[ABOUT] 2021 회고 및 2022

2021

1월 중순 뒤늦게 2021의 마무리 글을 작성하는 이유는 힘들고 바쁜 연말과 연초를 보냈기 때문이다.

9일 X 4시간 동안 머신러닝 실습을 진행했고, 부족한 만큼 최선을 다하고 싶었기에 다른 무엇가를 신경쓸 여유가 없었다.

 

2021은 대학원 생활의 1년차이자 내가 하고 싶었던 분야에 대한 도전을 본격적으로 시작한 해였다. 전자전기공학부를 졸업하고 산업공학과에 입학하여 데이터 분석가의 길을 본격적으로 걷고 있다. 지난 1년동안 끊임없이 경진대회들을 나가고 대외활동을 하고 연구실 업무를 병행했다. 

 

[DACON 로그 분석을 통한 위험도 예측 경진대회 - 5월]

지난 몇번의 대회에서 아쉬움과 쓴맛을 보고 처음으로 1등을 기록한 대회였다. 큰 대회는 아니였지만 데이터 분석 분야로 진로를 결정하고 처음으로 목표한것을 이뤄 행복한 순간이였다. 

 

[HAICON 2021 산업제어시스템 보안위협 AI 경진대회 - 10월]

아쉽게 최종 1등을 기록하진 못했지만 3달의 기간동안 준비했으며 시계열 데이터에 대한 분석을 조금 더 깊게 할 수 있었다. 나의 세부분야도 time series anomaly detection  으로 확고히 하는 계기가 되었다. 

 

[SKT AI FELLOWSHIP - 5 ~ 11 월]

서류부터 최종 발표까지 약 6개월의 기간을 진행했고 매주 현업에 계신 멘토님들과 회의를 하며 보냈다. 연구실 업무와의 병행으로 굉장히 힘들었지만 나중에 다 도움이 될것이라고 믿고 있다^^.

 

[연구실 과제 - ETCH 공정 EPD 예측 - 6 ~ 10]

처음으로 연구실에서 본격적인 주제로 과제를 수행했다. 실제 제조 데이터를 다뤄볼수 있는 기회였고 두가지를 느낀것 같다. 제조 데이터에 인공지능 모델을 결합하는 것은 굉장히 어렵다는 것과 반도체 공정 지식이 굉장히 중요하다는 것이다. 

 

[교육 - 머신러닝 교육]

두번의 교육, 머신러닝을 총 44시간 진행했다. 시작하기 전에는 잘할수 있을까 두려움도 많았지만 시작하고 부터는 무난하게 잘 진행된것 같다. 20초중반에 2년 이상 과외와 학원 알바를 지속적으로 했어서 교육이라는 분야에 대해 낯설지 않았던것 같다. 

 

2021은 새로운 분야에 대해 본격적으로 도전하는 해였고 이 분야에 대한 확신을 갖기 위해 더 열심히 달렸던것 같다. 사실 늦게 시작하는 만큼, 전공자가 아니였던 만큼, 두려움을 없애기 위해서 그랬던것 같다.

 

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2022

2022는 3학기가 시작되며 진로를 결정해야 하는 시기다. 하지만 가장 큰 문제는 진로를 결정하지 못했다. 석사과정인 나는 두가지 선택의 길이 있다. 취업과 박사학위 두가지가 있을것 같다. 각각 장단점이 존재하는데 어떤 기준을 가지고 선택해야 하는지 모르겠다. 

 

2022에는 논문을 집중해서 작성해보며 생각해야겠다. 

2022의 목표는

 

- 논문 작성하기 

- 진로 결정하기

 

크게 두가지로 요약할 수 있다.