여성 엔지니어를 향해 빠르게 나아가는 학·석사연계과정생 김채현 학우
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- 작성자 커뮤니케이션팀
- 인터뷰자
- 작성일 2022-11-09
특정 학문 분야의 전문성을 키우고자 대학원 진학을 고민하는 학생들이 많다. 그러나 최소 6년(학사 4년 ＋ 석사 2년)이라는 긴 시간을 투자해야 하는 까닭에 도전이 쉽지 않은 것이 사실이다. 이에 우리대학은 시간적 부담을 줄이는 동시에 학업의 연계성도 높일 수 있는 제도인 학·석사연계과정을 운영하고 있다. 김채현 학생(컴퓨터과학과 석사과정21)은 여성 엔지니어로서 우리나라의 소프트웨어 산업에 기여하고 싶다는 꿈을 갖고 학·석사연계과정을 지원하여 현재 컴퓨터과학과 석사 과정을 이수 중이다. 각종 공모전에서 우수한 연구성과를 자랑하며 자신의 목표에 빠르게 다가서고 있는 김채현 학우의 이야기를 숙명통신원이 담아보았다.
김채현 학생(컴퓨터과학과 석사과정생)
1. 안녕하세요. 간단한 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 데이터지능연구실 이기용 교수님 연구실에서 석사과정 3학기에 재학 중인 김채현입니다. 통계학을 주전공, 컴퓨터과학을 복수 전공으로 이수했고, 현재는 컴퓨터과학과 석사 과정에 재학 중입니다.
2. 학·석사연계과정을 이수하시게 된 계기가 궁금합니다.
석사 과정을 단기간에 취득할 수 있다는 점이 좋았습니다. 보통 석사 학위를 취득하려면 학사 4년, 석사 2년 총 6년이란 시간이 걸리는데, 저의 경우 학·석사연계과정 중에서 조기졸업 트랙을 이수하고 있어 5년이 걸리기 때문에 1년을 절약할 수 있습니다. 이러한 점이 큰 장점으로 다가왔던 것 같습니다.
또한 5학기부터 현재 석사 과정을 이수 중인 연구실에서 학부생 인턴으로 활동하면서 연구도 진행하고 과제도 도왔었는데, 그 과정에서 교수님, 선배들과 많은 고민 상담을 통해 제가 추구하는 목표에 빠르게 도달할 수 있을 것이라는 생각이 들었습니다. 석사 과정을 밟을 때 받을 수 있는 장학금 혜택과 학·석사연계과정을 밟을 시 이수 중인 학과의 졸업 논문을 면제받을 수 있다는 혜택 또한 매력적이라고 느껴졌습니다.
3. 학·석사연계과정을 준비하는 단계에서 가장 중요하다고 생각되는 요소는 무엇인가요?
관련 경험을 쌓는 것이 가장 중요하다고 생각합니다. 학·석사연계과정을 밟게 되면 석사 과정이 1년 6개월로 보통의 석사 과정보다 짧기 때문에 시작하자마자 바로 연구를 진행할 수 있도록 미리 준비해야 합니다. 학부생 인턴, 관련 분야의 공부, 논문 작성 경험 등을 쌓으면서 연구실 생활에 빨리 적응하는 것이 중요합니다.
특히나 학·석사연계과정의 경우 시행착오를 겪을 수 있는 시간적 여유가 적기 때문에 대학원 수업, 연구 및 과제를 따라가는 것에 대한 부담감이 크게 느껴질 수 있어서 심적으로 힘들 수 있습니다. 따라서 본인이 진학하고자 하는 관련 분야의 지식을 사전에 충분히 습득하고 각종 논문을 읽는 것에 큰 무리가 없도록 준비하는 것이 많은 도움이 될 것 같습니다.
4. 준비하는 과정에서 힘든 점이 있었다면 무엇인지 궁금합니다.
시간을 분배하는 것이 가장 힘들었던 것 같습니다. 학기 중에는 수업 과제나 시험 준비 때문에 연구실 과제에 많은 시간을 쏟기가 어렵다 보니 이런 부분을 조율하는 것이 어려웠습니다. 학·석사연계과정을 이수하고자 하는 학생들은 한 학기 이상 학부생 인턴 활동을 하게 될 텐데, 저 같은 경우에는 학사나 석사 전공수업과 연구실의 연구 및 과제에 각각 어느 정도의 시간을 사용해야 할지 정하는 것이 가장 힘들었습니다.
5. 학우님이 생각하는 컴퓨터 과학 분야의 매력은 무엇인가요?
한 분야에 국한되지 않고 각자의 흥미에 따라서 다양한 분야로 진출 가능하다는 점이 가장 큰 매력인 것 같습니다. 게임회사, 보안회사, 장비회사 등 대부분 회사에 소프트웨어 엔지니어라는 직무가 있고, 특히 제가 연구하고 있는 딥러닝의 경우 최근 다양한 회사에서 머신러닝 엔지니어라는 직무로 개발자들을 뽑고 있습니다. 딥러닝 기반의 기술은 관심사에 따라서 컴퓨터 비전(Computer Vision, CV), 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 등 여러 하위 분야가 있고 그 하위 분야도 이미지 분류, 객체 인식, 이미지 분할 등 여러 가지로 세분화되기 때문에 다양한 필드에서 일을 할 수 있습니다.
예를 들면, 자율주행을 연구하면 자동차 회사에 취업할 수도 있고 그래프 데이터를 이용한 딥러닝 기술을 연구하면 그래프 데이터를 사용하는 의료분야로 진출할 수도 있습니다. 본인이 관심 있는 분야를 정하고, 진로의 도메인을 선택할 수 있는 것이 장점이라고 생각합니다.
6. 현재 어떤 연구를 진행 중인지 궁금합니다.
현재 그래프 신경망에 대한 설명이 가능한 인공지능에 대해 연구 중입니다. 설명 가능한 인공지능(Explainable Artificial Intelligence, XAI)이란 딥러닝 내부 모델을 이해할 수 있도록 설명하는 기술입니다. 최근 컴퓨터 기술의 발달에 따라 인공지능을 기반한 기술의 도입이 활발히 진행하고 있고 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 좋은 성과를 내고 있는데요. 딥러닝 모델의 안을 보면 굉장히 복잡해서 해당 모델이 어떤 원리로 결과를 냈는지에 대한 설명을 하기가 어렵습니다. 그래서 보안과 의료분야처럼 신뢰성과 안전성이 중요한 분야에서 적용하는 데에는 한계가 있습니다. 이는 제가 지금 연구하고 있는 설명 가능한 인공지능으로 모델이 어떻게 데이터를 받아들이고 예측 결과를 산출했는지를 해설해서 인공지능의 불확실한 의사 결정 과정을 해소해 신뢰성을 높여줄 수 있습니다.
ACK 2022(한국정보처리학회 추계학술대회)에서 산학협동우수상을 수상한 김채현 학생
7. 공모전 수상 소식을 통해서도 많은 대회에서 논문상을 수상하셨는데요. 특별히 기억에 남았던 논문이 있을까요?
가장 기억에 많이 남는 건 제 첫 논문입니다. 주제 선정을 위한 문제 정의부터 어떤 딥러닝 기반의 새로운 기법으로 해당 문제를 풀어내야 할지 고민하고 결정하는 과정이 모두 처음이었거든요. 특히나 처음에 생각한 것만큼 실험 결과가 좋지 않았는데, 원인을 분석하고 발전시키는 모든 과정이 낯설고 시간도 많이 소요되어서 많은 공부를 했던 것 같습니다. 다행히 교수님과 연구실 언니들이 많이 도와주신 덕분에 최종적으로 기존 방법에 비해 성능을 많이 발전시킨 딥러닝 모델을 제안할 수 있었고, 학회에서 최우수 논문상을 수상하여 아직까지 애착이 많이 가는 연구입니다.
8. 학우님께서 논문을 쓰실 때, 가장 중요하게 생각하시는 요소는 무엇인가요?
논문을 쓸 때 가장 중요하게 생각하는 요소는 모든 사람들이 이해할 수 있도록 쉽고 자세하게 작성하는 것입니다. 저의 경우 실제로 초안을 작성할 때 많은 시간이 걸리지 않지만, 그 초안을 다른 사람들이 읽어도 이해 가능할 정도로 다듬는 과정이 오래 걸렸습니다. 짧게는 몇 개월, 길게는 일 년 넘게 진행해왔던 연구라서, 저는 제가 쓴 글을 당연히 이해할 수 있지만, 다른 사람들에게는 학회 페이퍼의 경우 4쪽, 저널의 경우에는 약 15쪽 가량만으로 저의 연구를 이해시키고 설득시켜야 하기 때문입니다. 어떻게 하면 다른 사람들이 제안 모델의 아키텍처와 수식을 보고 제 연구를 한눈에 이해할 수 있을지 많은 고민을 하며 논문을 작성합니다. 비전공자를 포함한 모든 사람들이 제 논문을 읽고 이해할 수 있도록 작성하는 것이 매번 논문을 작성할 때마다 달성하고 싶은 목표입니다.
9. 앞으로 학우님께서 연구하고 싶은 주제나 달성하고 싶은 목표가 있다면 무엇인가요?
단기적 목표로는 지금 하고 있는 인공지능이나 데이터 관련 콘퍼런스, 저널에 제 논문이 채택되는 것입니다. 지금까지 제 논문이 콘퍼런스나 저널에 언급이 된 적은 있지만 심화적인 내용을 담고 있는 것 같지는 않아서, 조금 더 연구한 뒤에 NeurIPS, CVPR, CIKM과 같은 유명 저널, 콘퍼런스에서 제 연구가 소개된다면 뜻깊을 것 같습니다. 장기적 목표로는 제 연구가 타인에게 직간접적으로 도움을 주는 것입니다. 또한 여성 엔지니어로서 우리나라의 소프트웨어 산업에도 많이 기여할 수 있는 연구를 진행하고 싶습니다.
10. 마지막으로, 학·석사연계과정에 관심을 가지는 학우분들께 조언 부탁드립니다.
학사 과정 중에는 전공 수업과 진학하고자 하는 분야의 기초 지식을 쌓는 것에 집중하시고 석사 과정 중에는 연구에 매진하면 좋을 것 같습니다. 진학과 관련해 고민이 있다면 혼자서 고민하는 것보다는 교수님, 주변의 석사과정생, 연구실 재학생들과의 대화를 통해 충분한 정보를 얻고 심사숙고해서 충분한 정보와 생각을 가지고 선택하면 좋을 것 같습니다. 마지막으로, 저는 이수 학점에 맞춰서 수업을 들었었는데, 가능하다면 해당 학과에서 열리는 수업들을 최대한 많이 듣는 것이 도움이 될 것 같습니다.
취재: 숙명통신원 20기 이지연(역사문화학과 20), 21기 이채윤(프랑스언어문화학과 22)
정리: 커뮤니케이션팀