FAQ

Q1) 어떤 학생들을 모집하며 연구실 TO는 어떻게 되나요?

이화여대 ML Lab은 연구에 대한 열정이 높고 자기주도적으로 학습하며 기계학습 분야에 깊은 관심을 가진 학생들을 모집합니다. 박사과정, 석사과정, 학부생 인턴 모두 모집하고 있고, 대학원생의 경우 현재 통계학과로만 받고 있습니다. 박사과정, 석사과정, 학부생 인턴 모두 특별히 정해진 TO는 없으며, 이는 연구실의 재학생 수와 과제 수주 상황 등에 따라 유동적입니다. 학생 모집과 관련해서는 아래의 Q&A를 추가로 확인하시길 바랍니다.

Q2) 연구실에 들어가기 위해 어떤 준비가 되어있어야 하나요?

기계학습 분야의 기초 지식으로는 통계학과 학부 주요 과목 외에도 수학 및 전산학 분야의 과목으로 선형대수학, 다변수/벡터 미적분학, Python 프로그래밍 등이 있습니다. 이후에는 3-4학년 수준의 인공지능 및 데이터마이닝 관련 수업을 폭넓게 수강하기를 권장하며, PyTorch/TensorFlow와 같은 딥러닝 라이브러리 사용에 익숙해지는 것을 추천합니다. 이와 관련된 이화여대 통계학과 교과목으로는 통계수학 - 선형대수, 통계프로그래밍2 - Python 프로그래밍 (25년부터 개설 예정), 딥러닝을 위한 통계프로그래밍 (현 통계프로그래밍), 빅데이터분석방법론, 자료분석및실습 - Machine Learning, 고급자료분석 - Deep Learning 등이 있습니다. 시간적인 여유가 된다면 그 외에도 해석학, 실변수함수론, 미분방정식, 최적화 이론, 확률과정론 등의 수학/통계학과 과목을 수강하고 효율적인 Python 코드를 구현하는 연습을 하면, 이후 기계학습 분야에서 자신만의 연구를 수행하는데 큰 도움이 될 것입니다.

Q3) 학부생 인턴은 어떤식으로 운영되며, 학부생 인턴을 해야만 대학원 입학 후 연구실에 들어갈 수 있나요?

ML Lab이 자체적으로 운영하는 학부생 인턴 프로그램은 학생이 원하는 연구를 수행하기에 앞서 필요한 학습 기회를 제공하는 것을 목표로 합니다. 그러한 차원에서 기계학습 분야의 논문을 읽는 연습부터 시작하여 관심있는 주제를 이론적으로 공부하고 코드로 구현하며, 충분한 준비가 된 분들께는 연구나 프로젝트에 참여할 수 있는 기회를 드릴 예정입니다. 학부생들에게 학과의 학생연구실을 제공할 수 없는 관계로 별도의 출퇴근은 없으며 방학 중에는 매주 면담을 진행합니다. 학기 중에는 관련 수업을 열심히 수강하는 것을 권장하고, 상황에 따라서 격주로 면담을 진행하기도 합니다. 연구실에 대학원생으로 들어오기 위하여 꼭 학부생 인턴을 해야되는 것은 아니지만, 학부생 인턴을 하면 대학원에서 연구를 수행하기 위해 필요한 공부를 선행하게 되니 선발 우선순위나 확률을 상당히 높일 수 있습니다. ML Lab 학부생 인턴 프로그램은 통상 방학을 기점으로 시작하므로 학부생 인턴을 희망하시는 분들은 봄/가을학기 종강 시즌인 6월/12월 중순까지 컨택주시기 바랍니다.

Q4) 대학원에서는 어떤 식으로 연구를 수행하나요?

ML Lab에 대학원생으로 들어오면 지도교수와 매주 정기적인 면담을 통해 자신만의 연구를 수행하고, 자신만의 연구를 수행하는 것은 ML Lab 대학원생의 최우선 목표입니다. ML Lab의 대학원생들은 기계학습 분야에서 원하는 연구주제를 스스로 탐색하고, 그러기 위해서 관심 분야의 다양한 논문을 깊이 읽고 이와 관련된 코드도 직접 구현해서 돌려볼 필요가 있습니다. 지도교수와의 충분한 논의를 거쳐 관심 분야를 고려한 연구주제가 정해지면 이후에는 자신만의 연구를 수행하고, 연구에 필요한 고성능 GPU 서버 등을 포함한 연구 자원은 전적으로 연구실에서 제공하므로 대학원생들은 자신의 연구를 수행하는데 최우선으로 집중하시면 됩니다. 이후에는 연구를 통해 얻은 결과물은 단순히 학위논문을 작성하는 것을 넘어서, 인공지능/통계 분야의 국제 학술지/학술대회 논문을 게재하는데 목표를 둡니다. 이 외에도 연구실 구성원들간의 랩 세미나, 공동 연구, 스터디 등을 통해 자신의 연구주제 뿐만 아니라 기계학습 분야에 대한 폭넓은 지식을 습득할 수 있고, 연구실에서 진행하는 타 기관과의 프로젝트에 참여하며 다양한 경험을 쌓을 수 있습니다.

Q5) 연구실에 대학원생으로 지원하기 전에 사전 컨택이 필수인가요?

정말 특수한 경우를 제외하고는 사전 컨택이 필수입니다. 대학원생으로 입학하고자 하는 경우에 원서 접수 시기가 임박한 시점에 컨택이 오는 경우가 많은데, TO가 이미 소진되었거나 지원자의 역량을 파악하기 위한 시간이 부족한 경우가 많기 때문에 원하는 입학 시점으로부터 최소한 반 년 전에 컨택주시기 바랍니다. 사전 컨택에 대해 보다 상세한 내용은 다음과 같습니다. (1) 일반적으로 이화여대 통계학과 석사과정 학생들은 입학 후 1학기가 끝난 시점에 "지도교수 선정시험"을 본 뒤 해당 성적을 기반으로 지도교수를 차등적으로 컨택하며, 사전 컨택이 금지되어있습니다. 따라서 원칙적으로는 입학 후 1학기가 지나 지도교수 선정시험 결과를 바탕으로 컨택하면 되지만, 이후 3학기만에 (졸업학기를 제외하면 2학기동안) 교과과정을 공부하며 기계학습 분야에서 의미있는 첫 연구를 수행하는 것은 쉽지 않으므로 이러한 컨택 방식을 권장하지 않습니다. 이에 대한 대안으로, 학과 방침에 따라 대학원 입학 시점에 "SCI 논문 투고 트랙"을 선택하면 입학과 동시에 지도교수 컨택이 가능합니다. ML Lab은 후자의 컨택 방식을 강력하게 권장하고, 특수한 경우를 제외하면 전자의 컨택 방식으로는 석사과정을 받지 않을 예정입니다. (2) 석박통합과정을 포함하여 박사과정의 경우에는 학과 규정상 컨택이 이루어져야 입학이 가능하기 때문에 사전 컨택이 필수입니다. 특히, 박사과정 입학은 연구실의 연구과제 수주 상황과 밀접하게 관련이 있기 때문에 최대한 빠르게 컨택해주시기 바랍니다. 

cf) 이화여대 통계학과 대학원 신입생 안내자료: https://stat.ewha.ac.kr/statistics/academic/admission.do