Wednesday, December 4, 2019

영국과 미국 유학 비교 - 졸업과 취직

2016년 5월에 제가 <영국 박사과정의 특징>이라는 제목으로 글을 하나 썼었습니다. 이번 글은 <영국 박사과정의 특징> 2편이라고 할 수 있겠네요. 자세한 내용은 학교마다 조금 다를 수 있습니다. 기본적으로는 공대/컴공, 201x년을 가정하고 있습니다.

"박사과정 3년"의 의미

흔히 유럽 박사학위 공고에 3년짜리 코스라고 나오는데, 이는 입학한지 3년 뒤에 땡! 하고 졸업이 되어서 PhD를 준다는 의미는 아닙니다

보통 대학원은 다음과 같은 과정을 거칩니다.

---[A. 입학]---
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(일반적인 박사과정 학생인 상태. 교수에게 연구지도를 받도록 되어있는 기간.)
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---[B. 뿅!]---
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(졸업논문=학위논문 Writing-up stage. 공식적으로 연구지도는 끝남. 이 기간은 대략 3개월쯤 걸림)
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---[C. 박사 학위논문 제출]---
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(취직준비, 놀기, 디펜스 준비 등. 논문 심사 위원이 논문을 읽어야하므로 2달정도 시간이 걸림)
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---[D. 박사 학위논문 심사 = 디펜스. 이게 끝난 날 사람들이 막 뫄뫄 박사라고 불러주며 축하해줌.]---
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(별 일 없으면, 학위 논문을 마지막으로 열심히 고침. 대충 2달쯤.)
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---[E. 박사 학위 논문 최종본 제출. 이제 공식적으로 박사학위를 보유함.]---
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---[F. 봄이건 가을이건, 여하간 학교 졸업식. 학위복입고 사진찍는 날]---


그리고 공고에서 나오는 기간은 [A. 입학]에서 [B]까지의 기간이 3년이라는 말입니다. 더 정확히 말하면, 등록금과 생활비를 제공해주며 그 결과 연구지도를 받을 수 있는 기간이 총 3년이라는 말입니다. 
다시말해 3년 이상 줄 돈은 없다는 말입니다.


짧은 박사과정의 장단점

아무튼 학위를 빨리 받을 수 있다는 것은 큰 장점입니다. 그러나 장점만 있는것은 아니죠. 세상은, 정확히는 고용주는, 박사과정 학위가 있다고 해서 모든 사람을 동일하게 취급하지 않습니다. 그리고 일단 취직을 하고 나면 새로운 지식을 쌓기는 어렵고, 따라서 실력을 키우는 일도 쉽지 않습니다. 결과적으로 박사를 졸업하는 순간에 갖고있는 스펙이나 능력치가 갖는 영향력이 상당합니다.

따라서 졸업 시점의 능력치를 비교한다면 당연히 1-2년 더 길게 대학원 다니는게 좋겠죠. 이렇게 보면 짧은 기간이 장점만은 아닙니다.

목표가 미국에 있는 회사에 취직하는 것이라면 미국 대학원이 유리

미국에서 직장을 구하려면 회사에 합격하는 것만큼이나 비자가 중요합니다. 경우에 따라 비자가 더 중요하기도 합니다.

미국에서 대학원을 졸업하면 상대적으로 미국 취직이 쉬워집니다. 미국에 있으면 미국에 있는 회사에서 인턴을 하는 기회가 훨씬 많고, 회사에서 비자 스폰서를 받을 필요가 없으므로 자리를 얻을 확률이 확 올라갑니다. 

졸업 후 직장을 구할때도 마찬가지입니다. 미국 대학원 졸업생은 OTP를 이용할 수 있으므로 첫 일단 비자문제없이 취직이 가능하고, 그 뒤에 H1B로 전환하는 연착륙이 가능합니다. 그렇지 않다면 처음부터 H1B를 받아야하는데 일단 추첨을 통과해야하니 운이 좋아야하고 (요즘은 대략 1:3 이라고 이야기합니다) 이 추첨이 연 1회뿐이라 타이밍이 잘 맞아도 몇달, 잘 안맞으면 1년이 훌쩍 넘게 기다려야합니다. 그렇다면 회사입장에서는 비자때문에 입사 가능성이 불투명하고, 가능하다하더라도 시간이 한참 걸리는 사람에게 오퍼를 주는 것인데, 그러려면 실력이 훨씬 더 뛰어나야합니다. 

이 과정을 피하려면 다른 노력이 필요합니다. 피논문 피인용 횟수등을 고려하여 발급해주는 O-1 비자가 있습니다. 다만 충분한 피인용 실적이 있어야합니다. 또는 미국에 있는 회사의 다른 나라 지사(예: 런던, 서울 등)에서 1년동안 근무하면 주재원 비자(L-1 비자)를 발급받을 수 있습니다. 회사에서 이야기가 잘 된다면 비자발급 자체는 상대적으로 수월합니다. 하지만 1년이라는 시간이 걸리고, 미국 국외에 지사가 있고 거기에서 일을 해도 되는 (예컨대 본인이 지원하는 직종이 연구직이라면 연구인력이 미국과 유럽에 모두 있는) 상황이 맞아야하죠. 역시 선택가능한 보기가 줄어듭니다.

다시 강조합니다. 미국 취직에서 비자는 아주 중요한 문제이니 자세히 알아봐야합니다. 

글을 마칩니다. 많은 도움 되었길 바랍니다.

Sunday, December 1, 2019

독서 - 그 많던 싱아는 누가 다 먹었을까 - 박완서

크리스토퍼 놀란의 <배트맨 비긴즈>는 그 자체로도 훌륭한 영화지만 이어지는 <다크나이트>, <다크나이트 라이즈>의 에필로그이기도 하다. 박완서의 자전적 소설 <그 많던 싱아는 누가 다 먹었을까>는 박완서가 직접 쓴 <박완서 비긴즈>랄까. 박완서의 작품 전반에 전후세대 가족의 삶이 자주 나오는데, 일제강점기 후반기 - 해방 - 한국전쟁을 유년기와 청소년기에 겪은 박완서의 삶을 보며 작가 개인의 경험이 작품에 끼친 영향력을 짐작할만하다.

박완서는 작품에서 작중 인물의 허위 의식을 즐겨 까발린다. 이는 소설과 수필에서 두루 나타나는 특징이고 여기엔 화자 자신도, 심지어 수필의 화자인 작가도 예외가 아니다. 이는 물론 <그 많던 싱아는 누가 다 먹었을까>에 나오는 친오빠, 친구들, 선생님, 친척에게도 마찬가지이며 그 중 누구보다도 자주 '까이는' 인물은 바로 박완서의 친엄마다. 작가가 굳이 작심하고 쓴 것같지는 않다. 그보다는 박완서의 유년기에 가장 큰 영향을 미친 인물이 엄마이고, 엄마에게도 자비 없는 인물 묘사가 적용되었을 뿐이라 생각한다.

40-50년대 한국인의 삶의 단면을 낱낱히 보는 재미도 쏠쏠하다. 일제시대말 개성 시골에서 서기장을 하던, 해방 이후 친일파로 마을의 비난을 받던 박완서의 친척, 좌익 운동에 매진하던 박완서의 오빠, 그리고 피상적이지만 역시 좌익 사상에 친화적이었던 박완서 자신. 가진것 하나 없이 서울로 상경해 '현저동' 달동네에서 살아가는 가족의 희노애락과 이들의 삶을 휘젓는 역사의 흐름.

박완서의 작품을 좋아한다면 반드시 읽기를 권한다. 혹시 박완서를 잘 모른다면 다른 작품을 먼저 접한 뒤 읽는 것이 작가를 이해하는데 더 도움이 될 것이다.


Monday, September 2, 2019

독서 - 김대중 평전, 김삼웅 (1/2)


몇 주 전 김대중 전 대통령 서거 10주기 뉴스를 보고 문득 그의 삶을 자세히 알고싶어졌다. 서거 1주기인 2010년 8월에 출간된 이 두 권짜리 평전을 사서 한권을 다 읽었다.
덕분에 민주화 운동의 상징이라는 것 이외에 별 아는바가 없었는데 생각보다 너무 굉장한, 그야말로 거목이라는 것을 이제야 깨달았다. 그야말로 20세기 대한민국의 정치 역사에서 단 한명을 꼽는다면 단연 김대중 전 대통령을 꼽아야 할 것 같다. 젊은 나이부터 정치를 시작해서 한국의 건국 시점부터 20세기가 끝날때까지 민주주의라는 가치를 현실화하기위해 이렇게 노력하고 영향력을 행사한 줄은 전혀 몰랐다.

이번엔 특히 형광펜을 많이 쳤고, 흐름을 이해할 수 있도록 검토도 했으니 재미있게 봐주시길.






















Friday, August 23, 2019

Q&A. 오디오 코덱/디코더와 머신러닝/딥러닝

사운들리 그룹에 올라온 질문과 제 답변을 정리한 글입니다.

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질문

오디오 데이터셋의 오디오 포맷이 wav와 flac으로 섞여있습니다. 이를 librosa.load로 불러온 뒤 스펙트로그램이나 mfcc로 변환하려고 합니다. 이 경우에 flac을 wav로 변환해서 전체 파일 포맷을 동일하게 만들어둬야 하나요? 아니면 실시간으로 librosa.load로 불러서 바로 스펙트로그램, mfcc등을 계산하면 되나요?

1줄 답변

미리 변환하지 않고 그냥 librosa.load를 바로 쓰시면 됩니다.

3줄 답변

Flac은 무손실 압축입니다. 즉, 디코더 구현에 관계없이 원본 파형을 그대로 유지해야합니다. 따라서 아무 디코더나 쓰셔도 괜찮습니다.

여러줄 답변

질문의 요지는 "flac을 wav로 변환해서 전체 파일 포맷을 동일하게 만드는 과정"과 "librosa.load에서 사용하는 flac 디코딩 과정"에 차이가 있냐는 것입니다. 일단 flac은 무손실 압축이므로 3줄 답변에서 보듯이 어떻게 디코딩하든간에 차이가 없습니다.

조금 더 알아보면, librosa는 자체적인 오디오 디코더를 가지고 있지 않습니다. librosa는 backend로 시스템에 깔려있는 오디오 디코더를 사용합니다. 만약 디코더가 아예 없다면 에러 메시지를 내보냅니다. 그런데 보통 리눅스나 맥에서는 ffmpeg을 많이 사용하죠. 그리고 아마 직접 flac을 wav로 변환하더라도 마찬가지로 시스템에 설치된 (ffmpeg) 디코더를 사용하겠죠. 따라서 결과는 같습니다.

만약 mp3같이 손실 압축이라면 디코더 버전이나 구현이 중요한가요?

사실, 손실 압축이어도 마찬가지입니다. mp3를 예로 들면, mp3 코덱이 차이가 날 수 있는 부분은 인코더입니다. 공개된 인코더인 LAME같은 경우는 사실 성능이 별로 좋지 못합니다. 대부분의 mp3 인코더는 유료이고, 어떤 mp3 인코더를 쓰느냐에 따라, 같은 스펙 (예: 128 kbps) 이라도 성능(음질)에 차이가 날 수 있습니다.

그런데 질문의 상황은 디코딩 과정이 달라질 수 있냐는 것이죠. 오디오 디코더는 구현 방식에 따른 차이가 (거의) 없습니다. 다만 페북 그룹의 현동일님께서 답변해주신것처럼, 임베디드 시스템에 디코더를 구현한다든지 하면 연산량이나 연산방식 등의 제한으로 인해 다소 오차가 있을 수 있습니다. 하지만 이건 머신러닝에서 데이터를 처리하는 것과는 관련이 없겠죠.

mp3 압축 여부가 학습에 영향을 미치나요?

이건 상황에 따라 다릅니다. 별도의 포스팅으로 정리하도록 하죠.

Saturday, August 17, 2019

독서 - 제비를 기르다, 윤대녕

리디북스 링크

별 근거없이 한번 사서 읽어봤는데 글솜씨가 내 취향이 아니라 재미없는 독서였다. 윤대녕 작가의 비유법은 (내게는) 아무래도 자연스럽지가 않다. 그래서 읽으면서 상당히 거슬렸다. 그 이유를 잠시 생각해봤다.

1인칭 시점의 작품에서 화자는 이야기를 전하는 역할이기도 하지만 작중 인물이기도 하다. 그리고 다른 인물과의 대사뿐만 아니라 화자가 서술하는 모든 내용은 화자의 내면의 목소리를 통해 전달된다. 따라서 화자의 서술 방식과 표현에도 개연성이 있어야 한다. 다시말해, 글을 읽으면서 "이렇게 틈만나면 특이한 비유를 하는 사람이 세상에 어딨나"하는 생각이 들면 안된다는 말이다.

소설가의 덕목이 소위 글빨에만 있는것은 아니고, 재미있게 읽는 사람들도 많은듯하다. 그렇지만 목소리가 거슬리는 노래를 어찌 듣겠는가.. 그래서 두 편 읽고 말았다.





독서 - 사양, 다자이 오사무 (장현주 역)

리디북스 링크

여러분, 다자이 오사무 작품은 연이어 읽지 않는 편이 정신건강에 좋습니다.
하긴 그렇게 따지면 한 권도 안읽는게 제일인가 -.-





독서 - The White Book, 한강

펭귄북스 링크

그럭저럭 읽다가 중간에 접음. 시집이나 노래 가사집같은 책이라 출장중에 읽기엔 내가 너무 산만한 사람이라.. 그런데 출장이 아니어도 비슷했을것 같다. 그냥 호흡이 느린 책을 읽는법을 아직 배우지 못한걸수도.