GPA나 학벌에서 패널티를 받을 것 같지는 않은데, 가장 중요한 요소인 "연구 실적"이 부족해서 고민입니다.
학사 전공 : 자연 과학 석사 전공 : AI 딥러닝 (비전/오디오/자연어 중 하나)
학사 GPA : 3.88/4.30 석사 GPA : 4.15/4.30 학사와 석사 모두 서울대입니다. 행정 시스템 상에서 공식적으로 4.0 스케일로 GPA를 변환해보니, 학사 GPA는 3.74/4.00 석사 GPA는 3.90/4.00 이 나왔습니다.
탑스쿨을 지원한다면 GPA가 부족할 수도 있겠지만, 그 외의 경우에는 GPA는 이미 충분할 것이고, 연구 실적이 주된 캐스팅보트가 될 것 같습니다.
제 약점은 학사 때 연구 실적이 아예 없고, 석사 때는 SCI급 2저자 한 편 뿐이라는 것입니다. 학사 때 연구 인턴쉽을 자연과학 연구실에서 수행했지만, AI나 딥러닝과는 무관한 주제였고, 석사 때는 코딩을 처음 시작한 사람으로서 연구 실적을 내기가 너무 어려웠습니다. 사실은 모두 핑계일 뿐이고 제 무능함이 가장 큰 이유라고 생각합니다.
과거를 교정할 수는 없고, 중요한 건 이제부터라도 연구 실적을 보강해야 한다는 것인데요. 제 출신 연구실에서는 석사 후 연구생을 운용할 지도 여력과 예산이 없다고 하십니다. 그래서 KAIST나 미국 대학의 동일 전공계열 연구실에 컨택을 해서 인턴쉽을 수행하고, 논문을 작성할 생각입니다. 제 분야에서 상위급 인용 지수를 가진 컨퍼런스/저널에서 1저자 논문 1편의 Accept을 받고, 그 이후에 미국 박사 과정을 지원할 계획입니다.
이러한 전략이 유효할지, 혹은 더 좋은 전략이 있을지 궁금합니다. 저처럼 연구 실적으로 고민하는 학생들이 더 있을 것 같아서, 댓글이 달린 후에 게시물은 삭제하지 않겠습니다.
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댓글 9개
2025.01.31
답은 아닐수도 있는데, 현재 지도교수님이 잘 아시는 미국 교수님이 있다면 추천 받아서 다이렉박사를 지원해보는게 좋을 것 같아요.
저희 교수님은 1) 자기 학교에 있는 학생(학사, 석사, 박사)와 일해보고 괜찮으면 뽑는게 원칙이고, 2) 간간히 '지도교수가 아는 사람'의 '추천'을 받는 학생도 뽑더라구요. 3) 외국 학생은 원서보고는 안뽑아요.
주변봐도 미국 대학 동일 전공계열 연구실에서 굳이 외국학생을 인턴을 돈주고 데려오는 경우는 흔하지 않은 것 같구요. (간간히 인턴들 있는데, 다들 펀딩 들고 오는 경우입니다)
KAIST나 다른 국내 연구실에서도 연구를 하는게 좋을 수는 있어도, 실적이 나온다는 보장이 없기 때문에 (AI분야의 리뷰어 랜덤성) 오히려 더 어려운 것 같아요.
저는 국내에서 실적 많이들고 온 편인데, 대부분 주변보면 괜찮은 논문실적 1~2편+ 다른 능력 (높은 GPA, 외국 대기업 경험)으로 잘 오는 것 같아요.
어느정도 랭킹을 생각하는지도 얘기하셔야될 것 같네요. 일단 말씀하신 방법이 맞냐 아니냐를 떠나 그 길 밖에 없어요. 결국 누구나 아는 정도가 맞는 법이고 요행을 바라면 보통 더 멀리 돌아가게 되죠.
그런데 만약 탑스쿨 (탑4+아이비리그+최상급주립공대) 수준을 생각하시면 1저자 하나로도 모자릅니다. 연구실 가서 하나정도 1저자 컨퍼런스 억셉이 되는 것도 마냥 쉬운 건 아니겠지만, 솔직히 요즘 AI/ML 소위 탑커퍼런스들 만개씩 어드미션 받아서 25-30% 억셉주는데 어찌 넣다보면 결국 되긴 할거에요. 하지만 그래서라도 다른 경쟁자도 논문이 많다보니 추천서가 강력해야하죠. 만약 지금의 지도교수님께 깊은 인상을 못줬다면 새로운 장소에서라도 드려야하는데 녹록치 않을겁니다.
두개 강화할 방법이 있습니다.
하나는 자연과학하셨다니 그 분야를 서브로 컴퓨터 박사를 넣는것입니다. 그럼 최소한 sop상의 스토리는 훨씬 그럴듯해집니다. 그러고 가서 ml로 넘어가도 안 늦습니다. 그리고 안넘어간다 쳐도 요즘 컴퓨팅 섞는 분야치고 ml 안쓰는 곳 없습니다. Ml의 대부분의 연구가 직관을 기반으로 기존 모델의 configuration 바꿔가며 실험해보는 거잖아요.
다른 하나 생각할 곳은 미국의 기관들을 찾아보는 것입니다. 요즘 경쟁이 과하다보니 post-bachelor 리서치프로그램 같은 걸 진행하는 곳이 많아요. 원래는 그게 박사과정의 정의인데 이상하게 됐죠. 거기 가서 연구소장 이런 사람하고 친해지면 미국에 더 연줄이 있고 추천서 많이 써본 사람이니 잘될 확률이 높죠. U.S.에 대한 commitment도 보여주고요.
2025.01.31
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2025.01.31
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2025.01.31
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