1. 들어가며
드디어 대학원 합격 후기를 작성해본다!
한양대 ERICA에서 학부연구생으로 1년을 보내면서 "나도 대학원 합격 후기를 쓸 수 있을까?" 막연하게만 생각했었는데, 이렇게 직접 합격 후기를 작성하게 되어서 너무 기쁘고 뿌듯하다.
이 글은 나처럼 인공지능대학원, 특히 NLP/LLM 쪽 진학을 준비하는 분들에게 조금이나마 도움이 되었으면 하는 마음으로 적는다. 전형 과정이 아래와 같이 진행되었기에, 각 단계별로 내가 어떻게 준비했고 어떤 분위기였는지 솔직하게 풀어보려고 한다.
- 1차 서류 → 2차 (필기시험) → 3차(비공식) 교수님 미팅, 면접
2. 지원 배경 & 나의 스펙
후기 신뢰도를 위해 간단하게만 적어둔다. 스펙은 절대적인 게 아니니 참고만!
- 학교/학과: 한양대학교 ERICA 컴퓨터학부 (4학년)
- 학점: 전체 4.08 / 4.5
- 연구 경력:
- 한양대 ERICA ARK Lab (박서연 교수님) 학부연구생 인턴 1년 [2025.02 ~ 2026.02]
- POSTECH LIL Lab (김형훈 교수님) 연구 인턴 2개월 [2026.03 ~ 2026.04]
- 논문: Neuro-RIT (RAG 강건성 관련) — ICML 2026 submission (1저자)
- 수상: NIA 원장상(2026 ASK 우수 논문), AI 융합 아이디어톤 우수상(2025), 한양대학교 SW융합인(TOPCIT)
개인적으로는 학부연구생 경험과 논문 작성 경험이 가장 크게 작용했다고 생각한다.
학점이나 자격증보다도, "내가 직접 문제를 정의하고 논문 한 편을 끝까지 써봤다"는 경험이 서류와 면접 모두에서 가장 큰 무기였다.
3. 1차 — 서류 전형
서류에서 핵심은 단연 자기소개 및 연구계획서였다. 분량은 2페이지 내외로 제한되어 있어서, 무엇을 빼고 무엇을 남길지가 정말 중요했다.
내가 연구계획서에서 신경 쓴 포인트는 크게 3가지다.
(1) "왜 이 연구실인가"를 구체적으로
- 단순히 "POSTECH이 좋아서"가 아니라, LIL 연구실에서 인턴을 하며 직접 경험한 연구 방향(LLM → VLM 확장)과 내 관심사가 일치한다는 점을 풀어냈다.
- GPU 인프라 같은 현실적인 이유도 솔직하게 적었다.
(2) 연구의 "스토리라인"을 만들기
- IRCAN(NeurIPS 2024) 논문을 출발점으로 삼아 → 한계를 고민하고 → RAG에 접목해 Neuro-RIT를 제안하기까지의 흐름을 하나의 이야기로 연결했다.
- "단순 구현이 아니라 문제 정의 → 가설 → 검증의 과정"이라는 연구관을 강조했다.
(3) 학부 → 석박 → 그 이후(교수)까지 일관된 목표
- 알고리즘 학회 멘토링, 고등학생 AI 교육 봉사 경험들을 녹여서, "연구"와 "교육"을 함께 하고 싶다는 진로 목표가 그냥 나온 말이 아니라는 걸 보여주려 했다.
운이 매우 좋게도 서류를 합격하고 2차로 향했다.
💡 팁: 연구계획서는 "내가 이만큼 많이 했어요"를 나열하는 게 아니라, 하나의 논리 구조로 설계하는 게 핵심인 것 같다. 내 경험상 교수님들은 "이 학생이 스스로 연구를 끌고 갈 수 있는가"를 본다.
4. 2차 — 필기시험 (오전)
서류 합격 후, 오전에는 필기시험이 있었다.
시험은 총 2과목으로 구성되어 있었는데, 출제 범위는 아래 책 기준이었다.
"Mathematics for Machine Learning" (http://mml-book.github.io)
— Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong
→ Part 1, 2
이 책의 Part 1, 2가 그대로 시험의 1과목, 2과목이 되었다.
- 1과목: 사실상 기초 수학 (선형대수, 통계 위주)
- 2과목: 기초 AI, ML을 물어보는 시험
📚 참고로 이 책은 무료로 공개되어 있으니 준비하는 분들은 꼭 받아서 보시길!
# 내가 준비했던 방법
1. 준비 기간은 약 2주.
솔직히 말하면 이 2주가 정말 쉽지 않았다... 포항-수원을 계속 왔다 갔다 하느라 체력적으로도 힘들었고, 중간에 개인적으로 여러 이슈가 겹쳐서 마음 편히 집중하기가 어려운 상황이었다. (준비하시는 분들은 가능하면 일정/컨디션 관리를 미리 해두시길...!)
그래서 공부 비중을 1과목 : 2과목 = 9 : 1 정도로 가져갔다. 1과목에 거의 올인하고, 2과목은 솔직히 거의 못 봤다. 이렇게 준비하고도 붙을지는 정말 몰랐다...
2. 구체적인 공부법은 이랬다.
- 1과목 (기초 수학): 책에 개념 + 연습문제가 있어서, 연습문제를 3회독 하면서 중요 문제 위주로 반복해서 풀었다. 개념을 따로 외우기보다 문제를 풀면서 자연스럽게 익히는 방식으로 갔다.
- 2과목 (기초 AI/ML): 시간이 절대적으로 부족해서, GPT한테 1과목과 비슷한 난이도의 예제를 만들어달라고 해서 딱 1회독만 하고 시험장에 들어갔다.
# 체감 난이도 & 아쉬웠던 점
- 1과목: 시험장에서 체감상 매우 쉽게 풀었다. 확실히 시간을 투자한 만큼 결과로 나왔다.
- 2과목: 반타작... 한 절반 정도 푼 것 같았다. 공부 비중을 너무 1과목에만 둔 게 시험장에서 티가 났다.
# 시험장 분위기
시험은 POSTECH 포스코국제관(POSCO International Center) 에서 진행되었다. 날씨도 완전 맑아서 건물 유리에 하늘이 그대로 비치는 게 인상적이었다.
건물 안으로 들어가니 "인공지능대학원 필기시험장" 안내 배너가 화살표로 길을 딱딱 알려줘서 헤맬 일이 없었다.
(GSAI = Graduate School of Artificial Intelligence)
시험장에 들어가려고 하니, 입구에서 수험표와 함께 목걸이 명찰을 나눠줬는데, GSAI 마스코트(빨간 새 캐릭터 - 불사조?)가 그려져 있어서 은근 몹시 귀여웠다. 전반적으로 진행이 정말 친절하고 체계적이었다.
게다가 간식까지 챙겨주셔서 시험 전에 맛있게 먹으면서 긴장도 풀고, 덕분에 마음 편하게 시험을 볼 수 있었다. 솔직히 시험 보러 왔는데 대접받는 느낌이라 기분 좋게 시작했다 ㅎㅎ
결과적으로는 합격했지만, 만약 시간 여유가 있었다면 2과목도 좀 더 균형 있게 봤을 것 같다. 2주 + 개인 이슈라는 핸디캡 속에서는 "선택과 집중"이 어쩔 수 없는 전략이었지만, 준비하시는 분들은 가능하면 양쪽 다 챙기시길 추천한다!
5. 2차 — 교수님 미팅 (오후)
오후에는 교수님과의 개별 미팅이 진행되었다. 내가 받았던 질문들을 기억나는 대로 정리해본다.
- 내 논문(Neuro-RIT)에 대한 설명 및 기여점
- "왜 뉴런 단위 접근을 택했는가?" 같은 방법론 관련 심화 질문
- 지식 충돌(knowledge conflict) 문제 정의에 대한 본인 생각
- 앞으로의 연구 계획 (LLM → 어떠한 연구?)
- 인성/진로 관련 질문 (교수 진로를 택한 이유 등)
면접 준비 팁:
- 내 논문은 무조건 100% 설명할 수 있어야 한다. Abstract부터 Conclusion까지 직접 썼다면 이건 당연히 강점이 된다.
- 예상 질문에 대한 답을 외우기보다, "왜?"라는 꼬리 질문에 답할 수 있을 만큼 깊이 이해하는 게 중요했다.
- 모르는 건 모른다고 솔직하게 말하되, 어떻게 접근할지 사고 과정을 보여주는 게 좋았던 것 같다.
- 연구 관심사가 맞는지 서로 확인하는 자리에 가까웠다.
💡 미팅은 "평가"라기보다 서로 핏(fit)을 맞춰보는 자리라는 느낌이었다. 그래서 나도 궁금한 점을 적극적으로 여쭤봤다.
7. 합격, 그리고 다짐
합격증을 확인한 순간, 돌이켜보면 1년간의 학부연구생 생활과 밤새 논문을 쓰던 시간들, 학부 시절 공부했던 내 시험기간이 결국 다 연결되어 있었다는 생각이 들었다. "그때는 이게 맞나? 너무 힘들다." 라고 느낀 싶은 순간도 많았지만, 포기하지 않고 "왜 이런 결과가 나오는가"를 계속 던졌던 게 지금의 결과로 이어진 것 같다.