왼쪽부터 순서대로 16기 신수용님, 17기 제영선님, 18기 황성준님.
KAIST 전기및전자공학부의 현장 실습 교육 프로그램인 EE Co-op은 학사과정 학생분들이 정규학기와 방학기간을 활용한 6개월 동안 기업에서 실무를 수행하고 학점 이수까지 연계할 수 있는 기회를 제공합니다.
ML2는 2019년부터 KAIST EE Co-op 참여기업으로 함께하며, 학생분들이 실제 연구 현장을 경험하고 스스로의 진로를 탐색할 수 있도록 다양한 기회를 제공해 왔습니다.
감사하게도 인턴십이 종료된 이후에도 많은 분들이 ML2와 소중한 인연을 이어가고 계신데요, 오늘은 그 중에서도 가장 최근에 ML2와 함께하신 EE Co-op 16기(신수용님), 17기(제영선님), 18기(황성준님) 세 분을 모셨습니다.
지원 계기부터 구체적인 연구 주제, 협업 방식, 그리고 Co-op 경험이 이후 진로에 어떤 영향을 주었는지까지 솔직한 이야기를 들어보았습니다.
ML2에서의 6개월이 어떤 시간이었는지, 세 분의 생생한 경험을 통해 소개드립니다. 👏
Q1. 간단한 자기소개와 함께 현재 어떻게 지내고 계신지 근황 공유 부탁드립니다.
🙆🏻 수용님
안녕하세요! 2024년도 가을학기에 ML2에서 인턴십을 진행한 신수용 입니다. 저는 현재 전기및전자공학부와 전산학부를 복수전공하며 대학교에서의 마지막 학기를 보내고 있습니다.
ML2에서의 인턴십은 제게 큰 전환점이었습니다. 당시 경험했던 로보틱스 분야 연구에 깊은 흥미를 느끼게 된 이후, 관련 전공 수업을 수강하고 랩 인턴 활동을 하는 등 해당 분야를 보다 깊이 있게 탐구해 왔습니다. 졸업을 앞둔 지금도 대학원 진학과 취업 사이에서 고민 중이긴 하지만, ML2 덕분에 제가 좋아하고 몰입할 수 있는 분야가 무엇인지 알게 되었고, 어떤 선택을 하든 해당 분야에서 많은 경험을 쌓고 싶습니다.
🙋🏻♀️ 영선님
안녕하세요, 2025년도 봄학기에 ML2와 약 6개월 간 함께했던 전기및전자공학부 22학번 제영선입니다. 저는 ML2에서 채혁님의 지도 하에 로보틱스 관련 연구를 진행하였습니다. ML2에서의 연구 경험을 토대로 대학원에 가야겠다는 확신을 얻을 수 있었으며, 제가 가장 재미있게 할 수 있는 분야가 무엇인지 깊은 고민을 할 수 있었습니다. 현재는 마지막 학기를 보내고 있으며 이번 가을에 정보이론 및 데이터사이언스 연구실에 석사과정으로 진학 예정입니다.
💁🏻♂️ 성준님
안녕하세요 2025년 하반기에 ML2에서 EE Co-op을 진행한 황성준입니다. 학교에서 전자과 내 다양한 분야를 경험하던 중 AI에 호기심이 생겼던 시기에 ML2를 접하게 되었습니다. ML2에서는 Tu님의 도움을 받으며 Diffusion Models를 이용한 Single Image Reflection Removal 프로젝트를 진행했습니다. 현재는 학교로 돌아와서 다시 학업과 취미 활동에 열중하고 있습니다. 서울과 달리 대전은 평화롭고 차분해서 다시 안정을 찾고 행복하게 생활하고 있습니다.
Q2. EE Co-op 참여 기업이 많은데요, 그 중에서도 ML2를 선택하신 이유는 무엇이었나요?
🙆🏻 수용님
당시 저는 개발을 좋아하던 학생이었어서, 개발자와 연구자 사이에서 진로 고민이 많았습니다. 그래서 인턴십을 기회로 연구 활동을 제대로 경험해 보고 싶다는 생각이 들었습니다.
여러 기업이 있었지만, 그중에서도 ML2는 인턴이 연구 전 과정을 본인이 이끌어 갈 수 있다는 점이 가장 매력적이었습니다. 사실 랩 인턴도 고려해 봤지만, 학부생 신분으로 주도적인 연구를 수행하는 데 한계가 있지 않을까 하는 걱정이 있었고, ML2가 그 해답이 되어주었습니다. 마침 먼저 인턴십을 다녀온 친구가 적극적으로 추천해 준 덕분에 더 확신을 가지고 결정할 수 있었습니다.
🙋🏻♀️ 영선님
당시 지원할 기업을 고민하던 중, ML2에서 근무하고 있던 수용 선배가 ML2가 정말 좋은 곳이라고 소개해주어서 ML2를 처음 알게 되었습니다. 이를 계기로 ML2에서 저를 초대해 주셔서 좋은 기회로 사무실에 방문해 볼 수 있었습니다. 이때 채혁님께서 현재 하고 계신 연구에 대해 자세히 설명해 주셨는데 내용이 아주 흥미로워서 더 자세히 배워보고 싶었습니다. 또한 ML2는 연구를 처음부터 끝까지 경험할 수 있는 곳이라는 것을 알게 되었습니다. 저는 원체 로보틱스에 관심이 있었는데 관련 경험이 많지 않은 상태였고, 개별연구에서도 주도적인 연구를 하기는 어려웠던 상황이었습니다. 주체적인 연구를 해보고 싶었던 저의 니즈에 꼭 맞는 업무를 진행하는 곳이었기에 강하게 관심이 갔습니다. 결정적으로 ML2는 매주 금요일 자신이 하고 있는 프로젝트나 새로 나온 논문 등 ML에 관해 팔로업 할 수 있는 발표인 JC(Journal Club) 을 진행하는데, 방문했을 때 채혁님께서 진행하는 JC를 듣고 가슴이 뛰어서 ML2에 꼭 가야겠다고 확신하게 되었습니다.
💁🏻♂️ 성준님
학교에서 개별연구를 몇 번 진행해보았는데, 학업과 병행하는 것이 쉽지 않았습니다. 공부만 해도 벅찬데, 연구실 생활까지 해내기엔 역량이 부족했습니다. 그리고 당시 AI가 도대체 어떻게 돌아가는건지 너무 궁금했습니다. 그러던 시기에 EE Co-op 신청 공지가 왔고, ML2의 존재를 알 수 있었습니다. 6개월 동안 강의를 듣지 않고 AI 연구에만 집중할 수 있다는 것이 매력적으로 다가왔습니다. 뿐만 아니라, 약간의 회사 생활도 경험해보고, 서울에서 놀면서 리프레시도 할 수 있다는 점, 그리고 학점도 주어진다는 사실 때문에 망설임 없이 선택할 수 있었습니다.
Q3. ML2에서 어떤 프로젝트를 수행하셨나요? 인턴으로서 담당하였던 구체적인 역할이 궁금합니다.
🙆🏻 수용님
저는 ML2에서 ‘Indoor Monocular Visual SLAM의 Text-Based Failure Recovery’ 라는 주제로 연구를 진행했습니다. 보통 실내 공간은 특징점이 부족해 트래킹이 자주 끊기곤 하는데, 스타필드처럼 간판이 많은 환경의 특성을 살려 ‘텍스트’를 고정된 랜드마크로 활용해 이 문제를 해결해보자는 연구였습니다.
이 연구는 간판을 정확하게 인식하는 것이 핵심이었는데, 이를 위해 네이버 지도 등에서 약 18,000장의 매장 외부 이미지를 직접 크롤링 했고, CLIP모델과 OCR을 결합해 데이터 신뢰도를 높인 데이터셋을 구축했습니다. 이후 정제된 데이터를 YOLO 모델에 파인튜닝하여 성능을 최적화 했습니다. 제가 구축한 이 데이터 처리 및 학습 파이프라인은 인턴십 종료 후 사수님께서 잘 정리해 주신 덕분에, 현재는 NavOCR이라는 이름의 오픈 소스로 공개되어 있습니다.
가장 어려웠던 부분은 ORB-SLAM 프레임워크의 코드를 분석하여 새로운 알고리즘을 통합하는 과정이었습니다. 시스템 내부의 트래킹 복구 메커니즘을 조정하고, 텍스트 매칭을 기반의 한 포즈 추정 및 스케일 조정 알고리즘 등을 새롭게 설계해야 했습니다.
실제 카메라 데이터를 기반으로 궤적 변화를 모니터링하고 성능을 시각화 하면서 해당 알고리즘의 유효성을 검증하는 과정까지 진행하며 인턴십을 마무리 했습니다.
🙋🏻♀️ 영선님
저는 먼저 수용 선배의 연구를 이어받아 컨퍼런스 논문 제출까지의 마무리 과정을 수행하였습니다. 앞서 잘 설명해 주셨듯, 저희 연구는 실내 공간의 텍스트를 랜드마크로 삼아 monocular visual SLAM의 tracking fail을 막는 것이었습니다. 저는 포착된 ‘텍스트’ 영역을 이용해 tracking fail에 의해 끊겨진 두 지도를 연결하는 작업을 수행했습니다. 해당 작업의 방법을 탐색하고 확정하는 동시에 코드로 구현해내는 것이 저의 주 업무였습니다. 이후 채혁님과 함께 실험을 하고 결론을 도출하였습니다. 마지막으로 연구 논문의 Method, Experiment, Evaluation 파트 작성에 참여하고 제출용 git repo를 제작하였습니다. 이로서 CoRL 컨퍼런스에 공저자로서 논문 제출을 성공적으로 마무리할 수 있었습니다.
첫 연구가 마무리 된 후, SLAM과 관련한 새로운 프로젝트를 시작했습니다. SLAM 지도가 완성된 후, 물건의 이동이 이후 네비게이션 오류로 이어지는 문제를 해결하는 프로젝트였습니다. 저는 diffusion 모델을 이용한 지도 편집을 해결책으로 제시했고 일부 기능을 구현했습니다. 해당 문제를 겪고 있던 타 기업과 협업을 위한 미팅에 참여하여 제 아이디어와 구현했던 기능을 제시해 보기도 하였습니다. 좋은 평을 받아 프로젝트를 계속 진행해 보기로 하였지만, 도중에 인턴 기간이 종료되어 프로젝트의 완결까지 참여하지는 못했습니다.
💁🏻♂️ 성준님
Single Image Reflection Removal이라는 주제를 Diffusion Models를 이용해 해결하는 프로젝트를 수행했습니다. ML2는 완전히 자유롭게 공부하고 연구할 수 있는 기회를 제공하기에, 마음껏 공부도 하고 다양한 실험도 진행해보았습니다. 인턴 초반에 ‘EE528 공학 확률 과정’도 자습했고, DDPM의 수학적 배경에 대해서도 깊이 공부했습니다. 그리고 Reflection Removal 주제의 여러 논문들을 읽어보고 원하는 방식으로 모델을 수정해서 여러번 실험을 진행해볼 수 있었습니다. SOTA를 넘기는 목표를 달성하진 못했지만, 가설을 세우고 실험을 통해 검증하고 다시 가설을 세우는 일련의 과정을 여러 번 진행하며 많이 성장할 수 있었습니다.
Q4. 세 분 모두 ML2 연구원분들과 긴밀하게 협업하셨는데, 실제 업무 방식과 소통 과정은 어떠셨나요?
🙆🏻 수용님
저는 사수님이셨던 채혁님과 가장 긴밀하게 소통하며 인턴십을 진행했습니다. ML2에 합류할 당시에는 로보틱스 분야에 선행 지식이 부족해 걱정이 많았는데요. 채혁님께서 제가 연구주제를 잡고 관련 선행 연구들을 깊이 있게 분석할 수 있도록 많은 자료와 실질적인 조언들을 주셨습니다.
기술적으로도 우분투 환경에 익숙해지는데 많은 도움을 주셨고, 무엇보다도 바로 옆자리에 계시다 보니, 궁금한 점이나 논의하고 싶은 아이디어가 생기면 언제든 부담없이 여쭤보고 즉각적으로 피드백을 주고 받을 수 있는 환경이 정말 좋았습니다.
연구 외적으로도 진로에 대한 제 고민을 진심으로 들어주시고 본인의 경험을 나누어 주셨는데, 저에게 그 조언들이 큰 힘이 되었고, 진로 선택에 있어서 실질적인 도움이 되었습니다.
사수님뿐만 아니라, 다른 연구원분들과의 소통도 많았습니다. 정기적인 미팅이나 일상적인 스몰톡을 통해 서로 어떤 연구를 하고 있는지 공유하곤 했는데, 그 과정에서 새로운 시각이나 아이디어를 얻기도 했습니다. 제가 연구하는 분야가 아니더라도 다양한 전문가 분들과의 대화를 통해 식견을 넓힐 수 있었고, 무엇보다도 언제든 자유롭게 기술적인 조언을 구할 수 있는 ML2 특유의 열린 분위기 덕분에 연구에 더 몰입할 수 있었던 것 같습니다.
🙋🏻♀️ 영선님
저 또한 사수님이셨던 채혁님과 가장 활발히 소통하였습니다. 매일 아침 간단히 진행 상황과 계획을 공유하고 일을 시작했습니다. 연구를 하다 보니 아이디어를 공유하거나 방향성을 논의할 일이 잦았는데, 대부분 구두로 즉시 소통하였고 필요한 자료나 코드는 slack과 git을 통해 공유하였습니다. 특히 저는 ML2에 오기 전까지 개발이나 협업 경험이 전무했는데, git을 통한 협업이나 로보틱스 실험을 위한 각종 환경 설정을 처음부터 차근차근 알려주셔서 큰 도움이 되었습니다.
또 다른 팀원분들과 소통할 수 있는 기회도 많았습니다. 팀 내 협업이 잦고, JC 등 소통 창구가 많아서 다른 분야에 대해서도 쉽게 설명을 들을 수 있었습니다. 이를 계기로 강화학습에 흥미가 생겨 관련 연구를 하시는 팀원 분께 여쭤보고 추천해주신 영상과 교재로 공부해보기도 하였습니다. 이처럼 소통과 협업을 중시하는 분위기 속에서 많은 인사이트를 얻어갔던 것 같습니다.
💁🏻♂️ 성준님
Tu님의 지도 아래에 프로젝트를 진행하는 방식이었습니다. 필요한 공부가 있다면 자유롭게 할 수 있도록 시간을 주셨고, 관련 자료도 많이 찾아주셨습니다. 그리고 중요한 논문들도 계속해서 보내주시고, 모델 수정 아이디어도 지속적으로 던져주시면서 많은 도움을 주셨습니다. 그 덕분에 큰 어려움 없이 주어진 업무를 수행할 수 있었습니다. 뿐만 아니라, 다른 팀원분들께도 편하게 연구 조언을 구하고 같이 아이디어를 구체화하기도 했습니다. 편하고 화목한 분위기에서 일할 수 있기 때문에 협업 및 소통 과정에서 큰 어려움이 없었습니다.
Q5. 수용님,영선님께서는 Robotics 연구 주제를 잡는 단계부터 시작하셨다고 들었습니다. 연구 프로세스를 경험하시면서 인상깊었던 점은 무엇인가요?
🙆🏻 수용님
인턴십을 시작하면서 가장 큰 목표는 논문 작성의 전반적인 프로세스를 직접 경험해보는 것이었습니다. 그런데 생각했던 것보다 주제를 탐색하는 단계부터가 결코 쉽지 않더라고요. 한 달 가까이 브레인스토밍 하며 주제를 좁혀나갔지만, 연구의 방향성이 계속 수정되면서 초기 계획과는 전혀 다른 주제를 선정하게 되었습니다.
이 과정에서 가장 인상 깊었던 점은, 계획이 틀어지는 난관에 봉착할 때마다 이를 단순히 실패로 여기기보다, 더 나은 질문을 찾아가는 필연적인 과정으로 받아들이게 되었다는 점입니다. 6개월이라는 짧은 시간 동안 예상치 못한 변수들을 마주하며 정해진 답을 찾는 법이 아니라, 문제를 해결하기 위해 논리적으로 사고를 확장하는 법을 배웠습니다. 이는 기술적인 성취 보다도 더 의미있는 수확이었던 것 같습니다.
🙋🏻♀️ 영선님
적절한 연구 주제 선정의 중요성을 가장 크게 느꼈던 것 같습니다. 앞에서 말씀드린 연구 소개에서는 잘 드러나지는 않지만, 새로운 연구 주제를 탐색하는 시간이 상당히 길었습니다. 아무도 해결하지 않았고 해결해볼 만한 문제를 찾아내는 과정은 상당히 어렵고 복잡한 작업이라는 것을 알게 되었습니다. 특히 필요한 논문이나 자료를 검색하고 핵심 인사이트를 빨리 파악하는 능력이 중요하다는 것을 몸소 깨달았던 것 같습니다.
또한 효율적으로 연구하기 위해서는 많은 지도와 피드백이 필요하다는 것도 느꼈습니다. 저는 채혁님, 찬연님을 비롯한 많은 팀원분들의 지도와 피드백을 받았기에 짧은 시간 안에 많은 것을 배울 수 있었습니다. 이렇게 밀접한 지도와 전문가들의 다양한 의견을 제공받는 일이 흔치 않기 때문에 굉장히 귀한 경험을 했다고 생각합니다.
Q6. 성준님께서는 가장 최근에 과정을 마치신 만큼, EE Co-op의 전체적인 여정을 시기별로 들려주실 수 있을까요?
💁🏻♂️ 성준님
중간고사가 끝나고 얼마 지나지 않은 4월 말 에 take-home-project가 주어졌습니다. Reflection Removal과 유사한 Dehazing task의 깃허브를 제공받았고, 코드에 있는 문제를 해결하는 과제였습니다. 저는 코드를 잘 못 읽어서 문제를 해결하진 못했고, 코드를 최대한 공부하여 이해하고 면접에 들어갔습니다.
면접은 5월 말에 화상으로 진행이 되었습니다. 공부한 내용과 해결한 내용을 자유롭게 말하고, 기계학습 관련 이론을 간단히 설명하는 방식이었습니다. 경우에 따라 영어로 면접이 진행될 수 있으니, 간단한 자기소개를 준비해두시면 좋을 것 같습니다.
기말고사가 끝나면 배정된 연구실에서 개별연구를 진행하게 됩니다. ML2에서 프로젝트를 빠르게 진행할 수 있도록 배경 지식을 공부하고 간단한 모델을 구현해보았습니다. VIC Lab에서 진행했는데, 화목한 분위기 속에서 많이 도움받을 수 있어서 정말 좋았습니다.
ML2에 와서 초반 2개월간은 공부를 많이 했습니다. 코드로 구현을 하는데, 왜 그렇게 구현하면 되는지 이해가 되지 않아서 이론적 배경을 열심히 공부했습니다. 그리고 나머지 4개월 간 무한 실험 지옥에 빠지게 되었습니다. 아쉽게 SOTA 성능을 만들지는 못했지만, 좋은 경험이었습니다.
그동안 했던 실험과 결과들을 마지막 2주간 보고서 및 발표자료로 정리하는 시간을 보내고 마무리했습니다.
Q7. ML2에서 Co-op을 진행하시면서 가장 만족스러웠던 점은 무엇인가요? 반대로 아쉬움이 남는 부분이 있다면 어떤 점이 있을까요?
🙆🏻 수용님
가장 만족스러웠던 점은 주도적인 연구를 진행할 수 있다는 점입니다. 회사 차원에서 연구에 필요한 학습과 리소스를 전폭적으로 지원해 준 덕분에 연구에 몰입할 수 있었고, 좋은 동료분들과 자유롭게 토론하며 연구 내외적으로 많은 인사이트를 얻었던 시간들이 정말 소중했습니다.
부수적인 즐거움도 많았는데요. 외국인 연구원 분들과 자주 소통하며 영어 회화 실력을 덤으로 쌓을 수 있었던 것도 즐거운 경험이었고, 무엇보다 모회사인 KC의 탄탄한 사내 복지 덕분에 회사 생활을 한층 즐겁게 할 수 있었습니다. 매일 아침 출근길에 포스톤즈 카페에서 제공되는 갓 구운 빵과 커피를 즐기며 하루를 시작하곤 했는데, 사소해 보일 수 있지만 활기찬 하루를 시작하는데 있어 큰 도움이 되었습니다.
반면, 6개월이라는 시간이 실질적인 결실을 맺기에 너무 짧게 느껴졌다는 점은 아쉬움으로 남습니다. 제 목표는 인턴 기간 내에 연구를 완벽히 마무리 하고 논문을 작성하는 것이었지만, 다양한 난관들을 해결하다보니 시간이 훌쩍 지나가 버렸습니다. ML2가 스스로 성장하기 좋은 환경을 제공해 주다 보니 그만큼 더 많은 성취를 내고 싶었던 욕심이 컸기에 남는 아쉬움인 것 같습니다.
🙋🏻♀️ 영선님
처음에 목표했던 대로 연구 프로세스 전체를 경험할 수 있었던 것이 가장 만족스러웠습니다. 연구 분야에 대해 충분히 공부할 수 있었고, 연구를 위한 지원도 아낌없이 받았으며, 연구자 분들이 많으셔서 연구 과정에서 다양한 팁들을 얻을 수 있었습니다.
그리고 개인적으로 회사 생활, 서울 살이, 자취 등 학교를 벗어나 꼭 해보고 싶었던 것들을 해 볼 수 있어서 의미있는 시간이었습니다. 특히 서울의 좋은 인프라 속에서 새로운 사람들을 만나고 다양한 문화생활을 즐길 수 있었습니다. 새로운 환경에서 새로운 일을 하며 지내다 보니, 생각도 많이 바뀌고 삶을 바라보는 시야가 확장되는 경험을 할 수 있었습니다.
다만 6개월이 너무 짧았던 게 아쉽습니다. 1-2개월 더 근무하여 프로젝트를 마무리할 수 있었으면 더욱 좋았을 것 같습니다. 저 같은 경우 첫 1개월 정도는 visual SLAM이나 딥러닝 등 해당 분야 연구를 위한 기본 지식을 공부하는 데 시간을 보냈고, 마지막에는 최종 발표 준비 등 wrap-up하는 과정이 필요했습니다. 직전 방학을 더 잘 활용했다면 어떨까 하는 아쉬움이 남습니다.
💁🏻♂️ 성준님
자유롭게 공부하고 연구할 수 있다는 점이 가장 만족스러웠습니다. 어려움이 있을 때 사수님께 도움을 받고, 또 다시 자유롭게 연구하는 과정의 반복이었습니다. 그 외에도 학업없이 AI 연구만 집중할 수 있는 것, 회사 생활과 서울에서의 리프레시 등 모든 점이 만족스러웠습니다. 그 외에 회사의 복지 시스템도 아주 만족스러웠습니다.
다만, 졸업이 얼마 남지 않은 시점에서 방학 두 번은 진로 결정을 위해 아주 소중한 기간입니다. 보통 원하는 연구실에 미리 컨택해서 개별연구나 인턴을 하면서 대학원 진학을 준비하곤 하는데, 6개월이라는 기간이 이 과정과 겹칠 수 있다는 점은 EE Co-op 자체의 현실적인 고민거리일 것 같습니다. 하지만, 어느 연구실에 진학해야 할 지 결심이 서지 않은 분이라면 ML2에서 연구를 해보면서 고민하는 것도 좋을 것 같습니다.
Q8. 학교에서의 공부와 현장 인턴십은 분명 차이가 있을 것 같습니다. ML2에서의 경험이 이후 커리어 방향이나 연구를 바라보는 관점에 어떤 영향을 주었나요?
🙆🏻 수용님
학교에서의 공부는 주로 정해진 답을 혼자 찾아가는 과정이었다면, ML2에서의 인턴십은 동료 연구자들과 끊임없이 협업하며 정답이 없는 문제를 해결해 나가는 과정이었습니다. 특히 이론으로 배운 내용이 실제 환경에서는 예상치 못하게 적용되지 않는 상황을 자주 맞닥뜨렸는데, 그 난관들을 하나씩 해결해 나가며 연구의 매력을 느꼈습니다.
이러한 경험은 제가 로보틱스 분야로 진로를 결정하는 계기가 되었습니다. 인턴십 전에는 로봇 관련 수업을 수강한 적이 없었기에 연구 과정에서 지식의 공백을 크게 체감했는데요. 이를 보완하고자 제어 등 로봇관련 전공수업들을 찾아 들으며 이론적 바탕을 쌓고 있고, 인공지능 관련 공부를 병행하며 연구자로서의 시야를 넓히고 있습니다.
덕분에 로봇동아리 활동이나, 랩 인턴 등 새로운 도전에 주저 없이 뛰어들 수 있었고, 한층 더 성장하는 즐거움을 느끼고 있습니다. ML2에서의 6개월은 제가 어떤 연구를 하고 싶은지, 그리고 그것을 위해 어떤 준비가 필요한지 알려준 소중한 이정표가 되었습니다.
🙋🏻♀️ 영선님
저는 ML2에서의 연구 경험을 통해 추상적인 개념에 불과했던 연구라는 것이 무엇인지 보다 명확하게 알게 되었습니다. 연구란 문제를 찾고, 정의하고, 이것이 왜 좋은 문제인지, 나의 해결책이 얼마나 새롭고 확장성을 가지는지를 설득하는 일련의 과정이라는 생각이 들었습니다. 이를 위해서는 직관과 논리적인 사고, 끈기를 십분 발휘해야 한다는 것을 알게 되었습니다. 그러한 과정이 참 매력적이고 꼭 한번은 해보고 싶은 경험이라고 생각이 들어 대학원 진학을 결심하게 되었습니다. 학교 생활 뿐만으로는 이러한 경험을 하지 못했으리라 생각됩니다.
💁🏻♂️ 성준님
ML2에서 연구하며 어려웠던 점이 컴퓨터 구조에 대해서 잘 모른다는 것이었습니다. JC(Journal Club)나 팀원 간의 논의, 연구 중 에러가 나는 상황 등에서 어려움을 많이 느꼈습니다. 그래서 현재 EE312 컴퓨터구조개론 수업을 들으며 공부 중에 있습니다. 그 외에 가설을 세울 때 조금 더 논리적이어야 한다는 것과 같은 배움도 있었고, 공부 혹은 연구 과정을 즐긴다는 저의 성향도 알 수 있었습니다.
Q9. 마지막으로 지원을 고민하는 학생분들에게 전하고 싶은 메시지나 팁이 있다면 부탁드립니다.
🙆🏻 수용님
지원을 고민하고 계신다면 주저하지 말고 도전해 보시라고 말씀드리고 싶습니다. ML2에서의 6개월은 학부생으로서 겪을 수 있는 가장 값진 시간 중 하나였고, 인턴십이 끝난 이후에도 꾸준히 교류하며 든든한 연구 인맥을 쌓을 수 있는 곳이기도 합니다.
한 가지 팁을 드리자면, 먼저 다가가는 만큼 얻는 것도 많습니다. 6개월이라는 시간은 연구를 깊이있게 진행하기에 생각보다 짧습니다. 그래서 가능하다면 인턴 시작 전부터 사수님과 적극적으로 소통하며 연구 방향을 미리 논의해 보는 것을 추천합니다.
여러분이 먼저 열정을 가지고 다가간다면 연구원분들은 언제든 적극적으로 도와주실 준비가 되어 있으십니다. 이런 과정을 통해 초반의 시행착오를 줄인다면, 훨씬 더 밀도 있고 완성도 높은 연구 경험을 하실 수 있을 겁니다.
🙋🏻♀️ 영선님
학교에서 주는 기업 소개 정보가 다소 적다 보니 기업을 결정하시는 데 고민이 많으실 것 같습니다. 궁금한 점이 있으시다면 편하게 연락 주세요. 최대한 자세히 답변 드리겠습니다!
💁🏻♂️ 성준님
6개월 간 서울 자취방을 구하는게 쉽지는 않습니다. 보통 1년에서 2년 단위의 월세 계약을 하거나, 몇 주 혹은 1달 정도의 단기 계약을 진행하기 때문입니다. 미리 부동산을 돌아다녀도 매물을 보여주지 않고, 입주 1-2주일 전에 가야 매물을 보여주십니다. 하지만, 그 때 가더라도 매물이 많지 않고, 법적으로 문제가 있는 매물이 대부분이었습니다. 그래서 저의 팁은 미리 부동산에 전화를 몇 군데 해보면서 상황을 파악하고, 입주 1-2주 전에 직접 찾아가는 것입니다. 그리고 중개인께 부탁드려서 1년 단위의 매물 중에서 임대인과의 협의를 통해 6개월로 계약하는 것입니다. 그러면 좋은 매물이 꽤 많이 나옵니다.
ML2 포즈로 마무리 합니다 ✨
바쁘신 와중에도 인터뷰에 흔쾌히 참여해주신 수용님, 영선님, 성준님께 다시 한번 감사드립니다.
세분의 인터뷰를 통해 EE Co-op을 고민하고 계신 학생분들께 도움이 되기를 바랍니다.
