구 분야"로 구분짓고 싶다.
그 이유는 ai대학원도 산업적인 응용 위주로 연구 하는 랩이 많이 있기 때문이다.
⬤ 자연어 처리, 자율 주행, 비젼 등 현재 AI 메인 주제 및 AI 이론 연구 분야
- 대부분 사람들이 관심가지고 있는 분야는 이 쪽 분야이고, 이 쪽 분야는 향 후 몇 년간 super red ocean이 될 전망이다 (지금 졸업하고 취직하는 사람들은 운이 좋은 거다... 특히 지금 박사 받은 사람들은... 그 사람들이 입학할 때, 이만큼 ai가 인기있지 않았다.)
- super red ocean이기에 졸업 후 이쪽 분야로 진출하려면, 남들보다 월등해야 한다는 건 당연하다.
이 쪽 분야가 전망이 밝지 않다는 게 아니다.
오히려 전망은 매우 밝지만, 좋은 직업은 한정적이며 갈수록 지원자가 상향 평준화되고 있는 상황이다.
본인이 자신이 있고, 이 기술들에 열정이 있으면 아무 문제없고 진출을 정말정말 권장하지만.
그냥 이 쪽 분야가 최근 떠오르는 분야래~
하면서 진출하기엔, 그 쪽 분야 연구를 한 어중이 떠중이가 될 확률이 너무 높다.
정출연 현직으로 지원자들 심사하는 입장에서 보면,
"너도 그거 했니? 근데 남들에 비해 실적이 많이 딸리네?"
이런 소리 듣기 딱 좋다.
즉, 이 쪽 분야는 미래 전망이 밝은 건 분명하지만, 잘할 자신과 분명한 열정이 없다면 고민해보는 것이 필요하다.
⬤ 기타 AI 응용 기술
- 우선 말하고 싶은 건, ai 쪽은 산업적으로 응용이 무궁무진하며 파이가 계속 늘어날 예정이기에 지금 시점에서 super red ocean인 건 윗 쪽 분야고, 나머지 다른 ai 응용 분야는 여전히 blue ocean이다
지금 박사로 졸업한 ai 전공자들이 입학했을 4~5년 전에는 그 분야가 red ocean이 아니었음을 다시 상기하자, 지금 박사 입학 후 5년 후에는 어떤 분야가 red ocean이 되어있을 지 아무도 모른다.
다만 ai가 너무너무 유용한 기술이기에, ai와 연관성을 떠올리기 쉬운 로보틱스 뿐 아니라 재료공학, 화학공학, 건축 등 정말 다양한 곳에서 ai기반으로 연구를 하고 있다.
예를 들어, 로보틱스의 경우 원래 취직이 잘 되는 분야인데 ai까지 곁들어 한다면 진출할 수 있는 분야가 더 넓어지는 셈이다.
그리고 이렇게 ai를 응용하는 user입장의 연구는 진입장벽이 크게 높지도 않다.
AI에 관심이 적당히 있는 사람들은 이렇게 ai 기반 응용 기술을 연구하는 랩에 가는 것이 보다 안정적인 투자일 수 있으니 고려해보길 바란다
(5년 후 그 쪽 분야가 대박나면 더 좋은 거고... 하지만 미래는 아무도 모른다...)
최근에 AI대학원 관련 논의가 많기에 "학생이 아닌 입장으로" 정리해보고자 한다.
우선 ai를 연구하는 곳은 크게 2군데가 있다.
첫번째가 ai대학원이고, 나머지는 기존 전통 학과들에서 ai 기반의 응용 연구를 하는 경우이다.
나는 ai대학원과 기존 학과로써 구분짓고 싶지 않고, "연구 분야"로 구분짓고 싶다.
그 이유는 ai대학원도 산업적인 응용 위주로 연구 하는 랩이 많이 있기 때문이다.
⬤ 자연어 처리, 자율 주행, 비젼 등 현재 AI 메인 주제 및 AI 이론 연구 분야
- 대부분 사람들이 관심가지고 있는 분야는 이 쪽 분야이고, 이 쪽 분야는 향 후 몇 년간 super red ocean이 될 전망이다 (지금 졸업하고 취직하는 사람들은 운이 좋은 거다... 특히 지금 박사 받은 사람들은... 그 사람들이 입학할 때, 이만큼 ai가 인기있지 않았다.)
- super red ocean이기에 졸업 후 이쪽 분야로 진출하려면, 남들보다 월등해야 한다는 건 당연하다.
이 쪽 분야가 전망이 밝지 않다는 게 아니다.
오히려 전망은 매우 밝지만, 좋은 직업은 한정적이며 갈수록 지원자가 상향 평준화되고 있는 상황이다.
본인이 자신이 있고, 이 기술들에 열정이 있으면 아무 문제없고 진출을 정말정말 권장하지만.
그냥 이 쪽 분야가 최근 떠오르는 분야래~
하면서 진출하기엔, 그 쪽 분야 연구를 한 어중이 떠중이가 될 확률이 너무 높다.
정출연 현직으로 지원자들 심사하는 입장에서 보면,
"너도 그거 했니? 근데 남들에 비해 실적이 많이 딸리네?"
이런 소리 듣기 딱 좋다.
즉, 이 쪽 분야는 미래 전망이 밝은 건 분명하지만, 잘할 자신과 분명한 열정이 없다면 고민해보는 것이 필요하다.
⬤ 기타 AI 응용 기술
- 우선 말하고 싶은 건, ai 쪽은 산업적으로 응용이 무궁무진하며 파이가 계속 늘어날 예정이기에 지금 시점에서 super red ocean인 건 윗 쪽 분야고, 나머지 다른 ai 응용 분야는 여전히 blue ocean이다
지금 박사로 졸업한 ai 전공자들이 입학했을 4~5년 전에는 그 분야가 red ocean이 아니었음을 다시 상기하자, 지금 박사 입학 후 5년 후에는 어떤 분야가 red ocean이 되어있을 지 아무도 모른다.
다만 ai가 너무너무 유용한 기술이기에, ai와 연관성을 떠올리기 쉬운 로보틱스 뿐 아니라 재료공학, 화학공학, 건축 등 정말 다양한 곳에서 ai기반으로 연구를 하고 있다.
예를 들어, 로보틱스의 경우 원래 취직이 잘 되는 분야인데 ai까지 곁들어 한다면 진출할 수 있는 분야가 더 넓어지는 셈이다.
그리고 이렇게 ai를 응용하는 user입장의 연구는 진입장벽이 크게 높지도 않다.
AI에 관심이 적당히 있는 사람들은 이렇게 ai 기반 응용 기술을 연구하는 랩에 가는 것이 보다 안정적인 투자일 수 있으니 고려해보길 바란다
(5년 후 그 쪽 분야가 대박나면 더 좋은 거고... 하지만 미래는 아무도 모른다...)
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