AI대학원 지원하려면 이렇게 준비하세요

얼마 전 AI대학원 진학을 고민하는 지인과 이야기를 나눴는데, 가장 먼저 묻는 게 ‘코딩을 얼마나 잘해야 하느냐’였다. 그런데 준비할수록 더 중요한 질문은 따로 있다. 어떤 문제를 연구하고 싶은지, 그 문제를 풀 기초가 있는지, 왜 그 연구실에서 공부하고 싶은지를 설명할 수 있느냐다.

먼저 연구 관심사를 좁혀보세요

AI대학원이라는 이름만 보고 지원할 곳을 고르면 선택이 어려워진다. 같은 인공지능 분야라도 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로봇, 의료 AI처럼 연구 주제가 꽤 다르다. 예를 들어 챗봇을 만드는 데 관심이 있다면 ‘생성형 AI’에서 멈추지 말고, 답변의 사실성을 평가하는 일에 관심이 있는지, 적은 데이터로 특정 분야에 맞추는 일에 관심이 있는지까지 생각해보는 편이 좋다.

처음부터 평생 연구할 주제를 정할 필요는 없다. 관심 분야를 두세 개 적고, 각 분야에서 궁금한 점을 한 문장씩 써보면 출발점이 생긴다. ‘이미지 분류가 재미있다’보다 ‘촬영 환경이 바뀌면 분류 성능이 왜 떨어질까’가 연구실을 찾을 때 훨씬 쓸모 있는 문장이다.

그다음에는 학교 이름보다 연구실의 최근 연구 주제와 수업 구성을 보자. 논문 제목만 훑지 말고 연구실이 풀려는 문제, 쓰는 데이터, 성과를 평가하는 방법을 확인하면 좋다. AI대학원에 들어가서 보내는 시간은 학교 이름보다 매일 붙잡을 문제와 더 가깝기 때문이다.

수학과 코딩은 작은 실험으로 점검하세요

준비 과목을 끝없이 늘리면 시작하기도 전에 지친다. 우선 선형대수, 확률·통계, 미분의 기본 개념을 다시 보고, 파이썬으로 데이터를 다루고 간단한 모델을 학습시킬 수 있는지 점검해보자. 행렬 곱이 모델 안에서 어떤 역할을 하는지, 과적합이 생겼을 때 검증 결과를 어떻게 읽는지 설명할 수 있다면 공부한 내용이 조금씩 연결된다.

실력 확인에는 작은 재현 실험이 유용하다. 공개 데이터 하나를 골라 기본 모델을 학습하고, 학습 데이터의 양이나 모델 설정을 한 가지만 바꿔 결과를 비교해보자. 정확도가 85%에서 87%로 올랐다는 숫자만 적기보다 무엇을 바꿨고, 다른 조건은 어떻게 유지했으며, 결과를 어떻게 해석했는지를 남기는 게 중요하다. 숫자가 기대와 다르게 나왔다면 그 이유를 추측하고 다시 확인한 과정도 좋은 기록이다.

비전공자라면 모든 과목을 한꺼번에 따라잡으려 하기보다 빈틈을 구분하는 편이 현실적이다. 코딩 경험은 있는데 확률이 약하다면 확률부터, 이론은 익숙한데 실험 경험이 없다면 작은 프로젝트부터 시작하면 된다. 출발점이 달라도 준비한 내용을 자신의 말로 설명할 수 있어야 한다는 점은 같다.

프로젝트를 연구계획서의 재료로 만드세요

지원서에는 활동을 많이 나열하는 것보다 하나의 경험을 깊이 설명하는 편이 낫다. 가령 상품 후기 분류 프로젝트를 했다면 사용한 모델 이름만 쓰지 말고 데이터에 어떤 편향이 있었는지, 오류가 주로 어디서 났는지, 다음에는 무엇을 바꾸고 싶은지 적어보자. 이런 기록이 연구 관심사로 이어진다.

연구계획서도 ‘AI로 사회에 기여하고 싶다’는 큰 문장만으로 채우기 쉽다. 대신 관심 문제, 그 문제를 궁금해하게 된 경험, 입학 후 먼저 확인하고 싶은 가설을 순서대로 써보면 내용이 선명해진다. 예를 들어 ‘의료 문서에서 중요한 정보를 놓치는 모델의 오류를 분석하고 싶다’고 썼다면, 어떤 오류를 어떻게 살펴볼지까지 한두 문장 덧붙일 수 있다.

서류 형식은 학교마다 다르다. 고려대학교 일반대학원 신입학 안내에는 연구계획서와 학력 서류 등이 제시돼 있지만, 전공과 과정에 따라 추가 서류가 붙는다. 예전에 받아둔 양식에 맞춰 글을 완성하기 전에 지원 학기의 모집요강을 다시 확인해야 시간을 아낄 수 있다.

연구실 연락과 면접 준비는 함께 하세요

관심 연구실이 생기면 교수에게 보내는 연락도 구체적으로 준비할 수 있다. 자기소개를 길게 쓰기보다 관심을 갖게 된 연구 한 가지, 자신이 해본 관련 작업, 묻고 싶은 내용을 짧게 담는 방식이다. 다만 사전 연락이 필수인지, 어느 시점에 지도교수가 정해지는지는 과정마다 다르다. KAIST 김재철AI대학원은 석·박사통합과정과 박사과정의 사전 연락을 필수로, 석사과정은 권장으로 안내한다. 지원하려는 곳의 기준을 그대로 확인하는 게 안전하다.

면접에서는 준비한 프로젝트를 남이 만든 결과처럼 외우지 말고 처음부터 끝까지 설명해보자. ‘왜 그 데이터를 골랐나요?’, ‘비교 기준은 무엇이었나요?’, ‘결과가 좋지 않았다면 무엇을 확인하겠나요?’ 같은 질문에 답하다 보면 이해가 부족한 부분이 드러난다. 모르는 내용은 억지로 아는 척하기보다 어디까지 알고 있고 무엇을 더 확인해야 하는지 말하는 연습이 도움이 된다.

일정도 미리 적어두는 게 좋다. 원서 접수, 서류 제출, 면접 날짜가 서로 다를 수 있고, 학기마다 달라질 수 있다. KAIST 김재철AI대학원도 게시된 전형 일정이 변경될 수 있으므로 최신 모집요강을 확인하라고 안내한다. 지원할 학교별로 제출 서류와 마감 시간을 한 장에 적어두면 막판에 허둥댈 일이 줄어든다.

AI대학원 준비는 남의 화려한 이력을 따라 적는 과정이라기보다, 내가 궁금한 문제를 찾고 직접 확인해본 흔적을 쌓는 과정에 가깝다. 작은 실험 하나라도 왜 시작했고 무엇을 배웠는지 설명할 수 있다면, 다음에 공부할 방향도 훨씬 또렷해진다.