[공학 박사 일기장] 인생 여행 이야기

곧 포닥 신분으로 전환하여 연구를 지속하게 되었다. 그러던 와중, LINKED-IN에서 꼭 참고할 만한 글이 있어 가져왔다. https://www.linkedin.com/posts/andrew-akbashev_phd-postdoc-job-activity-6878690564116647936-rrlU 마인드 셋을 점검해볼 수 있기를 기대한다. Many Ph.D. students wonder if they should do a post-doc. Below are some key points to keep in mind before starting a post-doc. The harsh reality of being a post-doc: 1. While "Ph. D. student" is an education..

5년간의 여정 끝에 크리스마스 이틀 전 디펜스를 마무리하였다. 크리스마스날 여유롭게 디펜스와 함께 지난 날을 잠시 회고해본다. [1] 2020년: 박사 학위 프로포절 이후 1년. 박사 학위 프로포절을 했던 시점을 돌아보니 2019년도 겨울이었다. 꼭 2년이 지났고, 그 사이에 운이 좋았던 것인지 주제가 갈아엎어지지 않았다. 프로포절 당시 제안했던 연구 아이디어는 입학 당시에 나에게 주어졌었던 미션이었으니, 시작부터 마무리하는데에까지 꽉찬 5년이 걸린셈이다. 포기하지 않고 그 주제를 끝맺음 지으려는 마음을 유지할 수 있어서 가능했던 것 같다. 프로포절 당시에만 해도 정말 그럴듯한 제안 정도로만 제안하였던 연구 주제였다. 교수님분들은 구성과 논리 전개에 대해서 밖에 코멘트를 주실 수 없는 상황이었다. 내용에..

MATLAB에서 피규어작업을 할 때 필요한 여러가지 기호에 대한 명령어이다. 종종 찾아보게 되어 가져와보았다. 원 출처: https://kr.mathworks.com/help/matlab/creating_plots/greek-letters-and-special-characters-in-graph-text.html

첫번째로 응했었던 피어 리뷰 요청에 대해서, 에디터가 리비전에 대한 요청을 해주었다. 이에 응해서 first-round revision을 진행하였다. 리비전을 몇번 해보았지만, 반대편은 이렇게 돌아간다는 점을 확인했다. 심사를 하는 사람의 입장을 헤아려볼 수 있었다. 또한, 저자들이 얼마나 반대편에서 오래 기다리는지 최근에 절실히 느꼈기 때문에, 하루안에 응답해서 제출하였다. 내가 수정을 제안했던 코멘트만 보았고, 그 부분이 잘 답변이 되었는지 확인하였다. 모두 다 성실히 수행하였고, 서론부터 결과해석까지 많은 부분이 고쳐졌다. 피규어 테이블 수정부터하여, 논문 추가 리뷰, 결과 의의해석, 디테일한 notation 등. Publication에 동의한다는 메일을 에디터에게 보내는 것으로 리뷰를 마무리하였다..

두 번째 논문은 굉장히 오래걸려서 최종 결과가 나왔다. 결과는 억셉트. 1st decision을 받는데에 까지 약 6개월이 걸렸었고, (major revision) 2nd decision을 받는데에 까지 또 약 한달 반이 걸렸었다. (minor revision) 학위 논문의 Part I 이 드디어 세상 밖으로 나올 수 있어서 매우 기쁜 하루다. 이로써 내가 계획했던 졸업과 졸업이후 계획이 모두다 조금 더 순탄해질 수 있을 것 같다. ENERGY 저널은 우리분야에서 JCR 랭킹 5%이내 들어가는 준수한 저널이다. 왠지 발간되면 2022년으로 넘어가게 될 것 같아서, 오히려 좋은 상황이 되었다. 내년실적으로 카운팅 되니 조금 더 마음이 놓인달까..? 약 10개월 사이에, 여러 가지 연구를 많이하면서 이전의 ..

Pycaret 패키지를 실습하는 과정을 이어서 적어본다. 1탄에서는 패키지에 대한 기본적인 개념부터해서 Setup (머신러닝 예측) -> Compare (성능 결과 확인 및 각 모델 별 비교) -> Create (가장 우수한 모델 선택) -> Tune (하이퍼파라미터 미세 조정을 통한 성능 향상) 까지 알아보았다. 그 이후 단계에 대해서 마저 적어본다. [2.6] Ensemble - 한글로는 앙상블. 한 마디로 여러 개를 섞어서 성능 예측성을 높이고, 모델의 강건성을 높이고, 과적합을 막기 위해 적용한다. - 일반적으로 decision tree에서 여러 가지를 결합하여 weak classifier를 strong classifier로 만들기 위함이다. - 여기에 두 가지 기법이 소개되었다. [2.6.1] ..

약 4개월 정도 공동연구를 진행했었던 토픽이 잘 마무리 되었다. 공학 문제를 해결하기 위하여 인공지능을 적용했었는데, 결과가 잘 나왔고 논문 작성도 마무리가 되어서 곧 투고 예정이다. Machine-learning을 활용한 surrogate modeling이 주제이고, 내가 가지고 있는 도메인 지식과 현상학적인 발견을 머신러닝을 통해서 잘 구현했고, 이를 통해 새롭게 결과를 도출하였었다. 결과를 정리하는 과정하고, 파이썬 코드를 복귀하면서 이를 기록해두려고 한다. 파이썬을 다룬지 아직 반년도 되지 않아, 굉장히 기초적인 것 밖에 모른다. 내가 사용하였던 패키지 위주 및 유용했던 명령어를 정리해본다. [1] 패키지 불러오기 & 엑셀 불러오기 [1.1] import pandas as pd - pandas: ..

에디티지에서 종종 논문 작성과 관련된 유용한 강의를 해준다. 명료성 (Clarity)이라는 키워드에 대해 정리한 내용을 가져와보았다. 크게 3가지 관점에서 명료성을 개선할 수 있는 포인트를 짚어주었다. (1) Stong verb (= action verb)를 사용하자 - The action is incorrectly expressed in the subject or object (Nominalization; 굉장히 좋지 않은 표현임) - 잘못된 예시: 모호한 동사를 조동사로써 사용하는 것임 예시: Without nominalization Many children experience worries when they go to school for the first time. -> Many children w..