'연구'에 해당되는 글 21건

어느덧 졸업하고 4개월이 지났다.

그 동안 연구실 동료와 공동으로 논문 작업을 하였고, 내 개인연구는 실험까지 끝내지는 못하고 시뮬레이션 환경을 새로 구축하며 데이터를 뽑을 준비를 마쳤다.

연초부터 해외, 특히 유럽 쪽으로 포닥을 가기로 결심하고 LinkedIn, ResearchGate를 매일같이 검색했지만, 1월 말에 연구주제가 일치하는 핀란드의 딱 한 곳을 제외하고는 적합한 포지션이 별로 없었다. (게다가 그 일치한다는 주제도 내 졸업논문 주제가 아니라, 막바지에 동료와 함께 새로 배워서 시작한 분야라서 여전히 배울 것이 많은 분야였다.) 물론 일일이 주요 대학교의 관련 학과 홈페이지와 연구주제가 일치하는 교수들의 홈페이지를 하나씩 다 뒤져보며 포닥 채용 공고를 찾거나 직접 이메일을 보내 보는 방법도 있지만, 집안일에도 조금 더 신경을 쓰다 보니 그렇게까지 할 겨를이 없었다. 

연구주제가 일치하는 핀란드의 대학교에 이력서와 research statement 등의 문서를 보냈더니 면접을 보자는 연락이 와서 스카이프로 해당 교수와 두 차례 면접을 보았다. 하지만 나 말고도 지원자가 여럿 있다 보니 경쟁이 치열해서 떨어졌다. 아마도 향후 연구 계획에 대해서 알고리즘 측면의 자세한 아이디어를 원했던 것 같은데, 사실 그 정도면 지금 당장 논문을 한 편 쓸 수 있는 수준으로 개념이 정립되어 있어야 한다는 의미였다. 하지만, 나는 해당 연구 주제에 대해 앞으로 재미있게 연구할 수 있는 방향성을 중심으로 설명하며, 가서 열심히 공부해서 성취하겠다는 식으로 대답하는 것이 최선이었기에, 아마 나보다 더 자세하게 해당 분야를 연구했던 박사가 채용이 되었을 거라고 짐작된다.

그 동안 헤드헌터들을 통해서 몇몇 대기업과 IT 기업들의 박사급 채용 진행에 대한 제의가 들어왔지만, 방향을 포닥으로 잡았기에 다 정중하게 거절하였다. 결국 결과론적인 이야기지만, 그 때 차라리 해당 기업들에 입사하지 않더라도 채용 진행을 미리 해 둘 걸 그랬을까?

어쨌든 집 계약기간도 끝나 가고, 상반기 중에 어디든 결정이 나서 이동을 해야겠다는 나름의 계획을 세운 채 하루하루를 보내고 있었지만, 정말로 하루하루 시간만 흘러가는 듯 했고, 나의 생활과 재정을 비롯한 환경의 변화가 박사과정 때와 별 차이가 없자 답답해지기 시작했다. 졸업 직후에 느꼈던 홀가분함은 한달 정도 지나니 흐려졌다. 박사과정 때와 같은 연구실의 포닥으로 남아 있는 것도 내가 다음 단계로 넘어가기 전에 잠시 기다리는 목적으로써의 의미는 있었지만, 이 생활 자체가 1년 이상 장기화될 지도 모르는 상황에 가까워지자 고민이 되기 시작했다. 

'과연 맞게 가고 있을까?'

아마 결혼 전의 나 혼자만 있는 상황이었다면 고민이 덜 했을지도 모르겠다. 하지만 결혼하고 나서 나를 꽤 오랫동안 기다려 준 아내와 하루가 다르게 커 가는 딸아이를 바라볼 때마다 과연 이대로 괜찮은지에 대한 고민은 머릿속에서 떠나질 않았다. 결정적으로, 둘째를 계획했지만 자연유산으로 인해 잘 되지 않으면서 아내의 몸과 마음이 더 나빠지는 것을 보면서 더이상 지난 수 년간의 똑같은 생활에 그저 나 혼자 익숙해져 있는 지금의 상태를 유지해서는 안 되겠다는 생각이 들었다. 빨리 새로운 환경으로 나가야 하는데, 역설적으로 나는 연구실 환경에 그 어느때보다도 더 많이 익숙해져 있었다. 내가 지지부진하게 살면서 가족을 망가뜨린 것만 같은 생각이 들어서 아내보다도 더 많이 울었던 것 같다.

연구결과를 멋지게 만들고서 졸업하지는 못했고, 박사과정 막바지에 거의 죽을 것만 같은 벼랑 끝의 상황에서 겨우 졸업했다고 스스로 생각했기에 늦게라도 멋진 연구결과를 만들어서 만회를 하고 싶었다. 하지만 그 만회하고픈 심정에 걸맞게 독하게 연구하는 자세를 보여주기는커녕 졸업의 안도감이라는 가랑비에 은근히 젖어들어 지난 몇 개월간 안일하게 살았던 것 같다. 오랜 기간 동안 억눌려 있던 내 마음이 수 년만에 해방되면서 오는 반작용이라서 쉽게 다잡을 수는 없었다고 변명해 본다.

결국 지도교수님과의 대화를 통해 회사로 방향을 돌렸다. 교수님을 통해서, 연구실 졸업생을 통해서, 그리고 링크드인을 통해 때마침 연락이 온 헤드헌터를 통해서 이력서를 몇몇 회사에 보냈다. 면접을 보러 다니기 시작했고, 그동안 프로젝트는 이것저것 많이 해 왔기에 하고 싶은 말은 다 했다. 오히려 말이 너무 많아서 면접관이 부담을 느낀 것은 아닐까 걱정이 되었다.

아직 채용이 결정된 곳은 하나도 없다. 그러나 지난 수 년간 익숙해져 있던 환경을 정리해야 하는 시기가 더 가까이 왔음을 나뿐만 아니라 가족이 모두 느끼고 있다. 작년에 막연하게 예상했던 대로의 삶도 아니고, 올해 초에 '포닥'이라는 단어를 중심으로 나름 구체적으로 상상했던 삶도 아니다. 하지만 이제는 더는 예상대로 흘러가지 않는 상황이 걱정스럽지 않다. 그저 이제는 익숙하다 못해 질척거릴 정도로 매몰되어 있던 나의 본토(창세기의 성경구절 그대로 표현하자면, 본토 친척 아비 집)를 떠나서 새로운 곳에서 다시 한 번 긴장감을 끌어올리고 매너리즘을 벗어 버리고 싶다.

전산학/컴퓨터공학 분야에서 해외 포닥(Postdoctoral researcher) 포지션을 찾기 위해 링크드인(LinkedIn)과 리서치게이트(ResearchGate)를 활용하고 있다.

링크드인이 세계 최대의 구인/구직 소셜 네트워크라서 당연히 유용한 포지션을 쉽게 찾을 것이라 생각했는데, 의외로 포닥 자리는 ResearchGate에서 검색한 결과가 더 유용하게 느껴진다. 원래 연구 내용을 공유하는 포털이다 보니 (물론 출판된 논문에 대한 저작권의 경계선을 아슬아슬하게 걸어가는 줄타기를 하기도 하지만...) 연구와 관련된 job description의 비중이 더 많아서 그럴 것이다. 연구에 한정된 직업보다 일반 회사의 소프트웨어 엔지니어의 숫자와 비중이 훨씬 높으니까 링크드인에서는 검색 조건을 포닥으로 맞추더라도 소프트웨어 엔지니어 포지션이 많이 나올 수밖에 없는 것 같다.

어쨌든 두 사이트를 이용해서 미국보다는 EU 지역을 중심으로 포닥 포지션을 찾아보고 있었는데, 최근 인기가 많은 연구 트렌드가 무엇이고 어디에 돈이 많이 투자되는지 대략 알 수 있다. 너무나 당연하지만, 여전히 인공지능/머신러닝 분야가 가장 인기가 많다. 아직까지는 전세계적인 구인난이라고 불러도 될 정도로 머신러닝(사실 엄밀하게 말하면 딥러닝 관련된 머신러닝에 한정됨) 기술 보유자를 찾는 공고가 많다. 페이스북에서도 포닥을 뽑길래 job description을 살펴 보니, CVPR, NIPS, AAAI, ICML과 같은 탑 레벨 국제학회에 논문을 발표한 인공지능 쪽 박사만 뽑는다고 적혀 있었다.

엣지 컴퓨팅 분야도 사실은 컴퓨팅 자원을 상당히 많이 요구하는 실시간 비디오 분석과 같은 서비스를 빠른 시간 내에 지원하기 위해서 탄생했기 때문에, 머신러닝 관련 작업을 시기적절하게 실행해야 하는 시나리오가 많은 주목을 받고 있다. 따라서 최소한 머신러닝 관련 기술을 엣지 컴퓨팅 서버에 올려서 돌려볼 줄 아는 사람을 요구하고 있다.

5G를 필두로 하는 네트워크 분야의 포닥 포지션은 생각보다 많이 검색되지 않았는데, 일부러 검색 결과에서 덜 나오게 되는 것인지 실제로 자리가 적은 것인지는 잘 모르겠다. 내 프로필을 기준으로 한다면 무선 네트워크와 관련된 연구 결과 때문에 오히려 검색 결과 상위에 많이 나올 법도 한데 체감되는 검색 결과는 소프트웨어 공학을 연구한 박사 포지션보다도 적게 느껴지는 것을 보면 실제로 자리가 많지 않은 것일 지도...

아직은 약 한 달 동안만 틈틈이 검색해 본 결과를 바탕으로 느낀 점이라서 실제 현실과는 다를 수 있다. 그리고, 애초에 포닥 포지션 공고 자체를 자기네 연구 기관 홈페이지에만 올려 두고 구인/구직 포털을 쓰지 않는 경우도 있음을 간과해서는 안 된다. 결국, 일일이 내가 갈 수 있을 만한 연구기관 홈페이지를 하나하나 다 들어가면서 열심히 발품을 팔아야 한다.

올해 상반기 동안에는 좋은 포지션이 나왔으면... 그리고 무엇보다 그 동안 꼭 내 박사학위연구 내용을 바탕으로 논문 한 편은 만들 수 있기를 다짐한다.

우여곡절 끝에 졸업이 되었다. 

자존감이 바닥을 치고 포기하고 싶은 생각이 절정에 달할 때쯤, 박사학위 디펜스를 마쳤다. 물론 박사학위논문심사는 비 오는 날에 먼지가 날리는 수준으로 탈탈 털렸다. 애초에 커미티(committee) 구성이 국내 무선 네트워킹 분야에서 어벤저스 정도는 될 만한 교수님들을 모셨기에, 각오는 하고 있었다. 하지만 역시나 그분들 앞에서 그분들의 중요한 시간을 빼앗아 가면서 참 부끄러운 연구를 내놓고서 디펜스를 한 것 같아서 죄송할 지경이었다. 그래도 교수님들로부터 나의 후속 연구가 어느 부분을 발전시킬 수 있는지에 대한 좋은 의견을 받을 수 있었기에 감사했다. 그만큼 앞으로 발전할 가능성이 높은 것에 희망을 둬야겠다.

디펜스 직후에는 사실 별로 실감이 나지 않았고, 학위수여식 날짜가 지나고 나서야 졸업을 했다는 것이 좀 실감이 났다. 이제는 나를 적극적으로 껴안고 이끌어 주는 '대학'이라는 무형의 존재가 나를 더이상 껴안아 주는 게 아니고, 나는 이제 그 품을 벗어나야 한다. 학생이라는 신분 덕분에 내 인생의 '자기주도적 설계'에 대한 고민을 미뤄둘 수 있었는데, 이제는 더이상 미뤄둘 수 없다. 어쩌면 그래서 졸업식을 영어로 commencement (시작)라고 부르는 것일 지도 모르겠다. 이제부터 내가 온전히 주도하는 삶을 살아야 한다.

박사과정 중간에는 거의 매년 힘들 때마다, 학교를 벗어나면 연구는 절대로 쳐다보지 않겠다고 생각한 적이 많았지만, 역설적으로 향후 진로를 생각하는 과정에서 연구 쪽으로 계속 이어나가는 옵션이 나에게 매우 큰 영향력을 행사하고 있다. 이게 싫지도 않다. 오히려 연구를 계속 해보는 게 괜찮겠구나 하는 생각을 하고 있는 내가 어이가 없을 뿐이다.

내 성격도 그렇고 나를 잘 알고 있는 주변의 모든 사람들의 일관된 평가가 있었는데, 나는 오랜 시간 동안 그것을 애써 부인해 왔다. '어딜 가서 무슨 일을 하더라도 우리 연구실보다는 나을 것이다'라는 생각을 하며 무한경쟁과 빠른 속도로 변화하는 '재미있는' 산업계에 발을 들여놓으리라 생각했다. 하지만 이제 어디든 갈 수 있게 된 상황에서 고민을 하면 할 수록 빠른 변화에 맞추어 재미있고 자유롭게 연구할 수 있는 연구계에 발을 들여놓아도 나쁘지 않겠다고 생각하는 나를 발견한다.

줏대없는 인간이라고 나 자신을 폄하할 생각은 없다. 더이상 자존감을 낮출 필요도 없다. 그저 '내가 즐겁게 일할 수 있는 환경은 어디일까?' 이 생각이 이끄는 대로, 그리고 세상에서 나에게 주는 여러 가지 기회를 잘 선택하는 것이 더 중요할 것이다.

슬프다. 요즘 말하는 꼰대, 멍부(멍청함+부지런함)가 되어 가는 것은 아닐까 두렵다. 연구실에 얼마나 오래 있었는지를 변명하고, 다른 장소에 가도 노트북을 통해서 일에 대한 on-line을 유지할 수 있다는 변명을 한다.

연구실에서 얼마나 오래 연구를 했는지가 중요하게 평가받기 위해서는 단위 시간마다 일을 진전시키기 위해 누구나 납득할 수 있을 만큼 집중을 했다는 사실부터 전제가 되어야 한다.

부끄럽지만 연구실에 오래 앉아 있으면 오히려 그만큼 단위 시간당 집중도는 별로 좋지 않다는 것을 그 동안의 경험으로 알 수 있다. 내가 이만큼 열심히 하고 있다는 피상적인 것에만 집중하고 이것을 나의 변명 수단으로 삼는 것은 야근과 충성심을 강요하는 조직 문화의 근간이 된다.내가 싫어하는 겉만 번지르르하고 알맹이가 부실한 상황이 지금 내 삶에서 나타나고 있음을 부인할 수 없고, 매우 부끄럽다. 이렇게 살아서는 안 되는데...

어떤 일에 투입된 시간으로 결과에 대한 변명을 할 거라면, 진짜로 그 투입한 시간에 온전히 집중을 했어야 한다. 하지만 나는 그렇게 철저하고 독한 사람은 아니다. 어쩌면 맡은 그 일 자체가 너무 재미있어서 빠져든 채로 하지 않는 이상 누구나 정도의 차이는 있겠지만 일하는 시간 내내 집중만 하는 것이 쉽지는 않을 것이다.

일처리의 질적 수준을 높이고 싶다. 그게 논문을 작성하는 작업이든, 실험을 위한 코딩이든, 연구과제 일처리든 상관 없이 말이다. 내가 '열심히 하고 있다'는 변명 거리를 만들기 위해 가족에 피해를 주고, 내 수면과 건강에도 나쁜 영향을 끼치고, 일은 일대로 되지 않아서 심리적으로 더 쫓기기만 하는... 이 악순환의 고리를 끊어야 한다.

지금 내가 제 시간에 집중해서 일을 끝내거나 적어도 구색을 갖추는 수준까지는 처리함으로써, 내가 맡은 이 일이 가까운 미래에 주는 가치와 진짜 성취감을 누리고, 쉴 때는 마음 편히 쉬어야 하겠다.

밤까지 지속되는 일처리 과정에서 집중하지 못하겠고 자꾸 웹질에 빠지기 시작한다면, 차라리 얼른 하던 일을 일시중지하고 잠을 잘 것인지를 결정을 내리고, 한 번 결정을 내렸다면 빨리 실행에 옮기자 (그러니까 그냥 빨리 잠들자).

자려고 누웠는데 지난 하루가 비효율적이고 뚜렷하게 된 게 없어서 속상하다면, 내일은 무엇부터 어떻게 시작하면 될 지 곰곰히 생각하자. 그러면 빨리 잠이 들게 되니까.

블록체인 기술은 산업계(각 코인 페이지나 github)에서 슬쩍 살펴보면 너무 빨리 변화하는 것 같은데, 학계에서 보면 그 속도를 따라가지 못하는 것 같다. 보통은 학계에서 처음 새로운 기술을 만들어 내고, 학계 내에서 주목을 받다가 업계의 자금 지원이 더해지면서 업계에도 마침내 기술이 적용되어 이후로는 지속적을 발전하는 경우를 많이 보았다. 그런데 블록체인은, 물론 사토시(Satoshi Nakamoto)의 논문이(어느 저널이나 학회에도 게재되지 않았다) 출발점이 되기는 했지만, 이후로 수많은 코인이 신규 발행되고 새로운 합의 알고리즘과 새로운 블록체인이 셀 수 없을 정도로 많이 개발되었는데 정작 그 많은 것들이 논문으로는 거의 발표가 안되는 것 같다. 오히려 백서를 먼저 만들고, ICO를 통해 산업계와 일반 사용자들의 투자자금을 먼저 모으고, 그걸로 바로 개발과 상용화에 바로 가는 경우가 다수이다.

소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 그 개념이 정립된 직후부터 학계에서 논문이 폭발적으로 쏟아져 나왔고, 그 중에 유망한 기술들이 유명한 통신장비 업체들에 의해 앞다투어 적용되면서 오픈 네트워킹에 대한 새로운 경쟁이 일어났다.

인공지능(머신러닝)도 산업계가 엄청난 자금을 쏟아부어서 연구를 지원하고 있어서 학계가 아닌 업계가 주도하는 것 같지만 실제로는 그 연구 결과가 대부분 유명한 인공지능/머신러닝 관련 학회에 끊임없이 발표가 되고 있다. 컴퓨터공학 분야에서 인공지능 관련 학회는 순식간에 top을 차지하고, 한동안은 엄청난 자금 투자로 인해 미친 듯한 속도로 뛰어난 논문들이 쏟아져 나올 듯 하다. 인공지능 기술 개발에 적극적인 거대 IT 기업들의 인공지능 자문 담당을 맡은 사람들 중에서 유명한 대학교수가 많은 것도 특징이다.

물론 비트코인을 비롯한 암호화폐 시장에 광풍이 불어 닥치니까 당연히 수많은 컴퓨터 분야 학회/저널에서 call for paper를 통해 블록체인을 키워드로 언급하며 논문을 모집하고 있지만, 정작 진짜 블록체인 기술의 발전을 주도하는 유명한 대표들이나 개발자들(예를 들면 비탈릭 부테린?)은 논문을 출판하는 데 별로 관심이 없어 보인다. 그들은 교수가 아니니까 당연히 그럴 수밖에. 개발 능력이 충분하고, 그렇다고 학술적인 기반이 없는 것도 아니라서 그들이 직접 움직이면 세상을 바로 변화시킬 수 있는 상황이니 논문에서부터 개념이 정립되어 출발할 필요가 없는 것일 수도 있다. 그리고 기술적인 부분에 대한 설명이나 토론은 깃허브 페이지나 미디엄(medium), 스팀잇(steemit) 같은 곳에서 활발하게 일어나고 있다. 심지어 학회도 기존 학회 대신 암호화폐 회사들끼리 자체 포럼을 개최한다.

이제는 대학교에서 교수들이 블록체인을 다음 연구 거리로 삼고 연구를 진행하기 위해 애쓰는 상황이다. 우리 연구실도 IoT와 관련된 데이터를 다루거나 통신, 가상화 등을 연구하다가, 이제 "IoT에 블록체인을 접목한다"는 엄청난(...) 목표를 가지고 조사를 하고 있다. 하지만 IoT에서 블록체인 기술을 적용하는 논문들은 아직까지는 너무 초보적이고, 기술적인 디테일을 찾아볼 수 없다. 그저 IoT에 블록체인을 적용하면 어떤 점이 좋아지고, 원래 안 되던 뭔가가 된다는 식의 뜬구름 잡는 소리만 할 뿐. 그렇게 블록체인이 연동되는 그림으로만 존재하는 아키텍처도 논문에 들어가 있지만, 정작 실험과 평가 결과는 그 아키텍처의 성능을 전혀 알려주지 않는다.

블록체인에서 블록을 생성하는 방법은 작업 증명(proof of work; PoW)에 이어서 지분 증명(proof of stake)이 나온 지도 벌써 한참 되었다. 이미 그 두 가지 외에 새로운 증명 방식이 또 여러 가지로 개발되고 있다. 그런데 IoT에 블록체인을 적용하려면, 일반 피씨, 아니 스마트폰보다도 성능이 훨씬 떨어지는 IoT 기기들을 대상으로 증명과 해싱, 채굴 등을 어떻게 하겠다는 것인지 2018년 7월을 기준으로 그 어떤 논문도 설명하지 않고 있다. 기본적으로 PoW를 가정하고 가는 것 같은데, 해싱 파워를 무슨 수로 확보하려는 것일까?
결국 어떤 논문에서는 해싱 파워 자체를 낮춰서 타협을 보려는 것 같고 (그렇게 낮추기 시작하면 그냥 불편한 블록체인을 쓸 필요 없이 현행 보안 기술을 쓰는 게 낫다), 다른 논문에서는 여러 개의 IoT 기기들을 묶어서 관리하는 피씨 같은 강력한(?) 성능의 장비가 블록 생성과 합의 등의 작업을 수행하고 IoT 기기는 그 아래에 붙어서 시키는 일만 하는 존재로 정의하는 경우도 있다. 결국 IoT에 블록체인을 직접 적용하는 것이 아니다.

하지만 매일같이 신규 발행되는(ICO) 코인들 중에서는 블록체인의 처리 속도를 획기적으로 높이면서 PoW 만큼의 보안 수준을 유지하는 다양한 방법들이 쏟아져 나오고 있고, 비트코인이나 이더리움도 마냥 놀고 있는 게 아니라 단점으로 지적받는 트랜잭션 처리 성능을 높이고 PoW의 비효율성(고성능 장비 강요로 인한 에너지 낭비)을 근본적으로 없애기 위한 다양한 시도를 계속 하고 있다.

암호화폐 시장의 특성이 중/소규모 개발자들에 의한 신규 화폐 발행과 이를 통한 일반 투자자들(기업이 아닌)의 관심으로 굴러가는 형태라서 연구소에서 먼저 개발된 미래지향적 기술을 실현하기 위해 거대 IT 기업이 자금을 투입하는 것과는 차이가 있다. 결국 기술의 정점을 확인하려면 현재 주목받고 인정받는 블록체인 기술이나 관련 암호화폐 플랫폼의 기술 발전 상황(github?)을 따라가야 하는 상황이다. 어느 쪽이 반드시 옳다고 할 수는 없다. 비록 학계에 있는 입장이라서 학계가 잘 따라가지 못하는 모양이 아쉬울 뿐...