대학원/석사 생활

#5 [대학원] KAIST 대학원 석사 생활 1학기 - 학업

Tae_bbang 2021. 2. 22. 22:21

석사 1학기 (2018.03 - 2018.08)

나는 "컴퓨터 -> 인공 지능 -> 머신 러닝/딥 러닝" 을 다루는 연구실에 소속되었다.

석사 생활은 크게 아래로 구성된다.

  • 석사 전공 수업 + 수업 과제 + 시험 준비
  • 연구실 프로젝트
  • 개인 역량 강화

 

석사 전공 수업

  • KAIST 산업 및 시스템 공학과는 전공 (18학점) + 공통필수 (6학점) + 연구 학점 (?) 으로 구성된다. 이는 각 학교/ 학과 별로 다르니 직접 홈페이지에 들어가 요강을 찾아보면 된다.
  • 학부와 굉장히 비슷하게, 전공 수업들을 우수한 학점으로 졸업하는 것이 아무래도 좋다. 단, 학부에서 만큼의 치열함은 거의 없다.  
  • 대부분의 학생들은 본인 연구에 도움이 되는 수업을 찾아 듣는다. 학생들은 수업의 성적에 치중하기보다는 개인 역량 강화와 연구 내용에 중점을 두다보니 수업 내에서의 학점은 적당히 받고자하는 경향이 있다. 그렇다고 버리는 것은 아니다.
  • 수업의 정도는 Case by Case이다. 일부 수업은 과제도 많고 시험도 많고 정말 hard하지만, 반면 일부는 soft하다. 
  • 대학원에서 학생들이 성취해야하는 것은 개인이 스스로 연구물(작업물)을 만드는 능력이다. 수업의 성적에 일희일비하기보다는 그것을 거름으로 연구를 만들줄 알아야한다. 석사 동안의 시간은 한정되어있기에, 너무 수업에만 시간을 할애하는 것은 옳지 않을 수 있다.
  • 1학기에 나는 3개의 과목을 들었다. 대부분 "기계학습, 딥러닝"과 관련된 과목들이였다.
  • 처음 코딩을 하고, 처음 기계학습과 딥러닝을 접했지만, 교수님들의 수업은 기초적인 것부터 시작되었고, 꾸준한 노력으로 잘 이해할 수 있었다. 그러나 잘 이해하기 위해 1학기 대부분의 시간을 수업에 투자했다. 아마 1학기 석사 생활을 100으로 두면, 80쯤은 이곳에 투자한 것 같다.

 

연구실 프로젝트

  • 연구실의 구성원들에게 월급을 지급하기 위해서 연구실은 국가 기관 혹은 타 기업들로부터 "프로젝트"를 "제안서"를 통해 계약해 돈(계약금)을 얻는다. 그리고 얻은 "계약금"으로 비율을 나누어 연구실 구성원들의 인건비, 장비비, 집행비 등으로 나누어 연구실을 운영한다.
  • 대부분의 석사 1학기 학생은 사실 능력이 없다. 프로젝트를 이끌고 갈 힘도, 일을 할 능력도, 제안서를 적어 프로젝트를 따낼 능력도 없다. 나도 그러했고, 프로젝트를 위한 일은 사실 한 것이 없다.

 

개인 역량 강화

  • 기계학습/딥러닝 의 공부를 위해 3가지를 노력했다. 1. 논문 읽고 정리하기; 2. 코딩에 익숙해지기; 3. 기계학습 이론(수학적) 공부하기.
  • [논문 읽고 정리하기1] 이것은 NeurIPs, ICML, ICLR, CVPR, ECCV, ICCV, AAAI, IJCAI 등의 유명한 학회에서 Oral/Spotlight을 받은 논문 중 그나마 쉽고 쉬운 논문들을 읽으면서 공부했다.
  • [논문 읽고 정리하기2] 모르는 단어들이 많았다. 구글에 직접 치면서 찾으려고 노력했다. 첫번째 논문은 이런 과정으로 어떻게든 혼자 읽으려고 노력했다. 정말 오래걸렸다. 하지만, 두번째 논문은 그보다 짧아지고, 다음은 더 빨라졌다. 논문에 친숙해지기 위해 노력했다.
  • [코딩에 익숙해지기] 사실 Python도 처음 해보는 것이었다. 이전에 코딩을 해본 적이 없었다. [점프투파이썬]으로 차근차근 공부했다. Numpy, Pandas로의 데이터 분석에도 익숙해지기 위해 구글에 하나하나 Tutorial을 찾아보며 공부했다. [Pytorch Tutorial]으로 딥러닝 코딩을 공부했다.  Tensorflow도 있었지만, PyTorch가 더 직관적으로 이해가 편해, PyTorch로 쉽게 공부했다.
  • [기계학습/딥러닝] 기계학습과 딥러닝의 공부는 학교 전공 수업 뿐만 아니라 Standford 대학교의 [CS231n]으로 공부를 병행했다.

 

 

마무리

  • 석사 1학기는 굉장히 의욕이 넘쳤고, 이것 저것 마구잡이로 이런 의지로 부딪혔다. 그것에 비해 능력은 굉장히 형편 없었다.
  • 컴퓨터를 이용한 기계학습/딥러닝은 처음이였지만, 매일 매일을 공부만을 하며 부족한 능력을 채우려했다.
  • 연구실 일은 딱히 하지 않았다. 아마, 교수님이 내가 아직 능력이 부족해 배치를 안 시킨 것이 아닐까 생각한다.
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