실험이 재현되지 않거나 결과가 뒤집히면, 본인 연구는 신뢰를 잃습니다.
특히 실패 실험을 숨기지 않고, 어떤 가설이 틀렸는지 기록하는 연구가 결국 강합니다.
4단계는 데이터 분포와 오류 분석입니다.
라벨 품질은 모델 성능의 천장입니다.
저는 연구를 할 때부터 "배포 가능성"을 고려해, 실험 결과가 제품으로 이어질 수 있는 형태로 정리하겠습니다.
크래프톤에서 제가 남길 성과는 "한번 반짝한 결과 "가 아니라"지속가능한 연구 생산성"입니다.
연구는 과장 이 아니라 누적입니다.
저는 성능을 올리는 것보다, 왜 오르는지를 끝까지 설명하는 연구 습관을 가진 지원자입니다.

본인의 핵심 연구 관심 분야를 하나 고르고, 그 선택의 근거를 설명해보세요
협업 연구에서 본인이 맡고 싶은 역할과, 그 이유는 무엇입니까
멘토(교수/연구원/석박사) 피드백이 강하게 들어올 때 어떻게 대응합니까
실험이 재현되지 않거나 결과가 뒤집히면, 본인 연구는 신뢰를 잃습니다.
크래프톤은 연구 역량과 실제 적용의 접점이 분명한 환경이어서, 제가 "성능"만이 아니라 "설명 가능한 개선"을 만들어내는 사람인지 검증하기에 가장 정직한 무대라고 판단했습니다.
성과 지표는 단순 Top-1이 아니라, 재현 가능한 개선 폭과 그 이유(왜 좋아졌는지)입니다.
제가 최근에 집중해서 본 논문 유형은 "학습 안정성과 일반화"를 다루는 계열입니다.
학습과정에서 생기는 불안정 요소(스케일, 노이즈, 샘플링, 손실 균형)를 구조적으로 줄여 더 예측 가능한 학습을 만든다는 점, 둘째 그 결과가 단일 벤치마크가 아니라 여러 데이터 분포에서 유지된다는 점입니다.
제가 성능을 올릴 때 가장 중요하게 본 것은 모델 구조 자체보다 "데이터와 평가 정의"였습니다.
1단계는 파이프라인 검증입니다.
3단계는 학습 다이내믹 확인입니다.
4단계는 데이터 분포와 오류 분석입니다.
라벨 품질은 모델 성능의 천장입니다.
저는 먼저 라벨 일관성을 확인합니다.
동일/유사 샘플이 다른 라벨을 받는지, 애매케이스가 특정 클래스에 몰리는지 샘플링으로 확인합니다.
다음으로 훈련-검증 분포차이를 봅니다.
분포가 다르면 라벨 탓처럼 보이는 현상이 생깁니다.
그 다음은 모델 기반 검증입니다.고 확신 오분류 샘플을 모아"라벨 오류 후보"로리스팅하면 잡음이 빠르게 드러납니다.
저는 연구를 할 때부터 "배포 가능성"을 고려해, 실험 결과가 제품으로 이어질 수 있는 형태로 정리하겠습니다.
강한 피드백을 견디는 게 아니라, 성과로 바꾸겠습니다.
제품과 연결되는 연구일수록, 안전조건을 명시해 연구결과의 신뢰도를 올리겠습니다.
크래프톤에서 제가 남길 성과는 "한번 반짝한 결과 "가 아니라"지속가능한 연구 생산성"입니다.
논문은 결과물이고, 펠로우십은 성장 가능성과 연구 수행 능력을 보는 자리입니다.
2개월에 가능한 건, 범위를 좁힌 문제에서 강한 베이스 라인 재현과 1~2개의 핵심 가설 검증, 그리고 그에 대한 충분한 어블레이션/오류 분석입니다.
대신 제출 가능한 초안과 재현 가능한 코드, 그리고 남이 읽었을 때 납득되는 분석을 남기겠습니다.
다만 중요한 건 '지금 완벽하냐'가 아니라 '빈틈을 어떻게 메우느냐'입니다.
실험 환경과 코드, 데이터스 플릿, 하이퍼파라미터를 자동으로 기록해 "같은 실험을 다시 돌릴 수 있게"만드는 것을 기본으로 합니다.
재현 가능한 실험체계를 만들고, 뒤집힌 결과를 근거로 더 정확한 결론을 도출하는 방식으로 책임지겠습니다.
재현 가능한 연구를 최우선으로 두어 실험환경과 파라미터, 데이터스 플릿을 기록하고, 좋은 결과뿐 아니라 실패 실험도 같은 형식으로 남겨 다음의사결정의 근거로 삼습니다.

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