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안녕하세요. 스타트업을 함께 할 멤버를 찾고자 글을 올립니다. 저는 카이스트 전자과 학부, 석사를 졸업하고, 현재 ETRI 에서 일하고 있습니다. 제가 스타트업을 통해 풀고자 하는 문제는, 체계가 잡혀있지 않은 논문들을 마구잡이로 읽는 현재의 연구방식 입니다. 제가 지난 5년간 연구를 진행하면서 느낀 문제점은 다음과 같습니다. 새로운 연구분야를 파악하는 데에 너무 많은 시간과 노력이 소모됩니다. 현재, 회사나 연구소 등에서 일을 하다 보면, 자신의 전공과 다른 새로운 분야를 알아야 하는 상황이 매우 많습니다. 이 때, 모르는 분야에 대한 수업을 듣거나 관련 논문들을 차근차근 읽어보며 공부하면 좋겠지만, 회사 생활을 하면서 이를 해나가는 것은 현실적으로 어렵습니다. 또한 석박사과정 학생들도 자신의 분야를 선택하고 파악하는데 많은 시간이 소모되는 것이 현실이며, 이 때문에 연구분야를 중간에 바꾸는 것 자체가 매우 어렵기도 합니다. 이처럼 새로운 분야를 파악하는데 많은 노력이 드는 데에는 여러 가지 이유가 있겠지만, 그 중 하나는 최신 연구 논문들이 교과서처럼 체계적으로 정리되어 있지도 않고, 최신 연구분야에 어떤 문제들이 있는지, 어떤 방식들로 사람들이 접근하고 있는지가 명확히 정리되어 있지 않기 때문입니다. 각 논문들은 자신의 접근방식과 결과를 쏟아낼 뿐입니다. 따라서 해당 분야를 과거를 파악하고, 내가 어떤 문제를 풀어야 할지 파악하는 것은 상당한 노력을 요구합니다. 물론, 서베이 논문들이 일부 도움이 되지만, 대부분의 분야의 경우 서베이 논문은 5~10년 주기로 출판되는 탓에 이들에 의존하여 연구 분야를 파악하기는 쉽지 않습니다. 그냥 단순히 생각해보아도, 각 분야에서 꼭 읽어봐야 할 주요 논문들은 이미 수천, 수만 명이 읽었을 것이고, 수많은 ppt와 다양한 언어로 그들의 하드에 정리되어 있을 것입니다. 내가 그 논문을 처음 읽을 때, 이미 다른 사람들이 정리해 놓은 수천, 수만 개의 자료를 볼 수 있다면 연구는 훨씬 더 쉬워지지 않을까요? 이미 자신의 전공 분야에서만 평생 종사하는 시대는 끝났으며, 끊임없이 새로운 영역을 공부하고 확장해야만 경쟁력을 가질 수 있는 시대가 되었습니다. 새로운 연구분야에 진입하는 과정의 혁신이 필요한 시점이라고 생각합니다. 이와 같은 문제에 공감하는 그 누구와도 함께 이야기 나누고 싶습니다. 현재 위 문제를 해결해보고자 하는 몇 가지 아이디어가 있지만, 그것들이 최종 솔루션이라고 보지는 않으며, 함께 창업할 멤버들과 계속 발전시키고자 합니다. 전산학을 전공하신 분이라면 더 좋겠지만, 그렇지 않더라도 전산 관련 경험이 있거나, 아니면 배워서 할 수 있다는 의지가 있으신 분도 좋습니다. (저도 전산학적으로 잘 아는 사람이 아니라서 공부하면서 하고자 하는 부류입니다.) 스타트업 시작은 ETRI의 사내벤처 프로그램으로 시작해볼 계획입니다. 현재 팀은 저 외에 ETRI 에서 일하고 있는 KAIST 전자과 박사 출신 한 분이 더 있습니다. 외부 사람들도 함께 조인하여 벤처프로그램에 지원 가능하고, 벤처프로그램 진행 도중에는 급여도 일부 지급 가능합니다. 합류 시점도 논의 가능하니, 관심 있으신 분들은 만나서 얘기하면 좋을 것 같습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 편하게 연락주세요. 010-3112-9151 / seagod.ko@etri.re.kr
2019-03-22
HeasinKo  연구원 @한국전자통신연구원
스타트업, 연구개발, 창업

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blog.naver.com | 2018-11-13

홍진원  PD, 영상 콘텐츠제작, SNS 채널 관리 
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뉴스/미디어

[신현묵의 삐딱한 SW개발자 이야기] (3) 잉여와 소프트웨어 개발의 관계

신현묵 오픈헬스데이터 이사가 블로그에 게재한 글을 편집한 뒤 모비인사이드에서 한 번 더 소개합니다. IoT의 관점과 함께 최근에 주목을 받는 시계열 DB들이 있다. OpenTSDB나 인플럭스 DB, Graphite와 같은 것들이다. 신기하게 최신 기술이나 플랫폼이라고 불리는 것들은 국내에서 거의 등장하지 않는다. 대부분 미국이나 유럽, 이제는 중국이나 러시아에서 등장한다. 물론, 일본에서도 새로운 언어가 많이 등장했다. 집안의 전기 사용량이나 공기 측정 등 1초에 한번 측정하는 센서에서 만들어지는 데이터를 자세하게 분석하려면 이 데이터를 수집하고 모아야 한다. 그리고, 최소 연 단 위로 모아서 무언가를 분석하거나 추이를 살펴보아야 할 것이다. 더군다나, 센서가 여러 개라면 데이터의 량은 상당할 것이다. 기존의 RDB에 축적하는 것은 이런 경우에 좀 맞지 않는다. 데이터가 계속 용량을 늘려나가는 구조이기 때문에 NoSQL형태의 데이터 스토어를 생각하게 된다. 코치이건 하둡이건 몽고이건 여러 가지가 생각난다. 실시간으로 추적, 분석하려면 Apache Storm이나 spark도 생각날 것이다. 이미지: shutterstock 일단, 센서가 시간의 추이에 따라서 데이터를 모으는 형태에 적합한 시계열 DB에 적합한 방법들에 대해서 나름 적합한 형태로 개발되는 구조를 가진 DB들을 어렵지 않게 찾아볼 수 있다. 이 글 가장 앞에 언급한 것들이다. 관련 자료를 찾아보고 싶으면, OpenTSDB와 InfluxDB를 찾아보라. 나름 매력적으로 시계열 형태의 데이터를 모으기 좋은 구조로 디자인되는 솔루션을 만날 수 있다. 본론으로 돌아가서, 이러한 특정 요점에 맞는 솔루션들이 왜? '국내에서 나타나지 않는가'에 대해서 말하고 싶다. 과연, 이러한 태도와 행동 그리고 행위가 특정 개발자의 탁월함 때문일까? 아니면, 국내에 있는 개발자들이 게으르고, 자신의 이익만을 위해서 일하는 것 때문일까? 삐딱한 아키텍트는 그 부분을 이렇게 해석한다. 하나. 잉여가 없는

MOBIINSIDE2016.07.12

신현묵  CTO @굿닥
474RP · Software 상위 1%

프로젝트

Union All query 모듈 성능 개선
 
2016년 8월 - 2016년 10월 
기존 Union All query 처리 방식의 비효율성을 개선. query execution planning 수정, 신규 union all 처리 모듈 생성
김승걸  소프트웨어 연구/개발 @티맥스소프트
630RP · 소프트웨어개발 상위 2%