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- 교수님. 많은 연구자들을 만나보며 개인적인 경험을 통해 파악한 패턴에서 어떠한 것을 발견하셨는지 모르겠습니다. 하지만 우리는 본인이 선택할 수 없는 특성으로 평가받지 않아야 한다고 믿습니다. 국적, 인종, 종교에 성별도 포함이겠죠.
말씀을 들어보니 여러 연구자들로부터 존경받는 자리에서 학계의 다양한 계층의 인원에게 영향력을 행사할 능력이 있으신 것 같습니다. 교수님께서 개인적으로 여성 연구자에 대한 어떠한 인식이 있다 하시더라도, 그것을 공공연하게 드러내시면 주위 사람들이 그에 반응하게 될 듯합니다. 본인의 자리에서 최선을 다하고 있는 여성 연구자들은 상처를 받을 것이고, 연구자를 꿈꾸는 예비 여성 학생들은 낙담할 것이고, 어떤 사람들은 본인이 스스로 경험해보지도 않은 상태에서 여성 연구자에 대한 편협한 편견을 가지게 될지 모르겠습니다.
저는 여성 연구자가 남성 연구자에 비해 어떠하다, 혹은 차이가 없다를 주제넘게 말하고 싶지 않습니다만, 설령 어떠한 특성이 있더라도 이렇게 공공연하게 발화하시는 것에는 득보다 실이 많지 않나 생각됩니다. 여기는 익명 게시판일 뿐이지만 그렇기 때문에 오히려 개인의 사견이 빠르게 퍼지기도 합니다. 교수님께서는 평소 느낀 바를 허심탄회하게 말씀하신 것일지 모르겠지만 의도치 않은 큰 영향이 미칠지 모름을 한번 더 재고해주시면 좋겠습니다.
여성 연구원들은 왜 이렇게 징징거리는거 같죠
56 - 진짜 징징거리네
여성 연구원들은 왜 이렇게 징징거리는거 같죠
55 - 이 글만한 징징글을 못본 것 같은데요? 저도 아내도 교수입니다만(같은 단과대 소속이고 학과는 다름) 말씀하신 특성은 제가 더 갖고 있는 것 같습니다. 그리고 저희 학과는 여자 교수님들 없으면 일이 되지 않습니다.
여성 연구원들은 왜 이렇게 징징거리는거 같죠
25 - 단순합니다. 징징대는 남자는 징징대는 인간이라고 기억했고, 징징대는 여자는 징징대는 여자라고 기억했을 뿐입니다.
자신의 인지적 편향을 교정하지 못하는 건 부끄러운 일이 아닙니다. 꾸준히 노력해보세요.
여성 연구원들은 왜 이렇게 징징거리는거 같죠
20 - ...그 웬만하면 냅두세요. 본인도 애 나이로 상대랑 저울질 하면서....딱히 다를 바 없어보여요.
솔직히 본인도 은연중에 그 사람 무시하고 있는 거 아니예요? >>> 나이도 많은 주제에 나랑 같이 들어왔으면서 반말쓰네? 그런 주제에 나에게 어른대접 받으려 하네? 꼴받네?>>>약간 이 마인드신 것 같은데.
동기가 너라고할때 대처
11 - 그 뭐 우주선 개발인가에 코드 손으로 수백장? 적어서 오류 없이 돌린 여자 과학자인가 생각나네요.
뭐든 그 시대에 맞게 잘하는 사람은 시대가 변해도 잘 적응하고 여전히 잘할 확률이 높은거 같아요.
글쓴이분도 열심히 공부하고 직접 코딩하고 논문읽고 쓰고 했는데, 요즘 뭐 AI가 글도 잘써주고 논문도 요약해주고 코딩도 해주고 하니 시간 아까운것 같죠?
근데 님이랑 비슷한 연배, 님보다 윗 선배들은 더더욱 손해가 큽니다 그런 관점에선.
다 모두 같은 상황이란거죠. 이제 막 시작하는 새내기들 보면 꿀인 것 같지만, 우리 윗세대들은 손으로 논문 도서관에서 빌려가며 보던 시절에 PDF로 쉽게 보는 우리들을 보고 똑같았을 거란 말이죠.
근데 여전히 그런분들이 시니어 교수로써 학계를 이끌어갑니다.
주저리 말이 많았지만 요약은, 잘할 놈은 적응도 잘하고, AI는 tool일뿐이고 학문의 깊이니 뭐니는 AI가 있든없든 깊게 이해하고 파고드는 사람은 다 파고 듭니다.
그리고 논문 읽어만 봐도, 그 사람하고 이야기만 조금만해봐도 겉으로 AI로 흉내만 지식하고 깊이 있는 사람하고 차이가 납니다.
주말새벽에 쓰는 신세한탄글
9 - 수술하면 부재기간이 생길텐데 당연히 공유해야죠 직장에서도 그런건 당연한겁니다
교수님께 질병 있는 거 말해야할까요?
9 - 그리고 그런것들과 별개로. 작성자님. 힘내십시오. 잘 이겨내시고 건강하시길 빕니다.
교수님께 질병 있는 거 말해야할까요?
7 - 하브넷 보면 웃긴 거 많음
본인 선택으로 교수돼놓고 대기업 간 사람들보다 월급 적다 징징대는 것도 웃김
본인들 대학원생 월급엔 그렇게들 무관심 하시면서 ㅋㅋ
하이브레인넷에 과제 떨어진 교수들 인성 수준 처참
13 - ㅋㅋㅋㅋㅋ ㅇㅈ
내가 K말년차 박사과정인데 내가 알고있는 skp나 과기원 교수들 아니면 실적좋은 교수들은 개인기초 안된사람 거의없음. 어디 지거국이나 연구역량부족한 학교서 중국저널써서 jcr상위 몇퍼 있는데 떨어졌다고 징징되는듯.
하이브레인넷에 과제 떨어진 교수들 인성 수준 처참
12 - 그런 말 지껄이는 교수 치고 남 앞길 막을 정도로 끗발 있는 놈 없음
타대로 박사가면 앞길 막는데요
22 - 학생 앞길 막겠다고 실제로 다른 대학 교수한테 전화까지 걸고 하는 인간 봤는데 솔직히 전화 받은 교수도 속으로 이 인간이 미쳤나 함.
타대로 박사가면 앞길 막는데요
15 - ...타대로 간다는말 함부로 하면 어떻합니까? 제정신이세요? 예를들어 중소기업 다니다 다른곳으로 전직한다고 해보세요. 허허... 그날부터 왕때입니다.
타대로 박사가면 앞길 막는데요
9
좋은 연구실을 고르는 방법 (박사 졸업생이 생각하는)
2020.11.21

눈팅해보니, 게시판 아래에 연구실 선택 방법에 대해 언급한 글이 있더군요.
학부생 혹은 석사 저년차 학생이 쓴 글인것 같아서, 박사 졸업생 관점에서 정보를 줘야 겠다 싶어서, 저도 글 씁니다.
저는 비교적 최근 SPK 중 한곳에서 박사 학위(컴퓨터 계열)를 받았습니다.
학부는 타대입니다.
개인적으로는 상당히 고생하면서 학위를 받았기 때문에 대학원 생활에서 오는 고충을 잘 이해합니다.
(저만 고생한건 아니고 연구실 내 다른 학생들도 전부 고생.. 아직 졸업 준비중인 동료들에게 묵념을..)
졸업 후 취업까지 전부 끝낸 입장에서, 좋은 대학원이라는게 어떤 것인가, 특히 교수가 아닌 학생 관점에서 봤을 때 좋은 대학원이 어디인가 다시 생각합니다.
통계에 의한 것이 아닌 제 주관적인 경험 (+다른 연구실 소식) 에 의한 것이므로 절대적으로 옳은 것은 아닐수 있음을 밝힙니다.
제가 봤을 때 대학원 랩 선택시 중요하게 봐야 할것은 아래와 같습니다.
(갓 임용된 신임 교수들은 제외이며, 짬이 10 년 이상 되신 공대 교수님들 대상입니다.)
1. 박사 학위 취득까지 걸리는 평균 년수
- 해당 랩 졸업생들의 박사 학위 취득까지 걸리는 시간을 봤을때 짧으면 짧을수록 무조건 좋습니다 (이유 불문).
- 이 글을 보는 님의 미래 학위 기간은 랩 선배들의 학위 기간과 비슷하거나 더 길어질거라고 보면 보통 틀리지 않습니다.
- 전공에 따라 다르지만 일반적인 경우 4년반 - 5년반 사이에 있다면 평균치라고 볼 수 있습니다.
(물론 로봇 전공같은 경우는 예외적으로 7-8년을 평균으로 보기도 합니다)
- 랩 홈페이지를 가면 학위 취득 년도를 확인할 수 있습니다.
- 홈페이지에서 언급이 없는 경우 해당 대학 도서관에서 랩 졸업생들의 석사/박사 학위 논문 제출 년도를 살펴보면 알 수 있습니다.
2. 석사에서 박사로의 진학 비율
- 석사에서 박사로 진학하는 비율이 높으면 높을수록 좋습니다.
- 해당 랩 분위기는 다른 누구보다 소속 대학원생들이 제일 잘 압니다.
- 교수님 인성이 최상인 경우, 석사만 하려고 들어왔다가 마음 바꿔서, 박사까지 올라가는 경우도 흔합니다.
- 물론 정 반대의 경우는 더 흔합니다.
- 일반적인 랩이라면 석사생보다 박사생이 더 많은 것이 정상입니다. 전공에 따라 다르겠지만 보통 2~3:7 정도의 비율인 것 같습니다.
- 박사생이 더 많은 이유가 학위 기간이 오래 걸리기 때문일 수도 있으니 주의하세요.
- 역시 홈페이지에서 직접 확인하거나 도서관을 서핑하면 진학 비율을 대략 추측할 수 있습니다. 물론 노가다 작업이 필요하죠.
3. 최근 5-7년 이내 졸업생(ALUMNI) 취업 현황
- 해당 랩에서 연구하는 분야가 잘 나가는지 아닌지를 볼 수 있는 가장 확실한 정보입니다.
- 논문 실적 많은 랩보다 졸업 인원 취직 잘 하는 랩이 더 좋은 곳입니다. 졸업할때되면 실감할겁니다.
- 역시 분야 따라 다르겠으나 졸업 후, 최소 대기업은 가고, 정출연 / 해외명문포닥 / 대학 취업 인원이 심심치 않게 있다면 양호합니다.
- 10년전 이전 졸업생의 취업 현황은 참고 중요도가 떨어집니다.
- ALUMNI 정보 자체가 홈페이지에 아예 없다면 해당 랩은 거르는게 좋습니다.
- 님이 취업할 곳은 님이 갈 랩 선배들의 취업 수준에서 크게 벗어나지 않습니다.
- 이미 취업한 선배들은 후배들을 끌어주거나 혹은 자신이 있는 기관 취업에 도움이 되는 정보를 알려줍니다.
위의 3가지 조건이 다 양호한 연구실 (예시: 박사 학위 취득 기간이 4년이며 석사 대부분이 박사로 올라갔고, 최근에 대학 임용된 선배가 두세명 있는 랩) 이라면 다른 정보가 없더라도, A급 연구실이라고 생각하면 됩니다. 물론 그런 연구실은 이미 인기랩일테니, 님이 들어가기는 어렵겠지요.
개인적으로는 저 셋 중에 기준 딱 하나만 고르라고 한다면 전 3번을 고르구요.
두 개를 고를 수 있다면 1+3번을 고릅니다.
다음으로는 학부생들은 중요하다 여기지만 제 개인적으로는 그다지라고 생각하는 지표입니다.
A. 교수님의 연구력
- 교수님의 연구력을 뭘로 알 수 있을까요? 논문 실적? h-index? IEEE
fellow? 자기가 직접 연구 안해도 해당 지표들을 올릴 수 있는 방법은 매우 다양합니다.
- 교수가 연구를 잘한다고 해서 님도 논문을 잘 쓴다는 보장은 없습니다.
- 연구로 잘 나가는 교수일수록 부르는 곳이 많아서 학생들 보기 힘듭니다. 논문은 님이 써야 합니다.
- 교수가 너무 똑똑하면 님의 부족한 이해력을 용서해주지 못할 가능성이 있습니다.
B. 세부 연구 분야
- 어차피 대학원 랩 선택하는 단계에서 큰 분야는 고정됩니다. 통신쪽 갈 사람이 반도체 간다거나 컴퓨터 갈 사람이 바이오 간다든지 하는 것만 아니면 됩니다.
- 큰 분야가 정해진 상황에서 세부 연구 분야는 님이 정할 수 있는 것이 아닙니다. 랩에서 진행하는 프로젝트를 따라 가야 하죠. 이건 박사 졸업 후 연구소에 취직하더라도 마찬가지입니다.
- 공대, 특히 요즘 잘 나가는 컴퓨터, AI 전공에서는 핫한 분야가 하루가 멀다하고 바뀝니다. 주 분야는 있어야겠지만 어느 정도 융통성을 발휘할 수도 있어야 합니다.
C. 연구실 출퇴근 시간
- 워라밸 생각하고 대학원 갈거면 안 가는게 낫습니다.
- 좋은 논문 쓰고 실적 내려면 누가 안 시켜도 월화수목 금금금 해야 합니다.
D. 연구실 인건비
- 돈을 아예 안 준다면 문제가 있겠지만 학비 지원에 약간의 용돈이 주어지는 정도라면 최소한의 기준은 맞추는 것입니다.
- 돈을 많이 받는 다는 것은 그만큼 일도 많이 시킨다는 뜻입니다 (보통 연구랑 관련없는).
- 대학원에 들어간 순간 부터는 사실상 최저비용으로 부려먹히는 가성비 짱 고급 인력이 되는 것입니다. 인건비 한두푼더 받는것보다 돈 적게 받더라도 최대한 빨리 졸업후 취직하는게 유리합니다.
- 물론 저 위에서 언급한 1,2,3 번 조건에 부합되면서 인건비도 많이 받을 수 있다면 최상인것은 틀림없습니다.
(김박사넷 지표 관련 사항)
- 김박사넷의 교수 평가 지표는 말 그대로 정말 '참고' 로만 참고하세요.
- 교수 인성과 지도력 둘다 최상이라면 좋겠지만 보통 안 그런 경우가 많지요.
- 인성은 A 인데 지도력이 C인 교수1과 인성은 D 인데 지도력은 B인 교수2가 있다면 교수1이 낫습니다.
- 교수1 밑에서는 님 스스로 논문을 잘 쓰면 됩니다. 박사 과정이라면 그래야죠. 설령 결과를 못 내더라도 그건 자기 부족이니 억울하지라도 않습니다.
- 교수2 밑에서는 논문 실적은 둘째치고 졸업을 못하거나 학위 기간 중에 정신병을 얻을 가능성이 높습니다. 심지어 그 이유가 님 능력 부족 때문도 아닐 겁니다.
교수님들 학생들은 노예가 아닙니다. 명예의전당 125 52 15627-
144 36 113968
나는 포항살이 대만족 명예의전당 153 81 59824
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