[박사 일기] 20.06.23 (화) Lab Defense Day

오늘은.. 아침 9시 30분부터 오후 네 시까지 졸업 예정자들의 랩 디펜스가 있었던 날이었다.

코멘트가 엄청나게 많았고, 나로서는 굉장히 귀중한 시간이었다.

 

 

 

 

오늘 졸업 디펜스를 진행했던 학생 5명 중 2명의 선배들의 연구에 내가 일부 관여하였기 때문인데,

사실 교수님의 시선에서 어떻게 코멘트를 할 지가 가장 큰 관심사였다.

내가 우리 랩 문닫고 나가다니..

[ 첫 번째: 박사 졸업 예정자 코멘트 ]

 박사 학위주제: 실험 데이터의 수학적 모델링 (구체적인 토픽은 언급하지 않는다.)

 - 모델에 대한 메커니즘을 어떻게 찾아서 통합하였는가 ? (= 모델 메커니즘이 꽤 복잡.)
 - 원하는 정보가 부족하였을 때 어떻게 해결하였는가 ?
 - 각기 다른 출처의 베이스가 다른 경우에는 어떻게 해결하였는가 ?
 - 복잡도가 높아질 수록 - 부정확성도 같이 올라가서 ; 예측이 쉽지 않았을 수도 있는데, 추가 실험 point를 찍어봐서 모델의 예측 성능을 확인해보았는지? (남이 한 실험이라도 괜찮았음)
 - Micro system 모델에 대한 assumption으로써, macro scale 실험 결과를 가져다 쓴 것에 대해 강한 의구심
 - Assumption: (1) 어떤 것이 가장 critical 한 지?
 - Assumption: (2) 어떤 부분이 후속 연구로써 개선여지가 있는지 ?
 - 결과만 비교하였는데, 중간 파라미터(=중간 결과) 에 대한 비교 결과 (또는 검증) 가 있는지?

[ 두 번째: 박사 졸업 예정자 코멘트 ]

 박사 학위주제: 최적화

 - 여러 가지 케이스를 다루었는데, 그 중 key results가 무엇인지?
 - Novelty가 무엇인지?
 - 본 연구의 가장 큰 impact가 무엇인지?

참고: 기업 재직과정의 학생이여서 그런것인지 몰라도 교수님들께서 굉장히 원론적인 질문만 하셨다.


 [ 세 번째: 석사 졸업 예정자 코멘트 ] 

 석사 학위주제: 모델링

 - 수치 선정할 때 그 값을 선정한 근거?
 - 수치에 대해서 보다 일반화 측면에서의 접근은 어떤지?

참고: 싱겁게 끝났다.

 [ 네 번째: 박사 졸업 예정자 코멘트 ]

 박사 학위주제: 실험 데이터의 수학적 모델링

 - 리서치 결과로 세 가지 상세 part를 제시하였었는데, 이 중 무엇이 결론인지 ?
 - 새롭게 고안한 방법론이 무엇인지 ?
 - Data 확보 & 정합성 & novelty ?
 - 이 연구를 하는데 어느 정도의 시간을 들였는지 ?


 [ 다섯 번째: 박사 졸업 예정자 코멘트 ]

 박사 학위주제: 최적화

 - 차별화 및 key point 가 무엇인지?
 - 기법에 사용된 파라미터 인자의 범위와 그 의미에 대해서
 - 문제 해결하기 위해 다른 방법론을 고민한 것이 있는지?
 - 해당 방법론이 최선이었는지 ?


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여기까지가 교수님들에게 들었던 코멘트이고, 내가 각각의 디펜스 및 코멘트를 들으면서 느꼈던 점들을 적어본다.

이 것들은 내 디펜스 때 내가 self-correction할 것이다.

 [1] eye-contact할 것 - 상대방이 잘 따라오고 있는지 호흡을 맞춰가면서 

 [2] Introduction에서 impact를 주면서 보다 간결하게 할 것. -지루해서 텐션이 떨어지지 않도록

 [3] "결론 파트" 에서 보다 깔끔하게 전체를 정리해줄것 - 심사위원 입장에서는 워낙 생소한 내용들이기에, 발표를 다 듣고 나서 마지막에 가서는 결과에 대한 정리 과정이 필요하다. - implication / novelty / summary 가 반드시 들어가야 한다. 

 [4] 논리를 따라가면서 만들 것 - 모든 것은 논리위에 쌓여져서 만들어져야 한다. 논리가 틀렸으면 고치면 된다. 그리고 그것은 나은 결과를 가져 온다. 하지만 논리가 없으면, 고치는 것이 불가능하다. 발전 불가능.

 

 

- 끝 - 

 

 

오늘은 굉장히 큰 이벤트였고, 성찰할 충분한 시간을 가질 수 있었다.

 

동기부여가 충분히 되는 것 같다. 남은 학위 과정도 화이팅 :D