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가장 핫한 댓글은?
- 이상한 교수님을 만나셨네요
소리 지르는 지도교수님
31
- 이런 문제에 대해 학과에 다른 교수님과 면담을 해보고
>>여기에 화나신 것 같네요.
소리 지르는 지도교수님
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- 까스라이팅을 당한 학생의 모습...
소리 지르는 지도교수님
31
- 교수가 이상한사람이 맞습니다. 하지만 하나 당부드릴건 비단 연구실뿐 아니라 나중에 회사에서 이직하거나 할때도 이전에 있던곳을 안좋게 말하는건 지양하시는게 좋습니다. 당사자를 안좋게 보는경우가 많아서요. 특히 교수 세계는 매우 폐쇄적이고 좁아서 교수님들끼리 확인차 얘기가 나오면서 일이 이렇게 된듯 합니다.
소리 지르는 지도교수님
17
- 얼마나 오랜시간을 있는지보다 중요한게 얼마나 효율적으로 그 시간을쓰는게 더 중요합니다.
일주일에 70시간 궁댕이 붙이고있어도, 중간중간 유튜브 보거나 커피마시러다니거나 흥청망청 시간흘리는 시간이 많으면 무슨 소용일까요? 스스로는 "난 70시간이나 연구실에 있어!"라고 할진몰라도 본인만족일뿐이죠.
제가 한국에서 학위받은 연구실은 자유출퇴근이였습니다. 저도 연구실에 꽤나 오랜시간 있었지만, 평소에는 적당히 중간에 쉬엄쉬엄했기 때문에 순수 연구시간이 엄청난지는 모르겠네요. 다만 바쁠때나 디팬스 받기 일년전부터는 정말 오랜시간 연구실에서 실험했던것 같네요. 그래도 연구실 분위기도 자유롭고 편했어서, 연구실에 오래있는게 전혀 부담되지는 않았습니다.
졸업이후 지금은 미국탑스쿨에 있는지 좀됐는데 여기는 하루에 6시간 일하는 미국인 친구도 있지만, 이친구는 그시간 내에 휴대폰도 안보고 밥도 안먹고 일만 합니다. 그러고 깔끔하게 퇴근하죠. 과연 이런 생활하는 친구가 하루 10시간 흥청망청 쓰는 사람보다 못한다고 할수잇는지 모르겠어요.
물론 가장 대단한건 하루 10시간넘게 집중해서 일만하는건데, 이러면 정말 번아웃 오기 쉬운것같아요. 지금랩에 중국인 포닥 한명은 이런데 대단하다고 생각해요.
박사 학위 동안 주 몇 시간을 순연구시간에 쏟으시나요?
14
- 그.. 설령 맞는말이어도 그런식으로 말하면 욕먹을텐데요..
좀 세상을 순수하게 보면서 삽시다. 꼬아보지말고요.
애들이 징징거릴수도 있죠 열심히 하는 학생들도 있을거고요.
박사하는게 뭐 대단한거 하는줄 아네
25
- 솔직히 너무 맞는 말임 ㅋㅋㅋ
박사하는게 뭐 대단한거 하는줄 아네
20
- 본인은 대단한 사람이라 일침 놓고 계신거군요
박사하는게 뭐 대단한거 하는줄 아네
18
- KY는 이미 서로 간격이 너무 많이 벌어졌네... 노벨상도 그렇고
2023, 2024 세계대학 순위 (4곳의 평가순위 합산)
17
- 대학랭킹은 각 학교 본부들의 로비실력에 지대한 영향을 받는 지표입니다.
저런 랭킹 백날 들이대도 연대-성대가 PK보다 좋은 학교고 세종대-영남대가 지스트-디지스트보다 좋은 학교라고 생각하는 사람 없잖아요?
세계대학랭킹이 이름 첨듣는 외국대학들 순위 궁금할때나 찾아보는거지 SPK가 어쩌고 YKSSH가 어쩌고 훤히 꿰고있는 우리가 저걸 참고할 이유가 있나요? 저거 평가한 외국 할배들이 연세대랑 카이스트 중 어디가 더 좋은 학교인지에 대해 한국 대학원생들보다 더 잘 알 이유가 있나요?
우리는 저기 나열된 학교들의 수준을 이미 너무 잘 알고 있습니다.
그렇기에 이 순위는 국내대학들의 실력을 나타내는 게 아니라 대학랭킹들의 부질없음을 나타내는 지표라고 보는 게 맞습니다.
2023, 2024 세계대학 순위 (4곳의 평가순위 합산)
19
기존 문헌값들에서 데이터를 얻었다는 논문은 정말 말 그대로 구글스칼라의 바다를 뒤져서 자료를 다 모은 건가요?
2024.05.30
6
3789
안녕하세요. 논문을 쓰고 싶어 지도교수님께 될만한 주제를 생각해 보는 학부연구생입니다.
최근 ML 관련 좋은 아이디어가 생각나서 구글 스칼라를 뒤지던 중, 기존 문헌값들에서 데이터를 얻어(논문을 보면 약 150개라고 하더군요...) 분석한 후 교신저자 없이 단독으로 쓴 논문을 발견했습니다.
여기서 기존 문헌값이란 것은 구글 스칼라를 일일이 뒤져서 자료 한톨 한톨 다 모은 건지 궁금합니다,
ML을 사용했지만 실험이 중요한 분야의 논문임에도 실험도 안 하고 ACCEPT이 되었더라고요...
물론 소위 말하는 좋은 저널은 아니지만, 이렇게 자료를 얻어 논문을 낼 수 있다면 한번 시도해 볼 만 할 것 같아서요...
최근 ML 관련 좋은 아이디어가 생각나서 구글 스칼라를 뒤지던 중, 기존 문헌값들에서 데이터를 얻어(논문을 보면 약 150개라고 하더군요...) 분석한 후 교신저자 없이 단독으로 쓴 논문을 발견했습니다.
여기서 기존 문헌값이란 것은 구글 스칼라를 일일이 뒤져서 자료 한톨 한톨 다 모은 건지 궁금합니다,
ML을 사용했지만 실험이 중요한 분야의 논문임에도 실험도 안 하고 ACCEPT이 되었더라고요...
물론 소위 말하는 좋은 저널은 아니지만, 이렇게 자료를 얻어 논문을 낼 수 있다면 한번 시도해 볼 만 할 것 같아서요...
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