【27살】대학원과 취업 그리고 나만의 연구분야 일기
대학원과 취업 그리고 나만의 연구분야에 관한 생각나는데로 써보는 일기…
2021년 1월 27일
이전의 2년전 고민이 무색하게, 그리고 대략 6개월 전 취업준비로 고생하며 자존감이 떨어지던 시기가 무색하게 어느덧 대한민국 최고의 카이스트 비전 연구실에 와 있고, 어느덧 모비스 연구원으로 취업이 되어 있었다. 그때는 그렇게 힘들고 걱정과 고민이 많았는데 지금 이렇게 잘 된거를 생각하면 너무너무 행복하고 감사하다. 이 감사함과 행복을 잊지 않도록 노력해야겠다.
최근에 연구실에서 거의 하루 14시간을 공부하며 하루하루를 보내고 있는데, 흥미롭고 재미있지만 똑같은 일상에 지칠 수도 있겠다는 생각이 들 때도 있었다. 근데 위와 같이 다시 생각해보면, 지금 나의 상황이 얼마나 행복하고 즐거운건지를, 그리고 저렇게 생각하면 안된다는 사실을, 다시 한번 깨닫는다.
정말 가끔 블로그나 어떤 경로를 통해서 메일로 진로 상담을 요청하시는 분들이 계신다. 그 분들은 나를 엄청나게 대단한 사람으로 생각하고 자신의 고민에 대해서 말씀해 주신다. 사실은 나도 그렇게 대단한 사람도 아니다. 그저 행운이 많이 좋아서 카이스트에 올 수 있었고, 모비스에 올 수 있었던 건데 말이다. 물론 이충권 선생님이 가르쳐주신 깨달음으로 20살때 부터 항상 최선을 다해서 살아온 것은 맞다. 학점도 활동 경험도 그리고 지금의 연구실과 취업의 결과도 다 그 덕분이다. 하지만 이게 그렇게 대단한 건가? 나는 아니라고 본다. 왜냐면 나는 천재가 아니고 많이 노력파이기 때문이다. 따라서 다른 누군가가 정말 그냥 주어진 하루하루를 최선을 다해 살아가고 노력한다면 누구든 원하는 곳에 취업하고 원하는 대학원에 입학할 수 있다고 생각한다. 하지만 거기에는 ‘행운’이라는 요소가 생각보다 많이많이 필요하다.
행운은 어떻게 얻을 수 있을까? 그것에 대한 답변은 이 동영상을 통해 얻을 수 있다. 이충권-나는운이좋다 적당히 내용을 요약하자면, ‘나는 운이 좋다. 나는 운이 정말 좋다. 모든 일은 내뜻대로 된다.’라고 생각하고 행복하고 즐거운 마음으로 하루하루를 열심히 살아가는 사람에게 행운이 따라온다.라는 이야기 이다. 나는 이것을 믿는다. 책 The secret이라는 정말 소중한 책이 있다. 이 책은 내가 가장 좋아하는 책이다. 이 책에 따르면 ‘바라고 믿고 행복해져라’라고 말한다. 정말 내가 바라고 그것이 이뤄질 수 있다고, 나는 운이 좋다고, 그렇게 무조건 될거라고 생각하며 기쁨과 행복을 느끼면, 정말 내가 바라는 것이 이뤄진다는 마법같은 이야기다. 누구는 이 이야기가 ‘사이비같은 이야기다. 말도 안된다.’라고 생각하지만, 나는 그런 사람과 어울리고 싶지도 않고, 대화도 하기 싫고, 가까이 하고 싶지도 않을 정도로, 저 내용을 절실하게 믿는다. 왜냐면 내가 그 산 증인이니까. 따라서 나는 앞으로도 바라고 믿고 행복할 것이다. 나는 200% 믿는다.
그렇게 해서 나는 (사실 정말 될까? 라고 의심은 조금했었지만, 정말 마법처럼) 원하는 최고의 연구실에 왔고, 취업에 성공했다. 내 이야기가 아닐것만 같았던, 현대모비스 계약학과 장학생이 정말 나의 것이 되었다. 다시 생각해봐도 정말 감사하고 소중하고 행복 하다. 정말 감사하게 연구하고 공부해야겠다. 하루하루 최선을 다해서 꾸준히 해 나간다면, 처음에는 모르고 혹은 어렵다고 느껴질지도 몰라도, 결국에는 깨닫고 재밌어 질 것을 나는 안다. 선생님은 말씀하셨다. ‘세상에 어려운 것은 없다. 니가 모를 뿐이다. 모르면 배우면 된다. 모르면 물어보면 된다. 모르면 공부하면 된다. 우울하고 좌절할거 하나 없다.’
이런 나의 긍정적인 생각과 마음이, 나의 소중하고 사랑하는 사람들에게 전해지리라고 믿고, 그리고 이 글을 읽고 있는 독자분들에게도 전해지리라고 믿는다. 내 주변 모든 사람에게 행복과 기쁨 그리고 행운이 가득하길 바라고 정말 그렇게 되리라 믿는다.
다음에 시간적 여유가 생기면, 현대모비스 계약학과 학생이 되기까지의 준비과정과 노력들에 대해서도 간략하게 적어보려고 한다. 유투브 보고 시간 버리는 시간에 재미로 작성해 볼 계획이다. 그렇게 적어놓는 것이 나에게도 좋을 것이라 생각한다. 내가 어떤 노력을 했는지 어떤 과정을 거쳤는지 기록해 놓을 수 있고, 가끔 생각날 때 읽을 수 있을 테니까.
연구분야에 대한 고민
나의 연구분야에 대해서 진지하게 고민해볼 때가 온 것 같다. 이제는 누구에게 물어보고 조언을 구해서 답변을 정해야 하는 때가 아니다. 마음이 디죽박죽이고 생각이 디죽박죽이여서 이것을 정리해 보고 싶어서 이렇게 일기를 작성한다. 아무래도 사적인 이야기보다는 공부와 연구에 관한 주제이기 때문에 블로그에 기록하는게 낫다고 생각했다. 그래야 나중에 좀 더 쉽게 찾아볼 수 있으니까.ㅎㅎ
이런 고민을 시작하게 된 이유는 다음과 같다. 최근 나는 Domain adaptation, Self-supervised learning에 관련된 공부를 하고, 이와 관련된 논문을 읽어왔다. 물론 내가 이 분야에 관심이 있어서 읽은 이유도 있지만.. 아무래도 연구실 내의 연구원분들이 최근 이 분야에 대해서 많이 연구하기기 때문에, 교수님께서 Self-supervised에 관심이 많으시기 때문에. 이의 논문들을 읽었다. 하지만 이 논문들을 읽으면 마음한 구석에 이런 생각이 들었다. ‘근데 이거 정말 내가 활용할거 맞아? 에이 설마 이 논문내용을 딱 사용하겠어? 이 논문 내용을 어떻게 실용적으로 현실적으로 사용하지?’ 라는 생각을 하였다. 뭔가 눈 앞에 떡이 있는데 먹지는 않고 바라만 보고 냄새맡고 눌러보기만 하는 느낌이었다.
오늘 새로운 논문을 읽으려는데 최근 위와 같은 생각과 느낌 때문에, 갑자기 나는 이런 생각을 했다. ‘오늘은 무슨 논문 읽지? 하 그냥 나도 내가 관심있는 분야를 딱 정해서 그거를 한번 미친듯이 파볼까? 관련된 논문을 줄구장창 읽어볼까?’ 따라서 지금 나에게 가장 중요한건 그냥 눈에 보이는데로 논문을 읽는 것 보다는 나의 흥미분야가 무엇이고, 나의 연구 스토리로 가져갈 핵심 주제를 무엇으로 할지를 정하는 것이다.
나는 관심을 가지는 연구주제가 몇가지 있긴하다. 하지만 솔직히 말해서.. 사실 나는 나의 연구주제를 확정하기 무섭다. 두렵다. 내가 정한 연구주제가 유용한 주제인지, 그리고 나중에 미래에 가서 그 지식이 쓸모가 있을지, 내가 공부한 것들이 잘 한 것이고 ‘공부하기 잘했다.’라고 생각이 들만한 것인지 확정할 수 없기 때문에… 나는 연구주제를 한가지 정해서 파는게 사실 두렵고 무섭다.
이 질문에 대해, 내가 나에게 해줄 수 있는 답변은 이와 같다. 이전의 선배님의 말씀처럼
어떤 분야를 딱 정해서 미친듯이 공부한다고 해도 공부의 왕도와 끝은 없다. 너무 걱정하고 조급해하지 말고 꾸준하게 흥미를 가지는 연구에 대해서 차곡차곡 읽어나가자. 딱 정해진 연구분야에 관련된 논문만 읽어야 하는 것은 아니다.
예를 들어서 3D-Detection, Instance Segmentation 논문을 읽다가, 중간중간 심심하면 Domain Adaptation에 관련된 논문도 읽고 Self-Supervied에 관한 논문도 읽으면 되는거다. 혹은 3D-Detection, Instance Segmentation에 관련된 논문을 1달~2달정도 매일매일 읽고 어느정도 이 분야에 대해서 도가 트이면 Domain Adaptation, Self-Supervied에 대해서도 똑같이 도가 트일 정도로 논문을 읽으면 되는거다.
the devil in the boundary논문도 그렇게 Video Panoptic Segmentation 논문도 그렇게 선배님들이 모두모두 domain-adaptation, self-supervised에 대한 연구만 하시는게 아니다. 심지어 TPLD 논문도 sementic segmentation에 대한 내용을 베이스로 깔고 있다. 이렇게 선배님들도 기본적인 recognition에 대한 논문 지식들은 모두 가지고 있는 상태에서 저러한 Hot한 주제의 내용을 가미해서 논문을 만드시는 것이라고 생각한다면, 내가 지금 당장 Object detection, Segmentation 논문들을 읽으며, ‘패러다임이 또 바뀔텐데.. 굳이? 이거 나중에 계속 쓰이려나? 이거 그냥 의미없는 SOTA싸움 아니야? 지금 핫한건 domain, self-supervise인데 ‘ 생각을 할 필요가 없다. 그냥 시간나는대로 보고 읽으면 된다.
일단 아래 방법으로 나아가 보자.
- Object Detection에 대해서 먼저 좀 알자 ex) Yolo_v4와 다른 논문들
- Instace Segmentation에 대해서도 쭉쭉 읽어나가자.
- 3D object detection 에 대해서 공부하지(3D-detection, 3D-detection from stereo Image)
- 가능하면 Github로 찾아보고, paperswithcode에서 찾아서 공부하자.
- 논문과 코드를 동시해 이해하자.
- 중간중간 추천이 들어오는 domain adaptation, self-supervised에 대한 논문이 있다면 그것도 또 읽자.
- 혹은 ‘이 분야에 대해서는 너무 심각하게 모른다.. Overview에 대한 지식이 너무 없는데?’ 라는 생각이 들면, 관련된 google 정리 post를 보거나, survey논문을 보거나, 관련 탑 티어 논문을 읽어보면 되는거다.
- 3번까지 어느정도 도가 트이면 domain adaptation, self-supervised 내용에 대해서도 도가 트일 수 있도록 논문읽으며 다시 집중해서 읽어보면 된다.
- 일주일에 한 두번씩은 한동안은 무슨 논문 읽지~ 하면서 2개,3개 정도 만 정해두고 논문을 읽다가 나오는 reference paper를 보고, 이 논문도 읽어야 겠다. 라는 생각이 들면 나중에 천천히 그것도 읽으면 되는거다.
1과 2번을 하다 보면 정말 끝도 없을 것이다. 이때 중요한 것은 왕도가 있다고 생각하지 않는 것과 끝장을 내버리고 모든것을 다~읽어버리겠다 라는 생각을 하지 않는 것이다. 항상 마음을 편하게 가지고 그냥 하루하루 끌리는 논문을 읽으면 되는거다. “나는 이걸 다 읽어야 해. 내가 읽을게 이렇게 많아? 이거 언제 다 읽지… 저 주제도 좋은 것 같으니, 저것도 해야할 것 같은데 그건 또 언제 하지” 라는 생각은 절대절대절대 할 필요가 없다. 그냥 하루하루 끌리는 주제와 논문을 꾸준히 하나씩 읽어가면 될 뿐이다. 흥미를 가지고, 꾸준히. 조급해지지 말고, 연구가 일이 되어 재미가 없어지지 않도록. 질리지 않도록.
우선 모비스 배치상담서에는 다음과 같은 내용을 기제했었다. 2021년 1월 25일의 나는 어떤 생각과 희망분야, 관심분야를 가지고 있었는지 기록해 두고자 남겨둔다.
- 연구실 주요 연구분야
- 인식 안정성 확보를 위한 머신 러닝 연구 : 1) 데이터 부족 문제(Data hungry), 2) 현실 세계 일반화, 3) 인식 강건성 확보와 같은 도전과제를 해결하며, 인식 모델의 안정성을 확보하기 위한 연구. Domain adaptation, Semi-supervised Learning, Self-supervised learning, Attention module 연구
- 딥러닝을 이용한 컴퓨터 비전 연구 : 영상 내 객체 탐지(localization)와 객체 인식(detection)을 위한 연구. Visual recognition, Image segmentation(영상 분 할), Object detection, Multi object tracking(다중 객체 추적), 3D object detection, Object depth estimation과 같은 컴퓨터 비전 딥러닝 연구
- 인식 어플리케이션 및 지능형 로봇 개발 연구 : 카메라 영상, RGB-D 카메라, 적외선 카메라를 활용한 인식 어플리케이션 개발 연구 및 과제 수행. 인식 결과를 활용하는 지능형 로봇 개발 연구.
- 희망분야 / 관심분야
- 주석 처리된 데이터 부족 문제, 도메인 변화로 인한 인식 모델 성능 하락 문제들을 해결하기 위한, 인식 모델 안정성 확보 연구 (Self-supervised learning and Domain Adaptation)
- 다중 카메라를 활용한 3차원 객체(보행자, 주변 차량) 탐지 및 인식 연구 (Object localization and detection)
- RGB-D 카메라 또는 적외선 카메라를 융합한 영상 분할(Instance segmentation) 연구 및 객체 탐지 연구
- 학위 예상 논문명
- Robust depth completion & 3D object detection for Unsupervised Domain Adaptation (비지도 학습 도메인 적응 기법을 활용한 환경 변화에 강건한 3차원 객체 탐지 및 깊이 추론 연구)
