나의 대학 생활(부스트캠프 AI tech)

저의 대학 생활과 이번 연도에 휴학을 하고 참여한 부스트캠프에 대해 소개해 보겠습니다.

 

저는 컴퓨터를 좋아해서 그리고 인공지능에 관심이 생겨서 컴퓨터 공학과에 진학하게 되었습니다. 그렇게 들어간 대학교에서 1학년을 비대면 생활로 보내고 2학년 때 딥러닝을 사용해서 프로젝트를 진행하는 랩실에 학부 연구생으로 들어가게 됩니다.

 

그 안에서 프로젝트에 투입되어 딥러닝을 이용하여 문제를 풀어내는 일을 하게 되었습니다. 재밌는 선배 학부 연구생님들과 함께하는 연구실 생활은 즐거웠습니다. 처음에 어떤 일을 해야 하는지 몰라 어리둥절하면서 시간을 보내어 교수님께 일을 열심히 하겠다는 확약 사인을 보내기도 하였고, 제주도에서 열리는 학술대회에 참여하기도 하였고, 356mc 지방 흡입 병원에 가서 회의를 하고 지방이 인형을 받기도 하였습니다.

KCC2022 많은 학생들이 연구한 결과를 보고 열정이 느껴졌다. 왼쪽은 지방이 인형.

하지만 결론적으로 프로젝트에 참여하면서 문제를 해결하기 위해 관련 딥러닝 논문을 읽을 때 딥러닝 기술에 대한 지식이 부족하다는 것을 느꼈습니다. 딥러닝 논문의 특징은 이전에 발표된 해당 task에 중요한 논문들을 모두 안다고 가정하고 설명을 시작한다는 것입니다. 따라서 사전 지식 없이 논문을 찾아보는 것은 어려움이 있었습니다. 그렇게 논문을 읽어서 얻을 수 있는 정보가 매우 적다 보니 풀어야 하는 문제를 해결하는 속도가 느려지고 또 결과도 나오지 않는 상황이 계속되어 동기부여가 어려웠습니다.

 

그러던 중 부스트캠프 AI Tech에서 모집한다는 소식을 듣게 되고 여기에 참여해서 필요한 기반 지식을 충분히 배우고 나서 같이 공부한 동료들과 함께 팀 프로젝트까지 한다면 랩실에서 하는 일을 더 잘할 수 있겠다는 생각이 들었습니다. 그렇게 부스트캠프에 들어갔습니다. 부스트캠프에서는 처음 파이썬, 딥러닝을 배우는데 필요한 기초적인 수학적 지식, 딥러닝 기초부터 시작해서 그 뒤로는 들어올 때 신청한 분야에 관련된 task에 대해서 배우게 됩니다. 저는 CV, NLP, Recsys 중 CV 즉, Computer vision 분야를 선택하였고 object detection, semantic segmentation, OCR에 대해서 자세히 배웠습니다.

 

동료 학습을 지향하는 부스트캠프에서의 모든 활동은 팀원과 함께 진행합니다. 그렇기에 같이 공부할 팀원들을 선택하는 팀 빌딩 과정이 중요했습니다. 팀 빌딩 과정에서 느낀 점은 첫인상이 중요하다는 것입니다.

 

아래 이미지에서 부스트캠프(이하 부캠)의 커리큘럼이 세 파트로 나누어져 있는 것을 볼 수 있습니다.

 

부캠에서는 들어오자마자 무작위로 5명씩 팀을 만들어줍니다. 만들어진 팀은 팀으로 참가하는 컴피티션이 시작되기 전인 level1까지 같이 공부하게 됩니다. 이후 본격적인 컴피티션과 세부 task에 대한 공부를 시작하는 level2가 시작되기 전에 새로운 팀을 만드는 팀 빌딩 기간이 있어 이때 만들어진 팀과 함께 최종 프로젝트까지 같이 진행하게 됩니다.

 

팀 빌딩 기간에 만들어진 팀에서 컴피티션과 프로젝트를 할 때 팀원 선택의 중요성을 체감하였습니다. 제가 들어있었던 팀은 5명으로 시작했지만 끝날 때는 3명만이 팀에 남아있었습니다. 저는 처음 무작위로 배정된 팀원들과 그대로 최종 프로젝트까지 진행하였습니다. 저는 만약 서로 알고 지낸 기간이 길어 심리적인 거리가 가깝다면 이후 팀 프로젝트에서도 더 소통이 잘 되어서 좋은 결과가 있을 것이라고 생각했기 때문이었습니다. 배정된 팀원들이 처음에는 잘 배우려는 열정이 느껴졌지만 이후 컴피티션을 계속 진행하면서 하는 일에 대한 소통이 잘 안되는 팀원도 있었고 약속된 일을 잘 안 해오던 팀원도 있었습니다. 이들 모두 중도 하차하여 나가게 되어 두 명이 나가고 남은 세 명이서 최종 프로젝트를 진행하게 되었습니다.

 

이 과정에서 다른 팀들이 5명이 힘을 모아서 프로젝트를 진행하는 것을 보면서 왜 더 좋은 팀원을 만나지 못했을까 생각이 들었습니다.

 

저는 팀 빌딩 기간의 저에게서 그 이유를 찾아보았습니다.

 

첫 번째는 용기를 가지지 못했다는 것입니다. 팀 빌딩 기간에 스스로 생각하기에 나를 뽐낼만한 무언가가 없어서 관심이 가는 다른 팀원에게 다가가는데 자신감이 떨어져 적극적으로 팀원을 탐색하지 않았습니다.

 

두 번째는 팀원을 구하는 사람들이 흥미를 가질만한 점이 없었다는 것입니다. 팀 빌딩을 하는 과정에서 각자 자신의 소개를 담은 페이지를 모두 한 페이지에 올려두고 서로를 파악하는 시간이 있었습니다. 이때 서로를 알아볼 수 있는 방법은 소개에 담긴 글이나, 원하는 프로젝트 방향, 또 블로그나 깃허브를 살펴보는 것들이었습니다.

 

저는 이후에 하게 될 팀 프로젝트에 대해서는 현재 공부하고 있는 것이 우선이고 프로젝트는 공부보다 우선순위가 낮다고 생각하였습니다. 그래서 프로젝트 주제를 미리 생각을 안 해두었고 자기소개 페이지에 구체적인 주제를 적어두지 못했습니다. 이때 만약 주제가 정해진 팀이 팀원을 찾을 때에는 주제가 맞는 사람을 원할 것이기 때문에 저에게 관심을 가지기 어려웠을 것입니다.

 

또 팀원을 구할 때 그 사람과 실제 프로젝트를 해보기 전이라면 그 사람의 깃허브나 블로그를 참고하여 여태까지 해왔던 것이 무엇인지 확인하고 첫인상이 만들어진다고 생각합니다. 하지만 저의 블로그에는 별 내용이 적혀있지 않았고 깃허브도 꾸며두지 않았습니다. 만약 주제가 정해지진 않았지만 열정 있는 사람을 원하는 팀에서도 관심을 가지기 힘들었을 것입니다.

 

저는 당시에 내가 가진 열정과 열심히 하는 것이 더 중요하고 남들에게 보이는 모습은 별로 중요하지 않다고 생각했었습니다. 하지만 나도 사람들을 선택하고 사람들에게 선택을 받기 위해서는 보이는 모습도 열정이나 지식에 못지않게 중요하다고 생각하게 되었습니다. 자신의 장점을 찾아서 남에게 어필하는 방법을 고민하고 깃허브나 블로그를 깔끔하게 만들어 둔다면 좋은 첫인상을 얻을 수 있다고 생각합니다.

 

부캠에서는 이력서를 미리 작성해 보고 이력서에서의 부족한 부분을 채워나가는 것을 권장하는데 저는 프로젝트 칸이 비어있어서 부캠이 끝나고 개인적인 프로젝트를 진행하기 위한 준비를 하고 있습니다.

 

저는 machine learning engineer로 진로를 생각하고 있습니다. machine learning engineer의 경우 서비스하기 위한 모델에 대해서도 잘 알아야 하지만 결국 만든 모델을 서버에 올려서 실제 서비스에 적용하는 것에 집중해야 합니다. 이때 파이썬을 사용하는 서버 프레임워크 중 하나인 Fastapi를 여러 회사에서 많이 사용하기 때문에 현재는 FastAPI를 공부하고 있습니다.