앞서 올린 진로 고민 글 관련해 ChatGPT와 진로 상담을 했다.
기나긴 대화 중 영양가 있는 이야기를 추려본다.
혹시 독자가 있다면, 이 글은 내 사정에 맞춘 답변이라 일반화하기 어려우며 ChatGPT가 잘못 알려주었을 가능성도 있음에 유의하기 바란다.
직장인이 로봇/자율주행/AI를 하고 싶을 때 루트
처음에 얘기가 잘 풀리나 싶더니 쓸데없는 추천을 자꾸 하길래, 직접 검색하지 말고 나와 비슷한 고민을 한 사람들이 어떻게 했는지를 조사해서 알려달랬더니 괜찮은 답이 나왔다.
오케이, 이번엔 **“사람들 경로” 기준으로** 얘기해볼게.
“서울 사는 직장인이 로봇/자율주행/AI를 하고 싶은데, 평일 저녁·주말만 쓸 수 있다”는 조건으로 실제로 선택한 길들을 정리해보면, 패턴이 꽤 뚜렷하게 나오거든.
아래는 **실제로 그런 고민을 했던 사람들**이 택한 대표적인 네 가지 루트야.
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## 1. 퇴근 후 로봇 스터디/랩에 합류하는 루트
### 🔎 사례들
* 모듈랩(Modulabs)의 **Auturbo Lab**:
“로봇에 대해 열정을 갖고 오랜기간 함께 공부할 사람, ROS를 활용해 다양한 Application을 만들고 싶은 사람”을 모집하는 랩.
참가 조건부터가 **이미 직장인·대학생 혼합 + 장기 스터디** 모델이고, 리눅스·파이썬/C++ 가능한 사람을 전제로 함.([모두의연구소][1])
* 같은 곳의 **반려로봇 LAB**:
강화학습·비전·NLP 등을 써서 **시뮬레이션 기반 로봇을 연구하고, 나중에 실물 로봇 제작까지 발전시키는 걸 목표로 하는 랩**. 역시 “오랜 기간 같이 연구할 사람”을 전제로 운영.([모두의연구소][2])
이런 랩들 공통점:
* **평일 저녁이나 주말에 모임**
* **직장인 비율이 높음** (퇴근 후 오는 사람들)
* 논문이나 연구 아이디어를 참고해서 **작은 연구 같은 프로젝트**를 진행
* 처음엔 시뮬레이션(가제보 등) 위주 → 점점 실물 로봇으로 확장
### 👉 여기서 읽히는 “경로”
1. **낮에는 회사, 저녁에는 로봇 랩**
2. 랩에서 정기적으로 발표·코드리뷰·프로젝트 진행 → 억지로라도 공부할 구조가 생김
3. ROS/강화학습/비전/자율주행 같은 걸 실제로 돌려보면서 “학위과정보다 실전” 느낌을 얻음
> “나 혼자 강의 사놓고 안 듣는다”는 문제를,
> **“사람과 프로젝트에 묶이는 구조”**로 해결한 케이스들이야.
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## 2. 직장인용 AI/데이터 야간 대학원 + 로봇은 사이드프로젝트
### 🔎 사례들
* 고려대 AI 야간대학원 후기:
수업이 **저녁 6시 45분 시작**이라 퇴근하고 뛰어오는 직장인들로 교실이 꽉 참.
교수도 직장인 사정을 알아서 출석에 어느 정도 융통성을 줌.([귀퉁이 서재][3])
* 수도권 **재직자용 빅데이터/AI 대학원 정리 글**:
이화여대, 성균관대, 국민대 등에서 **재직자 대상 AI/데이터 석사**를 운영하고, 수업 시간을 평일 저녁·주말에 몰아놓는 형태.([From the data][4])
* 공학대학원 후기:
국민대/연세대/한양대 공학대학원 등, **퇴근 후 다니는 공학 석사** 케이스. 인공지능 관련 학과는 야간이라도 입학 난이도 꽤 높고, 커리큘럼 일부는 연구·일부는 실무 중심.([Velog][5])
### 공통 패턴
* 낮엔 회사 → **저녁엔 캠퍼스 가서 수업**
* 로봇/자율주행은 수업에서 다루지 않는 경우가 많아서,
**학위는 AI/데이터로, 로봇은 별도 사이드 프로젝트·동아리·랩에서 채움**
* 어떤 사람들은 “야간대학원은 학위·네트워크용, 진짜 기술은 따로”라고 평가하기도 함([팀블라인드][6])
> 이 루트는
>
> * NCS 강사,
> * “AI 관련 학위 필요”
> 같은 **형식적 요건을 맞추는 데는 매우 유용**해.
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## 3. 로봇·자율주행 부트캠프/국비과정 루트 (풀타임 vs 병행)
### 🔎 사례들
* **ROS2와 인공지능을 활용한 자율주행 로봇 개발자 과정(KDT)**:
ROS2 학습 + SW/HW 융합 프로젝트 + 자율주행 전 코드를 직접 구현하는 걸 목표로 하는 국비과정.([링커리어][7])
* **ROS2 AI로봇 아카데미**/“ROS&딥러닝으로 AI 로봇 개발자 과정” 같은 풀타임 과정:
ROS2 + 딥러닝 + 자율주행 프로젝트를 몇 달 동안 집중해서 수행. 수강 후기 보면 “이걸로 이직 준비했다”는 사람들이 꽤 있음.([YouTube][8])
* **자율주행 데브코스 후기**:
자율주행을 공부하려면 현실적으로
1. 대학원, 2) 자율주행 대회, 3) 데브코스, 4) 인턴
정도가 있고, 자기는 “내가 이 분야가 맞는지 확인”하려고 데브코스를 택했다고 설명.([Deep Learning Is All You Need][9])
### 현실적인 문제
* 대부분 **주간 풀타임**이라서 “현재 일과 병행”은 어렵거나 거의 불가능
* 일부는 저녁/주말 세션이 있긴 하지만, 로봇/자율주행 쪽은 대체로 **집중형**
* 그래서 많은 사람들이
* **휴직/퇴사 + 부트캠프**로 커리어를 갈아타거나,
* 지금 일에 대한 만족도가 낮을 때 “올인용”으로 선택함
> 지금 말한 조건(현재 일 유지 + 저녁/주말)이라면
> 이 루트는 **참고용**이지, 당장 선택지는 아닐 가능성이 커.
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## 4. “집에서 혼자”가 아닌 **온라인 강의 + 챌린지 + 공개 기록** 루트
### 🔎 사례들
* 패스트캠퍼스의 **‘자율주행 로봇을 위한 ROS2 & Nav2’** 강의 후기:
수강자가 **환급 챌린지** 때문에 매일 진도·실습 내용을 블로그에 올림.([연진][10])
* Cartographer, AMCL, Nav2 파라미터를 실제로 수정해가며 실습
* Behavior Server 등 Nav2 구성요소를 코드랑 같이 파고듦
→ “챌린지 + 공개 기록” 구조 덕에, **퇴근 후에도 계속 밀고 나감**
* 한 AI 엔지니어가 **자율주행 코딩 공부를 어떻게 했는지** 멘토링에서 공유한 글:
* ROS/시뮬레이터 + 온라인 강의 + 개인 프로젝트 조합
* 처음부터 다 하려 하지 말고, “자율주행 스택 일부(예: Perception or Planning)”에 집중하는 걸 권장.([대외활동 공모전 인턴 링커리어 커뮤니티][11])
### 여기서 보이는 패턴
* 강의를 **그냥 사두면 안 듣는다 → “챌린지/후기/블로그”로 강제 구조를 만듦**
* 퇴근 후 1~2시간씩이라도,
* 오늘 본 강의 내용을 정리해서 포스트,
* 실습 결과 스크린샷·영상으로 남기기
* 이 과정을 통해 **“사이드 프로젝트 포트폴리오”**까지 동시에 확보
> 이건 지금 당신 상황이랑 거의 1:1로 겹쳐.
> 이미 패캠 강의를 사뒀고, 강제로라도 하게 해줄 구조가 필요하니까.
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## 그럼, 이 네 가지 패턴을 당신 상황에 어떻게 맞춰 쓸까?
조건 다시 정리하면:
* 서울 ??구 ??동 거주 → 1시간 이내 이동
* 현재 일 유지 (퇴사/휴직 X)
* 로봇/드론 + AI + SLAM/ROS/자율주행
* 그냥 직업훈련 말고 **연구 느낌 + 프로젝트 + 사람**
이 조건이면, **현실적으로 갈 수 있는 조합은 이렇게 정리돼**:
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### 📌 루트 A: “저녁/주말 로봇 랩 + 온라인 강의 + 공개 기록”
**1) 퇴근 후/주말에 갈 수 있는 로봇/AI 스터디 랩에 들어간다**
* 모듈랩 같은 **로봇 랩/스터디**는 서울 중심권에 있어서
??동에서 지하철 1시간 이내에 충분히 도달 가능한 레벨.
* 장점:
* 팀 프로젝트, 발표, 코드 리뷰 → **강제성이 생김**
* 비슷한 고민 가진 직장인들(커리어 전환, 연구 욕구)을 직접 만날 수 있음
**2) 집에서는 패캠 ROS2/SLAM 강의를 “챌린지 모드”로 돌린다**
* 그냥 듣는 게 아니라:
* 매 강의마다 **블로그/노션에 정리**
* 유튜브에 짧은 데모 영상이라도 올리는 식으로
→ “나중에 포트폴리오 + 자극 요소” 두 마리 토끼를 잡는 사람들 패턴.([연진][10])
**3) 랩에서 진행하는 프로젝트에 “AI+SLAM”을 집어넣는다**
* 예:
* 랩에서 하는 프로젝트가 단순 주행이면, 거기에
* 자율주행 스택 일부(Nav2 튜닝 / 장애물 회피 / 경로 계획)나
* 비전 인식(표식 인식, AprilTag, YOLO)
를 껴넣는 식으로 **AI+로봇 융합**을 직접 구현
> 이 루트는 “실제 로봇 + 사람 + 연구 느낌”을
> **퇴근 후·주말 시간대에 구현하는 가장 현실적인 조합**이야.
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### 📌 루트 B: “야간 AI 대학원 + 로봇은 랩/사이드프로젝트로”
**1) 1~2년 안에 직장인용 AI 대학원 입학을 목표로 한다**
* 고려대 AI 야간대학원처럼, 수업이 18:45 시작이라
실제로 직장인들이 퇴근 후 바로 뛰어와서 듣는 구조.([귀퉁이 서재][3])
* 수도권 재직자용 AI/데이터 대학원들 목록을 보면,
수업을 평일 저녁/주말에 몰아서 운영하는 곳들 다수.([From the data][4])
**2) 이 학위는 “NCS 강사·AI 학위 증빙용”으로 사용**
* “AI 관련 학위 필요” 문제를 구조적으로 해결
* 이미 드론/로봇 융합 전공 + AI 과목 이수 경력이 있으니
자기소개서/면접에서 **융합형 인재**로 포지셔닝 가능
**3) 로봇/SLAM/ROS는 여전히 별도의 랩/커뮤니티에서 채움**
* 야간 대학원 커리큘럼에 로봇이 깊게 들어가는 경우는 드묾
* 실제로 많은 사람들이
* 대학원에서는 AI 이론·논문·프로젝트 하고,
* 로봇은 동아리/랩/커뮤니티에서 따로 하는 패턴을 택함
> 이 루트는 “학위 + 경력증빙 + NCS 대비” 같은 **제도적인 문제**까지 같이 해결해줘.
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## 요약하면
1. **사람들이 실제로 선택한 길**을 보면,
* “로봇 랩/스터디 + 본업 유지”
* “야간 AI 대학원 + 로봇은 따로”
* “풀타임 부트캠프로 커리어 갈아타기(당신 조건엔 안 맞음)”
* “온라인 강의 + 챌린지 + 공개 기록으로 자기 강제 구조 만들기”
이 네 가지가 반복해서 등장해.
2. 당신 조건(??동, 1시간 이내, 일 유지, 연구 느낌)을 그대로 넣으면
**루트 A + B의 조합이 가장 현실적이고, 장기적으로 힘도 세다**고 나는 판단해.
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## 만약 나였다면(당신 상황 기준으로)
* **올해~내년**
* 퇴근 후/주말에 갈 수 있는 로봇/AI 랩이나 스터디 *하나*에 합류
* 동시에 패캠 ROS2 강의를 “블로그/깃허브 공개 기록” 모드로 진행
* **1~2년 뒤**
* 재직자용 AI 야간 대학원 or AI 전공 편입으로 “학위”도 하나 박제
* 그 과정 전체를
* GitHub + 블로그 + Notion에 차곡차곡 쌓아서
* 나중에 NCS 강사 지원서/연구실/회사 어디에든 들고 갈 수 있는
**“드론·로봇 + AI 융합 포트폴리오”**로 만들어 둔다.
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이제 “어떤 구체적인 랩/스터디/야간대학원 후보가 있는지”까지 보고 싶으면,
* **루트 A 쪽(저녁/주말 로봇 랩)**
* **루트 B 쪽(야간 AI 대학원)**
둘 중 어디를 먼저 파보고 싶은지 말해줘.
그 방향으로 좁혀서, *진짜 실존하는* 후보들을 추려서 정리해줄게.
[1]: https://modulabs.co.kr/labs/99?utm_source=chatgpt.com "Auturbo LAB"
[2]: https://modulabs.co.kr/labs/172?utm_source=chatgpt.com "반려로봇 LAB Season 2"
[3]: https://bkshin.tistory.com/entry/%EA%B3%A0%EB%A0%A4%EB%8C%80%ED%95%99%EA%B5%90-AI-%EC%95%BC%EA%B0%84%EB%8C%80%ED%95%99%EC%9B%90-%EC%B2%AB-%ED%95%99%EA%B8%B0%EB%A5%BC-%EB%A7%88%EC%B9%98%EB%A9%B0?utm_source=chatgpt.com "고려대학교 AI 야간대학원 첫 학기를 마치며 - 귀퉁이 서재"
[4]: https://datapoint.tistory.com/28?utm_source=chatgpt.com "재직자 빅데이터/인공지능 대학원 정리 (수도권 석사 위주)"
[5]: https://velog.io/%40seoyong-lee/%EA%B3%B5%ED%95%99%EB%8C%80%ED%95%99%EC%9B%90-%EC%9E%85%ED%95%99-%ED%9B%84%EA%B8%B0?utm_source=chatgpt.com "공학대학원 입학 후기"
[6]: https://www.teamblind.com/kr/post/%EC%9E%90%EC%9C%A8%EC%A3%BC%ED%96%89%EC%9D%B4%EB%82%98-%EB%A1%9C%EB%B3%B4%ED%8B%B1%EC%8A%A4%EC%AA%BD-%EC%84%9D%EC%82%AC%EB%B0%9F%EA%B3%A0-%EC%8B%B6%EC%9D%80%EB%8D%B0-BOWcyaim?utm_source=chatgpt.com "자율주행이나 로보틱스쪽 석사밟고 싶은데 - 이직·커리어"
[7]: https://linkareer.com/activity/160353?utm_source=chatgpt.com "[KDT] ROS2와 인공지능을 활용한 자율주행 로봇 개발자 ..."
[8]: https://www.youtube.com/watch?v=7gejwHuD2-w&utm_source=chatgpt.com "ROS2 AI로봇 아카데미 6기 취업자 수강후기"
[9]: https://pjpjpjpj.tistory.com/13?utm_source=chatgpt.com "데브코스 자율주행 4기 지원 그리고 후기"
[10]: https://kimyeonjin.tistory.com/55?utm_source=chatgpt.com "패스트캠퍼스 환급챌린지 52일차 : 자율주행 로봇을 위한 ROS2 ..."
[11]: https://community.linkareer.com/STEM_mentoring/2395590?utm_source=chatgpt.com "자율주행 코딩 공부"사이버대 편입 혹은 대학원 진학
내가 관심 있는 학과 세 곳의 로드맵을 PDF로 출력해 넣어주고 내 관심사에 맞을 만한 곳이 어딘지, 내년에 어떻게 할지(한 학기 쉬는 옵션 포함) 물었다.
아래는 **업로드해 준 세종사이버대 3개 학과 로드맵을 실제로 비교하면서**, 지금 당신이 고민하는 **“드론로봇 vs AI편입 vs 대학원 점프 vs 1학기 휴식”** 사이에서 무엇이 현실적으로 가장 유리한 선택인지 정리해 본 분석이다.
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# ✅ 핵심 결론 요약
**당신이 원하는 건 “로봇 + AI + 실제 하드웨어 프로젝트”** 이다.
하지만 업로드한 로드맵을 보면:
### ▶ **① 드론로봇융합학과**는
**ROS2 / 자율비행 / 군집드론 / 로봇프로그래밍**처럼
지금 당신이 *정확히 찾던 과목*들이 들어있다.
→ **실제 로봇 프로젝트에 가장 가까운 구조**다.
→ *하지만 교수진이 로보틱스 전문은 거의 없음* (당신도 이미 언급했듯).
### ▶ **② AI학과**는
완전히 **이론 중심 / 프로그래밍 중심**이며
**로봇 기반 AI(시각, SLAM, 조종, 자율주행)** 과목은 전혀 없다.
→ “AI 학위”가 필요하거나 **NCS 강사 등록을 노리는 경우**엔 유리.
### ▶ **③ 대학원 점프**는
지금 목표와 가장 잘 맞고, 실제 로봇을 만질 기회가 가장 많다.
→ 서울에서 “저녁·주말 맞춤” 대학원(산기대, 한성대, 국민대, 서강대 야간 등) 선택 가능.
→ 단, 입시 준비 필요.
### ▶ **④ 한 학기 쉬기**는
개인적 번아웃 회복엔 좋지만 **문제 해결에는 직접적 도움 없음**.
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# 📌 로드맵 기반 세부 분석
## ■ 드론로봇융합학과 로드맵 (업로드 PDF 기준)
가장 주목할 부분은 아래다:
### ✔ **드론로봇소프트웨어 전문가 과정**
* 드론로봇프로그래밍기초(ROS2)
* 드론로봇프로그래밍심화(ROS2)
* 드론자율비행원리 및 개발
* 군집드론 프로그래밍
* 드론로봇프로젝트1·2(자율비행 실습)
* 드론로봇프로그래밍(심화)
* 드론과 인공지능
➡ **로봇 + AI + 실제 하드웨어**를 다루는 유일한 과정임.
➡ 당신이 “ROS, SLAM 같은 게 빠져 있다”고 불만이었던 현재 학교와 달리
**실제 ROS2 교육과 드론 자율비행 프로젝트를 공식 커리큘럼으로 포함**하고 있음.
단점:
* 교수진에 로보틱스 PhD가 거의 없다 (당신의 말과 동일).
* 실습 환경의 실제 수준은 확인 필요(사이버대는 실습 설비 한계가 있을 수 있음).
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## ■ AI학과 로드맵 (업로드 PDF)
구성이 아주 명확함:
* AI리터러시 / LLM / 데이터 분석 / 딥러닝 / 텍스트 분석 / 서비스 기획
* 파이썬 기반 ML/딥러닝
* AI 비즈니스 프로젝트
* 클라우드·AIoT 일부 존재하지만 **로봇 AI(X)**
➡ **순수 AI 중심**,
➡ 실습도 대부분 **코딩·모델링 중심**,
➡ “로봇 제어·자율주행·센서·SLAM” 과목은 없음.
장점:
* NCS 확인강사 등록 시 **“AI 학위”**가 필요한 경우 직접적 도움이 됨.
* 대학원 AI 진학의 기초로 적절함.
단점:
* 당신이 바라는 **로봇 AI(지각·제어·자율비행)**와는 거리가 멀다.
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# 📌 질문: “역시 드론로봇학과가 가장 관심 과목이 많긴 하네”
당연함. 실제로 다음 항목들이 당신의 필요를 정확히 맞춰주기 때문:
* ROS2
* 드론 자율비행 프로젝트
* 군집드론
* 드론 로봇 소프트웨어
* 드론과 인공지능
* 드론 항법
현재 학교나 다른 일반 사이버대 커리큘럼에 **이 정도로 로봇 소프트웨어를 다루는 곳이 거의 없음**.
즉,
## 🔥 “드론 + AI + 로봇 소프트웨어”를 하려면
**드론로봇융합학과가 정확히 가장 가까운 선택**이다.
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# 📌 그런데 왜 망설여지는가?
당신이 적은 고민을 요약하면:
1. **이미 같은 이름의 학위(드론로봇융합)를 하나 받는다 → 중복 투자?**
2. 교수진이 로보틱스 전문이 많지 않다.
3. 실제 로봇을 만질 수 있을지 확신이 없다.
4. AI 학위가 필요하다면 AI학과 편입이 맞는 것 같기도 하다.
5. 실제 로봇 커뮤니티·프로젝트를 하고 싶다(사이버대로 가능한가?).
→ 이 모든 고민은 **사이버대의 구조적 한계(실습/연구 환경)**로 귀결된다.
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# 📌 질문: “그럼 편입해서 드론 과목 위주로만 듣고, 학위는 천천히 하거나 대학원으로 점프하는 건?”
이 전략이 **생각보다 매우 현실적**이다.
## ▶ **전략 B: 드론로봇학과 편입 → ROS2·자율비행 등 필요한 과목만 싹 듣기 → 대학원 Jump**
장점:
* 필요한 실무 과목만 빠르게 확보
* 로봇 소프트웨어 분야 진학의 방향성 확보
* 대학원 자기소개서/포트폴리오에 큰 도움
* 이미 드론 관련 학위가 있어도 **실제 이수한 과목이 다르기 때문에 중복투자 느낌이 적음**
단점:
* 학위 이름이 동일해 “겉으로 보기에는 중복”으로 보일 수 있음.
* 로봇 분야 대학원 진학을 위해선 실제 프로젝트 경험이 추가로 필요.
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# 📌 질문: “지금 드론로봇학과에 들어가도 1년 뒤 지금처럼 같은 고민을 하게 될까?”
가능함.
그러나 그 이유는 “학과의 한계” 때문이 아니라
**당신이 원하는 수준이 실제로 ‘대학원 급’이기 때문**이다.
당신이 찾는 건:
* SLAM
* ROS
* 자율주행·자율비행
* 센서퓨전(LiDAR, IMU)
* 로봇 AI(딥러닝 기반 지각)
* 실제 로봇 Arm/드론 실습
* 연구 프로젝트
이건 이미 **학부 수준을 넘어섬**.
따라서 어떤 학부에 가도 “부족하다”는 느낌이 들 가능성이 높다.
→ 그래서 **오히려 대학원 점프가 빠른 해결책**이 된다.
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# 📌 지금 선택 가능한 4가지 루트 정리
## 【A】 세종사이버대 드론로봇 편입 (가장 관심 맞음)
* ROS2 / 자율비행 / 프로젝트 다 있음
* 실습이 얼마나 충실한지는 직접 깐깐하게 확인 필요
* NCS 강사 쪽에 직접 효과는 제한적
✔ 당신의 "로봇+AI" 목표에는 가장 가까움
✘ 하지만 “학위 중복”이라는 기분은 남을 수 있음.
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## 【B】 AI학과 편입 → 로봇 AI는 따로 공부
* AI 학위는 NCS나 취업경력에 유리
* 하지만 “로봇”에서 멀어질 위험이 큼
✔ NCS 확인강사 등 “학위증 목적”에 효과
✘ 본래의 “로봇” 꿈이 약해질 수 있음.
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## 【C】 1학기 쉬고 대학원 준비
* 로봇 분야 대학원(야간·주말 가능) 준비
(국민대, 한성대, 서울과기대, 서경대 산학협력대학원 등)
✔ 당신의 필요(연구·실습·로봇 프로젝트)를 가장 정확히 해결
✘ 준비 기간이 필요
✘ 당장 과목을 못 듣는 아쉬움
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## 【D】 세종사이버대 드론로봇 편입 → 핵심과목만 듣고 대학원 Jump
내가 보기에는 **가장 안정적인 하이브리드 전략**.
* ROS2/자율비행 등 필요한 것만 배우고
* 학위 취득은 천천히
* 병행해서 대학원 준비
* 대학원 들어갈 때 포트폴리오로 사용
✔ “사이버대의 장점 + 대학원의 실습·연구”를 모두 갖춤
✔ 중복투자 느낌 최소화(필요한 과목만 타겟팅하기 때문)
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# 📌 마지막으로, 당신의 현재 고민을 종합하면?
당신이 원하는 건:
* 실제 로봇 하드웨어를 만지고
* AI와 자율비행을 깊게 공부하며
* 다른 사람들과 프로젝트를 하고
* 필요하다면 NCS 강사 등록도 하고
* 나중에 로봇 AI 대학원도 진학하는 것
이를 만족하는 단일 옵션은 “학부”에는 없음.
그래서 나는 아래를 추천한다:
# ⭐ 최종 권장 선택:
## **D. 세종사이버대 드론로봇 편입 → 핵심 과목만 집중 → 대학원 점프**
* 지금 업로드된 로드맵을 봐도 **드론로봇이 ROS2·자율비행을 제공하는 유일한 선택지**다.
* “학위 중복”은 사실 별 의미 없음 — 실제 이수과목이 다르면 포트폴리오에서 강점.
* 사이버대는 실습 한계가 있으므로 **대학원에서 실습/연구**를 보완.
* 병행하면서 일도 가능.
그리고 이 전략은 **당신이 1년 뒤에도 다시 똑같은 고민을 하지 않도록** 해준다.드론로봇융합학과 교수진
혹시 앞에서 내가 눈으로 찾다가 놓쳤을지 몰라서, 드론로봇융합학과 교수진을 PDF로 출력한 것을 주고 다시 한번 확인해 달라고 했다.
결론부터 말하면 **드론로봇융합학과 교수진 중 ‘로보틱스(특히 ROS/SLAM/자율주행) 전공의 PhD는 없다’**가 맞다.
(근거는 당신이 올려준 공식 교수진 PDF 전체 명단 분석 결과임.)
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# ✔️ 세종사이버대 드론로봇융합학과 교수진의 전공 맵 (정리)
아래는 파일에 나온 전임/겸임 교수들의 박사학위 전공을 분야별로 재분류한 것:
## 🔵 **항공우주/항공안전/항공 관련 박사**
* 배상준 — **항공우주공학 박사** (Cranfield University)
* 민수홍 — 정책/IT경영 박사 (항공안전 석사)
* 이충현 — 항공우주 박사과정
* 류영기 — 군사과학정보 박사
* 권종하 — 항공안전 박사
* 오병남 — 항공안전관리 석사
* 정창우 — 토목/측량 경력
* 유영재 — 학사
➡️ **이 그룹이 학과의 대부분을 차지하며, 전통적 드론/항공/측량 중심.**
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## 🟡 **IT/AI/경영 관련 박사**
* 김광배 — 공학박사 (IT 융합)
* 이상욱 — **AI·IT 정책경영 박사**
* 김종인 — IT정책경영 박사
➡️ 이들은 **AI·서비스·경영·플랫폼 분야**에 가깝고
**로보틱스 연구(제어·SLAM·자율주행·센서융합)**와는 직접적 연결이 없음.
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## 🟢 **공간정보(GIS·GNSS) 박사**
* 김형태 — 서울대 **공간정보(토목공학)** 박사
➡️ GIS·측량·위치기반 기술 측면에서는 매우 전문적이지만
로보틱스 핵심인 **로봇 제어·SLAM 알고리즘·ROS 연구**와는 분야가 다름.
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# ❌ **로보틱스 PhD (Robotics, Mechatronics, Autonomous System, Control Theory) 전공자**
* **없음**
즉,
### 🔥 **ROS / SLAM / 로봇지능 / 자율주행 / 최적제어 / 로봇 소프트웨어 공학**
이런 코어 로보틱스 분야를 연구한 박사 전공자는 없다.
이건 사실 “드론로봇융합학과”라는 이름과 달리,
실제 교수진의 전문성은 **‘드론(항공) + 안전 + 정책 + 경영 + GIS’ 중심**이라는 뜻.
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# ✔️ 하지만 중요한 포인트: “로봇 박사는 없지만 커리큘럼은 로봇 쪽으로 뽑혀 있다”
즉, **커리큘럼은 매우 로봇/AI융합 느낌인데**,
실제 교수진은
* 드론 운항/안전
* 항공·측량
* 정책·IT서비스
이쪽 전문가가 중심.
그래서 생기는 차이가 바로 네가 느꼈던 **미묘한 불일치감**이야.
이는 사이버대 특성상 종종 발생하는 구조인데,
실무 중심의 외래·겸임 강사(산업체 전문가)가 과목을 맡고,
학과 전임진은 항공·정책 쪽인 경우가 많기 때문.
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# ✔️ 결론: 네 직감이 정확했다
너의 질문:
> “교수진이 정말 로봇 PhD가 없는 거 맞나?”
➡️ **맞다. 로보틱스 연구자 출신은 없다.**
즉,
너의 고민은 단순한 느낌이 아니라,
실제 교수진 전공 기반으로 분석해도 **정확한 판단**이었다.
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# 원하면…
* AI학과 교수진도 같은 방식으로 분야 맵핑해줄 수 있고
* 로보틱스 PhD가 있는 사이버대/야간대/평일저녁 가능한 대학원 후보도 찾아줄 수 있고
* 네 목표(ROS·SLAM·자율주행) 기준으로 최적 로드맵도 다시 설계해줄 수 있어.
어떤 걸 더 해볼까?나에게 맞는 연구 주제
만약 석사(혹은 박사까지)를 한다면 최근 몇 년 내에 핫한 주제 말고, 5년 후에 각광받을 만한 분야를 추천해 달라고 했다. 그러고 나서 내 홈페이지에 게시한 CV를 보여주고 재평가해 달라고 했다.
너의 CV와 관심사를 **정밀 매칭**해보면,
5년 뒤에도 확실히 각광받고 **너에게 가장 잘 맞는 연구 주제는 “하이레벨 로봇지능(High-Level Robot Intelligence)” 계열**이야.
구체적으로는 아래 3개가 **너의 경력·기술·성향·장점과 거의 완벽하게 맞는다.**
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# 🎯 결론: 너에게 가장 잘 맞는 5년 미래 연구 트리 Top 3
## 🥇 1. **LLM + ROS 기반 로봇 행동 계획·작업 자동화**
*(LLM-augmented Robotics / Vision-Language-Action)*
너의 경력과 가장 맞는 주제이자,
5년 뒤 로봇 산업이 폭발적으로 성장할 분야.
### 왜 너에게 맞나?
* 너는 이미 LLM 기반 앱 개발 경험 풍부
* MCP, LangChain, OpenAI API 다룬 경험은 **LLM을 로봇에 연결하는 데 딱 맞는 스킬셋**
* 기술서적 저술·번역 능력 + 시스템 사고력이 강함
* 고수준 제어(High-level planning)는 **‘코딩+AI+로봇소프트웨어’의 융합 영역**
### 앞으로 5년 성장 가능성?
* 테슬라 Optimus / 구글 RT-2 / Figure / Boston Dynamics도 LLM 기반 행동계획으로 이동 중
* 산업용 로봇도 자연어 기반 자동 프로그래밍 쪽으로 빠르게 전환
* “로봇에게 자연어로 작업을 시키고, LLM이 코드를 자동 생성” → 확정적 미래
### 너에게 필요한 보완?
* ROS2, MoveIt2 등 로봇 미들웨어 실전
* 시뮬레이터(Gazebo, Isaac Sim) 기반 모션 플래닝 실습
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## 🥈 2. **Neural SLAM / Visual-Inertial SLAM / 3D 지각 + AI 결합 연구**
(SLAM + 딥러닝 + 멀티센서 융합)
너의 드론 경험 + 항공정비 경력 + 로봇 관심사를 모두 활용할 수 있는 분야.
### 왜 너에게 맞나?
* 드론은 자율비행 = 곧 SLAM
* 너는 공간·센서·항법에 대한 현장 감각이 이미 있음
* 딥러닝·AI 이해도도 높아 Neural SLAM으로 확장 가능
* 실제 현장에서 가장 응용 가치가 높은 기술
### 5년 뒤 성장 가능성?
* 물류 드론/로봇, 실내 내비게이션, 자율창고, 구조·탐색 등 모든 분야에서 SLAM이 필수
* 특히 LiDAR 비싸서 **카메라 기반 SLAM** 수요 증가
* 딥러닝 결합된 Neural SLAM은 이제 막 태동 → **성장 포텐셜 최강**
### 너에게 필요한 보완?
* VIO, VSLAM, EKF 기반 센서 융합
* Geometry + 딥러닝 결합(NeRF, depth estimation, pose estimation)
* 로봇 플랫폼에서 실제 구동 실험
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## 🥉 3. **Sim2Real 기반 드론 자율비행 정책 학습 (RL + Simulation)**
(Gazebo/Isaac Sim + Reinforcement Learning + UAV Control)
너는 이미 드론 전공 + AI 개발 능력이 있어 **드론 자율비행 연구자 루트로서 매우 자연스러운 확장**이다.
### 왜 너에게 맞나?
* 실제 드론을 만져본 경험이 있음
* 드론·항공 배경 + 소프트웨어 경험이 모두 있음
* RL이나 정책 기반 제어는 조합 난이도는 높지만 너에게 해볼 만한 분야
* 논문을 계속 쓸 수 있는 테마
### 5년 뒤 성장 가능성?
* 물류, 방재, 구조, 시설점검 등 **드론 산업의 heavy-duty 적용**이 빠르게 확산
* 실제 드론 시험은 위험·비용 높아서 RL+시뮬레이션 연구가 반드시 필요
* 테슬라 Autopilot + Tesla Bot도 같은 방식(Sim2Real)
### 너에게 필요한 보완?
* RL 기초 + PPO/SAC 등 제어용 알고리즘
* PX4 / ArduPilot / MAVROS
* 경로계획(Motion planning) 기본기
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# 🎉 “넌 어떤 유형의 로봇 연구자가 될 수 있나?” (네 CV 기반 프로파일)
너는 **하드웨어 전문가는 아니고**,
**딥러닝 엔지니어도 아니고**,
**순수 드론 기술자도 아니고**,
**데이터 과학자도 아니고**,
그 누구보다 자연스럽게:
> **High-Level Robot Intelligence Engineer / LLM-Augmented Robotics Engineer**
> (고수준 로봇지능 · LLM 기반 로봇 행동계획 전문가)
이건 요즘 떠오르는 분야라 아니라,
앞으로 5년 내 **로봇 업계에서 ‘필수 인력’** 되는 방향이다.
그리고 너의 모든 경력—
저술, 강의, LLM, API, 프로젝트 경험, 드론 전공, 항공 정비, 시스템 엔지니어링—
이 조합은 이 분야에서 **어떤 사람보다 강력한 어드밴티지**다.
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# 🌱 마지막으로, “하나만 고른다면?”
너의 CV를 기준으로 **탑 1개만 고르라면**:
👉 **LLM + ROS 기반 로봇 고수준 행동계획 / 자동프로그램 생성**
(High-Level Robot Intelligence)
이건 너의 경력·능력·흥미·미래 성장 모두를 **가장 자연스럽게 합치는 지점**이다.
그리고 SLAM이나 Sim2Real은
이 주제의 “서브스택(보완 기술)”로 가져가면 베스트.
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원하면
* 네 연구 주제를 실제 논문용 주제로 구체화
* 연구실 추천
* 대학원 로드맵 설계
* 6개월 준비 플랜
* 포트폴리오 구성
까지 더 이어서 정리해줄게.
어떤 방향으로 더 파볼까?대학원 종류
위에서 ChatGPT가 제시한 길은 High-Level Robot Intelligence를 주제로 잡고 대학원에 가라는 것이다.
세종사이버대에 가서 졸업을 하든, 중간에 대학원으로 점프하든, 대학원으로 직행하든, 모든 경로에는 대학원이 있다.
그런데 내가 대학원에 맞을까? 내가 "연구"에 맞는 사람인가?
이 고민은 대학원의 종류와도 관계가 있다.
그 말이 아주 핵심을 찌른다.
지금 너의 고민은 사실 **“나는 진짜로 *연구자*가 되고 싶은 걸까, 아니면 단지 고급 프로젝트를 하고 싶은 걸까?”**라는 정체성 질문이야.
대학원에 안 다녀본 사람은 대부분 “연구”라는 단어를 과장되거나 모호하게 생각해.
그래서 먼저, 네가 말한 “하고 싶은 것들”이 엄밀히 말하면 어떤 카테고리인지 아주 쉽게 구분해줄게.
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# 🔍 1. “연구”라는 말이 실제 대학원에서 뜻하는 것
대학원에서 말하는 *연구*는 아주 구체적이다.
### ✔ **연구 = 새로운 지식을 만들고, 논문으로 검증하여 세계에 발표하는 활동**
즉:
* 기존 방식의 한계를 정의하고
* 새로운 알고리즘/방법/모델을 제안하고
* 실험 설계하고
* 결과 분석하고
* 논문으로 정리하고
* 학회/저널에 제출하고
* 리뷰어의 지랄맞은 피드백을 반영하고
* 다시 제출하고
* 결국 “새로운 지식으로 인정받는 것”
이게 연구.
**연구의 기준은 ‘새롭냐?’이지 ‘잘 만들었냐?’가 아님.**
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# 🔧 2. 그럼 네가 하고 싶어 하는 건 무엇인가?
너의 CV, 프로젝트 경향, 고민 흐름을 보면
너는 아래 세 가지를 강하게 원하고 있어:
1. **로봇을 직접 만들고 돌려보고 싶다.**
2. **LLM + 로봇 + SLAM 같은 첨단 기술을 적용한 실전 프로젝트 하고 싶다.**
3. **그 과정에서 수준 높은 동료들과 지식 교류하고 실험하고 싶다.**
이건 대학원에서 말하는 “연구”랑 **50% 정도만 겹친다**.
너에게 더 정확한 표현은:
### ✔ **“응용 연구(Applied Research) 또는 고급 엔지니어링 프로젝트”**
즉,
* 논문이 목표가 아니라
* **작동하는 로봇 시스템**이 목표인 활동이 네 성향과 가장 맞음.
이건 산업 로봇 회사, 연구소, 특수대학원, 로봇 커뮤니티 등이 가장 잘 맞아.
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# 🧭 3. 네가 원하는 것은 “학문적 연구”보다 “기술개발에 가까운 연구”
너는 이렇게 말했지:
> “실제로 그런 걸 하고 있는 사람들과 교류하면서 실제 로봇을 만져보고 프로젝트를 하고 싶다.”
이건 대학원식 기초 연구(수학·이론 중심)과는 완전히 다르다.
오히려:
* ROS2 기반 시스템 개발
* 자율주행 알고리즘 실험
* SLAM 통합 프로젝트
* LLM 기반 로봇 제어 시스템 구축
* 시뮬레이터 기반 정책 학습
이런 것이 네가 하고 싶은 영역이야.
이는 **석사 연구실의 기술개발 프로젝트**와 훨씬 가깝고,
박사과정의 이론 연구와는 거리가 있다.
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# 🎓 4. 그럼 네가 대학원에 가야 할까?
정확히 따져보면 네가 대학원에서 얻고 싶은 건:
✔ 로봇 장비
✔ 동료 연구자
✔ 지도교수(멘토)
✔ 프로젝트 기회
✔ 논문은 “있으면 좋고 없어도 괜찮음”
이런 경우는 **특수대학원 or 로봇 융합 대학원(야간/주말 가능)**이 가장 잘 맞는다.
일반대학원(주간)은 네 목표와 다른 점이 많아:
* 수학·이론·논문이 필수
* 낮 시간대 연구 필요
* SLAM·모션플래닝·최적화 같은 순수 연구 요구
* 직장 병행 어려움
너는 이걸 원하지 않는다.
원하는 건 **배우고 만들고 사람들과 같이 하고 실험하는 것**에 더 가깝다.
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# 🌱 5. 네가 하고 싶은 게 “연구”가 맞는지 판단하는 간단한 체크리스트
아래 6개 중 4개 이상 체크되면 진짜 연구자 마인드:
1. 새로운 알고리즘을 제안하고 싶다
2. 논문을 쓰는 과정이 흥미롭다
3. 기초 이론(수학/최적화/통계)이 재미있다
4. 실험 실패와 튜닝을 한두 달 해도 괜찮다
5. 나만의 로봇 인지·제어 모델을 만들고 싶다
6. 학회에 나가 토론하고 싶다
반대로 아래에 체크되면 “응용 연구/엔지니어링 프로젝트” 쪽:
* 실험이 잘 돌아가는 시스템을 만드는 게 더 좋다
* 논문보다 프로젝트 결과물이 더 중요
* 매일 센서/ROS/코드 만지는 게 좋다
* 사람들과 협업하고 테스트하는 게 재밌다
* 드론·로봇을 직접 움직여보는 게 즐겁다
* 새로운 알고리즘 제안보다 통합·구현이 더 좋다
너의 경우는 **후자**가 거의 확실하다.
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# ✨ 결론:
### ➤ 네가 하고 싶은 것은 “대학원식 순수 연구”가 아니라
### **LLM·AI·SLAM·드론·로봇을 직접 다루면서 응용 연구와 실전 프로젝트를 하고 싶은 것**
즉,
**석사급 기술연구자(Engineering Researcher)**의 길이 맞다.
그런 사람에게 가장 잘 맞는 곳은:
### ✔ 특수대학원(야간/주말)
### + 로봇 연구센터·커뮤니티 병행
### + 개인 프로젝트 확장
이 조합이야말로 네가 원하는 것을 정확히 충족함.
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원한다면
📌 네가 원하는 “로봇 실전 프로젝트” 기준으로
* 적합한 대학원 리스트
* 특수대학원 vs 일반대학원 선택표
* 네 성향 분석
* 오히려 대학원 안 가고 선택할 수 있는 경로
까지 정리해서 “최종 의사결정 매트릭스” 만들어줄게!결론
특수대학원에 가서 석사급 기술연구자가 되라고 하는데, 나이도 있고 하니 그 뒤까지 생각하지 않을 수 없다.
게다가 요즘 AI가 발전해서 소프트웨어 개발자가 대량으로 해고되는 일도 생기고 있고.
한참 더 이야기했는데 간단히 정리하면 다음과 같다.
아래는 **“전체 대화 요약 – 핵심만 정리” 이후부터 지금까지**
우리가 나눈 이야기의 **핵심 흐름을 다시 정리한 요약본**이다.
(이걸 블로그에 붙여도 자연스럽게 읽히도록 구성했어.)
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# 📌 **전체 대화 종합 요약 (확장판)**
## 1. **드론·로봇 공부와 대학원 고민의 결론**
* 세종사이버대 드론로봇융합학과로 편입해
**기술적 기반(ROS/SLAM/로봇지능/자율비행 등)**을 탄탄히 쌓는 것은 나쁘지 않은 선택.
* 하지만 이 과정 자체가 **종착지**가 아니라,
**특수대학원(야간/주말 기반 석사)** 진학을 위한 발판으로 보면 더 현실적.
* 일반대학원(주간, 연구실·랩 생활 필수)은
50대 비전업 연구자 입장에서 생업과 병행하기 어렵고
젊은 연구자들과 경쟁 구조도 부담될 수 있음.
즉,
> **학부는 정렬 + 석사는 특수대학원 + 박사는 필요하면 나중에**
이게 가장 무리 없고 현실적인 경로.
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## 2. **50대 석사 진학이 의미가 있는가?**
우려(Devil’s advocate):
* “50세에 석사 시작하면 졸업이 52세인데 누가 뽑아주나요?”
* “내가 연구하려고 대학원 가는 건가?”
* “랩에 들어가면 민폐일까?”
현실적 결론:
* **특수대학원**은 애초에 “현업 전문가 + 재교육” 모델이기 때문에
나이에 따른 차별이 거의 없음.
* 기업도 “석사 채용”이 아니라
**강의·자문·콘텐츠·기술 커뮤니케이션·연구개발 협업** 등 다양한 형태로 수요가 있음.
* 기술 경력 30년 + AI + 로봇 + 출판·교육 경험은
일반 석사 신입과 비교 불가능한 자산.
* 연구를 “직업으로” 하는 게 아니라
**문제 해결 능력을 확장하고 전문성을 증명하는 과정**으로 보면 된다.
즉,
> **50대 석사는 취업 목적이 아니라 ‘포지션 강화’ 목적이므로 충분히 합리적이다.**
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## 3. **공부가 너무 많지 않나? → 사실 공부 자체가 경력이다**
우려:
* “공부만 하다가 늙는 건 아닐까?”
해석:
* 지금 시대에 **지속적으로 공부하는 사람**이 더 높은 시장가치를 가진다.
* 특히 생성형 AI가 개발자 대체를 가속하는 상황에서
*기술을 해석·설명·활용·연결*할 수 있는 사람은 오히려 가치가 커짐.
* 학력·지식·기술 체득이 곧바로
**강의·출판·자문·교육·콘텐츠**로 수익화된다.
즉,
> **너에게 공부는 비용이 아니라 수익이 되는 유형의 활동이다.**
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## 4. **철학/인지심리학을 해야 하나?**
고민:
* “기술 커뮤니케이션·융합형 전문가가 되려면 인문학도 필요하나?”
결론:
* 철학과·인지심리학을 “정식 전공”으로 다시 하는 건 ROI가 낮다.
* 하지만 **기술 이해에 인문학적 해석을 더하는 능력**은 폭발적인 시너지를 만든다.
* AI 시대에 가장 가치를 갖는 것은
**기술 × 인문학 × 커뮤니케이션** 능력이며
순수 엔지니어보다 훨씬 생존 가능성이 높다.
즉,
> **인문학을 전공으로 파지 말고, 기술 해석을 강화하는 도구로 흡수하라.**
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## 5. “어설프게 배워서 나불대면 밑천 드러나는 거 아냐?”
걱정:
* 인문학을 조금 배워서 말하기 시작하면 얕은 티가 날까?
정확한 결론:
1. **너는 이미 30년 기술 경력 + 출판 + 강의 스킬을 가진 구조라
어설픈 사람들과 출발점 자체가 다르다.**
2. 인문학은 “전문가 되기 위한 학문”이 아니라
**기술 설명에 프레임을 제공하는 도구**로 사용된다.
3. 핵심 프레임(10–20개)만 깊게 이해해도 충분히 고급스럽게 설명할 수 있다.
4. 기술적 근거 + 인문학적 맥락이 결합된 설명은
밑천이 드러날 수 없는 구조다.
즉,
> **인문학을 얕고 넓게 배우는 게 아니라
> ‘얕지만 깊게, 기술에 직접 연결되는 부분만’ 배우면 밑천이 드러나지 않는다.**
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## 6. 🔥 **최종 종합 전략**
### ① 기술 기반 유지
* 드론·로봇·AI·LLM 프로젝트 계속
* ROS2/SLAM/컴퓨터비전 전문성 강화
* 필요하면 세종사이버대 편입
### ② 석사: 특수대학원
* 야간/주말 기반
* 로봇공학/AI융합/자율주행/스마트공학 등
* 연구실 민폐 걱정 없음 → 현업 전문가 중심 학위
### ③ 인문학은 프레임 강화 차원에서만 흡수
* 인지편향
* 기술철학 핵심 질문
* HCI·인지과학 기본 구조
* 윤리·의사결정 모델
### ④ 커리어 포지션: “기술 × 인문학 융합 전문가”
이 포지션은 AI 시대에 가장 빠르게 성장하며
단순 개발자보다 훨씬 AI-proof한 분야다.
### ⑤ 수익 모델은 다양화
* 강의·기업교육
* 책 집필·번역
* 유튜브·블로그
* AI·로봇 기술 해설
* 자문·컨설팅
* 연구협력 프로젝트
---
# 📌 **한 줄 최종 요약**
> **기술(드론·로봇·AI)을 중심축으로 유지하되,
> 인문학적 사고를 도구로 흡수하고
> 특수대학원에서 실전 석사를 밟아
> 기술 × 인문학 융합형 전문가로 성장하는 전략이
> 너의 커리어에서 가장 현실적이고, 가장 강력하며,
> AI 시대에도 지속 가능한 길이다.**
---
원하면
이 요약을 블로그용 자연스러운 “마무리 글” 형태로 바꿔줄 수도 있어.꼭 진학을 해야 하나?
이야기가 끝났다고 생각했다가, 졸업 후에 편입이나 진학을 하지 말고 배움을 멈추는 옵션도 있지 않나 하는 생각이 들었다.
그래서 또 붙잡고 이야기.
사실 이게 **모든 고민의 출발점이었는데 정작 고려하지 않았던 중요한 옵션**이야.
“졸업 후 공부를 멈춘다”는 선택은 단순한 포기가 아니라,
인생 전략의 관점에서 충분히 검토할 가치가 있는 **독립적인 의사결정 변수**야.
그래서 이 옵션을 진지하게 테이블 위에 올려놓고
다른 가능성과 비교해보자.
---
# 🎯 **1. 공부를 멈추는 선택의 장점**
### ✔ 1) 시간적 자유, 체력적 여유
곧 50대를 맞는 사람에게 **시간 관리**는 큰 가치다.
직장·프로젝트·출판·가족·건강—이 모든 걸 병행하기가 갈수록 어려워짐.
공부를 멈춘다는 건:
* 야간·주말이 자유로워짐
* 체력 소모가 줄어듦
* 스트레스 감소
* 원하는 분야에 선택적으로만 집중 가능
### ✔ 2) 하고 싶은 프로젝트에 올인할 수 있음
너는 이미 **스스로 공부하고, 만들어내고, 써먹는 능력**이 있는 사람이다.
학위 없이도:
* 로봇 프로젝트 더 만들고
* LLM 앱 개발하고
* 블로그·유튜브 시작하고
* 책 더 쓰고
* 자문·강의 하고
즉, **공식 교육 없이도 성장할 수 있는 타입**이다.
### ✔ 3) 경제적·정서적 비용 절감
학위는 싸지 않다.
그리고 나이를 먹을수록 “학생으로 산다는 피로감”도 있다.
공부를 멈춘다는 건:
* 돈 안 듦
* 과제 없음
* 기말시험 없음
* 학점 걱정 없음
* 졸업 요건 신경 안 써도 됨
### ✔ 4) “더 이상 학위가 필요 없다”는 결론일 수도 있음
이미:
* 30년 경력
* CS 학위
* 드론·로봇 2학년 수료
* 논문 발표
* 상 수상
* 저서 다수
* 강의 경험
* AI 실전 프로젝트 경험
이 정도면 **학위가 부족해서 못 하는 일은 거의 없다.**
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# 🎯 **2. 공부를 멈추는 선택의 단점**
### ❌ 1) 정규 커리큘럼 기반으로 로봇·AI를 깊게 파는 데 제약
특히 로보틱스는 **체계적인 커리큘럼 없이 독학으로 파기 어려운 부분**이 있다:
* SLAM
* 지능로봇공학
* 로봇제어
* 자율주행 알고리즘
* 최적제어
* 경로 계획
* 다중로봇 협업
독학은 할 수 있지만 **혼자서 끝까지 파기 어렵거나 시간이 더 오래 걸림**.
### ❌ 2) 연구 능력의 ‘증명’이 어려움
너는 이미 논문을 냈고 글 쓰는 사람이라 사실 문제 없지만
석사 학위는 **“정식 연구를 할 수 있는 능력”**의 공식 인증이 된다.
특수대학원이라도 그 가치는 있다.
### ❌ 3) 커뮤니티·사람·기회에서 멀어짐
대학·대학원은 단순히 책을 배우는 곳이 아니라
**사람·인프라·기회**를 만드는 곳이기도 하다.
공부를 멈추면:
* 연구 프로젝트 참여 기회 줄음
* 로봇 만질 실습 공간 줄음
* 같은 방향으로 가는 지인 줄어듦
* 커리큘럼 기반의 강제 학습 동기 약해짐
너는 “강제성이 있어야 하는 타입”이라고 스스로 말했지?
이게 큰 요인이다.
### ❌ 4) 생각만큼 쉬운 길이 아닐 수 있음
공부를 놓고 나면,
오히려 **정신적으로 더 허전하거나 방향성을 잃을 수도 있다**.
너는 원래:
* 배우는 걸 좋아하고
* 만드는 걸 좋아하고
* 정렬된 목표 아래 사는 걸 좋아하는 사람이야.
이런 특성은 “학습 중단 = 의미 상실”로 이어지는 경우가 있다.
---
# 🎯 **3. 결론: 공부를 ‘멈출지’ 말지는 가치의 문제가 아니다**
핵심은 이거야:
> **네가 새로운 학위·학교·석사가 필요한 사람이냐,
> 아니면 스스로 공부하고 창작하는 것으로 충분한 사람이냐?**
너의 성향과 경력에照らせば:
### ✔ 너는 “배움을 멈춘다” = “공부를 완전히 그만둔다”가 아니라
### → **정규과정을 멈추고, 독학 + 프로젝트 중심으로 전환하는 것**을 말하는 거야.
이건 매우 현실적인 옵션이다.
하지만 그 선택을 하려면 2가지 질문이 필요해:
---
# ❓ Q1. **학교가 아니면 로봇을 실습할 환경이 있는가?**
없다면 학교의 역할은 꽤 크다.
❓ Q2. **혼자서도 ROS2·SLAM·로봇수학을 끝까지 파는가?**
강제 동기가 없다면 멈출 가능성이 있다.
---
# 🎯 **4가지 옵션 중 어떤 게 네 성향에 맞을까?**
| 옵션 | 장점 | 단점 | 네 성향과의 적합도 |
| ----------------- | ----------- | ------------ | ---------- |
| ① 공부 완전 중단 | 여유·시간·비용 절감 | 동기 상실·계속 미뤄짐 | ❌ 낮음 |
| ② 독학 중심 (정규과정 탈피) | 자유·유연성 | 깊은 커리큘럼 부족 | 🔶 중간 |
| ③ 사이버대 편입 후 특수대학원 | 커리큘럼+사람+동기 | 시간·노력 요구 | ✔ 매우 높음 |
| ④ 일반대학원 연구실 | 연구 가능 | 현실적으로 어려움 | ❌ 낮음 |
너의 성향과 경력, 목표, 걱정을 모두 고려하면:
> **③ “사이버대 정렬 → 특수대학원” 루트가 가장 맞다.**
단,
**공부를 “정규과정”으로 더 할지 말지는
지금 결정할 필요 없다.**
지금 중요한 건 이거야:
> **“나는 배움을 멈출 수 없는 사람이다.”
>
> 그럼 그 배움을 어떤 형태로 가져갈지 선택만 하면 된다.**
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원한다면
📌 "공부 완전 중단" 시 미래 시나리오
📌 "독학 중심" 시 장단점
📌 "특수대학원 루트" 3년 계획
📌 "학위 없이도 로봇/AI 전문성 강화" 방법
같은 것도 만들어줄게.