안녕하세요 2022 하계 URP 프로그램을 이수한 지능기전공학부 무인이동체공학전공 천혜원입니다. 이 후기를 통해 제 생각을 정리하였고, 저와 비슷한 고민거리를 안고 계신 분들에게 미약한 도움이나마 될 수 있으면 좋겠습니다.
URP지원 동기
URP 지원 동기는 정말 단순하게 대학원에 진학하기 전에 연구란 무엇인지를 경험해보고 싶었습니다. 학부 저학년 때부터 AI에 흥미가 있었고 스스로는 대학원에 진학하는 것이 당연하다는 생각을 하고 있었습니다. 전공 과목인 인공지능과 머신비전 수업을 들으면서 CV에 관심이 생기고. 4학년이 되어 막상 진학 시기가 가까워지자 연구자가 되고 싶으면서 정작 연구란 무엇인지를 깊이 생각해보지 않았다는 생각이 들었습니다.
“나는 대학원을 가고 싶어. 근데 연구가 뭔지, 어떻게 하는 건지도 모르면서 대학원을 가고 싶다고? 진짜 가고 싶은 게 맞나?” 같은 고민을 하기 시작했던 것 같습니다. 이러한 주제로 지도교수님과의 상담을 했었는데 이때 나온 결론이 관심 있는 연구실의 학부 연구생 프로그램에 참여해 보는 것이었습니다. 그 이후에 CV분야 연구실 두 곳의 커리큘럼을 비교해 보고 RCV에 지원했습니다. 졸업까지 얼마 남지 않았지만, 학부생때 연구 경험을 해보자는 생각이 컸던 것 같습니다. 지금 와서 생각해보면 정말 잘 한 일인 것 같습니다.
URP 활동
두 달 동안 데이터를 취득, 가공하여 모델을 학습하고 평가를 진행하는 일련의 과정을 경험했습니다. 2주차까지 인공지능의 기본과 SSD에 대해 배우고, 3~5주차까지 성능 개선 챌린지를 진행하였는데 주어진 모델의 성능을 개선하기 위해 현 모델의 문제점을 찾고, 이를 해결하기 위한 방법을 고민하는 시간이었습니다.
느낀 점
URP를 지원하고 제가 얻고 싶었던 것은 연구가 무엇인지 경험하고, 대학원에서 필요한 자질을 갖추는 것이었습니다. 2개월이라는 비교적 짧은 시간동안 진행되었던 프로그램이고 실질적으로 R&D라고 하는 것을 경험할 수 있는 시간은 약 3주 정도였지만, 그 시간 동안 많은 것을 느끼고 배운 것 같습니다.
가장 크게 깨달은 것이 논리적인 분석의 중요성입니다. SSD 성능 향상에서 저는 논문의 방법론을 적용하기 위해 논문의 문제 상황에 제 모델을 끼워 맞추듯이 분석을 진행했었습니다. 논문이 어떤 문제를 해결하기 위해 무슨 방법을 적용했다면, 일단 그 방법론을 적용한 뒤 성능 개선이 이루어졌을 때 분석을 진행하고 논문의 논리에 끼워 맞추는 식이었습니다. 성능 개선은 이루어졌지만 정작 스스로 고민하는 과정이 없는 것을 연구라고 할 수 있는지 고민하던 때에 멘토님께서 성능에 집착하지 말고 주어진 상황을 분석하는 것이 중요하다고 말씀해 주셨고 그 이후에는 다양한 분석 방법을 알려 주셨습니다. 그때부터 문제 상황을 분석하고, 방법을 적용하고 난 후에 기존 모델과 무엇이 달라졌는지 분석하고 정리하는 진짜 연구를 해 본 것 같습니다.
이 분야를 전공하고 연구자의 길을 갈 것인지 고민될 때, 직접 경험하는 것과 막연한 생각만으로 진로를 결정하는 것은 큰 차이가 있으니 관심이 생겼으면 무조건 도전해 보는 것을 추천하고 싶습니다. 물론 8주의 경험만으로 자신의 진로를 결정하는 것이 어려울 수 있습니다. 그러므로 끊임없이 자신은 무엇을 하고 싶은지 질문하는 것이 중요하다고 생각합니다.
처음 하는 것에 대한 두려움은 있었지만 점점 발전하는 스스로를 보면서 더욱 앞으로 나갈 수 있게 된 것 같습니다. 프로그램을 시작하고 나서 아무것도 모른 채 보냈던 1주차의 저와 나름(?) 발전한 지금의 저를 비교해 보니 8주의 시간을 헛되이 쓰지 않은 것 같아서 뿌듯하다는 생각도 들고 또 8주 뒤에는 더 발전한 사람이 되고 싶다는 욕심도 드는 것 같습니다.
마지막으로 URP를 진행하는 동안 부족한 저를 이끌어주신 멘토님들, 세미나에서 생각지도 못한 질문으로 저를 당황하게 해주신 RCV연구원분들, 8주 동안 함께했던 URP 동기분들과 이런 기회를 마련해주신 교수님께 감사드립니다.
