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계정을 잊어버리셨나요?

by 뭅즤 Sep 20. 2022

AI 분야 대학원 진학, 어떤 점을 고려해야 할까?

퇴사한 이유와 대학원에 진학한 이유. 현실적인 이야기

저는 직장 생활을 하던 중 AI와 컴퓨터 비전에 큰 관심이 생겨 대학원 진학을 결심하게 되었습니다. 석사 학위를 마친 후 다시 취업해 현재 일을 하고 있는데요, 오늘은 이 과정에서 제가 느낀 점들을 여러분과 나누고자 합니다.

또한, AI 관련 대학원 진학을 고민하시는 분들이 자주 묻는 질문들에 대해 제 개인적인 경험을 바탕으로 답변해 드리려고 합니다

개인적인 이야기

이 부분은 직장을 퇴사하고 대학원에 진학하는 개인적인 이야기입니다. 궁금하지 않은 분들은 “AI 대학원에 대한 현실적인 이야기” 부분으로 바로 넘어가셔도 좋아요!

퇴사

직장인들이 퇴사를 고민하는 이유는 직무 적합성, 급여, 인간관계 등 매우 다양합니다. 저도 여러 이유가 있었지만, 가장 큰 이유는 '이 일을 평생은 고사하고 3년은 할 수 있을까?'라는 생각이 들 정도로 현재 일에 흥미를 느끼지 못했기 때문입니다. 일이 항상 즐겁지는 않겠지만, 회사는 일을 하는 곳이니 일 자체에 흥미가 없으면 회사 생활이 쉽지 않습니다. 그래서 저는 첫 직장을 약 2년 다니다가 하고 싶은 일을 찾아 AI 관련 대학원에 진학했습니다.

대학원 진학

석사 과정 대학원 진학을 고민하며 인터넷에서 정보를 찾아보고 지인들에게 많은 조언을 구했습니다. 여러분들도 마찬가지겠지만 대학원에 진학한다고 말하면 아래와 같은 부정적인 이야기들을 쉽게 접할 수 있습니다.

'대학원생 밈'이라고 검색하면 재밌는 것들이 많습니다.

"소년은 잘못하면 소년원에 가고 대학생은 잘못하면 대학원에 간다"

“회사 다니다가 굳이 대학원을 왜 가냐, 석사까지만 할 거면 다녀와도 바뀌는 건 크게 없다”

“어차피 학석사 보통 같이 뽑고 일하는 것도 동일하고 급여는 어차피 회사에서 2년 경력 쌓으면 올라가는 수준이다”

“솔직히 설포카 급이나 해외로 갈 거 아니면 국내에서 대학원 다니는 건 시간, 돈 낭비다”

이 글을 보고 계시다면 이미 주변에서 위와 같은 대학원생 관련 밈을 많이 접하셨을 것 같습니다. 지나치게 부정적인 이야기도 많지만, 대학원에 진학하면 직면할 문제들을 콕 집어주는 면도 있습니다.

제 목표는 제가 하고 싶은 일을 하면서 경제활동을 하는 것이었고, 2년 동안 돈을 더 모으고 직장 경력을 쌓는 것보다 제가 좋아하는 것을 하는 것이 더 중요하다고 생각했기에 대학원 진학을 결심했습니다.

대학원 진학을 결심하고는 대학원 원서 시기를 체크하고 원하는 연구실과 교수님을 찾아서 컨택하는 일련의 과정들을 겪었습니다. 사실 이 부분은 유튜브나 블로그에 상세한 정보가 많아서 따로 설명하지는 않겠습니다.

말씀드리고 싶은 점은 저는 국내 탑티어 대학원에 진학한 것은 아니라는 점입니다. 흔히들 대학원은 국내 탑티어 대학교나 해외 대학원 아니면 가지 말라는 말에 많이들 주저하신다는 것을 알고 있습니다. 여러 이야기들을 들어보는 것은 늘 도움이 될 테니 제 이야기에도 도움이 되는 부분이 있었으면 좋겠습니다.

대학원 졸업 후

대학원에서의 연구, 기업 프로젝트 그리고 논문 작성 경험은 제게 아주 좋은 경험이었습니다. 연구와 프로젝트를 진행하면서 제가 하고 싶은 일이 조금씩 더 명확해졌고 그 일에서 나름의 전문성을 쌓을 수 있었습니다. 덕분에 대학원 졸업 후에는 원하는 회사에서 원하는 일을 할 수 있게 되었습니다.

결과론적인 이야기일 수도 있지만, 대학원 연구실 생활은 노력한 만큼 얻어가는 굉장히 값진 시간이었습니다. 연구를 위해 논문과 자료를 찾아보고 문제점을 파악하고 문제를 해결하기 위해 끊임없이 시도했던 경험들이 제 인생에 큰 도움을 주고 있기 때문입니다.

AI 대학원에 대한 현실적인 이야기

AI 연구 개발하려면 대학원이 필수일까?

많은 분들이 AI 분야에서의 커리어를 고민하면서 대학원 졸업이 필수인지 궁금해하실 텐데요. 결론부터 말씀드리면, AI 분야가 매우 다양하기 때문에 특정 분야마다 요구 조건이 다를 수 있지만, 실무 경험이 중요하게 평가되고, 대학원 졸업이 우대받는 경향이 있습니다.

AI 업무가 꼭 석사 이상이어야 가능한 것일까요? 꼭 그렇다고는 할 수 없습니다. 특정 도메인에 대한 심층적인 연구라면 석사나 박사 학위가 요구될 수 있지만, 대부분의 기업에서는 이미 연구가 어느 정도 진행된 기술을 산업에 실제로 적용하기 위해 AI 엔지니어를 채용하는 경우가 많습니다.

그러나 무경력의 학사 출신이 원하는 AI 연구 개발 직무의 기회를 얻는 것은 다른 문제일 수 있습니다. 현재도 컴퓨터 비전(특히 3D 그래픽스), 자연어 처리, AI 학습 방법론 등의 연구 분야에서는 석사나 박사급 인력을 우대하는 경향이 있습니다.

딥러닝과 머신러닝 관련 업무도 매우 세분화되어 다양한 역할을 필요로 합니다. 단순히 AI 시스템을 개발하는 것을 넘어 머신러닝 라이프사이클 관점에서 AI 시스템을 관리하고 발전시키는 것이 중요해졌기 때문에, 업무의 성향에 따라 석사 이상의 학위가 필수적이지 않은 직무도 존재합니다. 따라서 원하는 직무의 채용 공고를 꼼꼼히 조사해 요구되는 역량을 파악하는 것이 중요합니다.

결론적으로, AI 엔지니어로서의 능력과 경험만 있다면 누구나 할 수 있는 일이라 생각하지만, 실무 경험이 매우 중요하게 평가되기 때문에, 취업 시장에서는 여전히 석사 이상의 학위(사실은 학위보다는 연구와 프로젝트 경험)를 가진 분들이 우대받는 경향이 있습니다.

무조건 좋은 대학교에 가야 하는지?

당연히 명문 대학일수록 실력 있는 교수님, 흥미로운 연구 주제, 우수한 연구 환경을 만날 확률이 높습니다. 물론, 명문 대학의 대학원을 졸업한 스펙을 갖추는 것도 큰 장점입니다.

하지만 AI 연구 분야에서는 결국 논문이나 프로젝트와 같은 자신의 성과로 역량을 증명해야 합니다. 명문 대학에 진학한다고 해서 자동으로 좋은 성과가 나오는 것은 아니며, 상대적으로 인지도가 낮은 대학이라도 좋은 성과를 낸다면 학계나 취업 시장에서 충분히 주목받을 수 있습니다.

따라서 아직 대학원 진학을 고민 중이라면 명문 대학에서 자신의 관심 분야와 맞는 연구실을 찾는 것이 좋겠지만, 최종적으로는 본인이 얼마나 노력하느냐에 따라 결과가 달라질 것입니다.

석사과정 대학원 진학은 시간 낭비?

앞서 말씀드렸다시피 대학원 생활을 시간 낭비라고 생각하는 분들도 계시고 대학원에서 원하는 것을 얻지 못할 수도 있습니다. 미래에 대한 불안감을 가지고 있어야 한다는 점은 덤입니다.

하지만, 대학원 진학으로 얻고 싶은 것이 명확하고 노력할 자신이 있다면 대학원 진학은 좋은 선택이 될 수 있습니다. 미래에 도움이 될지 안될지는 모르는 경험이지만 대학원에서의 경험은 직장에서는 할 수 없는 경험임은 틀림없습니다.

결국은 무엇에 더 가치를 두는지에 따라 본인의 판단해야 할 문제이고 정답은 없습니다.

연구실 선택

대학원에서는 학부 때와 달리 성적보다는 연구 성과(논문 실적)와 프로젝트 경험이 가장 중요합니다. 사실 석사 과정 학생이 연구를 통해 탑티어 컨퍼런스에 논문이 채택되는 경우는 상당히 드뭅니다. 그래서 석사 과정을 마친 후 취업을 목표로 한다면, 자신이 진학하려는 연구실에서 진행 중인 과제가 자신이 취업하고자 하는 분야와 얼마나 연관이 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 자율 주행 관련 기업에 취업을 희망한다면, 자율 주행 관련 프로젝트를 이미 진행하고 있는 연구실에 들어가는 것이 유리합니다.

구체적인 연구 주제를 생각해 놓는 것이 좋다

컴퓨터 비전 연구실이나 자연어 처리 연구실에 가고 싶다는 정도의 생각은 너무 막연합니다. 컴퓨터 비전 연구실이라고 해도 연구실마다 연구 주제는 매우 다양하기 때문입니다. 간혹 연구실에서 하고 싶은 연구를 자유롭게 하게 해 준다고 하더라도, 연구실 내에서 이전에 연구해 온 분야가 아니고, 본인이 그 분야에 깊이 있는 전문가가 아니라면, 석사 과정 동안 혼자 하나의 주제를 성공적으로 이끌어 가기는 어려울 수 있습니다.

결론적으로, 학계에서 유명한 논문들을 참고하여 자신이 하고 싶은 연구를 대략적으로라도 정하고, 최대한 비슷한 연구나 프로젝트를 수행하는 연구실을 찾아 연락하는 것이 목표를 달성하는 데 유리하며, 입학 가능성도 높아집니다.

AI 관련 대학원에 대해 현실적인 이야기를 간단히 공유했습니다. 앞으로는 대학원 연구와 AI 개발자 취업에 대해 더 자세히 다루겠습니다.