안녕하세요, 작년 이맘때쯤 2022년 회고를 쓴 지도 엇그제 같은데, 벌써 2023년이 끝나고 2024년 새해가 밝았네요. 시간이 정말 빠르게 흐르는 거 같습니다.. 이제 귀요미 학사시절은 끝났고, 석사생활이 시작되니 정말 올 한해를 잘 보내야겠다는 생각이 드네요.
이번 글을 통해 지난 2023년을 전체적으로 돌아보고, 새로운 2024년을 다짐하는 계획을 작성해보도록 하겠습니다.
2023년 회고
2023년은 저의 학부 마지막 1년임과 동시에, 석사로 입학하기 위해 실력을 갈고닦고자 한 1년이였습니다. 지난 1년을 회고하기에 앞서 자연스레 작년 이맘때 작성한 2022년 회고록 중 2023년 목표에 대해 언급한 부분을 찾아보게 되었습니다.
- 특정 문제를 해결하고자 하기 위한 아이디어(contribution) 제시.
- 나의 생각을 논리적으로 펼치는 글쓰기 능력
- (+ 풀어보고 싶은 주제(연구주제) 찾기)
우선 올 한해동안 저에게 가장 시간을 많이 할애한 일이 무엇이냐고 한다면은 제 개인연구가 아닐까 싶습니다. 작년 IPIU 투고 이후 변형에 확장을 거듭하여 끊임없이 실험을 진행해 왔었습니다. 사실 이렇게까지 길어질 줄은 몰랐습니다만, 논문 한편을 작성하기 위해 논리성 있는 contribution 제시와 이에 대한 실험을 계속해서 하다 보니 작년 말 제출을 목표로 한 논문이 아직도 작업중에 있네요. 실험적으로 많은 시행착오를 겪었습니다.ㅎㅎ 다만 지금은 이제 실험이 다 끝나고 라이팅 초기 단계이기 때문에 설 전까지는 꼭 마무리를 하리라 스스로 다짐해봅니다. (신정민 연구원과도 함께 다짐했구요)
비록 목표 일정에 비해 조금 미뤄지고 있긴 하지만 위 시행착오들이 전혀 의미 없지는 않았고 이를 통해 여러가지를 배울 수 있었습니다.
우선 제가 작년 회고록에서 언급한 올 목표 중 하나인 ‘특정 문제를 해결하고자 하기 위한 아이디어(contribution) 제시’ 입니다. 약 10개월~1년간의 실험을 통해 계속해서 여러 논문들을 찾아보고, 적용해보고 새로운 컨셉을 적용해보려고 하는 노력들을 많이 수행했습니다. 물론 작년에 비해 조금 나아졌다는 거지 엄청난 발전이 있다는 건 아닙니다. 엄청난 발전을 했다면,,, 논문이 진작 완성이 되었겠지요ㅎ
작년 목표 중 하나였던 ‘**논리적 글쓰기 능력 기르기’**는 아직 부족한 점이 많은 거 같습니다. 지금 작업중인 RA-L 논문에서 분명히 실험 결과가 다 나와 있음에도 불구하고 나의 주장과, 나의 contribution을 글로 표현하는 것에 있어서 많은 어려움이 있었습니다. 영어로 표현하는 것이 아니라 국어로 표현하는 것마저도요. 아마 어려서부터 책 읽기를 극도로 싫어했던 것이 이러한 결과를 불러일으킨 거 같습니다. 아버지 말씀대로 책 많이 읽을껄 후회가 되네요.
또한 작년의 마지막 목표는 ‘풀어보고 싶은 주제(연구주제) 찾기’ 였습니다. 이에 대해선 다음 단락인 2024년 계획에서 다뤄보도록 하겠습니다.
음 우선 이렇게 작년에 설정한 목표에 대해서 되짚어 보았습니다.
어느정도 성장한 부분이 있으면서도, 아직 갈 길이 먼 부분도 있네요.
내년 회고록을 작성할 때에는 올해보다 조금 더 목표를 많이 이루도록 열심히 살아야겠습니다.
2024년 계획
우선은 이번년도 설날 전까지 현재 작업중인 RA-L 논문을 제출하는 것입니다. 글을 쓰고있는 지금 시점으로 부터 한달정도 남은 거 같은데, 이 기간동안 빠르게 논문을 마무리 할 것입니다. 또한 제출 후 개강 전까지는 좀 쉬면서 논문읽기&코드 돌려보는 작업을 병행 하다가 3월부터 본격적으로 제가 선정한 연구 방향에 대한 서베이와 Baseline 잡는 작업에 들어갈 생각입니다.
연구방향에 대한 이야기가 나왔으니 올해 연구 계획에 대해서도 작성을 해 봐야겠네요. 사실 작년보다 확실히 구체화 되긴 했습니다만 아직 완벽하게 좁혀지진 않은 거 같습니다. 그런 관점에서 현재 관심이 있고, 해보고 싶은 분야는 아래와 같습니다.
<Domain Adaptation, Domain Generalization, Test-Time Adaptation>
우선 지금도 진행중이고 제가 재미를 느끼고 있는 Data Domain 관련 연구입니다. 소위 ‘Data 빨’ 이라고 불릴 만큼 모델을 학습시키는데에 있어서 Data는 매우 중요합니다. 앞으로 점차적으로 Data의 양은 늘어날테니 더더욱 이러한 Data들을 어떻게 다룰 것이며, 이들의 domain을 다루는 것도 중요해 질 것이라 생각이 듭니다. 그런 관점에서 소제목에 언급되어 있는 domain과 관련된 여러 sub task 들에 대해 연구해보고 싶습니다.
사실 위 분야가 현재 산업계에서 유망한지, 내가 취업시장에 뛰어드는 시점에 산업계에서 유망할지에 대해 저는 잘 알지 못하고 알 수 없습니다. 다만 나 자신이 나의 관심분야에 대해 직접 정의하고 탐구해 나가면서 이 주제에 대한 내 역량을 꾸준히 발전시켜 나간다면 문제 없을거라 믿고 있습니다.
물론 아직 위 주제로 확정인것은 아닙니다. RA-L 논문작업 후 한두달정도 서베이, 코드작업 등을 해보면서 판단할 거 같습니다.
연구 주제에 대한 추상적인 계획이 아닌 구체적으로 정량적인 목표에 대해서도 설정을 하고자 합니다. 지금 작업중인 논문 말고 또 다른 연구 주제로 올 한해동안 SCI 1편 (혹은 2tier까지의 학회) 을 주 저자로써 작성하고자 합니다.
이는 정말로 쉽지 않은 일이기에, 올 한해 정말 꾸준하고 열심히 저 자신을 성장시켜 나가는 것이 매우 중요할 거 같습니다.
마치며
1년(혹은 반기)에 한번씩 이렇게 나 자신을 되돌아 보는 시간을 가져보니 정말 여러 감정들이 교차합니다. 성취하여 뿌듯한 감정도 들지만, 부끄럽고 후회되는 감정도 동시에 드네요. 2024년이 끝나고 올 한해를 되돌아 볼 때에는 긍정적인 감정만 느끼고 싶습니다. 그러기 위해서 규칙적으로 꾸준하게 열심히 공부해서 석사 1학년 생활을 잘 지내보도록 하겠습니다.
저 뿐만 아니라 다른 RCV 연구원분들도 설정하신 목표 꼭 이루셨으면 좋겠고, 다들 열심히 건강하게 연구해 봅시다!
