Subfields

Systems, Networking, and Architecture

- Distributed Computing

- RDMA Networking

- Heterogeneous Computing (GPU, FPGA, etc)

- University of Michigan, CSE (Jan 19 unofficial via Zoom, Jan 29 official via email)

- University of Wisconsin at Madison, CS (Feb 3 official via email)

- University of Texas at Austin, CS (Feb 9 official via email)

- University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC), CS (Mar 12 official via email)

- University of Washington (Feb 6 official via email)

- Stanford University (Feb 12 official via email)

- Princeton University (Feb 19 official via email)

- University of California, Berkeley (Feb 20 official via email)

- Cornell University (Mar 5 official via email)

- Carnegie Mellon University (Mar 13 official via email)

Others

- University of California, San Diego (UCSD) - Withdrawn on Mar 14

- Georgia Institute of Technology - Withdrawn on Mar 14

B.S., Computer Engineering, SKKU (3.88 / 4.0)

M.S., Computer Science, KAIST (3.9 / 4.0)

GRE V155/Q168/A3.5
TOEFL 100 (R25/L26/S25/W24)

- University of Michigan: 4y guaranteed full funding (tuition + insurance + $35,000/y)

- University of Wisconsin: No funding

- University of Texas: 5y guaranteed full funding (tuition + insurance + $2,400/m)

- University of Illinois Urbana-Champaign: 5y guaranteed full funding (tuition + insurance + $2,450/m)

Experience

- 중소기업 병특 3년

- 탑티어 컨퍼런스 1저자 1개 (ASPLOS)

- 여러 인턴들 (별 의미는 없었음)

- 딘스리스트 2회

- 여러 공모전 장관상 수상

- 삼성소프트웨어멤버십

교수님 2부, 직장상사 1부

Resume: Education, Publication, Patents, Experience, Awards 순으로 썼습니다.

SOP: 아래에서 설명

University of Michigan: Jan 7 2021 (Zoom)
University of Wisconsin: Jan 30 2021 (Zoom)

University of California San Diego: Dec 27 2020 (coding assignment), Feb 6 2021 (Zoom)

Univerity of Illinois Urbana-Champaign: Mar 11, 2021 (Zoom)

목록에 없는 학교는 인터뷰가 없었습니다.

8년동안 꿈꿔온 유학의 꿈을 이렇게 이룰 수 있게 되어 정말 기쁩니다. 그동안 많이 힘들었고 마음을 다잡기 위해서 고해커스를 몇번이나 들락날락했는지 셀 수가 없을 정도네요 ㅠㅠ 아직 많은 학교들의 결과를 기다리고는 있지만, 개인적으로 생각한 탑초이스 학교들에서는 결과가 모두 나왔기에 어드미션을 포스팅합니다.

나름 최선을 다해서 노력했다고 생각했습니다만 어드미션이 날아오는 지금 결과를 기다리는 다른 지원자들과 얘기를 하면서 느낀 점이 많습니다. 결론부터 말씀드리면, 저는 탑티어 컨퍼런스 1저자 하나가 있다고 우쭐해서 왠만한 학교는 붙을 수 있다고 생각한, 오만한 우물 안 개구리였습니다. 운이 좋게도 여러 좋은 학교에서 오퍼를 받았지만, 저는 이제 제가 스펙이 좋아서라기보단 운이 좋았다고 생각하고 있습니다. 어느 학교를 가든 항상 감사하고 겸손한 마음을 가지고 연구를 하려고 합니다. 이 글은 앞으로 유학을 준비하실 많은 분들께 도움이 되고자, 그리고 미래의 제가 박사 유학을 처음 시작할 때 어떤 마음으로 시작했는지 기록하고 되돌아보기 위해 쓰여졌습니다.

먼저, 현 CS 박사 유학 (특히, AI/ML)은 박터지는 전쟁 수준으로, 엄청난 수준의 스펙 인플레가 일어나고 있는 것 같습니다. 아직 공식적으로 리젝을 뿌린 학교는 워싱턴밖에 없지만, thegradcafe에 올라온 수많은 rejection 글을 보고 있으면 이 지원자들이 대체 왜 떨어지나 생각이 들 정도입니다 (SOP가 개판이거나 LOR이 나쁘거나일수도 있는데 이것들은 확인이 불가능하니 패스). AI/ML과 다른 CS분야를 같이 비교하는건 물론 불공정하지만, PhD라는 이름 아래 저런 지원자들과 경쟁해야 한다는 생각에 최근 갑자기 부담감이 확 밀려왔습니다...

다음 스펙은 thegradcafe에 올라온, 워싱턴에서 리젝을 받은 지원자들의 스펙입니다. 검증된 것은 아니니 참고만 하시길.

- Computer Vision, Scientist at FAANG, 335+ GRE, graduated from top 10 US undergrad, 1 paper at top CV conference

- Unknown field, 5 pubs in top-tier conferences (1 first author, 2 equal contribution second author)

- NLP, graduated from CMU (GPA 3.55), 6 publications (ACL, ICMLA, etc)

- NLP, graduated from top US school (GPA 4.0), 3 pubs

이외에도 지원자들 대부분이 US top school 출신이거나, 탑티어 컨퍼런스 페이퍼 한두개씩을 갖고 있었습니다.

Update on Feb 18, 2021: 댓글로 field마다 head count가 있다고 알려주신 abcd님 감사합니다! 제가 경쟁이 박터지는 AI/ML 지원자들을 들고 와서 다른 CS 분야마저도 이정도 실적이 있어야 한다고 말씀드리는 것은 아닙니다!

여기서 저는 느낀 것은, 미국 학부를 나오지 않은 외국인으로써 저 지원자들을 이기고 탑스쿨에 어드미션을 받으려면 보다 눈에 띄는 인상을 보여줘야 한다는 것입니다. 제가 생각하기에 눈에 띄는 인상이란,

1. 그 학교의 faculty를 이미 안다

2. SOP에 쓰여진 research interest가 그 faculty의 연구 분야와 너무나도 잘 어울린다

정도입니다. (GPA는 기본)

1. 학교의 faculty를 안다. 그리고 그 faculty가 내 지원서를 찝는다.

US top school undergrad는 그 자체로도 좋은 스펙이지만, 이게 엄청난 장점이 되는 이유는 이미 그 faculty의 랩에서 학부연구를 경험해보고 인연이 있을 가능성이 높다는 것이 가장 큰 것 같습니다. 굳이 검증되지 않은 외국인을 뽑을 바에야 자기가 잘 아는 자교 출신 학부생을 뽑거나, 적어도 자기가 잘 아는 교수가 추천한 학생을 뽑을 확률이 갈수록 높아지고 있는 것 같습니다. 지원자가 너무나도 많아서 모든 지원자를 검토하기 힘든 상황이라 출신학교와 LoR로만 필터링해도 입학가능정원을 한참 넘길것 같거든요. Update on Feb 18, 2021: 댓글로 이 부분이 틀린 점을 지적해 주신 abcd님 감사합니다. admission committee가 모든 지원자의 지원서를 읽어보고, 별도로 학교나 GPA, 추천서 등으로 필터링하지 않는다고 하네요.

US top school undergrad 학생이 아니시라면, 지금 계신 학교에서 해당 학교를 졸업하시고 부임하신지 얼마 안되셨거나 지금도 활발하게 외국 교수님들과 cowork을 진행하는 교수님을 찾아 연구를 진행하시기를 추천드립니다. 그리고, 꼭 논문을 쓰시기를 추천해 드립니다.

2. SOP의 research interest가 너무나도 잘 어울린다

저는 올리젝을 방지하기 위해 12개의 학교에 지원했고, 12개의 학교 각각에 맞춤형 SOP를 쓰기에는 영어 실력이 너무나도 부족하여 하나의 general한 SOP를 공들여 쓰고 마지막 문단을 각 학교의 POI와 그 POI가 나와 왜 맞는지를 간략하게 썼습니다. (제 SOP의 순서: research interest, research experience + motivation, conclusion) 나름대로 랩을 분석하고 연구 분야가 어느 정도 맞는 랩 및 학교에만 지원했지만 general한 템플릿에다가 연결을 하니 당연히 관심분야가 모든 학교에 딱 맞을수가 없습니다. 교수님이 보기엔 그다지 impressive한 SOP가 아니었을거라 생각합니다 (만약 읽으셨다면요..). SOP로 좋은 인상을 주기 위해서는 모든 SOP를 introduction과 conclusion을 제외하고는 전부 학교에 맞춰 쓰시기를 권합니다.

당연히 모든 학교에 맞춰 쓰는건 시간적으로 부담이 됩니다. 지원하는 학교 수를 줄이더라도 저는 이 방법을 추천드립니다. 6개 정도 (안전하다고 생각하는 순위권의 학교 포함) 학교에 합격 확률을 높이는 SOP를 쓰는게 더 나을것 같다고 생각합니다. 솔직하게, 저는 CMU, Stanford, Berkeley, UCSD, Princeton과는 연구 분야가 딱 align되지 않습니다. "운이 좋아서 붙으면 개이득"이라는 생각에 지원한 오만함의 결과입니다.

그리고 보통 학교 서치를 지원 6~12개월 전에 하시는데, 연구를 시작할 때 논문을 찾아볼때부터 학교 서치를 해서 정리를 해놓으시기를 추천해드립니다. 몇개 학교를 추려서 그 분야에 맞는 논문을 내면 많은 도움이 될겁니다. 특히 컨퍼런스에서 발표하고 이에 관해서 교수들이랑 얘기할 기회를 잡으면 엄청나게 유리해질 것으로 생각합니다. 이는 곧 1번과도 연결됩니다.

추가 정보를 드리자면, 최근 CS의 어드미션 절차가 조금 바뀌어가고 있다는 생각이 듭니다. UIUC Jeff Erickson 교수는 2014년에 Academia StackExchange에서 "CS 분야의 인터뷰는 rare하다"라고 글을 쓴 적이 있습니다만, 적어도 올해에는 많은 학교들이 인터뷰를 봤습니다. 워싱턴, 스탠포드, 버클리는 합격 정원의 n배수를 1차적으로 뽑아 인터뷰를 보고 어드미션을 줬다고 알고 있습니다. 어떤 지원자는 interviewer가 "I don't think you need an interview but we're doing one anyways for consistency"라고 하며 인터뷰를 봤다고 했습니다 (Discord를 통해 들은 얘기이며, 지원자는 스탠포드에 지원했고 top ML conference에 3개의 1저자 페이퍼가 있습니다). 지원자가 너무 많다보니까 변별력 확보를 위해 인터뷰를 보는게 아닌가 생각합니다.

제가 너무나도 비관적으로 보고 있는건 아닌지 모르겠네요 ㅎㅎ 대학원진학게시판에 SPK 출신으로 올해 탑스쿨에 붙으신 분이 계신 것으로 아는데, 어떤 스펙이신지 포스팅해주셨으면 좋겠습니다. 제 생각엔 학부 차이가 이렇게 클 것이라고는 생각하지 않은데, 어떤 부분에서 차이가 발생했는지 궁금하네요.

유학을 준비하시는 여러분들, 시야를 넓게 보시고, 모든 일에 최선을 다 하셔서 원하시는 학교에 합격하시기를 기원합니다. 부디 제 포스팅이 여러분께서 저와 같은 실수를 하는 것을 방지하는데 도움이 되었으면 좋겠습니다.