세종뉴스룸

▲신경진(응용통계학과·18)

Q. 자기소개를 부탁한다.

A. 세종대학교 응용통계학과 전공과 데이터사이언스 복수전공 18학번이다. 현재는 KAIST 데이터사이언스 대학원 석사과정에 재학 중이며, 내년에는 박사 과정에 진학할 예정이다.

Q. 수학통계학과 응용통계전공과 데이터사이언스 복수전공을 선택하게 된 계기가 무엇인가?

A. 1학년 때 우연히 들었던 코딩 수업이 큰 계기가 됐다. 그 수업을 통해 컴퓨터에 흥미를 가지게 되었고, 관련 과목들을 들으면서 더 깊이 배우고 싶다는 생각이 들었다. 제대 후에는 통계를 전공하면서 ‘통계와 컴퓨터를 결합하면 어떤 일을 할 수 있을까?’ 고민했는데 그 과정에서 데이터 사이언티스트라는 직업을 알게 되었고, 전공 지식과 관심사를 모두 살릴 수 있는 길이라고 생각해 자연스럽게 데이터사이언스를 복수전공하게 되었다.

Q. 복수전공을 병행하며 얻은 장점과 어려움은 무엇인가?

A. 가장 큰 장점은 교양보다는 관심 있는 전공 수업들로 학점을 채울 수 있었다는 점이다. 덕분에 전공 지식을 더 깊이 쌓을 수 있었고, 학부 생활이 훨씬 의미 있게 다가왔다. 반면 어려움도 있었다. 복수전공이다 보니 동기들과 함께하기보다 혼자 수업을 듣고 따라가야 하는 경우가 많아 외로울 때가 있었다. 또한, 컴퓨터공학과나 데이터사이언스학과의 경우 수강 신청 경쟁이 치열해서 원하는 수업을 듣기 어려웠던 점도 힘들었다.

Q. 학부 시절 가장 기억에 남던 수업이나 프로젝트가 무엇인가?

A. 학부 시절 가장 기억에 남는 수업은 ‘파이썬기반 기계학습’이다. 매주 한 번의 이론 강의와 한 번의 실습으로 진행되었는데, 특히 캐글(Kaggle) 형식으로 진행된 실습이 기억에 남는다. 주어진 데이터를 직접 전처리하고, 모델을 학습하고 튜닝하며 성능을 높여 순위를 경쟁하는 방식이었다. 매주 쉽지 않은 과정이었지만, 특별한 수업 방식 덕분에 데이터 분석 역량을 크게 키울 수 있었다.

Q. 학부 연구생 시절 연구 주제는 무엇이었는가?

A. 응용통계학과 윤진희 교수님 연구실에서 약 1년 반 동안 학부 연구생으로 활동했다. 그때 변수 간 인과관계를 추론하는 다중 조절·매개 모형에 '퍼지(Fuzzy) 이론'을 접목하는 연구를 진행했다. 이를 통해 애매모호한 데이터를 더 정밀하게 분석할 수 있는 새로운 방법론을 제안하고자 했다.

Q. 연구실 경험이 이후 진로 선택이나 대학원 진학에 어떤 영향을 주었는가?

A. 연구 프로젝트에 참여하고, 학회 발표 및 논문 제출까지 경험하면서 연구자로서 크게 성장할 수 있었다. 특히 윤진희 교수님의 세심한 지도 덕분에 연구하는 자세와 방법을 많이 배웠는데, 이 경험이 지금의 대학원 생활에 큰 밑거름이 되고 있다. 또한, 다양한 연구 경험 덕분에 대학원 진학을 준비하는 과정에서도 자신감을 가질 수 있었고, 현재의 대학원에 진학할 좋은 기회가 되었다고 생각한다.

Q. 학부 연구생으로서 느꼈던 가장 큰 배움이나 깨달음은 무엇인가?

A. 연구자로서 갖춰야 할 기본적인 자세를 배울 수 있었던 점이 가장 컸다. 연구 주제를 고민하고 준비하는 방법부터, 연구 내용을 다른 사람들과 효과적으로 공유하는 소통 능력, 그리고 연구 결과를 논문으로 체계적으로 정리하는 방법까지 직접 경험할 수 있었기 때문이다.

Q. KAIST 데이터사이언스 대학원(GSDS)에 진학하게 된 동기는 무엇인가?

A. 원래 데이터를 통해 실제 산업 문제를 해결하는 데이터 사이언티스트가 되고 싶다는 목표를 가지고 있었다. 이러한 역량을 체계적으로 기를 수 있는 곳이 지금 다니고 있는 대학원이라고 생각했고, 그래서 진학을 결심했다.

Q. 학부에서 배운 지식이 석사과정 연구에 어떻게 이어졌는가?

A. 석사 연구를 하면서 학부 시절 배운 공부가 생각보다 더 큰 의미를 가진다는 것을 깨달았다. 실제로 연구에 필요한 기본 지식은 대부분 학부 때 배운 것들이다. 특히 연구하고 있는 Diffusion model 내부에는 통계, 데이터사이언스, AI 지식이 결합해 있다. 학부에서 쌓은 탄탄한 토대 덕분에 대학원 진학 후에도 무리 없이 연구를 이어가고 발전시킬 수 있다고 생각한다.

Q. 석사과정 중 특히 도전적이었던 경험이나 성취가 있다면 무엇인가?

A. '주어진 기회는 고민하지 말고 도전해 보자'라는 마음가짐으로 대학원에 진학했다. 전공 연구 주제가 아니더라도 기회가 닿은 타 연구실 프로젝트에도 참여했고, 그 과정에서 공모전 대상 수상과 논문 제출이라는 성과를 거둘 수 있었다. 이러한 경험을 통해 앞으로도 좋은 기회가 주어진다면 적극적으로 도전하며 성장해야겠다는 확신을 갖게 되었다.

Q. 학부 연구와 대학원 연구의 가장 큰 차이는 무엇이라고 느끼는가?

A. 가장 큰 차이는 주도성이라고 생각한다. 학부 연구생 때는 교수님이 제안해 준 주제를 기반으로 많은 도움을 받으며 연구를 진행했다면, 대학원에서는 주제 선정부터 진행, 마무리까지 스스로 책임지고 해결해야 한다. 다양한 문헌을 탐독하고 필요한 지식을 공부하며 문제를 직접 풀어나가는 과정이 바로 대학원 연구의 가장 큰 특징이라고 느꼈다.

Q. 박사과정에서는 어떤 연구 주제를 집중적으로 탐구하고 싶은가?

A. 박사 과정에서는 현재 진행 중인 3D 생성 모델 연구를 더 깊이 있게 발전시키고 싶다. 특히, 이를 의료 영상이나 반도체와 같은 산업 분야에 실제로 적용하는 방법을 집중적으로 탐구하고자 한다.

Q. 연구자로서 본인이 기여하고 싶은 학문적·산업적 방향은 무엇인가?

A. 단순히 모델 성능을 높이는 데 그치지 않고, 이론적 근거가 뒷받침된 연구를 통해 신뢰할 수 있는 AI를 개발하는 연구자가 되고 싶다. 더 나아가 이러한 연구 성과를 실제 산업 현장에 적용하여, AI로 인해 어려움을 겪는 문제들을 해결하는 데 기여하고 싶다.

Q. 석사와 박사 진학 과정에서 가장 고민이 되었던 부분은 무엇인가?

A. 가장 큰 고민은 취업과 대학원 진학 사이의 선택이었다. 솔직히 석사 과정에 진학할 때는 취업에 도움이 될 것이라는 생각이 더 컸다. 하지만 연구를 직접 경험하면서 더 깊이 탐구하고 싶은 주제가 생겼고, 연구자의 길을 선택해야겠다는 확신이 들어 박사 과정을 결정하게 되었다.

Q. 후배들이 가질 여러 고민에 대한 조언 부탁한다.

A. 연구실을 선택할 때 가장 중요하게 고려해야 할 점은 두 가지라고 생각한다. 첫 번째는 연구 주제이고, 두 번째는 연구실 분위기다. 연구 주제는 학부 생활을 하면서 관심 있는 분야가 생겼다면 그 주제를 다루는 연구실에 연락하는 것이 가장 좋다. 만약 아직 구체적인 분야를 정하지 못했다면, 교수님들의 홈페이지를 보면서 다양한 연구 주제를 읽어보고 흥미 가는 분야를 정리해 나가며 선택하는 것도 좋은 방법이다. 연구실 분위기를 파악하는 가장 확실한 방법은 해당 연구실 대학원생에게 직접 메일을 보내거나, 이미 그 학교에 진학한 선배들에게 이야기를 들어보는 것이다. 이 두 가지를 꼭 고려한다면 본인에게 잘 맞는 연구실을 찾고 좋은 환경에서 의미 있는 성과를 만들어갈 수 있을 것이다.

Q. 마지막으로 후배들에게 하고 싶은 말이 있다면?

A. 학년이 올라갈수록 누구나 여러 선택의 기로에 서고 고민도 많아진다. 선택의 결과보다 그 과정을 통해 어떤 배움을 얻느냐가 중요하다고 생각하는데 후배들은 매 선택의 과정에서 작은 배움을 하나씩 쌓아가며, 결국 모두가 원하는 방향으로 나아가기를 바란다.

취재/ 이현석 홍보기자(hslee901@naver.com)