성균관대 학교 인공지능 대학원 면접 - seong-gyungwandae haggyo ingongjineung daehag-won myeonjeob

2023학년도 전기 신입생 모집

성균관대학교 일반대학원 인공지능학과에서 아래와 같이 신입생을 모집합니다.
관심 있는 여러분들의 많은 지원 바랍니다.

원서접수: 9/27(화) ~ 10/11(월)

100% 인터넷접수 (www.uwayapply.com)

* 제출서류(원본제출) : 우편접수/방문접수(9/28 수 ~ 10/13 목)

-입학원서, 학업계획서, 성적증명서, 학위증명서, 공인어학시험 성적표 외 

입학시험

-1차 서류평가 : 10/13(목)~10/14(금)

면접 시간 및 장소는  행정실에서 안내 (개별 통보 및  대학원 홈페이지에 안내될 예정, 게시되기 전까지 전화문의는 자제바랍니다.)

1차 서류 합격자 발표 : 10/18 화 17:00 이후 발표 

발표 방법: 성균관대학교 일반대학원 입학안내 홈페이지

*1차 합격자에 한하여  2차 면접전형(장소 추후 안내 예정)

-2차 면접평가 : 10/22 (토)

*합격자 발표: 11/8 (금) 17:00 예정

합격자 등록

우리은행 전국지점 또는 가상계좌 (등록고지서 : 인터넷 교부)

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소개글

*이 문서는 인공지능 대학원 전공 면접 기출 정보를 바탕으로 작성되었습니다.
*면접을 준비하면서 정리한 내용과 합격 후 개인적인 후기를 적었습니다.
*전공 서적과 강의 노트, 신뢰할 수 있는 인터넷 자료를 참고했습니다.
*면접 준비시간을 효율적으로 활용할 수 있는 참고자료 정도로 이용해주시기 바랍니다.

인공지능 대학원은 최근에 신설이 되어서 정보가 많지 않습니다. 서류, 면접 기출이나 면접 방법, 컨택 방법까지 대학마다 달라서 본인이 바쁘게 움직이시며 정보를 찾으셔야 합니다.

컨택 이메일 작성, CV 작성, 원서제출에 필요한 문서 준비에 꽤 많은 시간이 소요되고
면접 기출에 등장했던 모든 과목을 추려본 결과 총 6개의 과목을 공부 + 자기소개서에 대한 예상 질문을 대비해야 하는 상황에서 핵심만 골라 공부하고 정리하는 것도 시간이 많이 소요되었습니다.

따라서 정제된 전공면접 준비 자료를 통한 시간 단축의 필요성을 절실하게 느꼈습니다.
이에 제가 대학원 입시를 준비하며 정리했던 노트를 공유하고자 합니다.

목차

1. 자료구조
2. 알고리즘
3. 선형대수
4. 딥러닝 + 자연어 처리
5. 자기소개서 질문 답변 예시
6. 공부한 과정과 실제 합격 후기

본문내용

[선형대수]
☆▶Linearly independent(선형독립) 증명
1. 벡터들의 선형 결합이 영벡터일때, 계수가 모두 0 인 벡터들을 선형독립이라 한다. 각 벡터들을 행렬의 A 의 열로 두고,
2. null(A)에서 trivial solution 만 갖는지 확인.
3. Rank(A) = A 의 열 개수, free variable = 0

▶LU Factorization(분해)
행렬 A 에 대하여 lower triangle(elementary matrix 역행렬들의 곱)과 upper triangle(row echelon form)로 분해할 수 있다.
Type 3 e.r.o 만 가능.
A 가 역행렬을 가지면 유일하다. ...(중략)

[AI/ML]
☆▶딥러닝에서 학습한다는 것의 의미
손실함수의 값을 최소화하기 위해 옵티마이저를 통해 가중치와 편향값을 조정하는 과정을 말합니다.
손실함수는 모델의 예측값과 실제 레이블 값의 오차를 나타내주고,
이 오차를 순전파와 역전파를 반복하여 줄이게 되면 학습이 되었다라고 합니다.
순전파: ...(중략)

☆▶경사하강법
손실함수에서 각 가중치에 대한 기울기 값을 구하고 그 기울기의 반대방향으로 step size 만큼 값을 갱신하는 방법이다. 손실함수의 최솟값을 구하는 것을 목적으로 한다.
종류:
1. batch gradient descent: 한 epoch 을 돌면서 데이터 전체에 대해 매개변수 조정
2. stochastic gradient descent: 랜덤 1 개 데이터에 대해 매개변수 조정
3. minibatch gradient descent: ...(중략)

[공부한 과정과 실제 합격 후기]
저는 성균관대 인공지능 대학원 석사과정으로 지원하여 1 차 서류전형을 통과하고 비대면 면접을 보았습니다. 한 개의 방에 교수님 두 분이 들어오시고 15분씩 면접이 진행됩니다. 이 과정을 두 번 반복하여 총 30분의 면접 시간을 가집니다... (중략)

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소개글

성균관대학교, 한양대학교 인공지능 대학원 입시 합격 [2022년 후기]
면접 때 뭐 물어봤는지
컨택할 때 뭐 물어봤는지
그런거
인공지능 대학원 면접 관련 기출이라고 할 수 있음

목차

1. 스펙
2. 한양대 면접
3. 성대 면접
4. 교수 컨택

본문내용

한양대
4~5분만에 끝남 체감상 엄청 짧게 느껴졌음 (뭔가 형식상 하는 느낌도)
간단한 자기소개 후 퀵소트에 대해 설명해보기 (어떤식으로 작동하는지)
퀵소트의 워스트케이스, 시간복잡도
왜 퀵소트의 워스트케이스가 워스트인지
기저의 정의
랭크의 정의 (랭크의 계산법 말고 정확한 정의)

<중 략>

성대
2개의 방에서 진행

첫번째 방
자기소개
코드 보여주고 이게 어떤 목적의 코드인지 맞추기 (정답 : XXX, XXXX)
그리고 각 코드의 시간 복잡도, 특징 말해보기
꼭 그 연구분야로만 가야되는 이유가 있는지
어떤 교수님 밑으로 가고싶은지

<중 략>

교수 컨택 할 때

보통 자기소개를 하고
왜 여기에 지원했는지
어떤 분야에 관심이 많은지 (랩실 홈페이지에 있는 수행하고 있는 과제, 논문을 확인해보고 그 중 관심있는 것 하나 잘 공부해가서 설명해주면 좋음)
코딩실력 어느정도인지 (논문 구현 가능한지)
학부연구생때 했던 것 간단히 설명
수강했던 과목에서 무엇을 배우는지 자세히 설명해보기
Mbti
연구실에서 사람들과 잘 지낼 수 있을지
(어떤 갈등 상황을 제시하고) 어떤 식으로 해결할건지

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# 소개

더이상 기억이 날아가기 전에 하나씩 작성을 시작해보기로 했다.

두근두근했던 첫 지원은 바로 '성균관대학교 데이터사이언스융합'이다.

공식 사이트는 아래를 참조하여 최신 정보를 확인할 수 있다.

https://skb.skku.edu/ads/index.do

성균관대학교 데이터사이언스융합학과

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skb.skku.edu

솔직히 까고 말해서 가장 가고 싶었던 대학원이었으나, 떨어짐.

성균관대학교 데이터 관련 대학원을 지원하기로 마음 먹으면 특이한 점을 발견할 수 있는데, 비슷한 학과가 두 개라는 것.

하나는 지금 소개하고 있는 데이터사이언스융합학과, 다른 하나는 빅데이터학과다.

같은 학교에서 같은 교수님들이 수업하는데 수업의 퀄리티는 크게 다를 것 같지 않고, 강의실 역시 당연히 똑같겠지만,

뇌피셜에 따르면 데이터사이언스융합학과의 인기는 빅데이터학과 대비 굉장히 높은 상황이다.

사람마다 생각이 다를 수 있겠으나 개인적인 이유는 바로 수업을 진행하는 요일의 차이 및 대학원의 분류에 있다.

데이터사이언스융합학과는 금요일과 토요일에 수업을 진행한다.

빅데이터학과는 월화목 등 평일 중 수강신청 결과에 따라 평일 야간에 진행한다.

이미 게임 끝 아닐까?

정말 워라밸 좋은 회사 혹은 유연근무제 등이 가능한 회사라면 주말에 학교를 가야한다는게 더 싫을 수도 있겠지만, 야간 수업 시간이 보통 6시 후반 ~ 7시정도에 시작하므로 회사가 정말 학교 근처가 아니라면 칼퇴를 해도 부리나케 뛰어가야 그나마 지각을 면할 정도의 시간에 간당간당하게 도착할 수 있으며, 당연히 저녁따위는 못먹는 상황이 발생하기 때문이다.

더불어 데이터사이언스융합학과는 무려 '일반'대학원이다.

그에 비해 빅데이터학과는 '특수'대학원이다.

일반대학원은 정말 학부생때 흔히 보던 대학원을 생각하면 되고, 특수대학원은 직장인을 대상으로 하는 대학원정도라고 생각하면 편하다. 아무래도 특수대학원은 직장인이 대상인만큼 인식상 일반대학원에 비해 널럴하게 수업을 진행한다는 이미지가 있기도 하고, 실제로도 일반대학원 대비 공부에 시간을 투자한다는게 물리적으로 불가능하므로 일반대학원에 비해 외부의 평가는 조금 박한 면이 있다.

(특수대학원을 비하하고자 하는 의도는 없으며 개인적인 의견일 수 밖에 없는게 난 특수대학원만 두 개째라는 것...)

결국 '금토수업 + 특수대학원' 혹은 '평일야간수업 + 일반대학원'의 조합이 나왔어야 뭔가 장단이 나뉘면서 경쟁하는 구도가 될텐데 한쪽으로 좋은 점이 몰빵되어 있다보니 당연히 데이터사이언스융합의 인기가 압도적일 수밖에 없다. 물론 상대적으로 덜하다는 것일 뿐 인공지능 시대에 걸맞게 빅데이터학과 역시 경쟁률이 치열한 건 마찬가지다.

# 모집 일정 및 프로세스

지원 당시의 모집요강 및 일정을 첨부했다.

소소한 일정 차이를 제외하면 '학교'라는 조직의 특성상 큰 변화가 없을 것으로 보이니 참고가 될 것 같다.

대학원의 경우 대부분 유웨이어플라이 혹은 진학어플라이를 통해 지원을 받고 있다.

아래는 유웨이어플라이를 통해 접수했던 내역이다. 개선이 되었을지 모르겠으나 작년 기준으로 유웨이어플라이는 크롬으로 접속이 불가능하고 인터넷 익스플로러를 권장하는 꽤나 구식 사이트였던 것으로 기억한다. 그덕에 인터넷 익스플로러 대신 엣지가 깔려있던 최신 노트북으로 접속이 불가하여 회사에서 지원했던 짜증나는 기억이..

아무튼 화면을 통해 확인할 수 있듯 접수비 8만원이 소요되며, 어느 대학원이건 가장 공들여 작성해야 하는 부분은 학업계획서라고 생각한다. 면접에서도 활용되는 서류이니만큼 면접관들이 질문해보고 싶은 용어들을 센스있게 선별하는 전략도 필요하다.

# 면접 후기

코로나 시기였기에 면접은 줌으로 진행됐다.

면접은 면접관과 면접자 2:1의 비율로 진행되었는데, 돌이켜보면 내가 응시했던 다른 모든 학교들은 면접자가 더 많은 구조로 면접이 진행되었다는 점에서 특이한 방식의 면접이었다고 할 수 있다.

전체 면접자들의 면접 일정을 한 번에 메일로 보내준 후에 개인별로 메일을 다시 보내주는 성의가 돋보였다. 이런 점은 추후에 입학하더라도 행정실의 친절도와 연계될 것이므로 나름의 장점이라고 생각했다...만

면접을 말아먹었다.

나름 자기소개서 및 연구계획서에 문과생으로서의 전공 배경지식에 대한 부족함이나 업무와 연계하여 해보고 싶은 점 등을 어필하였으나 결과적으로 이에 대한 언급은 전혀 없어서 어필할 기회가 없었고, 면접 질문 전반이 모두 전공 관련 지식으로 채워져있었다. 정확한 질문 자체에 대한 기억은 없지만 질문 자체가 그리 어려운 느낌은 아니었다. 물론 나는 모르겠습니다를 연발하다가 3분만에 면접이 종료됐다.

대략 10일정도 기간이 소요됐고, 결과는 아래와 같이 불합격.

결과와 상관없이 합격/불합격을 알리는 이 페이지는 좀 수정을 하는게 어떨까 싶은게, 행정실의 친절함으로 인해 좋았던 이미지가 뭔가 이 학교가 학과에 투자를 하고 있는건가 싶을 정도로 페이지가 너무 허접했다. 행정실 직원이 유튜브 보면서 만들어도 이거보다 이쁘게 만들 수 있을 것 같은데..

여하튼 불합격 후에 카더라 통신으로 들은 바로는 경쟁률은 10:1 이상이었다고 하며, 재학생들이 대부분 현업 출신으로 이루어져 있고, 기초부터 배우는 느낌이라기보다 함께 프로젝트를 진행하는 등 실무적인 수업이 많다고 한다. 개인적으로는 입학했으면 오히려 난감해질 수업이었기에 탈락했을 때는 아쉬웠지만 결과적으로는 어쩌면 다행이려나 싶기도 했다.