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자연어 처리, 머신러닝 대학원 진학은 사전 컨택을 어떻게 해야할까요?
네이버 · 검색시스템
약 5년 전
💬 멘티의 질문
멘토님 안녕하세요! 저번에 질문드렸던 멘티입니다. 멘토님의 조언을 듣고 대학원 진학을 결심했습니다. 자연어 처리와 머신러닝을 공부하고 싶어 연구실이 있는 고려대학교 대학원에 지원하려고 하는데요, 이 대학원은 지원 전에 컨택을 먼저 해야 한다고 하더라고요. 대학원 컨택시 무엇을 물어보면 좋을지 알고 싶습니다.


Ⓒsmolaw

 
그리고 멘토님께서 말씀하셨던 기본적인 과목들을 다시 공부하려고 하는데요.

수업시간에 봤던 책들을 다시 공부하는 게 좋을지 공부와 관련된 팁을 여쭤보고 싶습니다.

💬 이세린 멘토의 답변

멘티님, 대학원 진학과 연구 분야를 결정하시기까지 고생 많으셨고 축하드립니다. 이제 원하시는 길까지 조금만 더 힘내시면 됩니다. 
 
멘티님께서 언급하셨듯이 대학원 지원에 앞서서 사전 컨택은 어디나 필수 사항입니다. 그럼 사전 컨택으로 어떤 것을 물어 봐야 하는지 답변드리도록 하겠습니다.

ⒸSizeSquare's


먼저 연구실 학생과 컨택하세요

사전 컨택은 연구실 학생을 컨택하는 방식과 관심 있는 교수님을 직접 컨택하는 방법 두 가지가 있습니다. 먼저, 교수님께 먼저 컨택을 하는 것보다는 해당 연구실의 학생에게 연락하는 것이 좋습니다.
 
기본적으로 석사생보다는 박사생, 박사생 중에서도 랩장이 있는 경우는 랩장에게 연락하시면 됩니다. 연락 시 간단하게 대학원에 진학하려는 의사 표시와 어느 학교 학생인지 밝힌 후, 질문을 드려도 괜찮은지 물어보시면 됩니다. 
 
그렇게 연구실 학생과 컨택이 되면, 되도록 직접 연구실로 찾아뵙는 것이 좋고 그것이 어렵다고 하시면 이메일로 주요한 질문을 하시면 됩니다. 주요한 질문으로는 그 연구실의 연구 분야와 연구실 분위기, 교수님 성향, 졸업생들의 진로 방향 같은 것들이 될 수 있겠죠. 

바로 교수님께 컨택할 수도 있어요

교수님께 컨택을 하는 경우 본인이 지금까지 공부해 온 것과 해당 연구실에 왜 관심이 있는지 등을 밝힌 후, 교수님의 연구 방향을 알고 싶다는 이메일을 보내는 것으로 시작할 수 있습니다.
그 연구실에서는 어떤 학생을 뽑으려고 하는지, 어떤 과목을 중요하게 생각하는지, 또 학점이나 영어 성적 등의 합격선이 있는지에 대해서도 질문드리면 좋습니다.
 
그리고 이건 팁인데, 대부분 교수님은 랩에서 제대로 연구하고 일할 수 있는 박사를 선호합니다. 따라서 멘티님이 정말 석사만 하고 취업을 하실 생각이라도 ‘현재는 박사로의 진학도 고려하고 있다’고 말씀하시는 것이 좋습니다. 실제로도 미래는 알 수 없는 일이니까 단정 지으시기 보다는 열린 마음으로 대학원 진학을 하시는 것을 추천해 드립니다.


ⒸJ. Kelly Brito

 

연구 분야는 미리 공부하고 질문하세요

연구 분야는 미리 조금이라도 공부하시고 질문을 하셔야 합니다. 막연하게 '그 연구실은 무엇을 연구하나요?'라고 질문하면 답변하시기 매우 어려우실 거예요. 또 연구실에 대한 기본적인 조사도 안 했다고 생각해 부정적인 인식을 줄 수도 있습니다. 그 연구실 학생이 쓴 논문이나 연구실 홈페이지에 나와 있는 내용을 읽어보시고 구체적인 질문을 드려보세요.
 
예를 들어 머신러닝 중에서도 이미지 쪽을 연구하는 연구실이라면, '연구실 홈페이지를 통해 그 랩이 딥러닝 기술을 이용해 비전 쪽을 연구한다는 것을 알았는데, 구체적으로 현재 집중하고 있는 분야가 어떤 비전 처리인가요?' 또는 '저는 수업시간에 *CNN의 기초 대해 배웠는데 이런 알고리즘을 사용해 이미지를 인식하는 것을 연구하시나요?'라고 질문드려볼 수 있을 것 같아요.
 
이렇게 연구 분야에 대해 구체적으로 알게 되면, 이후에 그 연구실의 교수님과 이야기를 나눌 때 연구실에 대한 관심과 열정을 표현하기 쉬워집니다.

연구실 분위기를 파악해 보세요

다음은 연구실 분위기인데요. 연구실 분위기가 자유로운지 또는 매우 엄격한지 파악하면 자신의 성향과 맞을지 판단할 수 있습니다. 본인이 자율적으로 공부하는 것을 좋아한다면 자유로운 분위기로 가는 것이 맞고, 적절한 지도를 통해 배우는 것을 선호한다면 조금 엄격하더라도 체계적인 지도 아래에 있는 것이 좋을 것입니다.
 
대학원에 진학하면 석사 과정만 공부한다고 해도 적어도 2년간 매일 10시간씩 시간을 보내게 될 테니 성향이 맞지 않으면 괴롭겠죠. 또 연구실은 도중에 바꾸는 일이 불가능하지는 않더라도 매우 드물게 있으니 신중히 고르셔야 합니다.
 
사실 연구실 분위기를 알면 교수님의 성향도 알 수 있습니다. 특히 교수님이 프로젝트에 관심이 많으신지 연구에 관심이 많으신지 등을 알면 앞으로 멘티님이 그곳에서 어떤 일에 주로 하게 될지도 파악할 수 있습니다.
 

Ⓒsebra


연구 분야와 프로젝트의 비중도 고려하세요

프로젝트가 많으면 연구실에서 금전적인 지원을 많이 해줄 수 있고 또 다양한 경험을 하실 수 있습니다. 하지만 정작 연구에는 많은 시간을 투자하기 어려워 본인이 2년 동안 정말 배워야 하는 것을 놓칠 수 있습니다.
 
프로젝트를 많이 하는데 왜 많이 배우지 못한다는 것인지 궁금하실 수도 있는데요, 연구 분야와 프로젝트가 잘 연결되는 경우도 있지만 대부분 프로젝트 따로 연구 따로 인 경우가 많습니다. 프로젝트가 실제로 기업에서 사용될 가능성은 매우 적어서 결국 프로젝트를 위한 프로젝트로 그치고 마는 경우가 많습니다. 
 
연구에 관심이 많은 분은 프로젝트가 적어서 랩이 경제적인 도움을 주지 못할 수 있겠지만, 연구에 집중하기 때문에 실제 논문을 읽는 훈련을 할 수 있을 뿐만 아니라 논문을 구현하고 쓰는 방법에 대해 제대로 배울 수 있습니다. 
 
결론적으로는 연구와 프로젝트 이 두 가지가 적절히 균형 잡혀 있어야 하는데 그런 경우가 매우 적으니 꼭 먼저 알아보시고 결정하시기 바랍니다. 아, 프로젝트를 하는 연구실의 경우 해당 연구실에서는 학생들에게 월급을 어느 정도 주는지도 부끄러워 마시고 물어보시기 바랍니다. 연구실마다 차이는 있지만 보통 석사 기준 월 50~80만 원을 지원해주는 것으로 알고 있습니다.
 
또 연구실 졸업생들의 진로 방향이 곧 멘티님의 미래일 수 있어요. 잘 된 사례뿐 아니라 잘 풀리지 않은 사례도 여쭤보시길 바랍니다. 
 
멘티님이 준비를 잘하셔서 연구실이 선호하는 학생에 딱 맞으면 좋겠지만, 혹시 준비 기간이 더 필요할 경우, 그 연구실이 인턴을 구하기도 하는지 물어보세요. 제 지인도 처음에 인턴으로 들어가 한 학기 동안 교수님을 돕고 그다음 학기부터 학생으로 들어갔습니다.


Ⓒkiwihug

 

과목마다 중요한 내용을 다시 공부하세요

다음은 수업시간에 본 책들을 다시 공부하는 팁을 알려드리도록 하겠습니다. 학교마다 대학원 시험이나 면접에 관련한 지침이 있을 거예요. 보통 주요과목 6가지인 기초컴퓨터프로그래밍, 자료구조, 알고리즘, 데이터베이스, 네트워크, 운영체제에 대해 많이 질문하는데요, 감이 오실 수 있도록 몇 개 예시를 드릴게요. 
 
1. 기초컴퓨터프로그래밍인 경우, 어떤 언어를 공부했는지 물어볼 가능성이 커요. 보통 학교에서 C계열과 java를 배우니까 두 언어의 차이점에 관해 묻거나 C++의 포인터 또는 java의 *GC 에 대해 설명해보라는 질문을 받을 수 있습니다. 
 
2. 자료구조는 *stack과 *queue의 차이점 또는 배열과 트리의 장단점에 관해 물을 수 있겠죠.
 
3. 알고리즘은 다양한 정렬 알고리즘의 시간복잡도와 공간복잡도에 대한 질문이 자주 나옵니다. 또 BFS 와 DFS로 같은 트리를 방문하는 순서에 관해 설명해 보라고 하실 수도 있습니다.
 
4. 데이터베이스는 *join 하는 SQL 을 설계해보라고 하거나, 정규화 과정에 관해 설명하고 아예 정규화가 일부만 되어있는 문제를 주고 정규화를 해보라고 할 수 있습니다.
 
5. 네트워크는 단순히 TCP, IP에 대해 설명하라거나, TCP와 *UDP의 차이점에 관해 설명하라고 하실 수도 있겠네요. 
 
6. 운영체제는 프로세스와 스레드의 차이점 또는 *세마포어에 대해 설명하라는 질문이 나올 수 있습니다.
 
질문에서 감을 잡으셨나요? 과목마다 중요한 내용이 있습니다. 그리고 이 내용은 취업 면접에서도 똑같이 물어봅니다. 이런 질문들에 대해 응용 버전이 아닌 교재에 있는 내용 그대로 학습하시면 됩니다. 
 
도움이 되셨기를 바라고, 추가로 궁금한 것이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 멘티님을 응원합니다!




*CNN(Convolution Neural Network): 합성곱 신경망. 딥러닝에서 자연어를 처리하기 위한 방법으로 많이 쓰이는, 이미지를 분석하는데 뛰어난 모델.

*GC(Garbage Collector): 프로그램 사이의 틈을 연속된 영역으로 만드는 작업.

*stack: 데이터의 삽입과 삭제가 한쪽 방향에서만 일어나는 구조.

*queue:한쪽 방향으로 데이터가 삽입되고 반대 방향으로 데이터가 삭제되는 구조.

*join: 데이터베이스 내의 여러 테이블의 레코드를 조합하여 하나의 열로 표현하는 방식.

*UDP(User Datagram Protocol): 인터넷에서 정보를 주고받을 때, 서로 주고받는 형식이 아닌 한쪽에서 일방적으로 보내는 방식의 통신 프로토콜.

*세마포어(Semaphore): 멀티프로그래밍 환경에서 공유 자원에 대한 접근 제어를 하는 방식으로 1개의 공유되는 자원에 제한된 개수의 프로세스, 또는 스레드만 접근할 수 있도록 하는 방식.

이세린 멘토
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