[대학원] 향후 1년간 SIAI 로드맵

pabii research

학회 세미나를 하고 나니 재밌는 일이 많이 생겼다.

학생들끼리 자율적으로 여러 목적의 스터디 그룹을 Teams 앱을 써서 잘 하고 있는 건 알았는데,

내가 평소에 해 줬던 방식대로 우리 사무실 회의실에 15~20명이 모여 논문 토론하자는 스터디에는 별 반응이 없었다고 들었다.

아마 내가 지적하는 스타일로 Theorist 관점의 포인트 지적이 안 나올 것 같아 기대도 안 했을 수도 있고,

자기들 논문을 갖고 가서 발표하기 너무 부끄러운 수준이라 마음을 비우고 있었을 수도 있고,

다 온라인으로 해왔으니까 굳이 가기 귀찮다는 사람도 있을 수 있고,

논문 자체에 대해서 이해가 없으니 어떻게 써야되는지도 몰라서 맥 놓고 있었을 수도 있다.

이번 논문 심사에 아깝게 떨어진 분들 몇 명만 관심을 보였었다고 하더라.

 

근데 그간 시큰둥했던 사람들이 12일 금요일 학회 발표가 끝나고 토요일에 갑자기 와르르 달려들기 시작했단다.

나는 모르는 뭔가의 이유로 생각들이 바뀌었나보다.

(웹사이트 트래픽도 X배 급증했다. 동시에 해킹 시도도…)

 

위에 담당 TA한테 농담한 것처럼 졸업하기 힘들다는거 체감하고 쫄아서 급하게 논문에 뛰어드는 건 아닌 것 같고,

학회 세미나 뒤풀이 중에 학생들 사이에서 뭔지 모를 확신, 자신감 같은 걸 느꼈다.

‘우리가 배운 걸 이렇게 엮어서 풀어내면 저렇게 논문이 되는구나’ 같은 생각들이 머리 속에 있는 것 같더라고.

내가 석사 졸업 직전에 선배 기수들 쓴 논문들 중 그 학교 기준 A학점인 70점 근처인 사례들을 봤을 때 내꺼가 더.. 어쩌면? 이라는 생각했을 때나

박사 논문 쓰던 중에 연구소 지원금 신청하러 가서 경쟁 그룹인 다른 교수들 PT보며 ‘이거 내가 교수들 제치고 받겠구나’라고 확신이 들었을 때와 비슷한 자신감 뿜뿜 같은 느낌이었다고 하면 좀 무리인가?

(자뻑 한 줄 추가하면 석사 논문에 73점 받았었고, 박사 시절 연구 Grant로 US$47,800 받았었다ㅋㅋ)

 

일단 내 입장에서는 매달 1번 이상 목이 쉬고, 주말을 싹 다 날리고, 다음주 회사 업무까지 악영향을 끼쳤던 논문 지도가

나름대로 성과를 거뒀다는 측면에서 만족스러운 사건이었다.

찾아와주셨던 교수님들이나 논문 초록을 보신 교수님들도 다들 한국에서 석사 졸업 논문에 이 정도가 가능하다는데 놀랐다는 말씀도 하셨고.

정말 에너지가 완전히 고갈되어 버린 느낌인데, 그래도 ‘값 했다’는 느낌이다.

 

이런 학회라는걸 해외에서 내 논문만 발표해봤고, 한국에서는 충격적인 곳 몇 군데만 얼굴 비추고 말았던 탓에 제대로 운영 할 줄 몰라 버벅거린 점이 좀 아쉽지만,

몇 번 더 하다보면 익숙해지리라 생각한다.

다행히 학회 교수님들도 운영 미숙에 대한 불만 지적보다 학생들 논문 수준에 대한 평가에만 집중해주셔서 고마울 뿐이다.

모쪼록 학생들도 ‘논문’이라는 것이 어떤 것인지에 대해 선명한 그림이 잡히는 사건이었으면 좋겠다.

 

학교 설립 이후 각종 억측이 많았지만, 졸업논문이라는 결과물이 탈한국 수준으로 나온 걸 봤으니 양식있는 관계자라면 교육의 수준에 대해 감이 잡힐 것이다.

무조건 Deep Learning에 넣으면 다 된다는게 아니라, 데이터 셋에 맞는 필요한 방법론들을 찾고, 가설을 단계적으로 검증하며 조금씩 수정해나가는 생각의 흐름을 이해할 수 있다면.

이젠 남은 학생들을 더 끌어올려서 무사히 졸업시켜주는게 남은 과제가 아닐까?

대한민국 최고의 교육을 받는다는 자부심으로 똘똘 뭉쳐 있을텐데, 유종의 미를 거둘 수 있도록 해 줘야지.

 

학교 설립 시점부터 생각했던거지만, 학생들 에너지에 나도 전염되어서 앞으로 계획(?) 같은 걸 간단하게 공유해볼까 한다.

이름을 ‘Target2024’이라고 붙여볼까?ㅋ

 

[Target2024] 1. 우리 학생들 졸업논문 해외 저널 Publish

우선 당면 과제는 졸업 논문들의 해외 저널 Publish다.

영어로 논문 쓰고, 수준도 탈한국 급인만큼, 어지간한 SCI 저널은 문제없이 나갈 수 있겠지만,

이왕이면 좀 더 좋은 저널에 내주고 싶어서 내적 갈등(?)이 있는데, 대부분 DBA, MSc AI 하려고 하는 학생들인만큼,

어차피 더 배우고 나면 업그레이드해서 다시 쓸테니 너무 큰 욕심을 내지는 말자고 스스로 다독거리는 중이다.

안 그래도 욕심을 많이 내서 학생들이 힘든 판국이구만 ;;;

 

다행히 MDSA 학회장이신 KAIST 최호용 교수님께서 학회 세미나 끝나고 나니 괜찮은 논문들은 우리 학생들이랑 Co-work 형태로 더 업그레이드 한 다음에 공동 저자로 좋은 저널에 투고해봐도 되지 않겠냐고 하시더라.

내가 학계를 떠난 마당이라 욕심이 나도 선뜻 논문 저널 쪽엔 발을 들이고 싶지 않았는데, 먼저 제안을 주셔서 감사할 뿐이다.

미국 있을 때 좋은 논문 발표는 끝나고 나면 교수들이 먼저가서 아는체 해주고, 연구 같이 하자고 말 걸고 그러던데,

그런 수준의 논문은 아니었지만, 국내 저널 수준이 너무….. 하다보니, (상대적으로) 국내 대학 교수님들 입장에서도 어지간한 상위권 SCI 저널에 공동 저자로 나가기에 불쾌한 논문들은 아니라는데 확신을 갖고 있다.

 

이걸 하고 싶은 또 하나의 이유가 우리 SIAI 학생 중에 국내 대학 박사 학위하셨던 분들이 그 때 못 배웠던 수학을 이용해서 고급 논문을 시도하려는 경우들이 좀 있기 때문이다.

이 분들이 하다못해 싱가포르 같은 나라에라도 해외 대학, 해외 연구소에 가보고 싶은 것 같은 티를 팍팍 냈었는데,

단순 SCI 논문이 아니라 우리 SIAI 수업에서 다루는 고급 수학을 이용해서 논문을 내면 그런 곳들에서 거꾸로 서로 데려갈려고 할 걸 나도 아니까,

어떻게 할 수 있는 범위 안에서 좀 지원해주고 싶다. 아니, 진짜 된다는 걸 보여주고 싶다.

가끔 뒷풀이 자리 같은데서 들었던 몇몇 주제들은 ‘어 이건 어쩌면?’, ‘될 것 같은데?’ 라는 생각이 슬몃 들거든.

 

[Target2024] 2. DBA, MSc AI 프로그램과 연구기관 Eco-system

학교 설립, 학회 설립에 2021년, 2022년을 싹 다 부었는데, 2023년은 연구기관 설립이 주요 목표다.

3년을 투자해서 대학원 수준의 고급 교육을 운영하는 기관이 갖출 수 있는 3각 편대(?)의 기틀을 구축하는 셈이 된다.

 

MSc, MBA에서 논문을 완성한 학생들을 대상으로 내년 3월부터 DBA AI/BigData, MSc AI 프로그램을 열어주려고 하는데,

논문 쓰면서 배우지 않은 수학 때문에 고생했던 여러 주제들을 더 커버해주는게 목표다.

사업 모델은 보여도 인력이 없어서 못 도전 했던 여러 주제들에 손을 댈 수 있는 시점에 좀 더 가까이 갈 수 있을 것이다.

 

DBA 학생들은 MDSA 학회 산하에 있는 데이터사이언스경영연구소에서 돌아가는 프로젝트나 MBA 수업 TA에 시간을 쓰면 딱히 학비는 안 내도 될 것이다.

기초 실력 부족으로 징징대는 학생들이 많았는데, DBA 올라간 학생들 학비 보조 차원에서라도 TA 인원을 늘릴 수도 있겠다.

 

물론 돈 벌어야 급여가 빵빵하게 나갈테니, 그래야 대기업 가는거 대비 나은 옵션이 될 텐데,

돈 나올 구석이라는게 뻔한터라 재미없는 정부 프로젝트들에 발을 안 들일 수는 없을텐데,

정부 프로젝트에 쓸 시간 아껴서 고급 수학 배우니까 재밌는 도전들 하나씩 해 보자^^

다들 실력이 갖춰졌으니 나도 믿고 맡겨도 되겠지.

항상 어떤 조직이건 잘 훈련된 수준급 인력 모으는게 제일 힘든데, 우리는 가능하리라 믿는다.

 

[Target2024] 3. MDSA 산하 전문지 운영

2번에서 언급한 데이터사이언스경영연구소가 AI/Data Science/BigData 관련 주제로 전문지를 하나 운영한다.

그간 내가 썼던 글 중 전문적인 내용을 출발점으로 삼아 해외 전문지들과 연계해서 콘텐츠를 내고 있고,

의욕 넘치는 학생들이 자기 논문을 쓰기 위해 Literature review를 하다가 알게 된 논문 소개도 쓰는 중이다.

 

(여러 지적질을 해야하긴 하겠지만) 자기 이름 걸고 나가는 콘텐츠인만큼, 학생들 본인의 명성도 쌓이게 될 것이다.

AI 인력 채용하는 회사 입장에서 논문 위주로 전문지 기고 콘텐츠가 쌓인, 즉 검증된 인력을 확인하는데 도움이 되고,

비전공, 비관계자인 일반인들에게도 상당한 정보 공유가 되는 전문지로 자리매김할 수 있지 않을까?

 

그간 내 퀄리티 콘트롤을 봤으니 알아서 눈치껏 잘 작성하겠지(?) 라고 생각 중인데ㅋㅋ

AI라는 주제로 과장 광고형 기사가 판치는 한국 시장을 정화할 수 있는 전문 콘텐츠를 공급할 수 있으면 좋겠다.

 

몇 년 걸리기는 하겠지만 내 최종 목표는 Nature지에서 운영하는 전문 과학 저널인 Scientific American급 전문지다.

저자들이 대부분 Nature에 논문 기고한 적이 있는 석·박 출신들인것처럼 우리도 훈련된 인원에게만 콘텐츠 기고 권한을 줄 생각인데,

기업들 입장에서도 그런 기고로 대중에게 접점을 쌓아온 인력을 뽑고 싶은 유인이 강할 것이다.

일반적인 취업연계와는 구조가 다르지만, 비교 불가능하게 강력한 취업 지원 프로그램으로 이어질 것이라고 생각한다.

 

대학교 – 학회 – 연구소 – 전문지로 이어지는 밸류체인인데,

언젠가 역량 넘치는 인재들이 많이 모이면 우리만의 학회지를 운영할 수 있는 날도 오겠지.

 

[Target2024] 4. MBA AI/BigData (Business Track) 안착

지난 2년간 MBA AI/BigData (Technical Track)과 BSc Data Science (Top-up)은 어느 정도 정착이 됐다.

3년으로 운영되는 유럽 주요 대학 학부 과정의 2-3학년 과정임에도 불구하고 한국 학생들 대부분이 좌절하는 것을 겪으며,

수학보다 직관, 깊이보다 활용에 (목표했던 것보다 훨씬) 더 초점을 맞춘 교육으로 진화했는데,

낙오하는 학생 입장에서는 기분 나쁘겠지만 그래도 우려했던 것보다 성공적인 결과물을 보고 있는 중이다.

 

같은 교육을 비틀어서 욕심을 (더 심하게) 버린 교육으로 만든 Business track이 어디까지 학생들의 이해도를 높일 수 있을지가 검증되는 1년을 보내게 될 텐데

지금까지 매우 버겁게 MBA AI/BigData (Technical Track)을 따라온 학생들 기준 시험 스트레스를 좀 덜 받으면서 유사한 이해도를 갖출 것이라는 내 기대가 충족되면 좋겠다.

 

기초 콘텐츠는 같으니까, 그간 학생들 성취도(& 어렵다는 불평불만)를 봤을 때 Business track도 만만치 않은 학위가 될 거고, 그만큼 많이 배우니까 시야가 크게 열리고 졸업하게 될 것이다.

 

물론 처음 지원하는 학생들 중에 Business Track을 하겠다고 먼저 나서는 경우는 별로 없겠지만,

아마 작년에 뜨아~ 하고 휴학했다가 복귀하는 학생들처럼 9월에 학기 시작하고 늦어도 12월 전에는 괜히 나온 이야기가 아니었구나~ 는 생각을 하게 되겠지.

몇 년 이렇게 쌓여야 프로그램의 진짜 가치가 알려지는 시간이 필요하리라는 생각은 든다.

 

2년 과정으로 바뀌면서 이것저것 달라지는 점도 많은데, 시행착오를 최소화하며 운영할 수 있게 되기를 기대한다.

 

[Target2024] 5. MBA AI/Finance 개설 준비

역시 학교 설립 시점부터 고민했던 주제인데, 어느 정도 윤곽이 나온만큼 내년 설립이 가시권 안에 왔다.

올해 여름에 개설하는 ‘[스타트업/VC] 성장하는 스타트업, 밀어주는 VC‘ 콘텐츠를 기술적으로 좀 업그레이드 한 다음에,

기존 MBA AI/BigData의 일부 강의를 교체하는 방식으로 진행하려고 하는데,

이번에 한국 학생들 수준을 보고나면 더 기초에 해당하는 Finance 관련 몇몇 수업들을 해야하는지, 어느 수준으로 해야하는지가 좀 더 선명해질 것이다.

 

보나마나 재무관리, 재무회계 같은 걸 CPA 학원 식으로 달달 외워서 알고 있거나, 그마저도 모르는 수준이라 깝깝한 기초 수업을 해야할 것이다.

실제 기업 재무제표 갖고와서 감가상각 +-10같은 ‘마사지’한 내용들 너네가 알아서 찾아내라고 하면 몇 명이나 할 수 있을까…

파생상품 Pricing 같은 건 아예 Stochastic calculus를 배워야 되는데, 수학 없이 어디까지 가르칠 수 있을까…

해외 어느 기관에서 쓰는 DNN 코드 구해서 데이터만 집어넣으면 Investor’s alpha 찾을 수 있는데, 난데없이 회계, 재무 같은거 공부시킨다고 짜증내는 사람들은 걸러내야 할텐데…

 

내년 설립, 2년 프로그램 후 졸업까지 3년 후인 2026년 가을에 어떤 방식으로건 자산운용기관을 만드는게 목표인데,

아직은 먼 미래의 이야기겠지.

한국에서 받을 수 있는 최고의 AI 교육

SIAI 설립 전에 연계 계약이 불발났던 모 스위스 대학에서 비슷한 이름의 전공으로 교육 프로그램을 개설했더라.

자기네들이 우리 SIAI에서 만든 학위 이름 안 베꼈으니 날 더러 베끼지 말라는 둥 이런저런 견제를 담아 메일을 보내주셨던데,

계약 파기한 원죄를 갖고 있는터라 당분간 스위스 시장에 손 안 댈테니까 시장 침식은 걱정말고 열심히 키워라고 응원해드렸다.

사실 계약 파기하던 시점에 이미 영어 쓰는 타 국가 진출 계획을 갖고 결별을 결정했는데, 굳이 스위스 시장에 얽매일 필요는 없겠지.

(저 위 스크린 샷의 South Korea 아래에 있는 나라들 비중이 더 커지도록 해야지)

 

돌이켜보면 그 때 계약 파기한 덕분에 돈은 좀 아꼈지만 반대급부로 조직 자체를 내가 키워야되니 곱절, 아니 그 이상으로 힘든 시절을 보냈는데,

외부 공개로 학회 세미나를 하고 나니 주변 분위기가 크게 바뀐 걸 보면서 이제 음해 때문에 힘든 시절을 한 고비는 넘겼구나 싶다.

그런 음해에 대해서는 언젠가 한번쯤은 짚고 넘어갈 수 있는 순간이 오겠지. 미디어 대응 역량을 진작에 갖추고 있었으면 얼마나 좋았을까.

 

그간 괴로웠던 거에 비하면 위의 5개 마일스톤은 상대적으로 덜 힘든 일이고, 학생들 수준도 많이 올라와서 이젠 어렵지 않으리라 생각한다.

사실 마음 속에는 2-3년, 5년 후의 더 먼 미래 계획도 있지만, 이게 욕심만으로 뚝딱 해결되는 것도 아니고, 하나씩 벽돌 쌓기를 해야되더라고ㅠ

내년에 Target2025로 좀 더 풀어내보자ㅋ

몇 년 안에 1년 단기 계획이 아니라 3년, 5년 단위의 중장기 계획을 당당하게 외쳐도 되는 교육기관이 되어 있을 것이다.

지금이야 한국에서 볼 수 없는 최상위 클래스 AI/Data Science 교육 기관이라는 정보가 일부 깨어있는 지식인들만의 정보겠지만,

머지않아 SIAI가 한국 내에 있는 그 어떤 옵션보다 좋은 옵션이라는 걸 더 많은 사람들이 납득하지 않을까?

 

처음 우리 SIAI 들어올 때 국내 타 대학의 대학원에 발을 걸쳤다가 빼고 나온다고 했던 한 학생에게

이번 세미나 중에 Best Paper of the Year 시상식을 했어야 되는데 준비를 못해서, 아직 논문 최종 완성본을 제출 안 했다는 핑계로 못 줬다.

다음에 학회 행사를 하면 하다못해 트로피 하나 들고 학회장님이랑 사진이라도 하나 찍어야 되지 않겠냐고 농담했는데,

이 분이 내가 자주 ‘공송합니다’라고 지적하는 공대 출신이고, 그렇다고 SKYPK 같은 명문대 출신도 아니다.

(근데 수업 이해도나 논문을 보면 어느 A급 대학교 교수인데 신분을 숨기고 있는 것 같단 말이지^^)

실력 끌어올리려고 얼마나 많이 노력하셨을까? 난 상상도 못하겠다.

 

학회 세미나 후 반응들을 보며 ‘한 고비를 넘겼구나’ 싶은 원인이 뭘까 골똘히 생각해봤는데,

EduQua 인가 받았다는 걸 여러 차례 확인할 때도, 학회 설립했다고 이야기 할 때도 별 반응이 없었고,

(굳이 따지자면 밖에서 욕 하던 사람들이 허튼 소리를 안 하게 됐다는 정도?)

돈 몇 백만원 쓴 행사를 했다는 이유로 사람들의 관점이 바뀌는게 아니라, 고급 퀄리티에 다들 놀랐기 때문이라면,

이렇게 외부인들의 기대치를 완전히 깰만큼 열심히 공부하시는 분들 때문 아닐까?

 

아마 다들 ‘현실 실험’ 없이 ‘사고 실험’만으로 결과를 예측할 수 있는 Theorist 훈련이 되었다는 걸

남의 논문을 따라가며, 남들의 질문을 듣고 이해하며 스스로 자각했기 때문일 것이다.

 

피사의 사탑 실험이 필수인 중세인에서 굳이 실험 없이도 중력가속도 법칙을 이해하는 현대인으로 성장했다고 할까?ㅋ

 


6월 4일까지 진행되는 F2023 지원 일정(PDSI 링크, SIAI 링크)에 맞춰 Back log로 있던 SIAI 관련 글들을 지난 2달간 모두 공개했습니다.

생각날 때마다 가끔 휘갈겨 놓은 글들이 많이 쌓여있길래, 이번 기회에 와르르 부어버리고 끝내자 싶었거든요.

대충 헤아려보니 약 400개의 글 중 대략 250개 정도가 SIAI 관련이던데, 이 정도면 충분히 많은 정보가 공유되었다고 생각합니다.

 

어차피 SIAI 교육은 탈 한국 수준을 원하는 분들에게만 해당되는 고급 교육입니다. 한국 수준에 머무르고 싶으면 국내 대학을 가겠죠.

제가 열심히 목소리를 높인다고 한국이 바뀌는 것도 아니고, 밖에서 자기 깜냥으로 떠드는 분들이 설득되는 것도 아닙니다.

같은 눈높이를 갖춘 사람들에게만 전달되면 충분한 메세지에 너무 지나쳤다는 후회도 많습니다.

이미 알만한 분들은 다 알고 있는 내용을 술 취한 사람처럼 너무 많이 떠든 것 같아요.

 

이제 제 목소리로 한국 시장에 AI/Data Science 고급 교육의 가치를 전달하는건 그만해도 되지 않을까 싶습니다.

벽치기와 왜곡, 엉뚱한 이해에 지치기도 했지만, 남 부끄럽지 않게 뽑힌 학생들 논문 퀄리티에 대한 외부 평가에,

이제는 제가 소리치고 다니는 시절을 지나, 학생들이 어깨를 펴고 다녀야 하는 시대가 왔다는 생각을 했습니다.

데이터 사이언스 경영 연구소 – AI/Data Science에 대한 각종 오해를 풀어내는 반박 기사? 기고? 정도는 우리 SIAI 학생들이 충분히 쓸 수 있을 거라 믿습니다.

(챗GPT, 언어 기반 노동시장엔 고급 인력만 남기고 다 내보내게 될 것 – 데이터사이언스 경영 연구소 전 이런거만 가끔 쓰겠습니다)

척박한 환경에도 불구하고 이렇게까지 성장한 우리 SIAI 학생 분들, 분에 넘치는 인연이 닿아 고맙고 자랑스럽습니다.

 

인재를 꽤나 키워 놨으니 AI/Data Science 주제는 학생들이 자기 목소리로 자랑할 수 있도록 제 목소리를 낮추고,

에너지를 아껴 탈 한국 레벨에 도전하는 SIAI 학생들이랑 재밌는 연구 주제나 파고,

Target2024와 버킷 리스트에 담아 둔 다른 사업들에나 더 관심을 돌리겠습니다.

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