KAIST 대학원 1학기를 다니며

지난 글 2020년 취업뽀개기 상반기 결과에서, 삼성전자와 카카오 면접을 포기한 이유를 알려드리겠다고 했습니다. 저는 2020 가을학기 카이스트 대학원에 최종 합격하였고, 지금은 산업 및 시스템공학과 학생으로 현재 석사생으로 연구실에 출근하고 있습니다. 취업을 포기하고 대학원을 가게 된 이유는 지난번의 글처럼 학부생으로 취업하기에는 한계가 있다고 생각했습니다. 그리고 대학원에 가게 되면 연구 쪽으로 경력을 쌓을 수도 있고 AI 쪽으로 승진이나 노후에도 더 유리할 거로 생각했습니다.

취업도 그렇지만, 카이스트도 입학하는 게 쉽지 않았습니다. 제가 합격한 산업 및 시스템공학과는 서류 - 필기 - 면접으로 진행되는데, 코로나 때문에 필기가 사라지고 구술면접으로 대체되어서 줌으로 진행되었습니다. 구술면접은 통계와 Operation Research인 OR 관련 내용을 물어보는데, 제가 해당 분야를 군대를 가기 전에 들었던 과목들이라 준비하는데 힘들었습니다. 면접에는 주로 해당 이론을 이해했는지와 인성, 자기소개서를 기반으로 많이 물어봤고 저는 이론 쪽에 대해서는 대답을 잘 못 했지만 자기소개서 쪽을 잘 대답했는지 운 좋게 합격했습니다.

KAIST 대학원에 와서 느낀 점은 정말 공부하기 좋은 환경 같습니다. 첫째로, 금전적인 지원이 좋습니다. 등록금이 80만 원밖에 안 되고 매달 최소 75만 원의 연구비가 나옵니다. 기숙사비는 1인실을 써서 매달 약 30만 원정도인데, 이게 많이 부담되기는 하지만 연구비 쪼개서 낼 정도는 되어서 다행입니다. ㅠㅠ. 두 번째로, 이게 가장 큰 이유인데 주변에 나가서 할 게 없습니다. 일단, 차가 없으면 어디를 갈 수가 없습니다. 그리고 걸어서 갈 수 있는 곳은 할 게 거의 없습니다. 그러다 보니, 아침에 일찍 나서 출근하고 퇴근해서 자는 생활만 반복하는 중입니다. 마지막으로, 교수님들이 너무 훌륭합니다. 다들 자기분야에서 대가이시기에 배우는 점이 많습니다.

기본적으로, 논문을 읽고 구현하는 것에 대한 부담감이 컸는데 지금은 입학 전보다 부담감이 덜하고 파이토치에 대한 자신감도 생겼습니다. 이론적인 측면에서도 대학생 때는 모르는 부분이 있으면 넘어가고, 깊게 공부하지 않았는데 지금은 Bayesian에서부터 시작해서 (사실 베이지안은 아직 잘 모르겠습니다. ㅜㅜ) 딥러닝 쪽까지 깊게 공부하는 습관이 들었습니다.

연구적인 측면에서는, 저희 랩은 석사생분들은 반도체 관련 연구를 주로 하고, 박사생분들은 Bayesian Statistics를 많이 연구합니다. 연구분야도 다양한데, Meta Learning을 연구해서 NeurlPS에 내신 선배부터 시작해서 Casual Inference, 공간통계까지 정말 다양합니다.저는 반도체 데이터에서 불량을 검출하는 방법을 연구하고 있습니다. 반도체에는 아래와 같이 불량의 종류(Ring, Zone, Scratch, Circle 등)가 다양하고, 하나의 반도체 내에서 여러 가지 종류의 불량이 나올 수가 있습니다. 그리고 가장 특징적인 점이 Random Noise 형태의 불량이 반도체에 분포하기에 이를 잘 무시하고 불량을 검출하는 게 관건입니다.

현재 저는 이를 Semantic Segmentation 기법을 이용해서 해결하고 있습니다. 도메인도 그렇고 방법론도 처음 공부하는 분야였고 연구실에서도 아무도 해본적 없는 연구라 막막했습니다. 그래도, 인터넷에 좋은 자료 올려주신 꾸준희님 블로그랑 KUKLIFE 블로그의 자료와 PR-12와 딥러닝논문읽기모임의 영상을 참고해서 블로그에 정리하고 있습니다.

근데, 매일 이론만 공부하고 논문만 보다보니 생각보다 쉽게 지치는 것 같습니다. 그래서 해당분야와 비슷한 대회를 많이 참여했는데 운좋게도 아래의 두개 대회에서 좋은 성과를 거두기도 했습니다.

• 공공데이터 활용 수력 댐 강우예측 AI 경진대회 - 한국수자력연구원 : 5등
• 산림종 분류 모델 - 한국임업진흥원 : 2등

해당 대회를 진행하면서 기존에 보지 못했던 방법론들의 문제도 찾을 수 있었고, 현재 연구에도 적용해서 좋은 결과를 얻기로 했습니다. 그리고, 다음 연구분야에 대한 생각도 많이 하게 되었는데 시간과 공간을 같이 고려해서 딥러닝을 하는 연구분야쪽으로 논문을 쓰고 싶다는 생각도 들었습니다.

아직 많이 부족하지만, 이런 경험을 토대로 모두의 연구소 풀잎스쿨 14기에서 Semantic Segmentation의 퍼실과 네이버 AI 부스트캠프의 실습강사를 맡게 되었습니다.

한번 열심히 준비해서 좋은 강의 보여드리겠습니다. 다음 글에는 최근에 참여했던 대회를 진행하면서 사용한 방법론들과 느꼈던 점을 작성하도록 하겠습니다.

P.S. 한양대도 학식이 맛있는 편은 아니었는데, 아래는 카이스트 급식인데 비싼 대비 맛은 더 별로인 것 같습니다.