작년 11월부터 올해 6월까지 준비했던 AI 특수대학원 결과가 드디어 나왔다.
사실 깔끔하게 2025년도 전기부터 다니면 좋았겠지만.. 작년 11월엔 이미 대부분의 학교가 서류 마감이 된 상황이었고 홧김에 남은 학교 두 곳만 지원했었기 때문에 준비가 제대로 되지 않았었다. 그렇기에 2025년도 전기에 접수했던 연세대학교, 한양대학교 모두 불합격했다.
때문에 2025년도 상반기를 보내면서 스스로에게 정말 많은 질문을 했다.
정말 대학원이 가고 싶은지? 왜 가고 싶은지? 가면 열심히 할 자신은 있는지? 주간이 더 낫진 않을지? 등등...
결론은 "가보자고" 였다.
진학 동기
원래는 내가 하고 있는 직무인 AI, 그 중에서 cv 직무는 석사 타이틀이 없어도 충분히 할 수 있는 직무라고 생각했다. 비전공 학사인 나도 충분히 회사에서 1인분을 해 내고 있다고 생각했기 때문이다.
하지만 좀 더 큰 회사에서 경험을 쌓고 싶었고 지인들을 통해서 큰 회사에 추천 전형으로 서류를 넣으면 10번 중에 10번은 석사부터 뽑는다.. 였다. 그래서 AI로 오래 돈 벌려면 석사는 필수라는 걸 뼈 저리게 느꼈다.
그리고 일을 하면서 의견을 제시하거나 주장할 때 이론적으로 많이 부족하다는 걸 요근래 많이 느꼈다. 같은 의견을 주장하더라도 석사가 있는 다른 팀원의 말은 다른 사람들이 한번에 넘어가주지만 내가 말할 땐 종종 더블 체크를 할 때도 있었다.
이런 저런 경험들을 바탕으로 "이론 공부를 제대로 해야겠다" + "석사 타이틀이 필요하구나!" = "대학원에 가자!" 로 귀결됐다.
그 다음 고민은 풀타임 주간 석사냐 특수대학원인 야간대학원이냐였다.
사실 냉정하게 생각 해 봤을 때 풀타임 주간으로 졸업한 석사 지인들 + 팀원들의 영향이 컸던 것 같다 ㅋㅋ... 2년 동안 랩실에서의 공부+연구랑 회사에서 실무랑은 괴리가 꽤나 있다고 느꼈다. 또, 지금도 퇴근 후 꾸준히 공부를 하고 있었기 때문에 야간 수업, 공부는 자신있었고 야간대학원이더라도 난 꼭 논문을 써서 졸업을 하고 싶었기 때문에 풀타임 석사가 크게 매력적으로 다가오지 않았다.
지원 학교
그래서 2025년도 후기는 학교를 몇개 정해 놓고 미리 면접 준비를 했다.
1. 성균관대학교 데이터사이언스융합학과 대학원(일반) : 직장인 대상이지만 일반 대학원이라는 특징이 있음
2. 고려대학교 SW, AI 융합 대학원 인공지능융합학과(특수) : 서류 전형 없이 지원자 모두 면접 진행
3. 한양대학교 인공지능융합대학원 인공지능시스템학과(특수) : 서류 전형 없이 지원자 모두 면접 진행, 온라인 수업 병행
4. 연세대학교 인공지능융합대학원-인공지능컴퓨팅 전공(특수) : 생긴기 얼마 안됐지만 경쟁률이 어마무시..!
총 4개의 학교를 목표로 했고 고민하다가 연세대학교는 지원하지 않았다. 학비가 너무 큰 것도 있었고 커리큘럼에서 아쉬움을 느꼈기 때문이다.
아쉽게도 성균관대학교는 서류 전형에서 떨어졌다. 뭐가 부족했을까.. 연구계획서가 부족했던걸까.. 많이 아쉬웠다.
고려대학교랑 한양대학교는 서류 전형이 없어서 모두 면접을 보고 왔다.
면접 준비
2025년도 전기 때 받았던 면접 질문들과 구글링해서 찾은 면접 질문들을 스크랩해서 준비했다.
선형대수, 딥러닝 분야에서 무조건 나오는 질문들을 추렸고 그 질문들에 대한 공부 및 답변 정리는 아래 유튜브 영상을 통해서 했다.
https://www.youtube.com/watch?v=7vV2SF8DyQE&list=PL_iJu012NOxdZDxoGsYidMf2_bERIQaP0
https://www.youtube.com/watch?v=i5ZSURAoAfI&list=PL_iJu012NOxdt7VSZK0sE2YvltT7NOlHH
아래는 무조건 받는 질문들 위주로 스크랩한 것들과 내가 받았던 질문들을 정리한 것들이다. 아래 질문들에 대해 무조건 대답은 할 수 있어야 한다고 생각한다.
딥러닝 관련 질문
1. 오버피팅이란? 방지 방법은?
2. back propagation이란?
3. gradient descent란?
4. gradient vanishing 이란?
5. kernel이란?
6. 1x1 conv의 의미는?
7. 내적과 컨볼루션 연산의 차이는?
8. convolution layer와 soft max의 차이는?
9. region proposal이란?
10. transformer란?
11. attention이란?
12. vision transformer란?
선형 대수 관련 질문
1. 벡터 내적 의미
2. 손실함수 MSE와 엔트로피의 차이점
3. 가우시안 분포에 대한 간략한 설명
4. RANK에 대한 간략한 설
5. 베이지안 룰에 대해 수식적으로 설명
6. PCA란?
7. 선형 독립에 대해 수식적으로 설명
면접 후기
고려대학교 면접을 보고 나서는 붙어도 안가고 싶다.. 라는 생각이 컸다.
나 포함 총 5명이 같이 들어갔고 면접관은 총 3명이었다. 그리고 나에게 주어진 질문은 딱 하나였다. 질문 하나로 나를 어떻게 평가를 하는거지? 라는 생각도 들었다..
같이 면접을 봤던 지원자들도 1~2개 질문을 받았고 그들의 대답 수준이 생각보다 너무너무 실망스러웠다... 기본적인 것들도 대답을 하지 못하는 지원자들과 함께 면접을 보고 있으니 저들과 나중에 같이 수업을 듣고 공부를 하고 싶지 않았다.
그래서 고려대학교는 붙더라도 안가고 싶다고 생각했는데 웬걸 불합격이라니 ㅋㅋㅋ... 충격~
한양대학교 면접은 너무 만족스러웠다. 이건 합격이 아니면 안된다 싶을 정도로 만족스러운 면접이었다.
나 포함 총 2명이 같이 들어갔고 면접관은 총 2명이었다. 질문도 선형대수, 딥러닝 파트에서 여러 개 받았고 같이 면접 본 지원자도 면접관들과 티키타카가 될 정도로 대답 수준이 나쁘지 않았다고 생각했다.
다행히도 한양대학교에 합격을 해서 2025년도 후기부터는 일과 공부를 병행하게 되었다.
워라벨이 보장되는 회사, 팀이라서 수업을 듣고 공부하는데 큰 문제가 없을 것 같으니 나만 열심히 하면 될 것 같다!
2년 뒤엔 졸업 논문 소개하는 글을 올릴 수 있도록 지금 해 온 것 보다 더 많이, 열심히 노력해야겠다.
