컴공 비전공자가 인공지능 대학원가도 될까? ai 대학원 데이터 분석 석사 데이터 사이언스

 

안녕하세요, 꾹이입니다.

 

오늘은 AI대학원에 대한 이야기를 해볼까 합니다.

 

저는 참고로 말씀드리자면, 2020년 2월에 KAIST 전기전자공학부 대학원에서 박사졸업을 했으며,

저의 주전공은 전력전자공학으로 AI대학원과는 관계가 없습니다.

 

하지만, 저는 제 전공분야에 AI를 응용하여 연구를 진행했었습니다.

이 연구내용을 가지고 박사학위 졸업 발표를 하였으며,

이번에 유명한 저널지(Transaction on Industrial Electronics, TIE)에 연구저널 게재 판정을 받았구요.

 

주 내용은 꽤 단순합니다.

제 주전공분야에서 비선형적인 입출력 관계를 가지는 것들에 대해서 AI기반 학습 알고리즘으로 데이터 학습을 시켜서, 최적 구조를 찾은 내용입니다.

 

저희 분야 교수님들 입장에서는, 제 연구내용은 정말 생소하지만, 상당한 가치가 있는 연구라고 여기실 것이고,

반대로 AI 연구하시는 분들은 제 연구내용에는 크게 관심이 없을 것입니다. (단순 응용연구니까요.)

 

이 분야로 연구한다면, 상당히 꿀을 빨 수 있겠다는 생각이 드시지 않으신가요?

 

그럼 지금 바로 AI대학원을 꼭 진학해야할까?에 대한 주제로 이야기를 시작해보겠습니다.

 

 

AI 대학원에 꼭 진학해야할까?

 

 

요즘 데이터니, 클라우드니, 인공지능이니 뭐니해서 정말 핫하죠?

 

그래서 AI대학원에 대한 관심도 부쩍 올라간 것 같습니다.

 

대부분의 대학교 학부생분들이 전산학과나 컴퓨터공학으로 진학하고있으며, AI대학원으로도 진학을 희망하고 계신 분들도 많은 것으로 알고있습니다.

 

반대로, 제 전공과 같은 전통적인 연구분야는 비교적 찬밥 신세일 수 밖에 없습니다.

뭔가 시대에 뒤쳐져있는 것 같고, 연구실적 내는 것도 많이 힘들어 보입니다.

 

그런데, 너무 과도하게 사람이 몰려가는 것에는 먹을 것이 없다는 것이 세상의 진리이듯이,

이미 너무나 많은 똑똑하고 뛰어난 분들이 전세계적으로 AI 알고리즘 자체를 더 깊게 연구하기위해

AI관련 대학원에 진학했었고, 지금도 엄청나게 많이 진학하고 있습니다.

 

따라서, 제가 생각하기에는 AI 알고리즘 자체를 깊에 연구한 저널을 쓰는 것은 앞으로 더더욱 힘들어 질 것으로 예상합니다. 이미 기본적인 것들은 연구가 다 되어있어서, 점점더 깊게 파들어가서 연구해야하거든요.

 

 

반대로, 기존에 전통적인 분야, 즉,

기계공학, 전기전자공학, 화학공학, 생명공학 같은 분야들의 경우,

이미 무료로 널리 배포되어 쓰여지고 있는 (오픈소스) 간단한 인공지능 알고리즘 코드만 그대로 사용하더라도,

최적화 할 수 있는 연구 주제들이 그냥 널부러져 있습니다.

 

그냥 구글에 돌아다니는 기계학습 강화학습 오픈소스 코드를 그대로 가져와서,

우리의 전공에 맞춰서 데이터를 집어넣고, 최적화하여 약간의 분석만 해주면 그냥 연구저널이 되는겁니다.

 

다시말해, 전통적인 연구분야에 AI를 접목하는 연구는 아직 많은 사람들이 손을 대지 않았고, 손을 댈 생각조차 없는/못하는 사람들이 워낙 많기때문에, 이런 곳에 훨씬 더 기회가 많다는 사실을 말씀드리고 싶습니다.

이 말은 곧, 저널을 빠르게 많이 쓰셔서, 빠른 대학원 졸업을 하실 수 있다는 말과 동의어가 되겠죠.

 

요즘 제가 전세계의 연구자들이 제출한 논문 리뷰를 받아보면,

제가 진행했었던 연구처럼, 데이터 학습 기반으로 전통적인 분야들에 응용한 논문들이 보이기 시작하더군요.

제가보기에 아마도 향후 5년 10년은 이런 연구들이 쏟아져 나올 것으로 예상합니다.

 

이러한 전체적인 상황을 이해하신다면,

앞으로 AI대학원 진학을 희망하시는 분들이 어떻게 하셔야할지, 어떤 분야로 진학하셔야할지,

답이 보이는 분들도 계실 것 같습니다.

제 글을 읽으신 분 중 100명 중 한 분이라도 무릎을 탁 치시고, 아! 이거구나! 라고 하시며,

본인의 전공분야에 자신감을 가지신다면, 그것으로 저는 만족하겠습니다^^

 

많은 학부생 분들이 좀더 서열이 높은 대학원(이른바 카이스트 포항공대 서울대가 되겠죠.)에 진학하고 싶으신 것으로 알고있는데요,

 

앞서 말씀드린 것 처럼, 굳이 요즘 인기 터지는 학과인 컴퓨터공학, 전산학과, 이런쪽으로 가시기보다는,

차라리 꾸준히 수요가 있어왔던 전통적인 분야를 연구하시는 평판 좋은 교수님을 찾으신다음에,

그쪽을 그대로 주전공 베이스로 가져가시고, 거기서 인공지능을 응용하여 데이터를 분석하는 연구를 하시는 것도 굉장히 좋고, 향후 취업에도 정말 유리하게 작용 할 것임을 말씀드립니다^^

 

컴퓨터공학과 전혀 관련없는 전통적인 분야라고 하더라도, 어떤 연구 주제이든간에, 데이터 기반 최적화는 필요할 수 밖에 없습니다. 가까운 미래에 그런 최적화에는 대부분 AI가 쓰일 것으로 생각합니다.

 

요즘 어느 분야라 하더라도 중국인들이 정말 많은 연구를 하는데요,

중국인들이 여기에 맛들리는 순간, 정말 순식간에 엄청난 연구들이 진행 될 것으로 생각합니다.

그전에 저희가 꿀을 많이 빨아두면 좋겠죠?!^^

 

 

결론 및 요약

 

그럼 오늘 글의 요약을 드리고자합니다.

- 이미 사람들이 몰려가고 있는 곳은 먹을게 많이 안남았다.

- 사람들이 몰려갈 것으로 예상되는 곳에 먼저 가서 열심히 꿀을 빨고 있자.

 

 

 

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앞으로도 여러분의 진로 고민을 들어드리고, 최선을 다해 의견을 공유드리는 꾹이가 되겠습니다.

감사합니다.^^

 

 

 

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