영상처리분야 대학원
- 글쓴이
- 히릿ㅎ
- 등록일
- 2018-05-10 15:14
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학점은 3년동안 4.41/4.5를 받았고 토익점수는 800점 있습니다.
원래는 통신분야쪽(5G나 V2V관련)으로 진학하려고 했으나 그쪽이 워낙 레드오션이고 힘들다고 하는 분들이 많아서
다른 분야를 알아보다가 영상처리(딥러닝)쪽에 흥미와 관심이 생겨서 그쪽으로 진학을 준비하려 합니다.
영상처리 분야를 알아보니 수학(미적분, 선형대수)이 굉장히 요구되고 프로그래밍 언어도 능숙하게 다룰줄 알아야 하는것 같더라구요. 사실 제가 이과를 나왔지만 미적분부터 수학을 놔버려서 이 부분에 있어서 많이 부족하다고 느껴서 지금부터 공부를 하고 있고 프로그래밍 언어는 학부시절에 C언어나 마이크로프로세서같은 수업을 들었는데 다른 학생들보다 잘하는 수준이었지만 엄청 뛰어나게 소질 있는 정도는 아니었던거 같아서 고민입니다.. 진학을 한다고 해도 잘 따라갈 수 있을지.. 소프트웨어적인 사고를 가진 사람들이 있다고 하는데 저는 그런 쪽은 아닌거 같기도 하고... 열심히 할 자신은 있습니다!
서론이 너무 길었네요.. 제가 궁금한점은
1. 진학 전에 수학과 C언어 이외에 또 준비해야 하는것이 있을까요?
2. 영상처리 분야가 소프트웨어적인 부분을 많이 요구하는지와 많이 어려운(?) 분야인지 알고 싶습니다.
딥러닝, 머신러닝에 대한 개념이 많이 부족해서요..
3. 대학원은 컨택이 중요하다고 알고있는데 학교 교수님께서 추천서를 써주겠다고 서류전형만 통과하라고 하시는데 미리 컨택을 하지 않으면 그 연구실에 TO가 있는지 알 수 있다고 생각이 듭니다.. 나중에 원서접수할때 이미 TO가 차있으면 입학이 안되는 걸로 알고 있어서요.. 제가 직접 컨택하는게 나을까요?
관련분야 선배님들의 조언을 듣고 싶습니다.
다른 사람들 의견
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1. 영상처리에서 필요한 선행과목은 신호및 시스템, 선형대수, DSP, DIP정도 보고오시면 아주 훌륭한 신입생이 될 수 있고 머신러닝 딥러닝 관련해서는 패턴인식이 선행이 되어야 합니다. 물론 대학원과정은 응용과 발전을 요구하기때문에 학부과정처럼 하나하나 암기하듯이 외우기 보단 그 개념만이라도 확실히 하고가면 큰 도움이 될 수 있습니다. 코딩에 있어서 하나의 프레임워크만을 추구하면 한계가 있어요. 주로 연구할때는 matlab, tensorflow를 많이쓰고 기업과제할때는 MFC나 c#을 합니다. 여기서 대학원을 가는 목적은 1순위가 연구이기 때문에 matlab과 파이선, 텐서를 중점으로 해야 편합니다. c언어는 복잡한 수식을 입력하고 디버깅하기 힘들고 딥러닝 라이브러리를 사용할 수 없어요. 연습용으로 1997년에 나온 bilatteral filter 구현해보는거도 도움이 될거에요.
2. 앞서 말씀드렸듯이 다양한 언어를 필수적으로 사용할 줄은 알아야 합니다. 그러나 어려운 코딩기술은(UI디자인 등등) 요구되지 않습니다. 딥러닝 머신러닝은 앞서 말씀드렸듯이 패턴인식 공부하세요.
3. 자대생도 2,3학년 정도되면 자대 대학원 가고싶다면 교수님 컨택합니다. 학부생 인턴으로 미리 연구실 생활을 하기도하구여. 그런대 타대학을 진학할거라면 더욱더 필수적이죠. -
돌아온백숙
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감사합니다. 저는 글쓴이는 아닌데 혹시 영상 필터링 및 로우레벨 등이 아닌 하이레벨 비전에도 DSP DIP 등이 선행되어야 하나요?
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SC전공
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하이레벨쪽이면 제 생각으로는 선행은 아니라고 생각이 듭니다. 나중에 하다보면 부딪히게 되게 마련인데 그때 하셔도 상관없다고 생각합니다. 기본적인 영상처리의 과정만 알면 가능할것 같네요.
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히릿ㅎ
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감사합니다. 많이 고민이 되네요...
학과 교수님은 지금부터 준비해도 따라가기가 많이 벅찰거라고 말씀하시더라구요..ㅠㅠ
답변 참고하겠습니다. -
SC전공
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현재 영상처리 전공으로하고 있는 사람으로서 언어는 제약이 없다고 생각이 들어요. 무조건 언어 하나 뽑으라고하면 파이썬추천해 드리고 싶네요.
그리고 딥러닝쪽은 현재는 이미지 디텍션이나 트래킹이나 지도학습쪽은 이미 거의 끝났다고 보면되구요, 비디오쪽이나 이미지 생성쪽이나 네트워크끼리의 결합이 핫한데 이또한 쉽지 않습니다. 하다보면 한동안 이쪽이 엄청나게 핫해서 엄청난 양의 정보를 다 소화 시켜야 하고 따라가다 보면 또 새로운게 나오고 이렇게.. 거의 무한 사이클이에요. 화이팅입니다.
