안녕하세요. 저는 GIST 이현주 교수님 데이터마이닝 및 계산생물학 연구실에서 석사와 박사 과정을 모두 마치고 26년 2월 졸업한 박세진입니다.

주로 레프레젠테이션 러닝(Representation Learning)에 집중했습니다. 바이오 분야의 데이터는 사람이 직관적으로 파악하기 어려운 경우가 많은데, 여기서 유의미한 특징과 의미를 추출해내는 작업이 매우 중요합니다. 예를 들어 신약 개발 과정에서 AI를 활용하면 방대한 경우의 수를 효율적으로 확인하고 예측할 수 있어, 기술적 가치가 매우 높은 분야입니다.

연구 자체는 저에게 일상적인 업무와 같아 특별한 순간을 꼽기 어렵지만, 연구실 환경을 개선했던 경험이 가장 기억에 남습니다. 당시 서버 관리가 다소 비효율적이었는데, 직접 건의하여 시스템을 체계적으로 정비하고 효율적인 서버실 환경을 구축했습니다. 이후 동료와 후배들이 만족하며 사용하는 모습을 보면서 큰 보람을 느꼈습니다.

저는 운동을 적극적으로 활용했습니다. GIST는 운동 시설이 매우 훌륭하고 체육 활동을 즐기기에 최적화된 환경을 갖추고 있습니다. 연구에 몰입하다 보면 체력과 정신력이 소모되기 쉬운데, 학교의 인프라를 활용해 꾸준히 운동하는 것을 후배들에게도 강력히 추천합니다.

현실적인 요인과 연구 환경 두 가지 측면이 컸습니다. 서울에서 학부 생활을 하던 중 GIST의 홍보물을 접했는데, 등록금 전액 지원 및 매달 일정 수준의 연구 장려금 지급이라는 혜택이 금전적인 고민을 해결해 주었습니다. 또한, 평소 관심 있던 바이오 분야의 전문 연구실이 있었고, 오로지 연구에만 몰입할 수 있는 최적의 환경이라는 점이 매력적이었습니다.

학부 시절에는 학비나 생활비를 위해 아르바이트와 과외를 병행해야 했지만, GIST에서는 연구에만 전념할 수 있는 환경이 보장되어 만족도가 높았습니다. 다만 박사 학위를 취득하고 나니 이것이 끝이 아니라 새로운 시작임을 실감합니다. 특히 임용 등을 목표로 한다면 학위 취득 후 3년 내에 우수한 성과를 내야 한다는 부담감이 따르기도 합니다.

단순히 취업을 피하기 위한 도피성 진학을 하지 않았으면 좋겠습니다. 적성에 맞지 않으면 과정 자체가 매우 고통스러울 수 있고, 박사 학위가 있더라도 성과가 모호하면 오히려 취업 문이 좁아질 수도 있습니다. 정말 학업과 연구에 뜻이 있는 분들만 신중히 결정하시길 권합니다.

현재는 이노커(InnoCore) 펠로우로서 약 1-2년간 연구를 지속할 예정입니다. 이후 기회가 닿는다면 해외 포스트닥터(Post-Doc) 과정을 밟거나 국내의 좋은 연구 기회를 찾아 전문성을 더욱 확장하고 싶습니다.

기술의 변화 속도가 무서울 정도로 빠릅니다. 제가 입학한 2020년만 해도 NLP 기술이 멀게 느껴졌으나, 불과 3년 만에 세상이 바뀌었습니다. 따라서 현재 '가장 좋아 보이는 것'만 쫓기보다, 아직 완전히 꽃피지 않았지만 유망한 분야를 선점하는 안목이 필요합니다. 또한, 한 우물만 파는 시대는 지났습니다. 젠슨 황이 강조했듯 두 개 이상의 분야를 융합할 수 있는 '멀티플(Multiple)'한 역량을 갖춰야 합니다. 신약 개발 분야 역시 실제 적용 사례를 넓혀가야 할 과제가 많은 만큼, 유연한 사고로 미래를 준비하시길 바랍니다.