인공지능, 레드오션, 개발자 대학원 입시 절차 분석

인공지능(AI)은 현재 기술 산업에서 가장 주목받는 분야 중 하나입니다. 하지만, 이로 인해 많은 사람들이 AI 시장이 이미 포화상태, 즉 레드오션이 되어버린 것 아닌가 하는 의문을 갖습니다. 레드오션이란 기존 시장에서 기업들이 경쟁하는 과정에서 더 이상 새로운 수요를 창출하기 어려운 상태를 의미하며, 블루오션과 대조됩니다. 그렇다면, AI 분야는 정말로 경쟁이 치열해졌고, 혁신이 정체된 레드오션이 되었는지 이야기해보려고 이 글을 저는 작성합니다. 참고로 저는 몇년 전 AI분야를 전공하기 위해 비전공자에서 진로를 바꾼 경험이 있습니다. 실제로 저는 연구 중심의 대학원에 들어가 석사학위를 받았고 주변의 같은 전공의 동료들이 어떻게 커리어를 쌓아가는 지 최근 소식도 듣고 있습니다. 그때도 AI 분야는 전망이 좋고 관심도도 높았지만 지금은 더 심한 것 같습니다. 그 말은 곧 인공지능 시장이 커졌다는 긍정적인 의미로도 볼 수 있습니다. 보다 정량적인 지표와 함께 보겠습니다.

1. 인공지능 시장 동향

 

먼저, AI 시장의 성장률을 살펴보는 것이 중요합니다. AI는 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 여러 하위 분야로 나뉘며, 이들 각각의 기술은 아직도 활발히 발전하고 있습니다. 또한, 자동화와 데이터 분석, 예측 분석에서 AI가 차지하는 비중은 점점 커지고 있습니다. 국제적인 시장 조사에 따르면, AI 시장은 향후 몇 년간 꾸준한 성장을 계속할 것으로 예상됩니다. 이는 AI가 아직 성숙기에 접어들지 않았음을 시사합니다. 하지만 한국과 같은 작은 시장에서는 AI 시장의 글로벌적인 잠재력에도 불구하고, 경쟁이 치열한 것은 사실입니다. 많은 기업들이 AI 기술을 도입하거나 자체 AI 연구를 통해 차별화를 꾀하고 있으며, 이로 인해 신생 스타트업들도 많아졌습니다. 하지만 이는 필연적인 과정입니다. 특히 플랫폼 기업이나 빅테크 기업들(예: 구글, 마이크로소프트, 아마존)이 AI 연구에 막대한 자원을 투자하고 있어, 소규모 기업들이 새로운 기술을 내세워 성공하기는 어려울 수 있습니다.

 

그렇다면 AI가 이미 레드오션이라고 단정할 수 있을까요? AI 기술은 아직도 많은 미개척 영역을 남기고 있습니다. 의료, 제조업, 환경보호, 농업 등 다양한 산업에서 AI는 아직도 적용 초기에 있으며, 각 분야의 전문 지식을 접목한 AI 솔루션들이 지속적으로 등장하고 있습니다. 예를 들어, 의료 영상 분석 AI나 농업용 드론 AI 등은 아직 큰 성과를 낸 사례가 많지 않지만, 엄청난 잠재력을 지닌 분야로 평가받고 있습니다. 또한, AI의 하위 기술들도 빠르게 발전하고 있습니다. 강화학습, 생성 AI(Generative AI), 설명 가능한 AI(Explainable AI) 등 새로운 기술들은 그 자체로 AI 시장의 새로운 블루오션을 열 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 따라서 AI가 전반적으로 레드오션이라고 하기에는 아직 이르다고 볼 수 있습니다. 특히 요즘 국내에서는 생성형 ai에 관한 관심이 뜨겁습니다. 연구적으로 많은 리소스가 필요한 분야이기는 하지만 이를 경량화하여 실제 산업에 응용하는 방안은 아직 블루오션에 가깝다고 볼 수 있겠습니다. 

 

따라서 정리하자면! 인공지능은 빠르게 성장하고 있으며, '일부 하위 분야'에서 경쟁이 치열한 것은 사실입니다. 특히 컴퓨터 비전 엔지니어는 요즘 한국에 차고 넘칩니다. 전통적으로 그쪽은 딥러닝을 응용할 때 많은 성장이 이뤄질 거라 점쳐지던 유망한 분야였고 따라서 많은 학생들이 비전 분야에 우선적으로 많은 자리를 잡았습니다. 그러나 AI 자체는 여전히 많은 미개척 영역과 발전 가능성을 지닌 블루오션의 속성을 동시에 지니고 있습니다. 특히, 특정 산업에 특화된 AI 솔루션이나 차별화된 연구 주제를 통해 충분히 경쟁력을 확보할 수 있으며, 이를 통해 기업이나 연구자들은 새로운 기회를 찾을 수 있습니다. 오히려 가까운 미래에는 머신러닝 엔지니어 그 자체보다 이를 위한 인프라를 구축하는 엔지니어들이 더 흥할 수도 있습니다(많은 인프라 구축 기업들은 해외 기업이 많기에 영어를 미리미리 해둘 필요가 있습니다. 이제 개발자도 영어를 열심히 공부해야 하는 때가 이미 왔습니다)

 

 

 

2. 인공지능 개발 공부 및 석박사 진학을 위한 길잡이

 

인공지능 분야에서 더 깊이 있는 연구를 하기 위해 많은 이들이 대학원 진학을 고려합니다. 대학원은 학문적 깊이와 연구 역량을 기르기 위한 중요한 단계이므로, 입시 절차를 이해하는 것이 필수적입니다. 특히 AI 분야는 기술 발전 속도가 빠르고, 최신 연구 동향에 민감하기 때문에 연구 경험이 매우 중요합니다. 대학원 입시 절차는 국가와 학교에 따라 약간의 차이가 있지만, 전반적인 과정은 비슷합니다. AI 분야에서 석사나 박사 학위를 취득하기 위해서는 학문적 배경과 연구 계획이 매우 중요한 요소로 작용합니다. 입학 과정은 일반적으로 연구 분야 선정과 지도교수 선정이 가지는 함의가 매우 큽니다. 이때 지원자는 자신이 연구하고 싶은 AI 분야를 명확히 설정해야 합니다. AI는 매우 다양한 하위 분야로 나뉘기 때문에, 자신의 흥미와 강점을 고려해 적합한 연구 분야를 선정하는 것이 중요합니다. 또한, 대학원 입시에서 매우 중요한 요소는 연구 주제를 지도해줄 교수를 찾는 것입니다. 지원자는 자신의 연구 주제와 일치하는 연구를 진행 중인 교수와의 상담을 통해, 연구실에 합류할 수 있는지를 확인해야 합니다. 국내에서는 이 과정을 주로 콩글리쉬로 '컨택'이라고 일컫는 경우가 많습니다. 카이스트 등 최상위권 대학을 제외하고는 이러한 컨택이 합격에 지대한 영향을 미치기 때문에 매우 중요한 단계라고 할 수 있겠습니다.

 

 

연구 계획서는 대학원 입시에 있어 매우 중요한 서류입니다. 지원자는 자신의 연구 주제, 연구 방법론, 기대 성과 등을 명확히 기술해야 하며, 독창성을 부각시키는 것이 중요합니다. 특히 AI 분야는 빠르게 변화하고 있으므로, 최신 연구 동향을 반영하여 자신이 어떻게 기여할 것인지에 대한 구체적인 계획이 필요합니다. 대부분은 박사 과정 보다는 석사 과정에 관심이 많겠지만 이 둘의 차이를 모르는 경우가 많습니다. AI 분야에서 석사와 박사 과정은 연구의 깊이와 범위에서 차이가 있습니다. 석사 과정은 일반적으로 2년에서 3년 정도 소요되며, 학문적 기초를 다지고 특정 주제에 대한 연구를 수행하는 과정입니다. 석사 논문은 주로 기존 연구를 바탕으로 하여 새로운 관점을 제시하는 경우가 많습니다. 반면 박사 과정은 4년에서 6년 정도 소요되며, 학문적 기여도가 높은 독창적인 연구를 요구합니다. 박사 논문은 새로운 이론을 제시하거나, 기존의 문제를 완전히 새로운 방식으로 해결하는 연구가 주를 이룹니다. 따라서 박사 과정은 연구의 난이도와 요구되는 성과가 훨씬 높으며, 논문 발표나 학회 참가 등이 매우 중요한 역할을 합니다.

 

보편적으로 국내에서는 비전공자가 인공지능 관련 석사학위를 취득하는 경우는 사례가 꽤 있으나, 비전공자로 석사까지 마친 사람이 곧장 인공지능 유관 전공의 박사로 가는 케이스는 거의 없어 보입니다. 많은 또래들이 대학원에서 연구를 수행하기 위해서 비용 걱정을 하는 경우가 많지만 한국의 공대는 재정적 지원이 있는 경우가 많습니다. . 많은 학교들이 **TA(Teaching Assistant)**나 RA(Research Assistant) 프로그램을 통해 연구비를 지원해주며, 국가 연구 기관이나 기업에서도 연구비를 지원받을 수 있는 기회가 있습니다. 특히 AI 분야는 컴퓨팅 자원과 데이터가 연구의 핵심이므로, 이를 지원받기 위한 장학금이나 연구비 확보가 중요하고 그만큼 활성화되어 있기 때문에 컨택 과정에서 이런 점을 유심히 고려한다면 대학원 입시 및 학교 선택에 중요한 길잡이가 될 수 있습니다. 재직자를 위한 대학원 과정은 일반적으로 학술적 가치가 낮다고 판단되는 점은 있으나 다른 블로거들도 관심이 많은 주제인 것 같고 관련 포스팅도 많습니다.