[CS PhD] CMU Robotics, Cornell CS (AI/ML)
sckim | 2020.07.05 | 조회 3607
Admissions

Carnegie Mellon University, Cornell University

Rejections

Stanford University, UC Berkeley, MIT, University of Washington, 그 외 몇몇 학교들


Pending

-

출신학부/대학원(GPA)


Brown University

- B.S. in Applied Mathematics & Computer Science, GPA: 3.93/4.0

- M.S. in Computer Science, GPA: 4.0/4.0

학부 졸업하고 1년 동안 학교를 더 다니면서 5th-Year 프로그램으로 석사 과정까지 마무리하고 졸업했습니다.


TEST Score


TOEFL 115 (R 30 L 29 S 28 W 28)
GRE Verbal 162 (90%), Quantitative 170 (96%), Writing 4.0 (57%), 2017년 5월

- GRE 시험은 군대에 있을때 준비하기 시작했고, 말년 휴가 나온 첫날에 시험을 봤습니다. 다행히 한번에 점수가 괜찮게 나와서, 복학하고 대학원 준비하는 동안은 GRE 걱정 없이 연구에만 집중할 수 있었던거 같습니다.


Financial Aid


- CMU full funding RAship + 첫 해 학교 장학금

- Cornell full funding RA/TAship

Experience


Research Experience

- 인공지능/강화학습 (AI/RL) 랩 2년 9개월 (2017년 9월 - 2020년 5월)

- 강화학습 이론 연구실 1년 (2018년 9월 - 2019년 8월)

- 로보틱스 (HRI) 랩 1년 6개월 (2018년 12월 - 2020년 5월)

- 컴퓨터비전/인지과학 랩 1년 9개월 (2017년 9월 - 2019년 5월)


Publications/Preprints

- 국제 인공지능학회 IJCAI 2019 1저자 논문 출판 (RL) + oral presentation

- 국제 신경정보처리시스템학회 NeurIPS 2019 Deep RL 워크샵 1저자 페이퍼/포스터 발표

- 그 외 국제학회 (AAMAS, RLDM) 1저자 확장초록/포스터 발표 2회

- Robotics/Planning 분야 2저자 논문 제출 (국제 학회 리뷰중)

- RL 분야 3저자 논문 arXiv 업로드 (국제 학회 리뷰중)

- Computer Vision+Cognitive Science 저널 논문 (국제 학술지 리뷰중)


그 외

- Intro to Engineering, Intro to CS, Computer Vision 수업 TA

- Invited Talk at Machine Intelligence Conference hosted by Boston University

- NeurIPS 2019 학회 Reproducibility Challenge 참가

- Reviewer, ICML

- Reviewer, NeurIPS Workshop on ML for Healthcare, Workshop on ML & Physical Sciences

추천서


세 분 전부 연구를 같이 했던 경험이 있는 교수님들께 받았습니다.


- 교수 1: 학부 2년, 석사 1년 동안 연구를 지도해주신 인공지능/강화학습 랩 교수님께 받았습니다. 군대 전역하고 복학하자마자 교수님께 연락해서 같이 일하고 싶다고 이메일을 보냈고, 흔쾌히 랩에서 일해도 된다고 하셨습니다. 첫 연구주제를 정할 때, 랩이 나아가는 방향과 별개로, 제가 개인적으로 해보고 싶은 주제를 선택해서 연구하고 싶다고 교수님께 말씀드렸는데, 리스크가 크지만 한번 해보라고 격려해 주셨습니다.

- 약 1년 동안 연구를 한 뒤, 4학년 1학기인 2018년 11월에 첫 논문을 학회에 투고했다가 리젝 통보를 받았습니다. 다시 그 논문을 수정해서 2019년 2월에 다른 학회에 투고했는데, 다행히도 두번째 시도에 논문이 통과되었습니다. 학부 졸업하고 나서는 여름방학 동안 이 교수님과 계속 일하면서, 첫 논문에서 제시했던 알고리즘의 한계점을 극복하는 내용의 후속 연구를 진행하였고, 그 결과물을 학회 강화학습 워크샵에서 발표했습니다.

- 3년 동안 지도교수님으로 제게 연구지도 뿐만 아니라 커리어 조언, 학회 네트워킹 등 여러가지 도움을 주신 분이고, 대학원 원서 넣기 직전에는 직접 sop와 cv 첨삭도 해주셨습니다. 추천서에는 연구주제 선정과 아이디어, 그리고 독립된 연구자로서의 가능성에 대해 자세히 써주셨다고 하네요. 정말 감사할 따름입니다.


- 교수 2: 강화학습 이론 연구실 교수님께 받았습니다. 위의 첫번째 교수님과 같이 했던 첫 연구의 막바지 단계에, 이 교수님께도 연락을 드려서 논문 지도를 받았는데 (두 분이 서로 친하고 대학원생 co-advising도 많이 하셔서 자연스럽게 부탁드릴 수 있었습니다), 특히 머신러닝 이론이나 수식 증명에 대한 피드백을 많이 해주셨습니다. 첫 논문을 학회에 투고한 뒤 리젝 통보를 받고 다시 다른 학회에 투고할 때까지, 일주일에 한번씩 교수님과 미팅하고, 필요한 실험을 다시 수행하고, 논문을 리비전하는 작업을 같이 했습니다.

- 논문이 통과된 뒤 교수님께서 저를 부르셔서, 학부생이 자기 연구에 책임을 지고 논문을 끝까지 통과시키는 과정을 인상깊게 봐주셨다고 하셨고, 박사과정에 지원할거면 추천서도 써주시겠다고 말씀하셨습니다. 사실 강화학습 분야에서는 손가락 안에 들 정도로 유명한 대가 교수님이라, 이 교수님과 같이 논문을 쓰고 추천서를 받을 수 있었다는 사실 자체가 저에겐 엄청난 행운이었다고 생각합니다. 이 연구가 끝나고 나서 교수님의 휘하에 있는 다른 박사과정생이 하는 연구를 도와주면서 3저자로 논문 작업에 참여하기도 했고, 2019년 가을학기에는 교수님이 가르치는 수업도 수강하면서, 수업 파이널 프로젝트로 학회 논문을 하나 골라서 실험 결과를 재현하고 결과 보고서를 학회 reproducibility challenge에 제출하기도 했습니다. 또한 이 교수님의 추천으로 보스턴 지역의 대학원생들을 대상으로 한 ML 학회에 스피커로 초청되어 제 연구를 발표할 수 있는 아주 과분한 기회를 얻기도 했으니, 여러모로 저에게는 정말 고마운 분입니다. 아마 위에 서술한 내용이 종합적으로 교수님 추천서에 들어갔을 것이라 생각합니다.


- 교수 3: 로보틱스 랩 교수님께 받았습니다. 2018년 봄학기 (3학년 2학기)에 이 교수님이 열었던 대학원 수업을 하나 듣고 간단한 파이널 프로젝트를 하나 했습니다. 2018년 가을학기가 끝나고 교수님께서 자기 랩에서 일해보는게 어떠냐고 제의하셨고, 그렇게 Robotics/Planning 연구에 참여하게 되었습니다. 사실상 2019년 봄학기는 (첫 연구 논문 리비전을 제외하곤) 대부분의 시간을 이 교수님 랩에서 연구하면서 보냈던 거 같습니다.

- 2019년 가을에 학회에 논문을 투고했다가, 한 리뷰어로부터 수식 증명에 오류가 있다는 지적을 받고 리젝 통보를 받은 일이 있었습니다. 증명이 날아가면 이론 전체가 무너지는 상황이라 좀 암울한 상황이었는데, 다행히 수식 오류를 바로잡고 증명을 약간 다른 방향으로 유도해서 논문을 수정하는데 제가 기여한 일이 있었습니다. 나중에 교수님께 직접 들은 이야기로는, 제게 그때의 에피소드가 가장 기억에 남는다고 하셨고, 그렇게 연구에 기여한 부분을 구체적으로 추천서에 써주셨다고 합니다.


* 제 경우엔 학회에 정식으로 통과된 1저자 논문이 하나 있었고, 리뷰 중이거나 리젝 후 다시 재투고를 준비하는 논문들이 있었습니다. 그리고 그 외에 학회 워크샵/초록/포스터 발표 경험들이 몇 번 있었고요. 하지만 요즘엔 학부 때부터 탑티어 ML 학회 프로시딩에 정식 논문을 3~4개 이상 출판한 학생들이 박사 어드미션 경쟁에 뛰어들고 있는 추세고, 그런 엄청난 지원자들과 비교했을 때 제 publication record가 그리 눈에 띄는 수준은 아니었습니다. 그래서 그걸 만회하려면 학부 교수님들로부터 추천서 세 장을 최대한 잘 받아야겠다는 생각이 들었습니다. 대학원 준비 과정 초기에는, 추천서 세 장 중 한 두 장은 그냥 수업을 듣고 성적을 잘 받은 걸로 교수님들께 부탁드릴까 고민도 했지만, 그럴 경우에 사실상 교수님들의 추천서에 DWIC (Did Well In Class) 이상의 내용이 들어갈 수 없고, 연구 능력을 보여줘야 하는 대학원 입시에서 DWIC 레터를 받는건 큰 의미가 없겠다고 생각했습니다. 그래서 위 세 분의 교수님들과 관계를 쌓으면서 어떻게든 "연구"라는 연결고리로 최대한 접점을 만들기 위해 노력했습니다. 설령 억셉된 논문이라는 최종 결과물이 나오기 전일지라도, 교수님들이 각자의 시선으로 제 연구자로서의 가능성을 긍정적이고 구체적으로 (그리고 겹치지 않게) 추천서에 적어주는 것이 가장 중요하다고 생각했고, 박사 어드미션을 준비하면서 그 부분을 항상 최우선순위로 삼았습니다.


* 10월 경에 교수님들께 정식으로 추천서를 부탁드리고 나서, 각 교수님께 5~6페이지 분량으로 제가 그동안 했던 연구 내용들, 그리고 교수님들과 있었던 에피소드들을 따로 bullet point 형식으로 정리해서 sop/cv와 같이 보내드렸습니다. 세 분 다 추천서를 쓰는데 도움이 되었다고 말씀해주셨습니다.


SOP/CV


SOP는 Intro - Research Experience - Research Interests - Fit with Faculty 순서로 작성했습니다.


Intro는 특별한 미사여구 없이 그냥 짧고 담백하게 적었고요. 그 다음 Research Experience 파트는 다섯 문단에 걸쳐서 학부 동안 했던 연구 경험을 서술했습니다. 각 문단마다 어떤 연구를 했고, 문제를 어떤 식으로 해결했고, 무엇을 배웠고, 논문 출판이나 포스터 발표 등 어떤 결과물을 냈는지 썼습니다.


Research Interests는 두 문단에 걸쳐서 작성했는데, 대학원에서 하고 싶은 연구 방향을 크게 두 갈래로 나눠서 서술했습니다. 왜 이러한 방향의 연구를 하고 싶은지, 그리고 어떤 방법론을 고려하고 있는지 적었습니다.


마지막 문단에는 research interests와 연관 지어서, 각 학교마다 관심이 가는 교수님들을 2~3명씩 언급했습니다. (예외적으로 CMU, Stanford, Berkeley는 RL 교수진들이 많아서 한 학교당 4~5명씩 적었고, 일부 학교들은 연구 분야가 맞는 교수들이 한 명밖에 없어서 한명씩 적었습니다.) 저의 연구 관심사가 그 교수님들의 연구 방향에 어떻게 부합하는지, 그리고 각각의 교수님들과 어떤 주제들에 대해 연구하고 싶은지 적었습니다. 필요에 따라 바로 위에 있는 research interests 두 문단의 세부 내용을 약간 수정하기도 하였습니다.


SOP는 9월부터 작성하기 시작했고, 10월 중순에 near-complete draft가 완성되고 나서는 교수님들 및 주변 대학원생들한테 보여주면서 첨삭 및 내용 피드백을 받았습니다.


CV는 2페이지 분량으로 만들었습니다. Education - Publications - Preprints - Research Experience - Invited Talk - Advanced Course Projects - Teaching Experience - Skills - Academic Service 순으로 적었습니다. 혹시 참고가 될까 하여 대학원 지원 시점의 CV를 여기 공유했습니다.


Interview/

Contacts


- 1/17 Cornell (1/13 연락): 올해 새로 코넬대학교에 부임하는 젊은 중국계 RL 교수님으로부터 스카이프 인터뷰를 하자고 연락을 받았습니다. 미리 유튜브에서 그 분이 했던 research talk 영상을 보고, 논문 2~3개를 읽고 들어갔습니다. 30분 동안 대화를 했는데, 첫 15분 동안은 교수님께서 제게 학부 때 했던 리서치를 설명해 보라고 하셔서 설명을 했고, 남은 15분 동안은 제가 교수님께 궁금한 점들을 질문했습니다. 그 교수님이 했던 연구와 관련된 구체적인 질문을 2개 했고, 앞으로의 연구 방향이 어떻게 되는지, 대학원생들을 어떻게 지도할 예정인지 물어봤습니다. 아무래도 새로 부임하시는 분이라, 신생 랩에 데려갈 학생들을 적극적으로 리크루팅하려고 하신다는 느낌을 받았습니다.


- 1/31 Stanford (1/28 연락): 스탠포드의 RL 교수님께 인터뷰하자는 연락을 받았습니다. RL Theory를 연구하시고, 주로 Healthcare 및 Education 분야에 RL을 적용하는 걸로 유명한 분이신데, 마찬가지로 인터뷰 전에 그 분의 논문을 몇개 읽고, 학회에서 발표한 영상을 찾아봤습니다. 코넬 교수님은 편안한 분위기에서 인터뷰를 진행하셨던 반면, 스탠포드 교수님은 훨씬 formal한 분위기에서 마치 송곳검증을 하듯이 인터뷰를 진행하셨습니다. 제 연구 논문 내용을 설명해 보라고 하시고, 그리고 나서 그 논문에 있는 증명을 도출하는데 필요한 수학적 지식, 이론적 배경에 대한 질문들을 여러개 하셨습니다. 이 연구의 의의가 무엇이냐, 후속 연구는 어떤 방향으로 진행하고 있냐, 이런 질문들이 이어졌고, 다 끝나고 나서는 제가 교수님께 질문할 기회가 있었습니다. 그 분이 했던 연구와 관련해서 궁금한 점들을 질문했고, 마지막에는 교수님의 랩이 향후 5년간 나아갈 연구 방향과 스탠포드 ML 교수진/대학원생들의 연구 collaboration 현황에 대해서도 이야기를 나눴습니다.

- 나름대로 교수님이 하신 질문들에 막힘없이 답변했고, 인터뷰를 괜찮게 끝냈다고 생각했는데, 아쉽게도 최종 결과는 불합격이었습니다. 나중에 스탠포드 CS Department에 있는 지인한테 들은 얘기로는, 인터뷰했던 지원자들은 borderline에 걸쳐져 있던 지원자들이고, 인터뷰 오퍼를 받은 학생들 중 상당수가 최종적으로는 오퍼를 받지 못했다고 합니다. 정말 압도적으로 뛰어난 지원자들은 인터뷰 없이도 합격하는 경우가 있다고 하네요.


- CMU는 인터뷰 없이 합격하였습니다. 다만 SOP에 1순위로 적었던 교수님은 학회 당시 포스터 세션에서 만나 실제로 대화를 해본 적이 있고, 대화를 끝내면서 제가 대학원에 지원할 건데 원서를 잘 봐달라고 이야기한 적이 있습니다. 나중에 합격하고 나서 이야기해보니 그때 저와 대화했던걸 기억한다고 하셨습니다.


- 마찬가지로 그 학회 기간 동안 UC Berkeley에서 같이 일하고 싶은 교수님한테도 찾아가서 이것저것 물어보고 이야기도 나눠봤는데, 결국엔 리젝 통보를 받았습니다. 개인적으로 저한테는 탑 초이스였던 학교라 약간 아쉽긴 합니다만, 올해 그 교수님 랩에 붙은 학생들 프로필을 보니 제가 떨어지는게 당연하다 싶었습니다.


- 그 외에 교수님들께 사전 컨택을 따로 하진 않았습니다. 자기 웹사이트에 이메일 보내지 말라고 써놓은 교수님들이 많아서요. 그럼에도 불구하고 이메일로 미리 컨택을 하는 것이 도움이 되는지는, 사람마다 견해가 다 다르고, 전공, 학교마다 약간씩 상황이 다른 것 같습니다. 실제로 컨택을 해서 더 좋은 결과를 얻었다고 하시는 분들도 많이 계십니다.


- 3월초에 뒤늦게 U Penn에서 인터뷰 오퍼가 왔었는데, 이미 어드미션을 받은 이후라 거절하였습니다.


Other


- 사실 2018년 겨울 (학부 4학년)에도 대학원 입시에 도전했다가 올리젝 받은 경험이 있습니다. 그때는 뭣도 모르고 대충 아무데나 한 곳은 되겠지 하는 안이한 마음가짐으로 준비했던거 같습니다. 하지만 오퍼는커녕 인터뷰조차 한군데에서도 오지 않았습니다. 돌이켜보면, 1년 전에는 학회에 제출해서 리뷰 중인 논문이 하나 있는게 스펙의 전부인 상황이었고, 대학원에서 어떤 연구를 하고 싶은지에 대한 구체적인 고민도 충분히 하지 않았던 것 같습니다. SOP를 봐도 전반적으로 준비 안 된 티가 났던거 같구요. 결국 올리젝을 받고 나서야 현실(...)을 자각하고, 1년 동안 준비를 더 해서 올해는 그나마 몇군데 합격할 수 있었던거 같습니다.


- 최종적으로 CMU에 진학하기로 했습니다. 코로나 때문에 비지팅을 가보진 못했지만, 온라인으로 교수님들과 이야기해보면서 결정할 수 있었습니다. 대학원에서는 RL 연구를 계속 하면서, 동시에 로보틱스에 적용하는 연구를 하고 싶습니다.


- 마지막으로 제가 CS 박사 어드미션을 준비하면서 온라인에서 읽고 도움이 된 글들을 공유하려고 합니다.

1. 이민아 님의 CS 박사과정 유학후기

2. Applying for CS PhD programs (CMU 교수가 쓴 글)

3. UCSD 교수가 쓴 A Five Minute Guide to PhD program applications

4. CMU 교수가 쓴 Reflection on CS PhD Admission

5. Brown 교수가 쓴 Advice to Graduate School Letter Writers

6. Stanford CS 석사생이 쓴 Demystifying the American Graduate Admission Processes

7. Stanford, Berkeley 등 NLP 박사과정에 합격한 학생들의 대학원 지원 후기 모음

8. UW 박사과정 학생이 쓴 ML 탑스쿨 박사과정 진학에 관한 조언/팁


- 제가 쓴 글이 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠습니다. 쓰다보니 글이 길어졌는데, 끝까지 읽어주셔서 감사합니다. 유학 준비하시는 모든 분들 좋은 결과 있길 바랍니다. 혹시라도 질문사항이 있으면 댓글로 남겨주세요.



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 [MS] MS Applied Econ (UCLA), MFE (UCB Haas), MSc Finance (LSE, Imperial)