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가장 빡센게 EE,CE이고 나머지 공대들은 그닥 안빡셈. 그리고 EECE랑 경쟁률 비슷한게 수학과임. 미국 대학들 graduate admission 통계 공개하는곳 있음 뇌피셜이 아니라 통계를 봅시다 대학원생이면
서성한에서 미국 명문대 유학 가능한가요?

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조금 변형했고 AI가 다 작성했으면 연구실 동료분께 글쓴이님과 AI가 공저자냐고 물어보시는게 좋을듯 합니다
AI시대에 학회나 세미나에서 발표를 해도 될까요

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집요하게 파고드는 리뷰어는 매우 감사한 분들임. 연구의 퀄리티를 한층 더 올릴 수 있고 내 연구 시야가 넓어지는 계기가 되는데, 이건 연구 활동하면서 쉽게 얻게 되는 기회가 아님. 별 말 같지도 않은 소리 하면서 리젝 때리는게 문제지. 이렇게 성실한 리뷰어로 인해 리젝되면 반성하고 앞으로의 연구에 정진하면 될 문제임. 댓글러의 사고 방식은 고칠 필요가 있음.
NeurIPS 2026 리뷰 후 느낌

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분야도 다르고 장비나 뭐나 다 집에서 사서 했다? ... 제 생각에 교수님이 그러신건 님이 객기넘치고 답없어서 그런거같아요. 그리고 논문 하나 했다고 인생에 큰거 아니고, 그냥 한 번 한거니 메타인지 어느정도는 하셔야해요.
학부 2학년 단독저자로 논문 투고 했습니다

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1. 진짜 이 논문이 잘 쓰였는지 판단이 안 간다 2. 그래서 하나 실적 꽁으로 먹기보단 걍 이름 안 넣는 게 학게에서 명성 지키는 데에 효과적이다 판단한 듯
학부 2학년 단독저자로 논문 투고 했습니다

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교수가 자기 이름 빼라한 이유 = 똥 피하기
학부 2학년 단독저자로 논문 투고 했습니다

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ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 1, 3 실제로 attention mechanism은 벡터의 프로젝션처럼 연산되는게 맞음. 다차원 배열이 실제로 텐서가 맞는데 무슨? 물론 텐서에 선형 변환 하나로 변환되면 일반 일차텐서에 가깝겠지만 미분기하 수준의 변환은 아니더라도 텐서처럼 다루는게 맞음. 딴거도 아니고 attention / memory / learning 이런거로 태클거는건 ㅋㅋㅋ;;; 당시 nlp에서 long-term memory 극복을 위한 맥락도 모름, 인공지능 지식과 수학적 지식도 둘다 제대로 없는거 같음 2. LLM은 데이터를 외우는게 아니라 데이터의 분포를 학습하는거임. 말대로 완전히 ood인 단어나 문장은 불가능하지만, in-distribution의 long-tail에 걸쳐있는 단어는 비교적 새로운 단어에 가까울 확률이 있음. 그리고 완전 새로운 소설이 탄생가능할 정도면 AGI는 그냥 딸깍이었겠지 그냥 생성형 모델 자체도 모르는것으로 보임 4. 뭔 개소리하는거임 이건 5. 애초에 트랜스포머 자체가 CNN이나 MLP 기존의 inductive bias가 없기떄문에 scaling이 가능했던 점에서 현재 많은 대형 모델의 백본이 되었고 대체가 안되는 것이고. 기본 트랜스포머 구현은 별로 안어려움;; 당연히 모델을 크게 만들었으니까 그런 요소가 중요한거지 딱봐도 통계좀 배운 문과생이 gpt 돌린 수준인거 같은데, 자아가 ㅈㄴ 비대하시네
논문 요약! Attention Is All You Need

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본인이 좋아하고 잘 하는 분야라고 확신해서 대학원에 들어가는 경우는 많지 않다고 봄. 난 학부 수업 따라가는 게 벅차지 않은 학생들이 몇몇 과목에 흥미를 느꼈지만, 학부 과목 자체의 깊이가 얕아서 해소되지 않았던 갈증이 본인의 무지에 대한 자각과 그 너머에 대한 호기심으로 이어질 때 대학원 진학을 결심하게 된다고 봄. 이 과정에서 '평생 공부해야지', '난 이 분야가 확실해' 이런 생각을 하냐는 물음엔 아니라고 생각함. 그냥 별 생각 없이 자연스럽게 진학하는거임. 대학원도 '영겁의 시간을 버텨야지' 각오하고 들어가서 버티는 게 아님. 별 생각 없이 그냥 하루하루 연구하면서 살다 보면 시간이 훌쩍 지나가 있는거임. 잡념이 많으면 잠을 못자는 것과 비슷함. 그래서 결론은 연구를 하면서 흥미가 떨어지고 여러 의문이 든다면, 연구에 적성이 안 맞을 수도 있음. 공부 잘한다고 모두 연구에 적성이 맞는 게 절대 아님. 그리고 연구에 적성이 맞는다는 것이 다른 것에 비해 우월한 것도 전혀 아님. 이런 걸 염두에 두고 진로를 고민해보셈. 그리고 '정말 확신할 수 있는 주제를 찾을 수 있다면' 이라는 가정은 별로 추천하고 싶지 않음. 일단 어느 분야로 갈지에 대한 고민은 학부과정에서 스스로 답을 정할 수 있어야 하고, 연구에 적성이 맞는 사람들은 대충 비슷한 분야 어느 연구실에 갖다 놓아도 적응할 수 있는 애들이라고 생각함. 물론 그렇지 않고 가서 버티자 마인드로 오는 애들 많지. 운 좋게 잘 적응할 수도 있으나 아닌 경우 계속 고통받다가 졸업하는거임
과고 조졸 후 SKP 학부생 인생 고민

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MDPI, SCOPUS, KCI는 실적 아니고, SCI 1저자 Q1 두편이면 나쁘진 않은데 그냥 평균보다 잘하는거. 알다시피 에너지 분야는 논문이 쏟아져 나오는중임. 지방 잡대라는 페널티를 뛰어넘을 실적은 아님.
박사과정 4년차 고민...

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피어리뷰를 하는게 그런걸 거르라고 하는건데 피어리뷰를 거쳤음에도 accept 됐다는건 높든 낮든 학술적인 가치를 가지고 있다는거 아닐까요.
제일 운이 나쁜건 리젝이 아니라

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시스템의 문제라고 봄. 미국은 연구자를 평가할때 어떤 급의 저널에 주기적으로 내는지로 평가함. SCI에는 수천개의 저널이, 각 세부전공에도 수백개의 저널이 있기이 다같은 SCI가 아님. 그렇기 때문에 좋은 대학의, 혹은 좋은 대학에 임용되려는 연구자들은 무조건 Top 5%안의 저널에만 내려고 함. 근데 우리나라는 SCI이기만 하면, 임팩트 팩터가 총합이 얼마만 되면 다 같은 논문 취급하고 양을 맞추도록 함. 미국에서 이런 식으로 하면 쟤는 저 정도 급밖에 논문을 못 쓰는구나 하고 바로 손절임. 아무 SCI나 내서는 그저그런 주립대가기도 힘듦. 근데 우리나라는 네이처 한두개 들고 나머지는 SCI이기만 하면 되는 저널에 양도 맞추라고 함. 이러니까 그저 그런 논문이나 양산하게 됨. 사실 네이처만 내서 양 맞출 수 있는 사람이 몇이나 될지...
미국이 최고 수준의 논문을 많이 쓸 수 있는 이유가 뭘까요

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저도 그렇더라구요... 근데 세상에 그런 물석사 생각보다 많습니다. 교수 잘못 만나면 뭘 할래야 할 수가 없습니다. 고작해야 막 대학생 졸업한 사회 초출이 뭘 판단하고 이게 맞는지 틀린지 어떻게 알까요.
석사 하면서 이룬게 없다는 생각이 듭니다

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ㄴ 응 그니까. 어차피 입사하고 시간 지나면 학사나 석사나 박사나 다 똑같고 학위 잇다는거 자체도 희미해지는데 뭣하러 개고생해서 박사학위 받고 들어가냐는 거지. 그냥 학석사 받고 들어가면 되지. 뭔가 회사 박사에 대한 환상이 많은거 같음.
삼전닉스 vs 정출연/교수 논쟁은

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본문이 수정되지 않는 박제글입니다.

학부 다전공을 병행하면서 대학원 과정을 수료할 수 있나요?

2025.08.08

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현재 다전공을 하고 있는 학부생입니다
근데 다전공 학과의 선수과목 시스템때문에 6학년까지 다전공을 해야할 것 같습니다
그리고 석사 과정도 생각해두고 있기때문에
학부 다전공하면서 석사 과정을 병행 할 수 있는지 여쭤보고싶습니다

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댓글 3개

염세적인 블레즈 파스칼*

2025.08.08

될리가 없죠

2025.08.08

그럴리가...

2025.08.23

학부졸업장이 없는데 대학원을 어떻게?

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