현실적인 인공지능(AI) 대학원 준비 과정 [1] - 연구분야, 연구계획서, 컨택 준비

2025년 전기 석사 과정으로 대학원에 입학하게 되었습니다. 

 

저도 준비하면서 정보가 많이 없어 힘들었는데 인터넷에 산발적인 정보들을 취합하며 열심히 준비했습니다. 이걸 본 분들의 부담을 좀 덜어 드리고자 글을 작성하게 되었습니다. 

 

또한 저는 스펙이 좋은 분들의 후기 글들을 보며 자존감이 많이 떨어졌었습니다. 인서울이 아닌 대학생 분들도 노력과 의지가 있다면 충분히 합격할 수 있다는 것을 알려드리고 싶었습니다.

 

먼저 전 거의 무스펙에 가까운 4년제 경기도 중위권 대학 컴퓨터 학과입니다.  

• 학부연구생 2년
• 6개월 이상 장기 프로젝트 3개 (컴퓨터비전, 자연어처리, 의료데이터분석) 
• KSC 논문 1편
• 전체 학점 3.8/4.5 , 전공 학점 4.0/4.5

 

대외경력 없고 수상경력 없습니다. 단지 학부연구생 생활을 오래 하였고 운 좋게 국내학술지 논문 1편을 낼 수 있었습니다.  

 

이번 포스팅에서는

 

대학원 결정 계기 -> 연구 분야 정하기 -> 컨택 준비 

 

까지 정리할 예정입니다.

1. 대학원을 준비하게 된 계기

대학원을 준비한건 4학년부터 였습니다. 당연히 스펙이 준비되어 있지도 않았습니다. 학부연구생이 뭔지도 몰랐지만 3학년 때 교수님의 제의로 전 이미 학부연구생 생활을 하고 있었습니다. 하지만 인공지능과는 관련 없는 3D 코딩 관련 연구실이었습니다.

 

3학년 2학기 데이터분석을 접하게 되었고 큰 흥미를 느끼며 대학원 생각보다는 단지 진로를 이쪽으로 잡아야겠다는 생각을 했습니다. 더불어 인공지능도 접하게 되었고 단기간에 많은 것을 배웠습니다. 동시에 머신러닝 연구실로 옮기게 되며 대학원이라는 진로를 고민하게 되었습니다.

 

제 연구 분야를 확정하고자 프로젝트와 연구를 동시에 진행했습니다. 제가 스펙에 적어놓은 것들은 모두 6개월 동안의 일들입니다. 6개월동안 장기 프로젝트와 연구 3개를 진행하며 연구실에서 자잘한 연구도 함께 했습니다. 물론 동시에 컨택도 준비하며 정말 바쁜 6개월을 보냈습니다. 이 과정에서 연구에 대해서 적성이 맞다고 느꼈으며 더 배우고 싶다는 생각에 대학원 진학을 결심하게 되었습니다.

 

 2. 연구 분야 정하기, 관련 경험 쌓기

2-1. 연구 분야

먼저 대학원을 결심하셨으면 연구 분야를 결정해야 합니다. 매우 매우 매우 중요합니다. 저 같은 경우 위 말한 것처럼 동시에 여러 프로젝트와 연구를 진행하며 저한테 가장 잘 맞는 분야를 찾았습니다. 

 

한 학기 이상의 여유가 있다면 직접 경험하며 연구 분야를 찾는 것을 추천드립니다. 그 후 관련 스펙을 쌓아야겠죠. 사람마다 생각이 다르지만 저는 대외활동 및 수상경력보다 학부연구생 경험 및 연구 논문 경험이 더 중요하다고 생각합니다. 하지만 어찌됐건 스펙은 많을수록 좋으니 기회가 온다면 최대한 많은 경험하시길 바랍니다.

2-2. 학점

저학년이라면 당연히 학점 관리가 가장 중요합니다. 최상위권 대학을 준비 하신다면 최소 4.2 정도는 확보 하셔야 소위 설카포라 불리는 학교를 준비할 수 있을 것입니다. (전 출신 학부와 학점이 안돼서 포기했습니다)

 

저는 2-2학기부터 학점을 관리했습니다. 그 전에는 2점대를 받는 꼴통이었죠... 졸업학점은 3.8까지 끌어올렸지만 아쉬움이 많이 남았습니다. 대학원을 준비하며 가장 후회했던 것이 학점입니다. 제발 학점 관리는 꼭 하시길 바라겠습니다.

 

가끔 학기를 더 채워서 학점을 올려야 하는가? 생각하시는 분들이 있습니다. 3점 초반의 학점을 가지고 있다면 어느정도 고려해봐도 좋지만 드라마틱하게 올릴 수 있는 상황이 아니라면 그냥 받아 들이고 준비하시는게 심적으로 편합니다..

 

2-3. 영어

영어는 1순위는 아니지만 당연히 중요하고 공인영어점수가 높을수록 좋습니다. 개인적인 생각으로 영어는 최소한의 준비가 되었다면 연구 분야 관련 경험이나 통계, 선대수, 알고리즘 등의 공부를 더 하는 것이 더 좋다고 생각합니다. 우선순위가 이렇다 할 뿐이지 당연히 준비가 되어 있으면 컨택에서 이점을 가져갈 수 있습니다.  

 

2-4. 수학 관련 공부

수학 관련해서 인공지능에서는 주로 함수, 미분, 선대수, 확통 등이 사용됩니다. 하지만 이걸 준비한다고 기초부터 시작하면 시간이 너무 오래 걸리겠죠. 저는 연구를 하며, 논문을 읽으며 관련된 통계 기법이나 수학 관련된 개념들을 차차 익혔습니다. 그럼 자주 쓰이는 것이 눈에 들어올테고 자연스레 실력을 쌓을 수 있을겁니다. 

 

3. 컨택 준비

컨택이란 대학원에 정식으로 입학하기 전 미리 교수님과의 면담을 통해 연구실에 적합한 인물인지 확인하는 과정이라고 생각하면 됩니다. 정말 인기랩은 1년을 미리 컨택하는 경우도 있고 보통은 6개월 정도 미리 컨택을 시작합니다.

 

출신 학부로, 학점으로, 스펙을 통해 교수님께 자신을 증명하기 어렵다면 그동안 얼마나 열정을 갖고 열심히 했는지 무엇을 이루었는지 등 적극적으로 어필해야 합니다. 연구계획서, 성적증명서, CV, 자기소개서, 포트폴리오를 모두 준비해서 열심히 한 티라도 팍팍 내시길 바랍니다.

 

제 경우에는 상위 대학원부터 차례대로 관심 분야에 있는 연구실에 컨택 메일을 쭉 넣었습니다. 6개 대학을 순서대로 답장이 없으면 1주일 뒤 리마인드 메일을 보내고 그 후에도 답장이 없으면 다음 연구실에 컨택 하는 순서로 될 때까지 했습니다. (메일만 2달동안 돌렸습니다...)

 

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다음 포스팅에서는 연구실 고르는 법, CV 연구계획서 등 작성 법, 컨택 메일 작성 법 등 세세하게 작성 해보겠습니다.

 

글에서 보았 듯 저는 공부를 잘하는 학생이 아니었습니다. 인서울 대학도 아닙니다. 저와 비슷한 분들께 현실적인 후기를 알려드리고 도움을 드리고 싶어 글을 작성하게 되었습니다. 

 

준비하는 과정에서 많이 힘들었기에 이 글을 보고 조금이라도 도움이 되었으면 좋겠습니다!!