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

안녕하세요 재주스입니다.
4년 전 작성했던 성균관대학교 소프트웨어학과 (21학년도 전기 일반대학원 수시전형) 학업계획서를 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 최종합격하였습니다.

- 본 포스팅에서 소개하는 학업계획서는 2차 입니다.

 

- 1차 스토리 (성균관대학교 일반대학원 인공지능학과)는 아래 포스팅에서 확인하실 수 있습니다.

[대학원] 재주스 성균관대 일반대학원 학업계획서 실제 예시 공유

 

- 3차 스토리 (서울대학교 일반대학원 컴퓨터공학과)는 아래 포스팅에서 확인하실 수 있습니다.

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

 

 

각 문항 밑에는 지금의 제가 평가하는 한줄 평을 작성해볼 예정입니다.
재밌게 봐주시면 감사하겠습니다.

- 제가 지원한 정확한 학과는 '일반대학원 소프트웨어학과 융합보안트랙' 입니다.

---

1. 자신의 학문적 지향 (Academic indination)

성균관대학교 융합보안대학원을 통해 보안 및 인공지능 응용 분야를 발전시키는 연구자가 되고 싶습니다.

 

저는 을지대학교 의료IT마케팅 학과에서 컴퓨터 공학과 데이터를 활용하는 산업적적 관점을 고루 배웠습니다. 저학년 때는 통계학, 이산수학, 데이터 마이닝 등을 수강하며 데이터를 활용하기 위한 기초 지식을 탄탄히 하였습니다. 통계학과 데이터 마이닝의 경우 학습한 내용을 컴퓨터로 프로그래밍하며 개발에 대한 능력을 길렀으며, 특히 회귀 분석의 '설명 가능한 분산'과 '설명을 할 수 없는 분산'을 해석하는 방법 등 데이터를 통해 의미를 찾아내는 일에서 흥미를 찾았습니다. 데이터와 컴퓨터 프로그래밍에 대해 공부를 하다 보니 자연스럽게 인공지능 분야에 관심을 두게 되었습니다.

 

고학년 때는 머신러닝 분야의 깊이 있는 경험을 위해 기초지식을 쌓고 이를 활용하기 위한 산학연계 및 외부 프로젝트를 진행하였습니다. 기초지식을 위해 '미래와 인공지능', '데이터 분석 실무' 등 전공 수업과 더불어 스스로 스탠퍼드의 컴퓨터 비전 및 인공지능 강의(CS231n)와 Hands-on Machine Learning 등의 AI 관련 서적을 공부하였습니다. 이를 통해 인공지능과 데이터의 관계를 이해하였으며 '능동적으로 공부하는 태도'를 갖추었습니다.

 

기초지식을 활용하기 위해 학부 연구생으로 산학 과제인, '딥러닝을 통한 바이러스 탐지 알고리즘 및 시스템 개발'을 수행하였습니다. 연구를 위해 관련 논문을 찾아 요약하고 지도교수님과 토의하는 과정에서 '지식을 습득하는 방법'에 대해서 몸으로 익혔고, 많은 아이디어를 한데로 엮는 연습을 하였습니다. 특히, 바이러스 프로그램의 가변적인 opcode를 simhash로 인코딩하여 고정 길이의 벡터로 만들고 이를 활용하는 방법을 연구하면서 연구의 즐거움을 알았습니다. 모델링 결과를 해석하고 논문으로 작성하는 과정에서 연구의 고됨을 느꼈지만 MDPI-symmetry 저널에 논문(Malware Classification using Simhash and PCA)을 게재하는 결과물을 통해 성취감도 느낄 수 있었습니다. 본 연구를 통해 결과 해석 및 인공지능 모델링에 능숙해질 수 있었고 동시에 '모르는 내용을 끝까지 확실하게 내 것으로 만드는' 자세를 갖추는 계기가 되었습니다.

 

추가로 기업에서는 데이터에 대해 어떻게 인식하는지 알기 위해 모빌리티 플랫폼을 서비스하는 스타트업 '카찹'에서 투자 유치를 위한 데이터셋 제작 및 아이디어 회의에 참여하였습니다. 본 외부 프로젝트로 이미지 데이터에 대한 크롤링과 현재 기업들이 얼마나 데이터 자체와 IT 전문가에 가치를 두고 있는지 알 수 있었습니다.

 

언급한 다양한 경험들은 데이터 보안과 인공지능 엔지니어로서 전문가가 되겠다는 목표를 확고히 하였고, 머신러닝 응용 분야에 지속적으로 관심을 갖는 동기가 되었습니다.

 

추후 연구를 위해 현재 관심 분야인 '융합 학습', '데이터 시각화'등의 최신 논문들을 찾아보고 재미있는 연구 문제들에 대한 실습을 통해 관련 지식을 쌓고 있으며, 성균관대학교 융합보안대학원에서 보안 및 인공지능에 대한 심도 깊은 이론과 실무적인 능력을 키워 관련 연구를 수행하고 싶습니다.
 
평가

인공지능학과에 지원했을 때 서류탈락을 했던 만큼, 조금 더 글이 다듬어져 있다는 것을 느낄 수 있습니다. 은근히 추상적이지만 '무엇을' 공부해서 알고있는지 학부생 수준에서 명확히 제시하고있으며, 융합보안트랙과 내 관심사가 align되어 있다고 어필하려고 했었던 것 같습니다. 또한, SCI 저널 논문을 작성했던 경험을 최대강점으로 이야기를 했습니다. 학부생 수준으로 대학원 지원하는 서류라면 이정도 추상성과 구체성의 밸런스를 조절하는 것이 좋아보입니다.
물론, 지금 쓰라면 두 단계 정도 더 잘쓸 것 같습니다

---

2. 진학동기 및 목표 (Academic motivation)

교내 연구실에서 바이러스 탐지 산학 프로젝트를 진행하고 플랫폼 스타트업의 기반을 닦는 등 교내/외로 다양한 프로젝트를 진행하는 동안 데이터를 해석하고 활용하는 직업이 세계를 선도할 것임을 인식했습니다. 특히, 데이터를 학문적 관점으로 볼 수 있는 것은 물론이고, 산업적으로도 Critical Thinking을 할 수 있는 인재만이 살아남을 수 있겠다고 느꼈습니다. 큰 충격을 받은 뒤, 스스로 정말 하고 싶은 것과 잘 할 수 있는 것에 대해 깊이 고민을 하게 되었고, 고민의 결과로 SW와 인공지능 응용에 대한 연구의 기회를 잡고자 성균관대학교 융합보안대학원에 도전하게 되었습니다. 본교는 글로벌 선도 인재를 양성하기 위한 학문적 인프라가 탄탄하며 산업계와의 연계를 적극적으로 추진하는 것으로 알고 있습니다. 저 역시 산업/학문적 능력을 두루 겸비하기 굳은 의지를 갖추고 노력해왔으며 동일한 목표를 향해 달리는 팀은 두려울 게 없다고 생각했고, 제가 목표로 하는 학문적 고양을 이루고자 지원을 하였습니다

 

저의 목표는 다양한 형태의 데이터를 활용하면서 시각적 요소를 통해 해석하고 인공지능을 이용해 플랫폼 데이터에 대한 보안 응용을 연구하는 것입니다. 이 관점에서 기초 연구 목표와 응용/개발 연구 목표로 나누어서 설명하겠습니다.

 

우선, 좋은 기초 연구를 위해서 많은 선행 사례와 해결 방법을 학습하기 위해 노력할 것입니다. 좋은 기초 연구는 문제에 대한 올바른 이해와 문제 제시가 있어야 한다고 생각합니다. 예를 들어, 급속도로 발전하고 있던 이미지 분류 모델에 대해서 올바른 이해를 위해 문제가 제시되었는데, 모델이 이미지의 무엇을, 어디를 보고 특정한 예측을 했는지에 관한 것이였습니다. 해당 문제는 인공지능을 올바르게 이해하고자 했던 자세에서 나왔다고 생각하며 이에 대한 해결 방법으로 Saliency map이라는 문제 해결 방법이 나왔고, 인공 지능 연구자들은 여전히 saliency map을 통해 시각적으로 모델을 이해하고 있습니다. 이처럼 좋은 문제 제시와 해결 방법을 익힐 수 있도록 다양하고 최신 방법들을 기초 연구 관점에서 노력하겠습니다.

 

다음으로, 응용/개발 연구 목표로는 다양한 플랫폼 데이터를 보호하는 창의적인 아이디어를 통해 새로운 가치를 창출하기 위해 노력할 것입니다. 인공지능이 발전함에 따라 데이터에 대한 가치는 증가하고 플랫폼 기업들은 방대한 양의 데이터를 수집한 것으로 알고 있습니다. 이와 관련하여 안전한 플랫폼 데이터 응용을 위해 관련 서비스를 개발하는데 보안 측면에서 인공지능을 융합하는 등 데이터와 연관된 연구에 임하겠습니다.

 

시간은 무엇과도 바꿀 수가 없습니다. 모든 이에게 동일하게 주어진 시간 동안 어떤 경력을 만드는지는 자신의 선택과 역량에 따라 달라진다고 생각합니다. 저는 앞으로의 석사 생활을 성균관대학교에서 보내며 one origin으로서 one unique 한 경력을 쌓아 글로벌 인재로 성장하고 싶습니다.

 

평가

글이 전체적으로 산만하고 구성이 부족한 것 같다. 아마 내가 잘 모르고있던 '보안' 개념을 섞어서 작성하다보니 그런 것 같다. 음... 진학동기 및 목표는 이전에 작성했던 서류와 적절히 섞여야 할 것 같다. 이 섹션은 그냥 못썻다.

---

3. 미래의 연구계획 (Future Study plan)

저는 미래의 연구계획에 대해서 입학 전, 석사 1년 차, 2년 차 그리고 졸업 후의 네 기간으로 나누어 계획을 수립하였습니다.

 

첫째, 입학 전에는 분야를 막론하고 다양한 형태의 데이터를 활용하는 방안에 대해서 학습할 것입니다. 데이터에 대한 보안/활용/해석 방법 등에 대해서 활용 사례를 찾아보고 결과적으로 어떻게 플랫폼에서 기용되는지 확인할 것입니다. 이는 최근 진행되었던 카카오 IF컨퍼런스에서도 강조한 내용으로 알고 있으며 SW와 플랫폼 데이터의 보안을 다루기 위해서 꼭 필요한 자세라고 생각되기 때문입니다. 또한, 연구를 위한 기본적인 도구인 Python과 인공지능 프레임워크 Pytorch에 대해서 축적해온 지식을 다시 한번 정리할 예정입니다.

 

둘째, 석사 1년 차 과정에서는 연구에 필요한 인공지능에 대한 기본을 탄탄히 다질 계획입니다. 특히 데이터 보안에 관한 수준 높은 이해가 연구 분야에 있어 큰 강점이 될 것으로 생각하기 때문에, 학과 커리큘럼에 따라 착실히 학습할 예정입니다. 또한 데이터 보안과 인공지능의 융합을 다루기 위해 인공지능을 받치고 있는 확률 및 통계, 선형대수, 알고리즘 분석을 수강해 연구에 있어 수학적 경쟁력을 갖출 것입니다. 지속적 성장을 위해 데이터 보안과 인공지능에 대해서 이론적으로 어떻게 접근해 모델을 구성할지 프로젝트를 병행하여 실제 케이스 모델링을 하겠습니다.

 

셋째, 석사 2년 차 과정에서는 언급한 목적에 맞는 결과물을 산출해 내겠습니다. 데이터 보안에 대한 인공지능 기반 다양한 해결 방법을 제안하여 연구의 우수성을 증명하겠습니다. 또한, 이러한 연구 결과가 어떤 채널의 플랫폼과 연결되어 활용되었을 경우 더욱 가치가 있을지에 대해 증명하고자 합니다.

 

마지막으로 졸업 후에는 대학원 과정에서 `논리적 사고를 통해 문제를 분석하고 해결하는 사람`, `새로운 가치를 창출할 수 있는 사람`으로 성장했다는 가정하에 현업에서 수집되고 있는 데이터에 대한 해석 및 신사업 발굴에 이바지하는 연구인으로서 노력하겠습니다.

평가

전체적으로 말이 매우 간결하다; 하지만, 매우 추상적이다. 이 섹션은 이정도 간결성을 유지하면서 글의 구체성을 많이 올려야 할 거 같다. 성과 같은 경우 수치적으로 제안하는 것이 현실성을 더하는 만큼, 전체적으로 글이 모호함 그 자체이다. 
근데 재밌는건 나는 정확히 여기에 작성된 플랜대로 대학원 시간을 성공적으로 보낸 것 같다. 입학 직전/직후를 기준으로 [이미지/비디오/시계열/테이블] 모두 다뤄야하는 중대형 프로젝트를 진행했다. 이후 석사 1년차가 끝날 때 쯤부터 진행한 프로젝트를 기준으로 논문을 작성하고 성과를 남겼다. 지금은 졸업 후 창업을 통해 문제를 분석하고 해결하고있으며, 인공지능 블로그를 통해 새로운 가치를 창출하는 사람이라고 할 수 있지 않을까?

---

4. 기타 (Other details)

저를 가장 잘 표현하는 것은 Actioner, 자기주도, 책임감 이라고 생각하며 이러한 표현들은 연구적 자세에 있어 꼭 필요한 소양이라고 생각합니다.

 

우선 저는 생각을 행동으로 옮기는데 능동적인 Actioner 입니다. 스스로에게 도움이 되는 일을 많이 경험하고 공부하자는 신념으로 성장 가능성이 있는 행동에 있어 고민하지 않고 진행합니다. 대학 재학 중 Gap year를 통해 스스로 성장을 위해 워킹 홀리데이를 나가 자립하고자 했으며, 1년 동안 뉴질랜드에서 생활하며 목표를 이루었습니다. 또한, 교내를 벗어나 많은 사람과 소통 및 공부를 하고자 성균관대학교의 스터디 그룹을 찾아 들어가 스탠퍼드의 CS231n을 같이 공부하는 등 생각을 행동으로 실천해왔습니다. 이러한 태도는 제가 Power Actioner라는 별명으로 불리게 되는 계기가 되었으며 다양한 경험을 하는 데 도움이 되었습니다. 연구적인 부분에서는 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.

 

다음으로 15개월간의 학부 연구생 경험을 통해서 자기주도 학습 태도와 책임감을 함양했으며 이에 대한 가치와 잠재력을 알고 있습니다. 산학 연구 프로젝트 '딥러닝을 통한 바이러스 탐지 시스템 및 알고리즘 개발' 연구에서 악성 프로그램의 opcode를 이미지 파일로 변환 후 인공지능 모델을 통해 탐지하는 알고리즘을 개발하였습니다. 프로젝트를 진행함에 있어 위에서 언급한 신념으로 매사에 능동적으로 공부를 하였고 사람들 과의 소통을 통해 결과물을 같이 만들어내는 활동에서 즐거움을 찾아냈습니다. 또한 연구의 고됨으로 인해 많은 것을 포기하고 싶을 때 연구에 대한 책임을 지고 마무리 짓는 연습을 통해서 완벽하지는 않더라도 결과물을 만들어내는 데 노력했으며 스스로 증명해냈습니다. 동시에 수동적인 행동은 소통으로부터 이탈하는 행동이며 제대로 된 소통이 없으면 좋은 연구와 아이디어의 발전에 방해요소임을 알 수 있었습니다.

 

성균관대학교 융합보안대학원 석사과정을 통해 보안 분야에 대한 관심과 열정에 전문성이 더해진다면 글로벌 리더로서 성장할 수 있다고 생각합니다.

평가

이전 서류와 달리 나의 행동력을 어필했다. 또한, 15개월간의 공식적인 학부 연구생 경험을 상세히 작성했다. 이 기타영역은 열정/노력/관심사를 어필하는 것이 확실히 유용해보인다. 그러나, 다시 쓴다면 글을 조금 더 체계화하고 섹션화 시킬 것이다. 그 후, 성과를 약력으로 간단하게 나타낼 것 같다. 왜냐면, 아무리 좋은 글이여도 나를 평가하는 분들이 읽기 귀찮으실 수 있기 때문에 . . . 이 부분 만큼은 요약해주면 좋을 것 같다. 

---

저의 성균관대 일반대학원 학업계획서를 공유해드렸습니다.

궁금하신 내용은 댓글을 달아주시면 감사하겠습니다.