[대학원] 재주스 서울대 일반대학원 자기소개 및 수학(연구)계획서 실제 예시 공유 (컴퓨터공학)

안녕하세요 재주스입니다.

4년 전, 21학년도 전기 일반대학원, 작성했던 서울대학교 컴퓨터공학전공 자기소개 및 수학(연구)계획서를 공유합니다.

 

읽다보면 어색한 표현, 오타, 중복이 있을 수 있습니다.

하지만, 학업계획서를 준비하고 계시는 여러분을 위해 제출했던 그대로 공유해 드립니다.

* 참고로 저는 2020년도 당시 글을 작성하는 능력이 부족했습니다. 양해 부탁드립니다.

 

해당 학업계획서는 서류합격 후, 면접에서 떨어졌습니다.

* 변명 : 당시 코로나 직후 대학원 입학이라, 대학원 인원이 매우 몰렸던 것으로 기억합니다. 뽑는 인원 100명 중 최종 40명만 선발하고 마감했더군요 . . . 제가 많이 부족했습니다 . . .

 

본 포스팅에서 소개하는 학업계획서는 3차 입니다.
- 1차 스토리 (성균관대학교 일반대학원 인공지능학과)는 아래 포스팅에서 확인하실 수 있습니다.

[대학원] 재주스 성균관대 일반대학원 학업계획서 실제 예시 공유 (소프트웨어학과)

 

- 2차 스토리 (성균관대학교 일반대학원 소프트웨어학과)는 아래 포스팅에서 확인하실 수 있습니다.

[대학원] 재주스 성균관대 일반대학원 학업계획서 실제 예시 공유 (소프트웨어학과)

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목차
1. 경력 (대학생활 또는 직장활동 상황)
2. 지원동기 및 장래계획
3. 성격의 장단점 및 특기
4. 상벌사항
5. 기타
6. 석사 박사 진학시 희망 연구분야 및 연구계획
7. 학부, 대학원 이수 전공과목 중 관심과목
8. 석사 박사 이후의 계획 (박사진학, 취업, 유학 등)
9. 비고
10. 연구실적 목록 (논문, 보고서, 연구참여 등)

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1. 경력 (대학생활 또는 직장활동 상황)

지난 4년간 교내 학술동아리 및 학부연구생으로 데이터를 활용하는 다양한 연구와 프로젝트를 진행하며 저 스스로 데이터 연구에 적합한 사람이라는 것을 확신했습니다. 제가 진행한 연구 및 활동은 다음과 같습니다.

1. 연구: 한국연구재단 지원, '딥러닝을 통한 악성코드 탐지 알고리즘 및 시스템 개발' 및 딥페이크 기술 동향 조사
1-1. 데이터 기반 딥페이크 탐지기법에 관한 최신 기술 동향 조사
내용: 딥페이크에 관하여 생성과 탐지 부분으로 나누어 최신 기술 동향 조사
결과: 정보보호학회, To be published

1-2. Malware classification using Simhash encoding and PCA (MCSP) 연구
내용: Model lightening 연구. 
결과: mdpi Symmetry 저널(SCIE, IF 2.1), Published

1-3. Efficient Algorithm for Malware Classification: n-gram MCSC 연구
내용: TEXT기반의 바이러스 파일을 이미지 파일로 변환 후, 탐지 모델 설계
결과: IJCDS(SCOPUS), Published

2. 기타 활동
2-1. 프로젝트 및 투자 유치: 스타트업'카찹'의 모빌리티 데이터 프로젝트 진행
내용 & 역할: 파이썬 network 라이브러리를 활용한 최근접 탈 것 알고리즘, 렌터카 플랫폼(타다, 소카 등)의 모빌리티 위치 데이터셋 제작, 투자 유치를 위한 데이터 시각화 및 해석 

2-2. 교내 학술제 참가: 자동 약품 조제 시스템 설계
내용 & 역할: 팀장 및 시스템 설계, OCR 라이브러리(pytesseract)를 활용하여 처방전 양식의 글씨 추출, 아두이노와 파이썬 시리얼 통신 설계

2-3. ICT-AES(참단기술학회) Poster 발표 진행 2회
내용 & 역할: 2020, 2019년 ICT-AES 학회의 포스터 세션에 참여하여 발표
결과: 2년 연속 Best Paper Award

최신 연구 결과에 대한 관심, 데이터를 활용을 위해 고민하는 자세, 모르는 내용은 끝까지 탐구하는 신념을 바탕으로 서울대학교 컴퓨터 공학부에 적합한 인재라고 확신합니다.

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2. 지원동기 및 장래계획

제가 서울대학교 컴퓨터공학부 대학원을 선택한 이유는 목표하는 AI 융합 전문가로서의 역량이 본교에서 양성하는 인재상과 같기 때문입니다. AI 전문가가 되고자 한 이유는 교내 연구소에서 바이러스 탐지 프로젝트를 진행하고 모빌리티 플랫폼 스타트업 `카찹`의 기반을 닦으며 데이터를 다루고 해석하는 직업이 세계를 선도할 것임을 깨달았기 때문입니다. 특히, 데이터를 학문적 관점으로 볼 수 있는 것은 물론이고, 산업적으로도 Critical Thinking을 할 수 있는 인재만이 살아남을 수 있겠다고 느꼈습니다. 이를 위해 학문적 그리고 산업적으로도 경력을 쌓을 수 있는 대학원을 찾아보기 시작했고 서울대학교 컴퓨터공학부 대학원을 찾았습니다. 본교는 정보화 시대에서 글로벌 선도 인재를 양성하기 위한 학문적 인프라가 탄탄하며 산업계와의 연계를 적극적으로 추진하는 것으로 알고 있습니다. 같은 목표를 향해 뛰는 팀은 두려울 게 없다고 생각했고, 목표하는 인재상으로 성장하고자 진학을 결심했습니다.

 

저는 장래에 인공지능으로 해결하고 싶은 문제가 있습니다. 그 문제는 현재 사회적, 정치적, 개인적 침해를 가하는 딥페이크 영상입니다. 처음 딥페이크 영상을 봤을 때는 학부 연구생 시절 인공지능에 대해서 전반적으로 공부할 때였습니다. 이름을 입력하면 문재인 대통령이 그 이름을 불러주며 새해 문안 인사를 해주는 영상이었습니다. 기술의 활용법에 감명받아 딥페이크에 대해서 자세히 찾아보게 되었습니다. 하지만 찾으면 찾을수록 선한 사례는 거의 없었고 매우 심각한 악용사례를 더 많이 보게 되었습니다. 특히 딥페이크 기술을 이용해 만들어낸 영상들이 연예인, 정치인에 대한 성적, 정치적 능욕을 주는 것은 매우 심각하게 받아들였습니다. 현재는 GAN의 발전으로 일반인까지 해당 범주에 들어간다는 사실이 안타까웠습니다. 해당 문제를 해결해보고 싶다는 생각이 제 온몸을 감돌았고, 인공지능과 딥페이크에 대해서 집중적으로 공부해왔습니다. 최근, 좋은 기회를 통해 정보보호학회지에 데이터 기반 딥페이크 탐지기법에 관한 최신 기술 동향 조사에 관한 논문 출판에 참여할 수 있었고, 이를 통해 대학원 진학 목표를 확고히 했습니다. 궁극적으로 하나의 모델이 다양한 딥페이크 영상의 위조 여부를 탐지해 사람들에게 더는 심적으로 피해를 주지 않는 상황을 만들고 싶습니다.

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3. 성격의 장단점 및 특기

[논리적 사고체계를 갖춘 Power Actioner]
저는 생각을 행동으로 옮기는데 능동적인 Actioner 입니다. 대학 재학 중 Gap year를 통해 스스로 성장하고 싶었습니다. 이를 위해 워킹 홀리데이를 나가 자립하고자 했고, 1년 동안 뉴질랜드에서 생활하며 목표를 이루었습니다. 또한, 교내를 벗어나 많은 사람과 소통 및 공부를 하고 싶었습니다. 이를 위해 다른 학교의 스터디 그룹을 찾아 들어가 스탠퍼드의 CS 231n을 같이 공부하는 등 생각을 행동으로 실천해왔습니다. 이러한 태도는 제가 Power Actioner라는 별명으로 불리게 되는 계기가 되었으며, 스스로 만족하는 별명입니다.

Actioner로서 호기심을 계속 자극하고 실천하다 보니 문제가 있었습니다. 팀을 이루어 프로젝트를 진행할 때, 계획에 무리가 갈 만큼 많은 것을 시도해 시간을 지키지 못했고 결과를 확실히 맺지 못하는 것이었습니다. 이를 해결하기 위해 실행 계획에 대한 리스트를 세웠고 우선순위에 따라 실행함으로써 시간 내 맞추어 확실한 결과를 내고 다양한 실험을 통한 성장까지 할 수 있었습니다. 단점을 개선하면서 하나의 팀이나 단체를 선도하는 역할을 맡는 것을 두려워하지 않게 되었고, 모두가 하나의 목표를 이루기 위해서 달려가는 팀 활동을 즐기게 되었습니다.

특기로는 호기심을 바탕으로 한 논리적 사고체계와 산업적 데이터 활용입니다.
컴퓨터를 공부하면서 데이터 분석 능력을 겸비한 IT 엔지니어를 목표했습니다. 우선 학문적 지식을 갖추고 데이터 분석 능력을 함양하기 위해 논리적 사고체계와 호기심을 요구하는 과목을 수강하였습니다.

논리적 사고체계를 위해 통계학, 이산수학, 데이터 마이닝 등을 수강하였습니다. 통계학의 경우 배우는 내용을 코딩으로 옮기며 스스로 컴퓨터로 표현할 수 있을 정도로 꼼꼼히 노력했습니다. 특히 확률의 오해를 다루는 `몬티 홀 문제`를 공부할 때 확률과 코딩을 연결해 공부하는 것에 흥미를 느꼈고, 회귀 분석을 배우며 설명 가능한 분산과 설명을 할 수 없는 분산을 시각화하면서 데이터를 해석하는 방법에 희열을 느꼈고 진로를 확고히 했습니다.

이후 산업적 데이터 활용 방법을 익히기 위해 빅 데이터 활용, 데이터 분석 실무 등의 과목을 수강하였으며, 실무적으로 모빌리티 비교 플랫폼 스타트업에서 투자 유치를 목표로 데이터를 수집하고 해석하는 경험을 했습니다.
특히 빅 데이터 활용 수업 중 한 학기 동안 아이디어 과제를 수행한 기억이 남습니다. 마지막 발표에서 동기들이 대부분 특정 도메인에서 데이터를 어떻게 활용할지에 대해 발표할 때 저는 그 기술들을 한데로 모아 도메인에 상관없는 데이터 활용 아이디어(빅 데이터 기술 추천 플랫폼과 도메인 간 데이터 연결 방법)를 제시하여 1등으로 수강했기 때문입니다.
이처럼 목표를 위해 학문적 그리고 산업적으로 능력을 키우면서 자연스럽게 인공지능 분야에 관심을 두게 되었습니다.
이제는 학문적 소양과 산업적 연계를 중요시하는 서울대학교에서 전문적인 수준으로 거듭나고 싶습니다.

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4. 상벌사항

1. `20.02.12 ICT-첨단기술학회 - 우수논문상, 첨단기술학회의장

2. `19.11.21 을지 학술제 논문발표- 최우수논문상, 을지대학교 

3. `19.11.21 을지 학술제 작품전- 장려상, 을지대학교

4. '19.07.13 ICT-첨단기술학회 - 우수논문상, 첨단기술학회의장

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5. 기타

 

 

미작성

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6. 석사 박사 진학시 희망 연구분야 및 연구계획

현재 제가 가장 관심 있고 해결하고 싶은 문제는 가짜 생성물인 Deepfake입니다. Deepfake에 대한 생성 방법과 탐지 방법에 관해서 연구를 하고, 궁극적으로 특정한 생성방법에 제한되지 않는 일반화된 모델을 만들어 학문적, 실용적 성과를 만들고 싶습니다. 꾸준한 관심을 바탕으로 딥페이크에 대한 최신 기술 동향을 알고 있었으며 이를 기반으로 계획을 세웠습니다.
우선, 가짜 영상 생성 방법을 정확히 알기 위해 Deepfake 분야의 Faceswap, DeepFaceLab, Faceswap-GAN에 관해서 공부 및 정리를 할 예정입니다. 이를 통해 각 방법이 어떻게 영상의 내용을 바꿨는지 이해할 것입니다.

이후, Deepfake의 대표 Dataset인 FaceForensic++를 사용한 탐지 모델 중 의미 있는 성장을 보인 최신 모델(ForensicTransfer, T-GD, OC-FakeDect)을 확인해 아이디어를 얻을 계획입니다. FaceForensic++는 원본 영상, 저화질 영상, 고화질 영상으로 나뉘는데 탐지가 어려운 저화질 영상에 대해서 해석 가능한 특징을 만들고, 잘 탐지할 수 있는 모델을 설계하여 학술적으로 의미 있는 논문을 쓰는 것이 1차 목표입니다.
저화질 영상과 고화질 영상에 대해서 최신 모델에 근접한 탐지 성능을 달성한 이후, 궁극적으로 해결하고 싶은 문제인 생성 방법에 제한되지 않고 탐지할 수 있는 모델의 일반화에 대해서 심화로 다룰 예정입니다. 다른 분포를 가진 여러 도메인 데이터셋을 하나의 모델이 탐지 및 분류하는 것을 Domain Generalization이라 하며 현재 왕성한 연구가 진행되는 것으로 알고 있습니다. 일반화된 모델을 만들기 위해 데이터의 구조적 학습과 규제 항(regularizer)을 통해 달성하는 것이 저의 연구 목표 및 계획입니다.

앞선 연구는 데이터에 대한 전문적 지식이 받쳐져야만 가능하다고 생각합니다. 특히 확률과 통계에 대한 수준 높은 이해가 연구 분야에 있어 큰 강점이 될 것으로 생각하기 때문에 확률 그래프 모델, 기계학습, 계산이론특강을 수강해 석사 수준의 수학적 기반을 탄탄히 하여 경쟁력을 갖출 것입니다.
이후 가장 관심을 두고 있는 인공지능의 방법론에 대해서 중급 수준의 과목을 수강할 계획입니다. 고급인공지능론과 지식표현 및 추론, 고급그래픽스, 자연어처리 그리고 정보시각화와 시각적 분석을 수강해 현재 연구를 목표하는 데이터에 대해서 이론적으로 어떻게 접근해 모델을 구성할지에 대해서 배우고 프로젝트를 병행하여 실제 케이스 모델링을 할 계획입니다. 고급컴퓨터 구조와 컴퓨터구조특강을 수강하여 CPU, GPU, NPU에 대한 폭넓고 깊은 이해를 통해 엔지니어링 덕목도 갖출 계획입니다.

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7. 학부, 대학원 이수 전공과목 중 관심과목

저는 이수 전공과목 중 `자료구조`와 `알고리즘`을 수강하며 공학적 관점을 익혔고, `영상 처리`와 `데이터 마이닝`을 수강하며 컴퓨터 비전 분야를 접하고 많은 결과물을 만들면서 자연스럽게 좋아하게 되었습니다.

`자료구조`, `알고리즘`은 상상하는 내용을 구현할 수 있는지 불가능한지 따지고, 더 좋은 구현방법에 대해 배우며 공학적 관점을 갖게 해주었습니다. 이를 통해 무엇인가를 만드는 것 자체에 흥미를 느꼈고, 이론적으로 효율적인 구현을 위해 복잡도를 따지는 습관은 좋은 엔지니어로 발전하는 발판이 되었습니다.
특히 자료구조의 수강은 선배들의 알고리즘 동아리에 들어가 활동하는 계기가 되었습니다. 당시 저에게 복잡한 알고리즘이었던 최단 경로 알고리즘인 A* 알고리즘에 대해서 분할과 정복을 통해 직접 구현한 경험은 도전정신의 매력을 가르쳐주었습니다.

`영상처리`와 `데이터 마이닝`을 수강하며 응용 수학을 통해 정형 및 비정형 데이터로부터 정보를 얻어내는 방식을 배웠습니다.
영상처리는 이미지를 보는 관점을 바꿔준 과목으로 가장 좋아하는 수업입니다. 수업에서 주로 배운 필터링들은 이미지 전처리에 대한 시야를 넓게 해주었고, 특히 양자화는 이후 자동차 번호판 인식 프로젝트에서 성능을 높이는 데 큰 역할을 한 것이 기억에 남습니다. 또한, 본 과목의 수강은 모빌리티 스타트업에서 이미지 처리 회의를 주도적으로 할 수 있는 능력을 만들어 주었고, 교내 딥러닝 연구소에 들어가는 계기가 되었습니다. 가장 인상적인 기억은 이미지에서 글자를 추출하는 알고리즘인 OCR을 활용하여 `자둥 약품 조제` 시스템을 만들어 교내 학술제에서 수상하는 결과물을 만들었던 것입니다.
데이터 마이닝 수업은 정형 데이터를 이해하는 데 큰 도움을 주었습니다. 의사 결정 트리를 배우면서 정보 이론을 알게 되었고, 정보 이론에서 정보량이라 부르는 엔트로피에 따라 트리를 구성하고 분류하는 알고리즘을 이해했을 땐 기계학습의 깊이를 알 수 있었습니다. 이는 무의식적으로 머신러닝 라이브러리를 사용하며 내부 알고리즘을 이해하는 데 소홀했던 저의 태도를 반성하게 하였고, 깊은 이해를 통해 머신러닝 알고리즘을 효과적으로 응용하는 계기가 되었습니다.

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8. 석사 박사 이후의 계획 (박사진학, 취업, 유학 등)

저는 박사를 `논리적 사고를 통해 문제를 분석하고 해결하는 사람`, `새로운 가치를 창출할 수 있는 사람`으로 해석하고 있습니다. 앞선 연구 계획에 따라 딥페이크에 대해서 세부적 문제 해결부터 일반화된 해결법을 제시함으로써 난제를 이해하고 해결할 수 있는 사람으로 성장할 것입니다. 또한, 각광받는 분야에 대해서 끊임없이 추적하여 새로운 가치를 창출할 수 있는 능력을 함양해 4차 산업 혁명을 이끌어 나갈 것입니다.

4차 산업 혁명을 주도적으로 선도하기 위해 장래에는 현실적인 문제를 다루는 산업계에 진출할 것입니다. 현실적인 환경에서의 문제 해결은 연구적인 환경보다 더욱 복잡하고 제한된 부분이 많을 것입니다. 최근에는 산업계에서 해결하고자 하는 문제 자체도 더욱 복잡해지고 있으며 이를 수행할 수 있는 인재가 부족한 상황입니다. 사회에 공헌하는 방법으로 대한민국 산업계를 발전시켜 세계적인 컴퓨터를 이끄는 나라가 중국 또는 미국이 아니라 대한민국이 될 수 있도록 할 것입니다.

산업계에서 경력을 쌓은 후 연구소(국립과학수사원, 정부출연연구기관 등)로 방향을 바꿀 것입니다. 박사로서 문제 해결능력을 익히고 산업계에서 실무적인 난제들을 해결하여 얻은 신학 융합적 지식이 있어야 하는 분야에서 활용하고 싶기 때문입니다. 특히 국립과학수사원에 진학해 디지털 포렌식 분야에서 연구 하고 싶습니다. 사생활에 대한 공격이 계속 발전하므로 이를 근절할 수 있도록 디지털 공격에 관한 방어연구와 범죄 예방을 위한 연구(이상 행동 탐지 및 데이터 기반 지능형 범죄 추적)를 하고 싶기 때문입니다.

저는 지식 활동을 통한 사회적 공헌을 하고 싶습니다. 이를 위한 기초를 다졌고 서울대학교 컴퓨터공학부 대학원에 지원하였습니다.

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9. 비고

미작성

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10. 연구실적 목록 (논문, 보고서, 연구참여 등)

[논문 실적]
데이터 기반 딥페이크 탐지기법에 관한 최신 기술 동향 조사, 정보보호학회, 2020(To be published)
Malware classification using Simhash encoding and PCA(MCSP), MDPI, 2020
Efficient Algorithm for Malware Classification: n-gram MCSC, IJCDS, 2020
The performance comparison of different feature vectors on RNN network for malware detection, TEST, 2020

[연구 참여]
`20.09.01 ~ `20.10.05 성균관대학교 딥페이크 논문 참여
`19.01.01 ~ `20.05.31 한국연구재단, 을지대학교 학부연구생

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저의 서울대 일반대학원 학업계획서를 공유해드렸습니다.

학업계획서를 작성하고계신 모든 분들 화이팅입니다!

 

궁금하신 내용은 댓글을 달아주시면 감사하겠습니다.