인공지능 대학원 입시 후기

이번 2023년 전기 인공지능 대학원 지원을 하면서 느낀점과 인공지능 대학원을 준비하는 사람들이 참고하면 좋을 것 같아서 적습니다.

저에 대한 정보는 다음과 같습니다.

## 스펙
- 학교 : 수도권 국립대
- 학점 : 3.91
- 학과 : 경제학(주), 컴퓨터공학(복)
- 논문 : 
(1저자) Q1 저널 (당시 under reivew 상태), 세컨티어 학회 워크샵(연대에만 적음), KCI, KCC 2021(최우수 논문상), 정보처리학회 special session

(공저자) KCC2021 3편
- 수상내역 : 
KCC 2021 국내 학회 최우수 논문상 (0원)
AI-Hub 아이디어 챌린지 최우수상 (원장상, 1000만원)
기업 공모전 우수상 (100만원)
- 특허 : 3건
- 프로젝트 : 국가 및 기업 과제 4건
- 연구 경험 : 공공기관 연구소 1년, 자대 학부 연구생 약 1년
- 대외활동 : 전국 단위 동아리 (AI 관련)
- 포트폴리오 : github, tech blog (관리 다 잘 되어 있음)

## 지원 결과
- 카이스트 AI 대학원 서류 탈 (석사 과정 지원)
- 포스텍 AI 대학원 최종 탈 (석사 과정 지원)
- 연세대 AI 대학원 서류 탈 (석박 통합과정 지원)

## 컨택 여부

카이스트 (컨택 완료), 연세대학교  (컨택 완료)

카이스트와 포스텍은 사전 컨택이 무의미하긴 합니다. ( 물론, 입시를 통과했을 경우 매우 유리한 점 있음)

## 대학별 느낀점 (뇌피셜 포함)
말씀드리기에 앞서 뇌피셜이 많이 포함되어 있으므로 흘려보시길 부탁드립니다.

- 카이스트 : 카이스트는 필기가 진행되는 것이 아닌, 바로 교수님과 면접이기 때문에 서류 뚫기가 매우 어렵습니다. 또한, 암묵적인 학교별 학점컷이 존재하는 것으로 알고 있습니다(정확한 정보 X, 참고만). 따라서 카이스트 AI 대학원을 지원하기 기 위해선 좋은 학점이 필수입니다. 연구 경험보다 좋은 학점을 우선적으로 받는 것을 추천드립니다.

카이스트의 입시 절차는 서류 -> 면접 -> 랩 컨택 으로 이루어져 있습니다. 랩 컨택을 못할 경우 이 역시 최종 합격이 되지 않습니다.

- 포스텍 :  포스텍도 카이스트와 동일하게 높은 학점을 요합니다. 다행히, 제 경험상 연구 경험도 많이 보는 것 같습니다. 그리고 포스텍은 필기 시험 대상자랑 구술 면접 대상자가 나뉘어 2차 시험을 보기 때문에 상대적으로 카이스트에  비해 1차 합격자 수가 많은 것으로 알고 있습니다. 따라서 어느 정도 스펙이 완성이 되었다면 필기 시험에 집중하는 것을 추천드립니다. 저는 붙을 줄 모르고 준비 안하고 있었는데 매우 후회중입니다..

포스텍의 입시 절차는 서류 -> 필기 or 면접(거의 자대생 위주) -> 랩 컨택 으로 이루어져 있습니다. 랩 컨택을 못할 경우 이 역시 최종 합격이 되지 않습니다.

- 연세대 : 연세대는 알다가도 모를 곳입니다. 자대생 위주로 뽑는다는 느낌을 받았습니다. 실제로도 제가 여길 떨어진다는 생각도 못했었습니다. 그래도 카이스트와 포스텍에 비해 컨택 비중이 높다고 알고 있습니다. 사전 컨택이 필요한 학교라고 생각합니다.

연세대의 입시 절차는 서류 -> 필기 and 면접 으로 구성되어 있습니다. 연세대는 랩 컨택이 입학 당시 안되어도 오픈랩 제도가 있기 때문에 최종 합격과는 별개입니다.

- 고려대 : 직접 지원하진 않아서 들리는 소문 즉, 카더라로 말씀드리겠습니다. 사전 컨택이 매우 중요합니다. 사전 컨택이 없으면 매우 힘든, 사전 컨택을 하였으면 매우 쉬운 곳으로 알고 있습니다.

- 성균관대 : 성균관대학교 인공지능대학원은 꽤 빡센 곳으로 알고 있습니다. 지인 중 서울대 최종 합, 성대 서류탈을 한 분을 봐서 이렇게 말씀을 드리는 것입니다. 성대는 제가 듣기론, 랩 컨택을 못하여도 연대와 동일하게 오픈랩 제도가 있는 것으로 알고 있습니다.

## 재수를 결심하며..
결국 입시 원서를 지원한 3군데 중 모두 탈락하여 대학원 재수를 결심하게 되었습니다. 취업이라는 방법도 있지만, 제가 하고 싶은 일은 연구직이기 때문에 취업은 나중에 하려고 생각 중입니다. 

if 시간을 되돌린다면, 학점 관리를 더욱 열심히 할 것입니다. 학점이 다 입니다. 최대한 학점을 높일 것입니다. 연구 경험 물론 중요하지만, 학점 >> 연구 경험 이라고 생각합니다. 학점을 커버하기 위해서 다양한 활동을 하였지만, 결국 학점이 높아야지 뭐라도 본다 라는 생각이 들었습니다.

## 취업은..?

카이스트 서류 탈락 후, 스펙이 모자른가 해서 한 번 스타트업에 지원을 한 경험이 있습니다(준비 1도 안함). 다행히 서류는 바로 통과가 되었고, 과제 통과 후 기술 면접에서 탈락하긴 했습니다. 만약 기술 면접을 좀 철저히 준비했다면 붙지 않았을까.. 라는 희망회로 돌려봅니다.

각설하고 취업은 저 정도 스펙이면 문제가 없습니다. 연봉도 최소 5000 정돈 받을 것(지원한 스타트업 기준) 같습니다. 하지만 취업 시장은 더 냉정하다는 말씀을 드리고 싶습니다. 기술 면접을 보면서 느낀 점은 이 사람들은 내가 학부생이라는 것을 생각하지 않고, 석사급 인력을 바라는구나 라고 생각이 들었습니다. 

질문들은 어려운 질문들이 아니었지만, 학부생 수준으로는 조금 어려울 수도 있는 질문이었습니다. (ex. Maxpooling Layer 설명, KLD 도출, Transformer self-attention에 관한 질문) 떨어진 제가 할 말은 아니지만, 기초를 잘 다지면 취업은 금방 할 수 있겠구나라는 생각이 들었습니다. (물론 희망회로 입니다.) 

따라서 개인적인 체감으로는 인공지능 대학원 준비가 좀 더 취준에 비해 원활할 것이라고 생각이 들었습니다. ( 제대로 취준 안해봐서 이런 말 지껄이는 것입니다.)

## 앞으로의 행보

일단은 3월부터 연세대에서 컨택한 교수님 지도 하에 인턴을 하면서 다시 입시에 지원할 예정입니다. (입학한 것으로 간주하고, 박사 때 좀 더 빨리 졸업시켜주신다고 말씀은.. 해주심). 그리고 3월 전까진 자대 연구실에서 SCI 논문을 계속 작성할 예정입니다. 어떤 것을 더 준비해야될진 아직 정해지지 않았지만, 영어 점수를 좀 더 올리는 방향도 생각하고 있습니다.

## 마지막으로 하고 싶은 말

무조건 학점을 높이세요. 그리고 꼭 연구실 인턴을 꼭 해보세요. 연구 경험이 없다면, 대학원 자체가 안맞을 가능성이 있습니다. 그리고 저와 비슷한 학교이신 분들은 꼭 학점을 4.2 이상으로 만드시고, 동시에 연구실 경험을 꼭 쌓으세요. 다른 과는 모르겠지만 인공지능 대학원은 지금 그래야합니다. 그리고 꼭 사전 컨택하세요.

보시는 분들 저와 같은 실패를 겪지 않았으면 좋겠습니다.