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가장 핫한 댓글은?
- 와, 너 정말 연구자로써 중요한 "🎯핵심" 고민을 하고 있어!
GPT를 많이 쓰는건 연구 습관에 해로울 수 있어. 하지만 이렇게 생각해보는게 어떨까?
🍀 GPT는 너의 작업을 도와주는 Co-worker(협력자) 역할일 뿐이야!
🍀 GPT는 네가 못하는 일을 해주는게 아니라, "시간이 오래 걸리는" 일을 대신 해줄 뿐이야!
🍀 GPT를 안 쓰는 것보다, *어떻게* 쓰느냐가 더 중요할거야!
📌 원한다면 네 고민을 [🟥학부생], [🟧석사 과정], [🟨박사 과정]으로 맞춤형으로 해결해줄 수 있어.
👉 GPT를 쓰는 것이 고민 중이라고 해서, 평생 안 쓸 것인가요? 다른 생성형 AI를 추천해드릴 수 있습니다.
gpt를 안 쓰고 싶은데 제 욕심일까요..
68 - 교수는 부모가 아닙니다
인권 운운하면서 여자 꼬시고 술 마시는 비용까지
교수한테 청구하지 마세요
여기 현실감 없는 교수님들이 많은거 같아서, 대학원생 생활비 정리해드립니다.
73 - 막줄 읽어주시길 바랍니다
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39 - 학회 교통비를 누가 자비로 부담하나요? 대학원은 의무교육이 아닌데 형편에 맞게 생활하거나 취직 하면 됩니다.
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25 - 교수가 생활비 얼마 들어가는지를 모르겠냐?ㅋㅋ 다 모르는척 하는거지 에효
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21 - 오케이. 그러면 학문이라는 것은 가진 자들을 위한 헤게모니가 될듯. 지난번에 누가 올린 "어용"이라는 단어가 딱 맞는듯.
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16 - 님 논리 대로면 대학원은 의무교육 아니니까 가난한 사람들은 학자의 길 꿈도 꾸지 말고 중소기업 들어가야죠? 좋은 것은 가진 사람들끼리 해야겠죠? 그죠?
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23 - 글을 중간만 읽고 처음과 끝은 못 읽는 독해력 대단하십니다
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37 - 카이스트도 떠나더라.
미국이랑 중국으로 갔겠지
서울대 교수 임용되었는데 포기했습니다
17 - 조교수 평균연봉 8천 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 서울대면 솔직히 다른대학보다 20-30%더 줘도 아무로 뭐라할 사람이 없을텐데. 어휴 쪽팔린다 교수 연봉이
서울대 교수 임용되었는데 포기했습니다
26 - 대안으로 누가 이박사넷이라도 만들어서 돌려돌려
김박사넷이라는 프로젝트는 이미 실패함
23 - 김박사넷이 원래 유학 준비생 및 대학원 준비생들을 위한 목적이었음.
국내 대학원 질서에 대한 부분은 글쓴이의 주관적인 목적으로 보임. 국내 대학원 질서란 것이 무엇인지부터 정의내려야 할 필요가 있어보임.
인증과정이 있다면 이상한 댓글은 많이 줄어들 것이나, 단점으로는 닫힌 커뮤니티는 왜곡된 흐름으로 연결되는 경우가 많으며, 향후 지속적인 매력이 없다면, 아예 사라질 여지도 많음.
이 사이트가 도움이 되는 사람도 꽤 있을 것인지라, 본인 입맛에 맞지 않다고 저는 감히 많이 쓰이고 있는 웹사이트를 실패했다라고 판정하지 못 할 듯 보이네요. 대신, 더 나은 방향을 유저로써 제안은 할 듯 싶네요.
김박사넷이라는 프로젝트는 이미 실패함
18 - 이게 17년 동안 대학등록금 강제로 동결한 결과. 학생과 학부모는 좋다고 난리였겠지만, 17년 동안 교수 월급이 안 오르니 누가 교수하려고 하겠나? 17년 동안 물가는 얼마나 올랐는데. 그 피해는 고스란히 학생과 이 사회가 받는 것.
서울대 교수 임용되었는데 포기했습니다
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대기업 퇴사 후 대학원 진학 고민
2023.06.29

이직할 타이밍마다 타산업 기구개발 및 메이저반도체장비사(세메스,TEL 등) 기구설계에도 합격해서 직무바꿀 기회가 있었지만, 반도체성과급에 눈이 멀어 연구소 차세대설비쪽까지 오게 되었습니다. CTO연구소 내 그리고 팀내에서도 카이스트 기계공학과 프레시박사로 오신 분들도 박사논문과는 다소 거리가 있는 공정개발, JDP설비쪽 부서에 배치받고 점차 똑같은 회사원화되어가는 것을 옆에서 목격하며 더욱 회사생활에 대한 회의감과 자괴감이 더해졌습니다.
분야도 제조공정쪽 화학,광학이라 너무 안맞고 업무도 회사시스템 밖에 나가면 쓸모없어서 더 늦기 전에 반도체를 위시한 micro가 아닌 제 관심분야와 전공에 가까운 macro한 분야로 틀고 싶습니다. 또한 연구소에 있으면서 학사출신에 대한 한계를 느꼈고, 일부 분야는 석사 이상이 아니면 기회조차 주어지지 않는 것을 확인하게 되었습니다.
요즘 비전이 많이 사라진 기계공학전공에 심지어 학사라 더욱 경쟁력이 떨어진다고 느끼게 되었고, 플러스 심화역량으로 AI,MEMS,전자제어 등 분야의 대학원에서 더 경험을 쌓는게 추후 유리하다고 생각되는 요즘이네요.
학부는 인서울 중위권에 3.97/4.5로 약한 편이고 공기업시절 토익은 만료되어 대기업,외국계 입사를 위해 준비한 Opic IH만 남아 혹시 모를 대학원 진학여부에 대비해 최근 토익을 다시 공부하기 시작했습니다. 다만 기업체에서 3년동안 현직으로 일하면서 나이가 30이 되어버려 많이 마이너스요소같습니다...
분야를 틀고자 접하지 못한 분야 전문성을 높이기 위해 기계공학랩으로는 CFD or Robotics, CS랩으로 Data Science or AI 분야로 희망 연구분야를 압축해봤는데 선지자분들께 진지한 조언 부탁드리겠습니다.
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