급하신 분들은 1:24:49 요약/정리 부분만이라도 들어 보세요. 기계과의 경우, System 또는 Device를 구축한다는 특징이 있는데 언급이 되지 않았습니다. 아래의 김진균 교수님과의 멘토링을 참고하시길 바랍니다. th-cam.com/video/fNPv0B4Mg50/w-d-xo.htmlsi=Fy_EokPCtseOpH9p 0:00:43 자기소개 0:01:29 갓준표를 알게된 이유 0:05:50 현재 관심있는 랩실 0:08:26 전공을 바꿔서 대학원 진학을 할 때의 어러움(기계과 출신이 재료과/화학과 중심의 기계과 랩을 간다면?) 0:17:01 분야를 바꿨을 때의 어려움 0:18:38 전공의 개념은 앞으로 희석될 것이다. 0:23:14 전공을 바꿀 때 고려해야 할 것 0:26:38 새로운 것을 하면서, 좋은 논문을 계속 잘 쓸 수 있는 이유 0:29:48 버클리에서 시행착오가 많았었던 이유 0:36:51 좋은 논문을 쓰려면? 0:39:49 Fundamental vs. Engineering 0:41:29 막스플랑크 vs. 프라운호프 0:42:45 애매한 대한민국의 평가방식 0:48:42 학생분께서 고민하는 랩실 살펴보기 0:54:17 기계과란? 1:01:15 박사까지 해도 될까? (국내박사 vs. 미국박사) 1:07:40 미국박사를 추천하는 이유 1:12:16 미국에서 잘 적응하지 못하는 한국 학생들? 1:16:08 한국 대학원 문화 vs. 미국 대학원 문화 1:22:55 근데 박사님들은 왜 다 박사하지 말고 취업하라고 할까? 1:24:49 요약/정리
연구분야 선택은 '해당 분야에서 다루는 문제들을 얼마나 풀고 싶어하는가'를 생각하며 정하면 된다는 말씀이시군요! '해당 분야의 문제들을 풀고 싶어하는 욕심'이 얼마만큼 있는지 생각해 보면 되겠네요. 학부에서 관련 지식을 쌓았는지의 여부가 중요한 것이 아니구요. 어차피 대학원에서 다루는 문제들은 정말 깊고 구체적이기 때문에, 학부에서 해당 분야를 전공한 학생들도 잘 모르는 건 마찬가지일 테니까요. 그 분야에서 다루는 문제들을 풀어내려는 욕심이 많다면, 필요한 지식들은 어떻게든 채우게 되겠죠. 또, 욕심이 많은 만큼 그 문제에 대해서 많이 생각할 테니, 독창적인 방법을 떠올릴 확률도 올라가겠죠. 독창적인 방법을 떠올린다면 좋은 저널에 투고할 수 있구요. 그러니 대학원에서 연구할 분야를 선택할 때의 첫 번째 기준은 '그 분야의 문제들을 풀어내려는 욕심이 얼마나 많은가?'가 되겠군요. 학부에서 뭘 전공했냐가 아니구요. 저도 연구분야 선택으로 고민이 많이 있는데, 갓준표님의 멘토링을 들을 때마다 머리가 맑아지는 느낌입니다. 박사님의 명쾌한 설명에 오늘도 큰 도움을 받고 갑니다. 늘 감사드립니다.
영상을 좋아해 주셔서 감사합니다. 전공의 경계는 앞으로 더욱 희미해질 겁니다. 이는 같은 공학 사이에서만 발생하지 않고 전분야적으로 발생할 겁니다. 예를 들면, 역사학과에서 조선왕조실록 문헌을 통해 별자리를 연구하는 것과 같은 융합연구가 빅데이터/인공지능과 함께 도래할 수 있겠죠.
![석사만 하려고 했는데, 석박통합으로 합격해버렸다??? (급하신 분은 58:23부터 보세요!) [갓준표 멘토링 540]](http://i.ytimg.com/vi/aoqU1VgZu5o/mqdefault.jpg)
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급하신 분들은 1:24:49 요약/정리 부분만이라도 들어 보세요. 기계과의 경우, System 또는 Device를 구축한다는 특징이 있는데 언급이 되지 않았습니다. 아래의 김진균 교수님과의 멘토링을 참고하시길 바랍니다.
th-cam.com/video/fNPv0B4Mg50/w-d-xo.htmlsi=Fy_EokPCtseOpH9p
0:00:43 자기소개
0:01:29 갓준표를 알게된 이유
0:05:50 현재 관심있는 랩실
0:08:26 전공을 바꿔서 대학원 진학을 할 때의 어러움(기계과 출신이 재료과/화학과 중심의
기계과 랩을 간다면?)
0:17:01 분야를 바꿨을 때의 어려움
0:18:38 전공의 개념은 앞으로 희석될 것이다.
0:23:14 전공을 바꿀 때 고려해야 할 것
0:26:38 새로운 것을 하면서, 좋은 논문을 계속 잘 쓸 수 있는 이유
0:29:48 버클리에서 시행착오가 많았었던 이유
0:36:51 좋은 논문을 쓰려면?
0:39:49 Fundamental vs. Engineering
0:41:29 막스플랑크 vs. 프라운호프
0:42:45 애매한 대한민국의 평가방식
0:48:42 학생분께서 고민하는 랩실 살펴보기
0:54:17 기계과란?
1:01:15 박사까지 해도 될까? (국내박사 vs. 미국박사)
1:07:40 미국박사를 추천하는 이유
1:12:16 미국에서 잘 적응하지 못하는 한국 학생들?
1:16:08 한국 대학원 문화 vs. 미국 대학원 문화
1:22:55 근데 박사님들은 왜 다 박사하지 말고 취업하라고 할까?
1:24:49 요약/정리
연구분야 선택은 '해당 분야에서 다루는 문제들을 얼마나 풀고 싶어하는가'를 생각하며 정하면 된다는 말씀이시군요! '해당 분야의 문제들을 풀고 싶어하는 욕심'이 얼마만큼 있는지 생각해 보면 되겠네요. 학부에서 관련 지식을 쌓았는지의 여부가 중요한 것이 아니구요. 어차피 대학원에서 다루는 문제들은 정말 깊고 구체적이기 때문에, 학부에서 해당 분야를 전공한 학생들도 잘 모르는 건 마찬가지일 테니까요.
그 분야에서 다루는 문제들을 풀어내려는 욕심이 많다면, 필요한 지식들은 어떻게든 채우게 되겠죠. 또, 욕심이 많은 만큼 그 문제에 대해서 많이 생각할 테니, 독창적인 방법을 떠올릴 확률도 올라가겠죠. 독창적인 방법을 떠올린다면 좋은 저널에 투고할 수 있구요. 그러니 대학원에서 연구할 분야를 선택할 때의 첫 번째 기준은 '그 분야의 문제들을 풀어내려는 욕심이 얼마나 많은가?'가 되겠군요. 학부에서 뭘 전공했냐가 아니구요.
저도 연구분야 선택으로 고민이 많이 있는데, 갓준표님의 멘토링을 들을 때마다 머리가 맑아지는 느낌입니다. 박사님의 명쾌한 설명에 오늘도 큰 도움을 받고 갑니다. 늘 감사드립니다.
영상을 좋아해 주셔서 감사합니다. 전공의 경계는 앞으로 더욱 희미해질 겁니다. 이는 같은 공학 사이에서만 발생하지 않고 전분야적으로 발생할 겁니다. 예를 들면, 역사학과에서 조선왕조실록 문헌을 통해 별자리를 연구하는 것과 같은 융합연구가 빅데이터/인공지능과 함께 도래할 수 있겠죠.