[대학원] 카이스트(KAIST) 데이터사이언스 대학원 합격 후기

안녕하십니까, 간토끼입니다.
줄곧 데이터사이언스 관련 이론에 대한 포스팅만 올리다가 데이터 사이언스에 관심이 많은 분들에게 좀 더 도움이 되고자 부끄럽지만 별 거 아닌 대학원 합격 후기를 공유하고자 합니다.
저는 24년 전기 전형에 지원해서 '24년 3월'에 입학을 앞두고 있습니다.
 
아무래도 전공자, 비전공자를 가리지 않고 데이터 사이언스의 관심은 나날이 높아져 가는 것 같습니다.
그러다보니 자연스럽게 부트캠프 후 취업 루트뿐만 아니라, 배움의 갈증을 느끼고 대학원 진학을 고민하는 분들도 늘어나는 것 같습니다.
 
높아지는 관심과 다르게 합격 후기를 공유하는 분들은 많지 않더라고요.
사실 인터넷 공간에서 개인적인 내용을 공유하는 게 썩 내키지 않는 분들이 많은 것도 사실이고, 소중한 정보를 내줬음에도 본인만 알기 위해 정보만 쏙 가져가시는 분들도 많다 보니 ... 공유하는 문화가 활성화되지 않는 것 같습니다.
개인적으로는 다같이 공유하는 문화가 활성화되면 좋겠다는 작은 바람이 있으나 ... 항상 이상적일 수는 없는 거니깐요. 제 포스팅이 이러한 문화를 위한 나비효과가 될 수 있길 기원합니다.
 
각설하고 첫번째로 제가 진학할 카이스트 데이터사이언스 대학원 합격 후기부터 작성해보겠습니다.

 

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0. 대학원 소개
간단하게 카이스트 데이터사이언스 대학원(GSDS)에 대해 소개하겠습니다.
http://gsds.kaist.ac.kr/insiter.php?design_file=1246.php

카이스트 데이터사이언스대학원

카이스트 데이터사이언스 대학원은 '수요 중심 디지털 혁신 리더 양성' 이라는 비전을 바탕으로 설립된 대학원입니다.
과학기술정보통신부의 데이터사이언스 융합인재 양성 사업에 선정되면서, 국내 최초로 정부 지원금을 받아 운영되는 대학원입니다.
그러다보니 입학생 전원은 '카이스트 장학생(일명 카장)'입니다.
카이스트에 입학하는 전일제 대학원생들은 국장(국비 장학생) 아니면 카장(카이스트 장학생)으로 입학하는데요.
 
데이터사이언스 대학원처럼 운영되는 재원이 별도 예산으로 편성된 학과들은 전원 카이스트 장학생으로 선발할 겁니다.
아마 김재철 AI대학원생들도 그랬던 것 같은데 ... 자세한 건 모르겠네요.
국장과 카장의 차이는 검색하면 잘 나올테니 넘어가겠습니다.
 
데이터사이언스 대학원은 카이스트의 산업및시스템공학과의 하위 프로그램으로 설립된 대학원입니다.
그러다보니 산업및시스템공학과 교수님들 또한 데이터사이언스 대학원의 주축 참여교수로 계시고,
여기에 더해서 각종 학과에서 해당 학과의 도메인에 데이터사이언스 방법론을 결합해 응용하시는 여러 교수님들도 참여하여 구성돼있습니다.
 
그러다보니 '방법론과 도메인의 이해'라는 부분을 강조합니다.
결국 데이터 사이언스 방법론을 이용해 현실 문제를 해결하기 위해서는 데이터사이언스의 이론적 지식과 이해뿐만 아니라 본인이 특화하고자 하는 도메인에 어떻게 응용할 건지 고민해야 한다는 거죠.
 
저도 산업공학과와 데이터사이언스 대학원 중 어느 학과로 지원할지 많은 고민을 했었는데요.
제가 생각했을 땐 데이터사이언스 대학원의 방향성이 제가 지금까지 쌓아온 스토리 컨셉과 부합한다고 생각하여 데이터 사이언스 대학원으로 지원하였습니다.
 
대학원의 입시 관련 정보를 얻기 위한 가장 좋은 방법은 데이터사이언스 대학원의 유튜브 채널에서 진행하는 입시 설명회 영상을 참고하시는 겁니다.
https://www.youtube.com/@user-kq6iq7uz2m/streams

카이스트데이터사이언스 대학원

매학기마다 원서접수 전에 입학설명회를 진행하니, 꼭 들어보시고 궁금한 게 있으시다면 채팅으로 적극적으로 질문하시면 교수님들께서 친절히 답변해주실 겁니다.
 

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1. 지원 전 준비 과정
위에서 언급한대로 '방법론과 도메인의 이해'라는 부분에 초점을 두고 준비했습니다.
즉 데이터 사이언스 대학원에 진학해서 방법론에 집중할지, 아니면 방법론을 이용해 특정 도메인에서 응용할지 많은 고민을 했습니다.
 
이 고민이 어느정도 해결되셨다면 컨택을 하셔야 하는데요.
카이스트는 대학원들 중 컨택의 영향이 적기로 유명한 대학원이죠.
다른 학과는 모르겠으나, 카이스트 데이터사이언스 대학원은 1차 서류전형 후 2차 면접 전형에서 필기 시험과 발표 면접을 동시에 봅니다.
그러므로 컨택이 합불에 영향을 주기에는 어려울 겁니다. 아무리 컨택해도 면접 못 보면 정량적인 점수 자체가 낮으니, 볼 것도 없이 광탈이겠죠. ㅜㅜ
 
그럼에도 컨택은 중요합니다. 입시에 합격 후 내가 들어갈 연구실을 선정하는 것 또한 입시의 연장선이기 때문이죠.
컨택을 하지 않고 합격할 수는 있습니다. 정량적인 요소로 평가해서 선발하므로, 내가 컨택을 하지 않았더라도 면접을 잘 보면 되니깐요.
하지만 합격 후 원하는 연구실에 들어가는 건 별개의 문제입니다.
교수님들마다 갖고 계신 TO가 한정돼있기 때문에, 내가 원하는 연구실을 남들도 원한다면 제한된 정원을 갖고 경쟁해야하니 ... 아무래도 먼저 연락을 드린 학생이 교수님의 마음에 들었다면 경쟁에 훨씬 유리하겠죠.
 
물론 교수님들이 '합격 후 다시 연락하라'는 피드백을 주실 수 있습니다.
지원자가 마음에 드셔도 막상 지원자가 시험을 잘 못 보면 어쩔 수 없으니 ... 교수님 입장에서도 미리 확답을 주는 것보다 합격한 지원자들 가운데에서 선발하시는 게 나으실 겁니다.
비록 '합격 후 다시 연락하라'는 피드백을 받으셨어도, 합격하고 다시 연락을 드린다면 처음으로 교수님께 연락하는 다른 지원자보다는 교수님이 더 좋게 보실 가능성이 있겠죠.
아무래도 교수님들께서도 사람이신지라 초면인 학생보단 이전부터 지속적으로 교수님께 관심을 표현해온 학생이 더 마음에 드시지 않을까요?
 
저도 컨택을 했었는데요.
컨택을 한 교수님과 결과적으로 잘 되진 않았지만, 교수님께 긍정적인 평가를 받고 합격 후 다시 연락달라고 하셨어요.
다른 교수님들은 어떤 피드백을 주시는진 모르겠지만, 지원 전부터 확답 받기는 어려울 거라고 생각했기 때문에 긍정적이라고 생각하고 열심히 입시를 준비했습니다. (운 좋게 면접 때 컨택한 교수님이 들어오셨고, 영향이 있었는진 모르겠지만 더 잘 보이고 싶은 마음에 힘냈던 기억이 있습니다.)
 
2. 1차 서류 전형
제 간단한 스펙을 공유합니다.
- 학부 : 서울시립대학교 경제학부 (복수전공 : 빅데이터분석학)
- 학점 : 3.9 / 4.5 (전공 : 4.1 / 4.5)
- 어학 : 커트라인만 넘겼습니다.
저는 교양 성적이 꽤 낮기도 하고 2-1학기까진 정신을 못 차려서 평점이 3점 초반이었는데요.
2-2학기부터는 매학기 4점대 평점을 유지했었고, 4-1학기엔 4.5로 과 수석도 달성했었습니다.
그 과정에서 성적을 위한 수업을 수강하지 않고, 성적 받기 어려워도 상대적으로 학우들이 기피하고 난이도가 있는 수업에 도전을 많이 했었는데, 그 과정에서도 좋은 성적을 받은 게 제 긍정적인 특징 중 하나였다고 생각합니다.
 
주전공이 경제학이다보니 타 공대생들과 다르게 연구 경험은 크게 없고, 학과 캡스톤디자인 수업에서 최우수작품상으로 선정된 경험, 그리고 각종 데이터 분석 공모전에서 수상한 경험이 메인이었습니다.
(대회 수상 이력은 제 블로그에 project 카테고리를 보시면 됩니다.)
 
사실 줄곧 취업을 위한 스펙을 쌓아와서 연구 경험보다는 대외적인 경험이 정말 많습니다.
실전마케팅학회 경험, 학습공동체 경험, 해외봉사단 경험, 학생회장 경험, 입학홍보대사 경험 등 ...
그리고 기업 주관 대외활동(서포터즈, 기자단 등)들이 꽤 많았어서 이 활동들을 어떻게 엮을지 고민을 많이 했습니다.
결과적으로 대부분의 활동들을 많이 사용하진 못했지만, 이 활동들을 정리해서 포트폴리오 형식으로 만들고 우수성 입증자료로 제출했습니다.
 
카이스트는 '우수성 입증자료'를 제출할 수 있는데요.
저는 총 6개의 우수성 입증자료를 제출했습니다.

사실 6번은 좀 특이한 내용인데요.
제가 졸업 후 ROTC로 군복무를 했습니다. 그래서 졸업 후 대학원 진학까지의 공백기를 증빙하면서도 군에서 장교로 복무하면서 받았던 다양한 수상 내역과 직책 수행 능력을 어필하고자 제출했습니다.
합격에 미친 영향은 거의 없었겠지만, 나름대로 '성실성'의 척도라고 생각했습니다. 리더십 역량은 덤이고요. ㅎㅎ
 

 
대학원 입시를 준비하시다보면 학교별로 제출해야할 서류가 굉장히 많은데요.
이렇게 라벨링을 해서 관리하시면 제출에 있어서 서류를 누락할 일이 없으니 추천드립니다.
 
자기소개서 및 연구계획서는 팁이랄 게 없을 것 같아요.
개인적으로 외부 사설 기관의 도움을 받아서 작성하시는 건 정말 추천드리지 않습니다.
비용도 비용이지만, 사실 자소서를 잘 썼다고 해서 못 붙을 사람이 붙는 경우는 없을 것 같아요.
그리고 연구계획서 작성을 고민하시는 과정 또한 배움의 일부라고 생각합니다. 스스로 고민해본 경험 없이 그저 남이 작성한 연구계획서를 외우는 건 결코 자신의 것이 될 수 없어요.
여담이지만 사설 업체 ... 너무 비쌉니다. 혼자서 고민해보고, 작성해보세요.
 
입시 설명회에 참여하시면 교수님이 강조하시는 포인트가 있습니다.
그 포인트에 맞추어서 본인의 이야기를 잘 서술하시면 좋은 글이 탄생할 수 있을 거라 생각합니다.
 
저는 아무래도 주전공이 '경제학'이다보니 ... 이 장점이자 단점인 전공을 최대한 데이터 사이언스에 엮고자 노력했습니다.
실제로도 전공 수업도 수학, 통계학 등 방법론 위주의 수업을 수강했고, 계량경제학, 고급계량연습 수업은 1등을 달성하기도 했습니다. 이런 부분을 강조하기도 했고요.
컨셉은 만들기 나름이라고 생각합니다.
 
3. 2차 면접 전형

칼같이 예정된 발표 일자에 맞춰서 발표됐습니다. 이땐 8.10(목) 14시였던 걸로 기억합니다.
여담이지만 수험표 미리 출력해놓으세요 ... 위 안내사항에 명시된 것처럼 다음날까지만 로그인이 가능해서 그 이후로는 수험표 출력이 불가합니다.
# 꼭 "수험표 출력 못했는데 어떡하나요 ㅜㅜ" 라고 하는 분들 있음...
 
위에서 언급한대로 데이터사이언스 대학원은 2차 면접 전형에서 필기 시험과 발표 면접을 동시에 진행합니다.
필기 시험은 수리통계학과 프로그래밍에 대해서 출제되고, 친절하게 데이터사이언스 대학원 홈페이지에 들어가시면 샘플 문제들을 올려놨으니 참고하세요.
그대로 출제되는 건 아니지만 ... 그 문제들을 통해 방향성을 짐작하셔야 합니다.
공통적으로 등장하는 개념들이 있을텐데요... 굳이 언급하지 않아도 센스 있으신 분들은 금방 캐치하실 거라 생각합니다.
 
저는 아무래도 졸업 후 군대에서 28개월을 복무하고 ㅜㅜ 전역하자마자 바로 입시에 뛰어들어서 필기 준비가 부족했는데요.

6월 30일에 전역하고, 7월 3일에 원서 접수를 했어요. 그리고 약 한달 간 김충락 교수님의 KOCW 수리통계학 강의를 들으며 수리통계학 공부를 했습니다.
개인적으로 어느 책을 보셔도 크게 의미는 없을 것 같은데 그냥 Hogg 수리통계학 책 보면서 김충락 교수님 강의 잘 들으시면 될 것 같습니다.
저도 필기를 잘 본 편은 아니어서 팁이랄 게 없는데 ... 단순히 예제 문제 풀이를 하는 걸 넘어서 개념을 잘 이해하셔야 풀 수 있을 것 같습니다.
문제를 푸는 테크닉보다도 그 개념을 잘 이해하고 있는지 물어보는 취지가 강했어요.
 
프로그래밍은 학부 때 수강했던 수치해석 같은 느낌이었습니다.
코딩 역량보다도 주어진 계산 문제를 코드로 구현할 수 있는지를 물었었는데요.
자세히 말하긴 곤란하니 샘플 문제를 보시면 ... 마찬가지로 캐치할 수 있을 거라 생각합니다.
 
그리고 연구계획 발표 면접은 내 연구 계획서를 5분 동안 PPT로 발표한다고 생각하시면 됩니다.
5분 간 발표하면 10분 간 해당 PPT를 보신 교수님들이 여러 질문을 하시고, 잘 답변하시면 됩니다.
저는 어떻게 PPT 만들지만 생각하고 ... 1차 발표 전까진 안 만들었습니다.
애써 만들었다가 떨어지면 말짱 도루묵일 것 같아서요. 
 
전체적인 면접 흐름은 다음과 같습니다.
(1) 면접 대기실에서 1시간 동안 필기 시험 응시
(2) 시험 종료 후 약 15분 휴식 후 1번 면접방에 입실 후 푼 문제를 교수님들께 설명드리기
(3) 1번 면접방 종료 후 2번 면접방 이동하여 연구계획 PPT 발표 
 
참고로 본인이 푼 답안지를 복사해서 교수님들께 공유드리니 ... 꼭 풀이과정 이쁘게 쓰시기 바랍니다.
저는 저 혼자만 보는 줄 알고 대충 썼는데요.
심지어 모르는 문제는 "???" 이렇게 써놓기도 했는데 교수님께서 보시고 '3번은 물음표 ... 이게 뭐죠?' 라고 물으시기도 했네요 ... 정말 부끄러웠습니다 ㅜㅜ
 
그리고 못 푼 문제는 현장에서 힌트를 주시면서 답해볼 것을 유도하십니다.
분위기가 살벌하진 않았지만, 답을 못할 경우 싸해지는 건 어쩔 수 없으니 ... 최대한 답하려고 노력해보세요.
 
8.10(목)에 발표 후 8.14(월)에 면접을 봤던 걸로 기억합니다.
그래서 전날에 미리 대전에 가있었네요.
 
 
4. 최종 합격
면접 본 이후로 약 1달 간 기다린 끝에 합격증을 받았습니다.
이번에도 칼같이 목요일 14시에 발표됐었으니 조기 발표는 기대하지 마세요 ...

합격 축하 멘트가 정말 멋집니다.
이 멘트만 보면 카뽕이 차오르네요 ...
 
공식적으로는 합격 후 산업및시스템공학과 / 데이터사이언스대학원 OT가 ZOOM으로 약 1달 후에 진행됐었습니다.
OT에서는 학과 소개 및 지도교수 선정 기간에 대해서 안내됐었는데요.
제일 중요한 게 지도교수 선정에 대한 부분이죠.
교수님별 TO 안내 및 지도교수 선정 절차에 대해서 안내했었습니다.
 
개인적으로는 이때까지 기다리지 마시고 합격하자마자 바로 교수님께 메일 드려서 컨택하시고 미리 면담까지 하시는 걸 추천드립니다.
교수님별로 갖고 계신 TO는 1~2명 정도이고, 아마 대부분 산업및시스템공학과 소속 교수님들께 컨택하다보니 경쟁이 치열할 수 있습니다.
그럼에도 교수님들이 정해진 TO 이상으로 안 받으시기 때문에 ... 여러 가능성을 염두해두시고 교수님들께 컨택해보시기 바랍니다.
 
컨택이 잘 안 돼도 아마 랜덤으로 랩을 배정해주시긴 할 겁니다. 참여 교수님들이 홈페이지에서도 확인하실 수 있듯이 워낙 많으셔서요.
하지만 참여 교수님들의 백그라운드가 워낙 다양하시다보니 ... 경험해본 적 없는 랩으로 갈 가능성도 높습니다.
만약 지도교수님을 선정하지 못하면 공동 연구실에서 생활하다가 (무정부상태에 가까운 ...) 추후 교수님을 선정할 수도 있다곤 하니 너무 걱정은 안하셔도 될 겁니다.
이렇게 안내하긴 했지만 ... 무정부 상태로 대학원 생활을 하시는 건 금전적인 부분도 있고 어려움이 있지 않을까 싶긴 하네요.
 
어쨌든 저도 생각보다 우여곡절을 겪었어요.
결국 잘 됐다고 생각하지만, 입시보다 컨택 때 더 피말리는 느낌이었습니다.
 
이후 2월엔 입학 전 선형대수학, 통계학, 프로그래밍에 대한 부트캠프가 진행되니 참고하시기 바랍니다.
 
궁금한 점은 '공개 댓글'로 남겨주시면 답글을 남겨드립니다.
비공개 댓글은 답글을 남겨드리지 않습니다. (유사한 질문을 여러번 답하는 데에 번거로움이 있고, 대부분 궁금한 점이 비슷하기 때문입니다.)
 
감사합니다.
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- 간토끼(DataLabbit)
- B.A. in Economics, Data Science at University of Seoul