안녕하세요, 2026년 동계 URP 프로그램 참여자 조성민입니다. 제 경험이 URP 지원을 고민하고 계신 분들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다.
### URP 참여 동기
저는 학부 졸업 후 1년간 iOS 개발자로 근무하다가 URP에 참여하게 되었습니다. URP는 저에게 하드웨어가 결합된 AI 분야로의 직무 전환과 연구가 제 적성에 맞는지 확인하기 위한 과정이었습니다. 제 개인적인 생각으로는 안정적인 개발자 커리어를 중단하는 결정이었기 때문에, 실패하면 다시 돌아가기 어려울 수도 있는 리스크가 큰 선택이었습니다.
저는 대학 진학이 2년 늦었고, 졸업 후에 개발자로 지냈기 때문에 AI를 시작하기에 늦은 편이라고 생각했습니다. 그러나 나이나 시기를 이유로 도전하지 않으면 미래에 얼마나 크게 후회할지 모르겠다는 생각이었습니다. 그래서 최대한 빨리 시작해야겠다는 마음에 경력 1년을 채우지 않고 바로 퇴사하여 URP에 도전했던 것 같습니다.
저는 성장 욕구가 강한 사람입니다. 스스로를 치열한 환경 속에 던지고 열심히 하는 사람들과 함께 성장하는 것을 선호합니다. RCV 연구실 생활에 대해서는 연구실에 있는 동기들을 통해 어느 정도 알고 있었습니다. 연구실 생활에 많은 시간을 할애하는 것이 자연스러운 곳이라는 점이 제가 RCV 연구실에 들어오고 싶다는 결정적인 요인이었고, 그렇게 URP에 지원하게 됐습니다.
### URP 과정
1주차에는 학부에서 배웠던 인공지능을 빠르게 복습하는 인공지능 기초에 대해 학습했습니다. 인공지능 수업을 듣지 않은 사람도 있고, 개념들이 익숙한 사람도 있을 수 있습니다. 아는 내용도 이 과정을 통해서 무엇이 중요하고 무엇을 확실히 이해하고 넘어가야 하는지 알 수 있을 것입니다. 이 과정을 제대로 흡수하지 못하면 이후의 과정에서 어려움을 겪을 수 있습니다. 여기서 배우는 내용은 그렇겠거니 생각하지 않고 멘토분들께 적극적으로 질문하고 동기들과 토론하며 진행하는 것을 추천합니다.
2주차에는 Object Detector인 SSD 논문을 읽으며 논문을 정독하고, 논문을 읽는 연습과 이해하는 방법, 읽는 방법 등에 대해서 공부했습니다. 저한테는 이 과정이 꽤 어려웠던 것 같습니다. 일단 GPT 같은 AI 도구 없이 영어 원문을 읽어야 한다는 점, 논문이 나오기까지 배경적 지식을 알고 있는 사람들에게 설명하는 글이기 때문에 배경적인 지식을 갖춰야 한다는 점, 글의 구조 자체가 익숙하지 않다는 점… 등 굉장히 많은 부분이 어색하고 개인적으로는 SSD 논문이 다른 논문에 비해 조금은 불친절했던 것 같습니다. 하지만 지금 돌이켜 생각해보면 이런 어려운 부분들이 지금 다른 논문들을 읽는 데에 어마어마한 도움이 되고 있는 것 같습니다.
3주차에는 카메라의 Parameter를 계산하여 현실의 좌표와 이미지의 좌표를 계산하는 Calibration 과정을 학습했습니다. 사실 학습해야 할 Calibration 이론의 양이 엄청나게 많은 것 같은데 시간 관계상 일부만 학습하게 됩니다. 작은 부분이라도 굉장히 중요한 내용이었기 때문에 최대한 집중해서 이해하고 넘어가려고 했던 것 같습니다.
그 후 4주간 챌린지 과정을 진행했습니다. 챌린지 과정에서는 읽었던 SSD 논문을 통해 SSD 아키텍처를 직접 구성하고 KAIST Pedestrian Dataset을 통해 Pedestrian Detection을 수행하는 과정입니다. 모두가 같은 출발점에서 시작하여 성능을 올리기 위해 자신만의 문제를 정의하고 해결하는 과정을 진행합니다. 실제 논문을 작성하는 것과 똑같지는 않지만 굉장히 비슷한 과정을 진행하게 됩니다. 이 과정을 통해서 정말 연구가 내 적성에 맞는지 확인할 수 있었던 것 같습니다. 세미나를 통해 멘토분들과 멘티분들을 설득하는 경험, 다양한 논문을 읽어서 상황에 맞게 변형하고 적용하는 경험이 저한테는 굉장히 재밌었던 것 같습니다. 이렇게 단기간에 성장하고 이런 경험을 할 수 있다는 것 자체가 굉장히 감사했습니다.
마지막 주차에는 ROS2에 대한 이론과 실습을 진행했습니다. 로봇을 움직이는 데에 수많은 과정이 필요하지만, ROS2를 학습하여 로봇을 움직이는 데에 생각하지 못했던 관점을 배울 수 있었습니다. 로봇이 기술의 집약체임을 다시 한번 느끼고 로봇이 어렵고 제약이 많은 만큼 경쟁력 있는 연구자가 될 수 있을 것이라고 생각합니다.
### 마치며
저한테는 URP 과정이 엄청난 리스크의 도전이었습니다. 결과적으로는 연구가 적성에 맞는다고 생각을 굳힐 수 있게 되어 참 다행이라고 생각합니다. 개발자로 진로를 정하기 전에 이 과정을 진행했다면 얼마나 좋았을까 하는 생각도 했습니다. 학부생이라면 한 번쯤 도전해도 좋을 것 같고, 저처럼 늦게나마 도전할까 하는 분들이 계시다면 늦었다고 도전을 두려워하지 않았으면 좋겠습니다. 다만 URP는 가벼운 경험으로 참여하기에는 결코 쉬운 과정이 아닙니다. 자신의 시간을 온전히 투자할 각오가 되어 있다면, 그만큼 큰 성장을 얻어갈 수 있는 프로그램이라고 생각합니다.
마지막으로, 멘토분들은 URP 외의 일들로 굉장히 바쁘셨을 텐데 준비하고 검수하고 피드백 해주시고… 정말 감사했습니다. 저한테 늦게나마 이런 기회가 주어졌다는 것 자체에 감사하네요. 이 URP 과정이 앞으로의 연구실 생활과 연구자로 나아가는데 있어서 좋은 밑거름이 될 것 같습니다. 이런 초심 잃지 않고 계속 성장하는 연구자가 되겠습니다.
