Decision - 학교선택 (MIT EECS)

마지막에 나에게 있던 선택지는 Stanford Statistics, Harvard Statistics, Princeton PACM, MIT EECS 였다. 이외의 학교는 확실히 여기에 있는 4개의 학교가 모든 부분에서 낫다고 생각했기 때문에 합격하자마자 withdraw를 하였다.

 

여기서 어떻게 골랐는지를 오늘 소개하고자 한다. 

 

1. 내가 전공할 분야는 무엇인가

결국 deep learning theory / reinforcement learning theory를 한다고 하면 전공이 상관이 없을 수 있다. 하지만 주변에 내가 하는 분야를 하는 사람이 많을수록 좋을 것이라고 생각했다. 따라서 비교적 학과 인원이 적은 Stanford Statistics (10명 내외), Harvard Statistics (5명 내외), Princeton PACM (5명 내외) 보다 MIT EECS가 조금 더 맞다고 생각했다. 

MIT > Stanford > Harvard > Princeton

 

 

2. 위치

위치는 단연코 Stanford가 가장 좋고, MIT, Harvard가 같은 Boston에 있고, Princeton은 뉴저지에 있다. 날씨적으로는 Stanford가 좋고 나는 날씨에 영향을 크게 받는다. 날이 추워지면 일을 잘 못하기에 Stanford가 가장 적격이었다. Boston은 다만 직항이 있고, Stanford와 Princeton은 직항이 없다 (내가 알기로는). 

Stanford > MIT = Harvard > Princeton

 

 

3. 교수진

deep learning theory / reinforcement learning theory는 단연코 Princeton이 1등이라고 생각한다. Jason Lee, sanjeev arora, Chi Jin 모두 미친 사람들이고 원한다면 이분들의 지도를 받을 수 있었다. Stanford와 Harvard는 아무래도 통계학과다 보니 DL/RL Theory의 교수님이 상대적으로 부족했다. MIT의 경우 원하는 교수들이 몇 있었고, 나는 Theory만을 추구하지 않기 때문에 그런 부분에서 장점이 있었다. 특히 MIT의 ML/RL Application 쪽은 타의 추종을 불허한다고 느꼈다. 

Theory : Princeton >>> MIT > Stanford ~ Harvard

Application : MIT > Stanford >>>>> Harvard ~ Princeton

 

 

4. 비지팅 

비지팅을 줌으로 진행했다. 3월에 네이버에서 일을 하고 있었기에 미국에 가기에는 조금 어려웠다. 그래서 학생들, 교수들과 이야기를 많이 했다. 학생의 경우 솔직히 MIT에서 너무 크게 감명을 받았다. 물론 다른 요소들도 MIT가 좋긴 하지만, 가장 마음이 끌린 이유는 학생들이랑 대화하다 보니 정말 여기서 내가 뭔 일을 할 수 있을 거 같다는 근자감이 들었다. 

매 학교 학생들이랑 미팅을 할 때 나는 small talk 주제를 생각해 간다. 그런데 MIT에서는 유독 전공 이야기를 많이 사람들이 했고, 정말 미쳐있다는 생각이 들었다. 그래서 단연코 비지팅에서는 MIT가 가장 좋았다고 볼 수 있다.

또한 교수님들도 너무 적극적이었다. 내가 이 랩에 와야 하는 이유들을 설명해주고, 내가 어떤 걸 하면 괜찮을지도 많이 소개를 해줬다. 사실 이 부분은 프린스턴도 너무 좋았지만, 학생들과의 대화 기회가 많이 없었다. (애초에 학생이 너무 적다) 

스탠포드는 비지팅을 한 이후에 합격 발표를 들어서 많은 정보를 듣지 못했고, 하버드의 케이스에는 물론 매력적이었지만 MIT에 이미 빠져버린 이후였다. 

 

 

5. 기타

그리고 나는 기혼 상태라서, 이후에 대도시에서 아이를 키우는 것이 훨씬 좋다고 판단했다. 물론 물가는 비싸지만 아웃소싱을 조금 하고 같이 공부를 해나가는 게 서로에게 좋다고 생각했다. 마지막으로, 아내가 다시 보스턴으로 와서 얻을 일자리가 많을 것이다라는 생각도 크게 작용해서 결국 MIT를 골랐다.

 

 

 

 

교수님도 지금 잘 골라서 이미 연구를 시작했다. 너무나 행복하게 연구하고 있어서 (살짝 바쁘지만 ㅎㅎ..) 잘 고른 거 같다는 생각이 계속 든다.