AI대학원 야간 석사 1기 회고 (한양대학교 인공지능융합대학원)

열심히 공부하고 열심히 일하는 나~

흔히 대학교 동아리와 같이, 어떤 집단에서는 먼저 그 집단에 들어온 사람부터 카운트를 센다. 1기 다음에 2기가 들어오고, 그 다음 차례로 또 3, 4기 … 그런데 대학원에서는 뭔가 대학교에서 알던 개념과는 다른 집단과 명칭들이 있다. 학생회를 원우회라고 칭하며, 1기의 개념은 처음 입학한 사람이 아닌, 첫 번째 학기를 진행하고 있는 사람-을 의미한다고 한다. 회사에서 업무를 마치고 집에 가서는 수업을 듣고, 시험을 준비하는 이런 일상이 조금씩 자리 잡아 갈 때 쯤에야 1기 과정이 끝난 것 같다.

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나는 사실 입사하고 지난 3년간은 퇴근 후에는 주중 주말 할 것 없이 노느라 바빴던 사람이기에, 자제력이 부족할 수 밖에 없었고 체력까지 부족했었어서 현타도 많이 오고 (내가 이 과정을 한다고 나에게 얼마나 도움이 될까? 내가 공부하는 이유는 뭘까? 생각 등.. 사실 공부하기 싫어서 그런 것일 수도 있다!^^) 특히 기말고사때는 급 연차 소진을 해서 파트장님이 무슨 일 있냐고 물어보기에 이르기까지..ㅋㅋㅋㅋㅋ 아무튼 정말정말 힘들었다.

쫌 감성적이게 긴 서론을 풀었는데, 야간/특수대학원에 관심 있는 분들이 내 블로그를 많이 찾아 주시는 통계가 보여 도움이 되고자 회고록 겸 후기를 적어 본다.

1. 일상 루틴

3과목, 총 8학점 수업을 들었다.
월요일, 목요일까지는 저녁 6시 반~9시 반, 토요일에는 오전 10시~12시 실시간 zoom으로 진행되었다. 불행인지 다행인지 코로나가 잠깐 괜찮아져서 교수님께서 토요일 수업은 오프라인으로 진행하려는 노력을 하셨는데 애석하게도 다시 심해진 시국 때문에 기말고사를 제외하고는 풀-온라인으로 수업을 진행하게 되었다.

한양대학교를 택하기 잘했다고 생각되는 또다른 이유는, 이 시국이 끝나더라도 오프라인 수업 참여가 어려운 학생은 온라인으로 병행할 수 있는 제도를 운영하고 있기 때문에 학교를 매번 가지 않아도 되기 때문에 만약에 오프라인으로 다녔다면 일단 체력이 달려서 업무고 공부고 하나도 챙기지 못했을 거라는 생각이 든다.

2. 학점

첫 학기는 총평점 4.06으로 공부한 것에 비해 (?) 잘 나와주었다..!!! 시험 친 후에 C+ 나올 것 같은 과목이 B+이 나오고, 나름 괜찮은데?하며 B+ 나올 것 같은 과목이 A+ 나왔다 😀😀

데이터마이닝과 딥러닝개론은 중간고사가 따로 없고 기말고사만 봤기 때문에 시험범위가 전 범위었고, 서술형 위주의 개념을 출제하신다는 쉽고도 어려운 시험 유형을 내셨기에 공부할 것 / 외울 것이 너무너무 많았다. 분명 수업 때는 수식을 최대한 빼고 개념 위주로 설명하셨는데, PPT 자료를 보면 또 왜 이렇게 어려운 건지 ... ㅠㅠ 동기들도 온라인으로만 접해서 같이 공부할 수도 없는 상황에 많은 멘붕을 겪고 폭풍 연차를 소진하며 겨우겨우 버텼다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 그래도 대학원들이 학부 때만큼은 박하지 않고 잘 주는 편인 것 같다.

3. 마인드셋

특수대학원을 다니면서 마인드셋은 아주 중요한 사항이다. 과제가 있긴 하지만, 학점에 크게 영향을 주지 않으며 온라인으로 학습을 진행하는 만큼 자기주도적 학습이 매우매우 중요하다. 적지 않은 등록금을 내고 흔히 말하는 돈 주고 학위 따는 물석사가 될 것이냐, 이 분야에 석사를 했다고 할 만큼의 지식을 가지며 괜찮은 졸업논문 하나 쓴 열심히 주경야독한 공학석사가 될 것이냐는 나에게 달려 있는 것이다.

야간석사는 논문을 쓰지 않고 석사 학위를 취득할 수 있는 제도가 있기 때문에 둘 다 충분히 가능한 선택사항이다.나는 첫학기인만큼 질풍노도의 마음들이 오갔지만 초심을 잃지 않으려고 노력하고 있다! 나에게 제일 힘들었던 것은 동기들이 놀자~고 했을 때 "나 오늘 수업 들어야 돼!"라고 웃으며 집에 가는 것이었다.. 그러고 막상 가면 수업에 집중이 안되서 딴짓 하다가 이도저도 아닌 저녁을 보낸 나에 대한 한심함..? 😭😭

그래서 나만의 팁은, 내 주변을 바꾸려고 좀 노력했던 것 같다. 관련 업계 사람들 연락해보고 조언을 구하고, 유튜브 영상도 기존에 즐겨 보던 게임/뷰티에서 AI관련한 영상들도 많이 보고! 그러다 보면 감이 좀 잡히면서 AI분야의 방대함에 포기할까? 라는 생각도 잠깐 들긴 하지만 ㅋㅋㅋ 그만큼 유망한 분야라고 생각하며 다시 공부하게 되더라. 그 날 하루 공부 열심히 하며 얻는 뿌듯함과 잘 될 거라는 기대감으로 긍정적인 마인드를 가져야 한다 🤠🤠

4. 연구 및 논문

특수대학원은 기본적으로 교수님 산하 lab실에 소속되지 않는다.
일단 회사를 다니고 있기 때문에 물리적으로 시간이 되지 않고 일반대학원과 그 목적이 다르기 때문이다. 듣자하니 교수님 lab 파트타임도 재직 중인 회사원을 잘 받아 주지 않으며, 그나마는 회사에서 대학원을 지원해 주어, 주 N회 출근이 가능한 경우에 다니는 케이스는 봤다.

현실은 그렇고, 우리 특수대학원생들이 수업 외에 교수님과 만날 수 있는 경우는 졸업논문 지도교수로서 만남을 가질 때다. 나 같은 경우는 다음 학기에 논문 지도교수를 선정하고 연구계획서를 입력해야 한다. 학기 중에는 교수님들이 바쁘실 테니 상대적으로 여유 있는 방학 때 교수님께 컨택을 드리고 싶은데! 1월 내에 아이템을 빨리 선정하고 컨택할 예정이다.

AI분야는 현재 크게 CV(Computer Vision), NLP(Natural Language Processing), 추천(Recommendation) 이렇게 3분야가 있는 것 같다. 그동안은 NLP에 관심을 두다가, 여러 군데 찾아보면서 추천이라는 분야에 눈을 뜨게 되었는데 마케팅적 성격이 있고, 실제 사업에 가깝게 도움이 되는 분야라는 점에서 관심이 가게 되었다. 데이터 모으기가 쉽지 않겠지만 추천 쪽도 한번 생각해 보려 한다. :ㅇ