카이스트, 연세대 AI 대학원 합격 후기

지방대, 학점 3점대, 비전공자 라는 3가지 벽을 뚫고 카이스트, 연세대 AI 대학원에 합격하였습니다. 대학교 재수도 안했는데, 대학원 재수를 하면서 감사하게도 좋은 결과가 따랐습니다. 정말 길고도 항상 불안한 시간이었지만 좋은 결과로 보답받았고, 3가지의 벽을 넘었다는 것이 너무 스스로 뿌듯하였습니다. 저와 같은 벽을 넘어야 되는 사람들이 많다고 생각하고, 이를 극복하기 위해 어떻게 해야되는지에 대한 "개인적으로 느낀" 것들을 적어보겠습니다.

### 스펙

- 학교 : 인천대학교
- 학부 : 경제 (주), 컴공 (복)
- 학점 : 3.91
- 논문 : 총 8편 publish. 주저자 5편, 공동저자 3편, 탑티어 제출 (직전) 경험. 
  - 주저자 : SCI 1 편 (IF : about 4), 세컨티어 해외 conference workshop paper, KCI, 국내 학회 (KCC best paper), KCI special session
  - 공동저자 : 국내학회 3편
- 수상 : 국내 학회 best paper, AI-Hub 아이디어 챌린지 최우수상, 기업 공모전 우수상
- 프로젝트 : 국가 및 기업 프로젝트 다수, 개인 프로젝트 다수 (개인 프로젝트는 impact가 없으므로 입시에 전혀 적지 않았습니다.)
- 대외활동 : BOAZ, AICT 인턴 (각 1년)
- 포트폴리오 : github, tech blog
현재 연세대학교 인턴 중. (단, 카이스트 지원 시 일체 언급하지 않음)
 

### 인생 타임라인

제 스펙을 공개하고 많은 분들이 어떻게 저 많은 논문을 쓸 수 있었냐, 말이 안된다. 라는 말을 많이 하시더라구요. 그래서 한 번 제 인생 타임라인을 정리해보았습니다.
- 2016~2017.6 : 매우 잘 놀았습니다. 학생회도 하고 뭐 많이 하면서 동기들과 잘 놀았습니다. 잘 놀다가 경제학과 교수님과 진로 상담을 통해 2017년 3월부터 data analyst 로 진로 설정. 컴공 복수 전공 시작 결심. 2017.3 부터 컴공 복전 시작
- 2017.7 ~ 2019.3 :  군대 갔습니다. 군대에서 adsp 정보처리기능사 취득. 당시 adsp가 기출이 없는 상태였으므로 가장 두꺼운 책을 정독하며 통계학 지식 습득. 짬먹고 주교 서면서 메모장으로 코딩 연습 후 싸지방에서 idle로 디버깅. (당시 휴대폰 금지 시절)
- 2019.3~2020.6 : 3개월 동안 코딩 학원 다님 (세상에서 가장 아까운 땅에 갖다 버린 돈. ) 그 후, kaggle 필사 및 reproducing. 학기 시작 후, Adp 와 sqld 준비 후 취득. 인턴 지원
- 2020.7 ~ 9 : 이상한 교육 받음 (데분 위주)
- 2020.9 ~2021.2 : aict 인턴 시작. 학교 한학기 휴학. 당시 computer vision 에 관한 지식이 전무 했어서 매우 고생. 동시에 철도기술연구원 과제와 국토교통부 국가 과제 수행. 성공적 마무리. 인공지능 쪽으로 진로 변경
- 2021.2~2021.9 : 복학, aict 인턴 계약 연장을 하면서 논문 찍어내고 국가 및 기업 과제 수행. 국내학회 실적 1저자 3, 공저자 3. AICT 1년 채우고 퇴사. 학교와 회사와 동아리를 병행하던 시절. (정처기 필기는 잠깐 공부 후 합격)
- 2021.9 ~ 2021.12 : 방황기, 학점만 챙기고 동아리 활동과 공모전 2개 수상.
- 2022.1 ~ 2022.6 : 자대 랩실 진학. 동아리에서 진행한 프로젝트를 기반으로 sci 논문 아이디어 고도화 및 writing. Review 기다림.
- 2022.6 ~ 2022.2 : 암흑기. 입시 시즌. 그 와중에 해외 컨퍼런스 워크샵 씀.(일본 여행 목적, 곧 카이스트 박사 갈 랩장과 함께 공동 1저자) 
- 2022.2 ~ present : 연대 인턴 중.

### 비전공자, 학점 3점대, 학벌 낮음 극복

이러한 3가지 벽을 넘기 위해 어느 한 부분에서 남들보다 뛰어나야된다고 생각하였습니다. 저는 이를 "연구 경험" 으로 극복하였습니다.
#### 왜 "연구 경험"인가
 솔직하게 학점이 이렇게 중요한지 작년에 깨달았습니다.. 그래서 학점은 3.91 까지 밖에 못끌어올렸던 것이 조금 아쉽습니다. 하지만, 학점을 챙기기 위해서 다른 것을 포기하는 것은 너무 어리석은 짓입니다. 
정말 솔직하게 4.5 만점이라고 가정할 때, 동일한 스펙의 인천대 학점 4.3 와 중경외시 학점 3.8 중 어떤 사람이 좀 더 대학원 입시에 유리하게 작용할까라고 생각했을 때 저는 학벌을 더 우선시 한다고 생각하였습니다. 그래서 결국 이는 극복할 수 없는 벽이기 때문에 다른 부분에서 크나큰 강점을 가져야한다고 생각하였습니다.
#### 어떻게 쌓을 수 있었는가
  연구 경험을 많이 쌓기 위해선 빠른 진로 선택이 중요합니다. 저는 다행히 빠른 진로선택을 통해 그에 대한 이점을 얻었습니다. 그리고 빠르게 연구실을 찾는 것이 중요합니다. 저는 우연한 기회로 AICT 에 들어갔고, 연구를 주로 하는 공공기관이기 때문에 남들보다 빠르게 연구를 접할 수 있었습니다. 그리고 이에 대한 바탕으로 논문을 쓰고, 자대 연구실에 들어갈 수 있었습니다. 사실 어떻게? 에 대한 답은 모르겠지만, 기회가 있으면 잡고 거기서 최선을 다하는게 답이다라고 생각합니다.
#### 무슨 논문을 써야하는가
 제가 논문에 대한 퀄리티를 평가할 입장은 전혀 아니어서 어떠한 주제로 어떻게 써야하나 이런 말은 할 수가 없고 제가 해서도 안된다고 생각합니다. 그러나 입시에 중요한 논문에 대해선 어렴풋이라도 말할 수 있을 것 같습니다.
먼저 국내 논문은 기본 요소이므로 국내 논문이 있다고, 이게 강점이 되고 여러가지를 극복할 수 있다? 라는 말은 최소 AI 분야에서는 절대로 아니라고 생각합니다. 특히나 한글로 작성되어 있으면 더욱 강점을 잃고, 그나마 영어로 작성해야지 조금이라도 이점을 보일 수 있을 것 같습니다.
SCI 논문에 대해선 있으면 무조건 강점이라고 생각합니다. 그러나 SCI 논문도 급이 있다는 것을 다들 아실 것 같습니다. 많은 분들이 MDPI 논문을 작성하시는데, MDPI 는 비추라고 조심스레 말씀드리고 싶습니다. 논란이 되는 곳이라 없는 것 보단 낫지만 굳이..? 라는 생각이 듭니다. 그나마 MDPI에서 정상적이라고 말이 도는 곳은 Sensors 입니다. 저도 이러한 이유로 Sensors에 냈습니다. MDPI여서 고민을 너무 많이 했지만, 빠른 review 속도와 제 논문의 퀄이 좋다고 생각하지 않아 Sensors에 출판하게 되었습니다. 따라서 웬만하면 MDPI에 내시지 마시고, Q2 ~ Q1 사이이고, 평판이 나쁘지 않은 곳에 내는 게 가장 좋다고 생각합니다.
가장 쓰면 좋다고 생각하고 추천드리는 곳은 탑티어 워크샵 입니다. top-tier main paper 를 쓰는 것은 솔직히 학부생으로써 매우 어려운 일이니 현실성이 없다라고 가정하겠습니다. (그러나 쓰시는 분 꽤 됩니다..ㄷㄷ) 그래서 노려야 할 곳은 workshop paper 입니다. 이름있는 곳에 주저자로 workshop paper를 쓰면 엄청난 메리트가 있다고 생각합니다. 다만, 쓰는 난이도가 어렵고, 교수님 입장에선 실적으로 인정되지 않기 때문에 이에 대한 문제점이 존재합니다. 가능하다면 이를 타겟으로 쓰는게 좋을 것 같습니다.

### 학교 별 면접 경험

먼저, 카이스트 면접 같은 경우는 전공 면접을 많이 물어보는 곳으로 유명합니다. 그래서 저도 전공 면접을 최대한 많이 준비하였습니다. 그러나 저 같은 경우는 전공 면접은 하나도 없고, 제 연구 실적에 관한 질문을 많이 하셨습니다. 그나마 조금 유리한 질문들이었다고 생각합니다. 다만.. 첫 질문이 가장 애정가는 논문이 무엇이냐 라는 질문을 받았을 때, 가장 잘 쓴 논문을 말해야되는데 정말 애정가는 첫 논문에 대한 대답을 하여.. 망했다고 생각을 하였습니다. 다행히 좋은 결과가 나와서 다행이었지만.. 정말 당시엔 떨어졌다고 생각하고 기대도 하지 않았었습니다.
다음으로 연세대 같은 경우는 오전에 필기 시험을 본 후, 오후에 면접을 봅니다. 면접은 다대다로 이뤄집니다. 면접관들은 오전에 본 지원자들의 필기 성적을 가지고 들어갑니다. 하지만 필기 문제에 관한 질문은 따로 하지 않았습니다. 저는 석박사 통합 과정으로 지원해서 그런지 꽤 편한 분위기였고, 긴장을 많이 하였지만 재밌게 면접을 봤다라고 생각하였습니다. 질문은 연구 얘기 및 앞으로의 포부에 대해서 공통 질문으로 들어왔습니다. 저만 유일하게 개인 질문이 들어왔는데 , 논문을 많이 쓸 수 있는 motivation에 대해 질문이 들어왔었습니다.

### 입시를 끝내면서..

 정말 입시를 1년 동안 하면서 가장 힘들었던 점은 심리적인 부담감이었습니다. 나이가 적지 않다보니.. 다른 친구들은 취업할 때 저만 혼자 백수처럼 연구실에 있는 것 같아 뒤쳐지는 느낌이 들었고, 돈도 많이 못받다보니 부모님께 너무 죄송한 마음만 쌓였습니다. 그래서 연세대 면접이 끝나고 두 번 다시 입시를 하기 싫은 마음이 너무 컸습니다.
 많은 사람들이 정말 열심히 사셨네요.. 라고 말씀들을 해주시지만, 저는 그닥 열심히 산 것 같진 않고 더 열심히 살 것이라는 후회를 합니다. 그렇다면 재수도 하지 않았을테니깐요.. 그리고 그냥 하다보니 이런 실적이 나왔던 것 같습니다. 경제학과에서 경제를 잘 할 자신이 없었고, 이 분야가 당시 16년도에 전망이 좋아보여서 먹고 살라고 선택을 하였습니다. 그리고 "비전공자"이기 때문에 더 많은 공부를 하려 했습니다. 그러다보니 이렇게까지 스펙이 쌓였네요.. 그냥 하다보니 이렇게 됐다~가 맞는 것 같습니다.
마지막으로 대학원은 학벌과 학점을 우선적인 평가 metric으로 생각하는 것 같습니다. 이러한 평가 metric이 밀린다면 이를 극복할 수 있는 남들보다 더 뛰어난 스펙을 쌓아야한다고 생각합니다. 그렇지 않으면, 객관적으로 봐도 제 자신을 뽑을 이유가 없습니다. 이를 꼭 상기하면서 준비를 해야될 것 같습니다.
마지막으로 저는 카이스트를 포기하고, 지금 있는 랩실인 연세대학교에 진학할 것입니다. 많은 이유가 있었지만, 역시 대학원은 랩실 따라가는 게 맞다고 생각합니다. (사실 카이스트 컨택 시도조차 안함) 전액 장학을 포기한만큼.. 이 선택이 절대 후회되는 선택이 아니길 더 노력할 것입니다.

카이스트 AI 대학원 합격 확인서

연세대학교 AI 대학원 합격 확인서