(이 조언은 제 연구분야(공대, 음악 인공지능)와 분야가 다를수록 쓸모가 없어집니다.)
연구 주제 선택과 현실적인 측면.
이미 운명적인 연구주제를 정하셨다면 이런 걱정 따윈 하지 않겠죠. 실제로 그런 경우는 드물고, 우리는 보통 여러 측면을 고려합니다.
저의 가정: 당신이 재미를 느낄만한 연구 주제가 1개 이상 존재한다.
자. 그러면.. 재미가 있는 여러가지 연구 주제중에 졸업한 뒤에 어떻게든 도움이 되는 주제를 어떻게 찾아야 할까요?
접근 방법: 연구주제를 '문제' x '방법론'으로 나누어서 생각합시다. 예를 들어 "딥러닝을 이용한 음악 분류" 라고 하면 풀고자 하는 문제는 음악 분류가 되고, 이를 위한 방법론으로 딥러닝을 선택한 것이죠.
제안: 문제와 방법론 중에 하나쯤은 타협하시죠. 문제를 유명한걸로 골라서 푸는 경험을 쌓으면 아무튼간에 큰 도움이 됩니다. 반대로 인기가 별로 없는 문제라도, 사용한 방법론이 범용적이면 연구 분야를 조금 (?) 바꾸면서 (예: MIR → 음성, 비전, ..) 취직할 수 있습니다.
몇가지 사실: 공대 대학원, 특히 박사과정의 의미를 '새로운 문제를 푸는 방법을 배우는 것'이라고들 정의합니다. 이 정의는 장기적으로 보면 맞는 말인데요, 즉 새로운 문제를 풀도록 기회가 주어질 때 까지 버틸 수 있는 경우에 성립합니다.
그런데 박사 졸업 직후의 취직은 보통 그렇지 않거든요. 석사라면 더 심하구요.
따라서 회사에서는 당장 회사에서 풀려고 하는 문제를 풀어본 사람을 찾습니다. 아니면, 당장 회사에서 관심있는 기술을 써본 사람을 찾던지요. 음성인식 기술 개발이 필요한 회사에서 5년동안 음악 연구한 박사와 2년동안 음성인식 연구실에서 경험을 쌓은 석사를 비교한다면, 대부분의 경우 후자입니다. 회사에서는 그렇게까지 길게 볼 수가 없어요. 코앞에 쌓여있는 할 일이 너무 많아요.
그러므로 최소한 문제와 방법론 중 하나는 현실적인 기준으로 골라야합니다!
