출처. 카이스트 

장학금명/ 장학금 성격/ 선발시기/ 장학금액/ 지원기간/ 과정/ 지원대상/ 비고/ 까지.. 정리되어있어서 너무 유용할 것 같아서 블로그에 박제 

요즘 AI가 급격히 발전하면서 연구 서포트 용으로도 많이 나오고 있다.

근데 너무너무 많이 나오다보니.. 사람들이 추천해주는게 다 조금씩 달라서 정리가 안되더라. 

뭘 써야하는건데..? 뭐 어떻게 쓰는데..? 

그래서 최근 많이들 추천되고 쓰는 것 같은 AI를 그냥 다 리스트업해버렸다.

정리한김에 연구실 분들께도 노션페이지로 만들어서 공유 및 발표드리고, 의견을 취합받고 있는데

다른 분들께도 도움이 되길 바라며 겸사겸사 여기에도 올려본다.. 

다만 tistory에는 이미지 업로드가 최대 50장까지밖에 안된다고 해서 

좀 유용해보이는건 활용법이랑 실제 사용 예시까지 이미지로 정리해서 노션에는 올려뒀는데 그건 여기에 못 올리겠다 ㅠ

써본 후기나 추천하는 툴들 있다면 댓글로. 

아래는 text만 복붙한 내용.

As researchers, it's becoming impossible to ignore the power of AI and other useful tools. Learning to leverage these resources won’t just benefit our graduate studies—it will be a valuable skill for life.

By sharing and recommending tools, we can maximize our efficiency and make the most of our time.

Boosting the research with tools! That’s why I bring up this topic.

Goals of Today's Meeting:

• Introduce and categorize various AI and non-AI tools that can be used in research, listing them by purpose
• Create and share a Notion page for useful tools, allowing all lab members to freely explore these tools and share their experiences through adding, editing, updating, and commenting on the content.
• Tools that receive positive feedback from multiple users may be considered for lab-funded access in the future.
• I will provide a brief explanation of how to use and apply some of these tools for the research.

Main Categories of Tools:

• Paper Search & Literature Review
• Bibliography Management & Paper Organization
• Meeting Notes & Data Visualization
• Conversational AI & Research Assistance
• Coding Assistance
• Paper Reading, Summarization & PDF Interaction
• Figure Analysis & Visualization
• Writing Assistance & Proofreading
• PPT Generation & Research Presentation Materials
• Equation Writing & LaTeX Support
• Machine Learning & Data Analysis
• Research Networking & Collaboration

⚠ Scores for each tool are based on user experiences on the internet and should be used as a reference only.

⚠ Please share your feedback, including what you found useful or ineffective, through comments on this notion page.

⚠ Underlined tools are recommended by the professor.

(AI) Tools for Research (1-5 Stars)

1. Paper Search & Literature Review

• Semantic Scholar ⭐ 5/5 – The most powerful AI for paper search, excellent filtering and summarization
• Google Scholar ⭐ 5/5 – The standard for paper search, offering a vast database and precise search functionality.
• Scopus, Web of Science ⭐5/5 – Specialized databases for citation indices and paper searches, used to assess research impact.
• Perplexity ⭐ 4/5 – AI-powered research search engine with high accuracy and reliability
• Research Rabbit ⭐ 4/5 – Optimized for visualizing paper connections and exploring research
• Elicit ⭐ 4/5 – AI-powered paper recommendation tool that reduces literature review time
• Arxiv Sanity ⭐ 4/5 – Organizes and filters Arxiv papers by topic, making it easier to find relevant studies.
• Scispace ⭐ 4/5 – Useful for paper explanations

• Connected Papers 3/5 – Displays relationships between papers as a network
• Consensus 3/5 – Quickly identifies research consensus but has database limitations
• Litmaps 2/5 – Visualizes citation relationships but overlaps with Research Rabbit
• NotebookLM 2/5 – Google AI-based; still in experimental stages for research organization
• Metaphor 1/5 – Unique search method but low research utility

2. Bibliography Management & Paper Organization & Memo

• EndNote ⭐ 5/5 – The most widely used reference management tool in academia.
• Obsidian ⭐ 5/5 – The advanced tool for research note or thinking organization, powerful AI search, and paper management
• Zotero ⭐ 4/5 – Powerful for automated paper organization and citation management
• Scite.ai 3/5 – Can analyze paper credibility, but usability is somewhat limited
• Mendeley 3/5 – Strong paper-sharing network but inconvenient user experience
• R.Discovery 2/5 – Provides paper recommendations but lacks filtering options

3. Meeting Notes & Visualization

• Clova Note ⭐ 4/5 – The best tool for Korean meeting transcription
• Otter.ai⭐ 4/5 – Excellent for English meeting transcriptions, but lacks Korean support
• Whisper AI 2/5 – A voice recognition AI with limited research applications
  

  ---

4. Conversational AI & Research Assistance

• ChatGPT ⭐ 5/5 – The ultimate AI for research, coding, and writing
• + Deep Research ⭐ 4/5 – Supports deep research and data analysis, stronger in data interpretation than paper search

• Gemini ⭐ 5/5 – Google's multimodal AI, powerful for document analysis and multimodal data processing
• DeepSeek ⭐ 4/5 – Open-source AI with strong mathematical and coding reasoning, cost-effective
• Claude 3 3/5 – Strong in philosophical discussions but lacks research-specific features
• Pop AI 3/5 – Research-support AI but with functional limitations

5. Coding Assistance

• GitHub ⭐ 5/5 – The most widely used platform for version control, collaboration, and open-source research projects.
• Curser AI ⭐ 4/5 – The best AI coding assistant for research

• Tabnine 3/5 – Code suggestion AI but lacks research-specific features
• CodeJum 2/5 – Has autocomplete functions but is limited in capabilities

6. Paper Reading, Summarization & PDF Interaction

• DeepL ⭐ 5/5 – The best AI translation tool, the standard for paper translation
• Scholarcy ⭐ 4/5 – The most recommended AI for paper summarization
• ChatPDF ⭐ 4/5 – Excellent for searching and summarizing paper content
• TLDR Papers 3/5 – Fast summarization, but AI quality is inconsistent
• SciSummary 3/5 – Offers paper summarization but has moderate accuracy
• Coral AI 3/5 – Enables PDF interaction but with limited research applications
• Copilot 2/5 – A coding assistant with minor summarization capabilities
• PDF.ai 2/5 – Primarily a general PDF search tool
• Summarize.tech 1/5 – Low summarization accuracy, not suitable for research
• UPDF, etc..

7. Figure Analysis & Visualization

• BioRender ⭐ 5/5 – Optimized for biological research figures, recognized by journals
• Figma ⭐ 4/5 – Best for research visualization and diagram creation
• Canva 3/5 – General design tool, lacks research-specific features
• Mind the Graph 2/5 – Tool for research illustrations but somewhat restrictive
• Moonlight 2/5 – Can interpret figures with AI but lacks accuracy
• Napkin 2/5 – More general-purpose visualization than research-focused

8. Writing Assistance & Proofreading

• Grammarly ⭐ 5/5 – The best tool for English grammar and writing assistance
• Overleaf ⭐ 5/5 – An online LaTeX-based paper writing tool with excellent collaboration features.
• Quillbot ⭐ 4/5 – Excellent AI-based sentence rewriting and correction
• Wordvice AI ⭐ 4/5 – Optimized for research paper proofreading
• Aithor ⭐ 4/5 – AI-powered writing assistant specialized for research, helping generate academic content and improve writing efficiency.
• Jenni AI 3/5 – Helps with paper writing but has limitations
• Writefull 3/5 – Supports research writing but has some usability constraints
• Readwise 2/5 – Offers sentence organization but has limited direct research applications
• Typeset.io 1/5 – Low research utility

9. PPT Generation & Research Presentation Materials

• Presentations.ai ⭐ 4/5 – Supports research presentation PPT creation
• Gamma 3/5 – AI-based PPT creation but with some limitations
• Pitch 2/5 – Can create PPTs but lacks research-specific features

10. Equation Writing & LaTeX Support

• Equatio ⭐ 4/5 – One of the best LaTeX-based equation writing tools
• MathType 3/5 – Supports equation writing but less useful for LaTeX users

11. Machine Learning & Data Analysis AI

• DataRobot ⭐ 4/5 – Supports research data analysis
• Papers with Code⭐ 4/5 – Provides machine learning papers along with their codes to enhance research reproducibility.
• PyCaret 3/5 – Supports AutoML but lacks research-specific features
• Liner 2/5 – Machine learning AI with limited research support features

12. Research Networking & Collaboration

• ResearchGate ⭐ 4/5 – ResearchGate enables direct communication between researchers.
• LinkedIn ⭐ 4/5 – Platforms for researcher networking and paper sharing.
• Hibrain Net / Hanbitsa / BRIC 3/5 – Korean researcher communities useful for sharing the latest research updates and networking.

→ Highly Recommended tools for you (4/5 or higher) ⭐

• Semantic Scholar, Google scholar, Scopus, Web of science, Research Rabbit, Elicit AI, Perplexity, Scispace
• Zotero AI, EndNote, Obsidian,
• Clova Note, Otter.ai,
• ChatGPT, Gemini, Deep Research, DeepSeek,
• Github, Curser AI,
• DeepL, Scholarcy, ChatPDF,
• BioRender, Figma,
• Grammarly, Overleaf, Quillbot, Wordvice AI, Aithor
• Presentations.ai,
• Equatio,
• DataRobot, Papers with Code,
• ResearchGate, Linked in

.. what else?

tips.

Non-Research (AI) Tools

1. Website & Brand Building
   • Canva – Optimized for easy design and template creation, allowing non-designers to use it effortlessly. 5/5
   • Hostinger – A website creation and hosting service with user-friendly functionality. 4/5
   • NameLx – A brand name and logo generation tool that provides creative ideas. 3/5
2. Legal & Administrative Automation
   • DoNotPay – An AI-powered legal assistant that helps with subscription cancellations, international refunds, and more. 4/5
3. Workflow Automation & Productivity Enhancement
   • Zapier – Automates over 7,000 programs to improve work efficiency. 5/5
   • Claude (Anthropic) – Specialized in copywriting and document generation with natural language generation support. 4/5
4. Advertising & Marketing
   • AdCreative AI – Automatically generates creative advertising content to enhance marketing efficiency. 4/5
   • Flair AI – Creates high-quality product images for promotional use. 4/5
5. Design & Image Generation
   • Midjourney, Firefly (Adobe) – AI-powered tools for generating images and graphic designs, supporting creative work. 5/5
   • Vizcom – Converts sketches into high-quality digital artwork, streamlining design tasks. 4/5
6. Video & Character Generation
   • Runway, Ideogram, Hailuo, Invideo – AI-powered video generation and editing tools for efficient content creation. 4/5
   • HeyGen – An AI tool for generating digital human avatars for virtual character creation. 4/5
   • Character.AI – Enhances user experience by enabling conversations with AI-generated characters. 4/5
7. AI Agents & Analysis
   • AI Studio – A video analysis tool that extracts insights from video data. 3/5
   • Gens Park – A search and image generation AI tool that allows users to explore various AI models. 3/5

모든 인간이 거쳐가는 두 가지 길. 태어남, 그리고 죽음

다들 바쁘게 사느라 죽음에 대해서는 생각해보지 않는 것 같다. 아니면 애써 외면하는건가..

그래도 죽음을 외면하면 안된다. 죽음은 모든 생명체에게 언젠가 찾아오니까.

인간이라면 모두가 고민해보아야할, 그리고 평온하게 죽기위해 노력해야할 최종 목표라고도 할 수 있으니까. 

나는 사실 살아가는게 그렇게 필수적이라고, 중요하다고, 희망한다고 생각하지 않아서 그런지

일상 속 때때로 죽음을 종종 생각해보게 되더라.  

누구나 그렇겠지만서도 나는 이왕이면 고통없이 편안하게 죽음을 맞이하고 싶다. 

마지막까지 나답게, 나로서, 사람답게 살다 가고 싶으니까.. 

그래서 다음과 같은 죽음이 있을 것 같다.

1) 평온한 시기에 안락사, 2) 질병이 심해질 시기에 안락사, 3) 늙음으로 인한 평온한 자연사 

다 좋은 것 같다. 

3이 가장 행복해보이는 시나리오지만 또 굳이 그렇게 길게 살 필요가 있나 싶고..

2를 선택하기에는 언제 닥칠지 모르는 질병을 염두에 두는게 싫을 것 같고. 내 선택이 아닌 것만 같고. 

1이 나에게는 제일 매력적이게 보이긴 한다. 

요즘엔 진지하게 그런 생각이 든다. 결혼하면 안되겠다고.

원래는 결혼하고 아이낳고 그러고 싶었는데..

언젠가의 하루에 죽고 싶은 마음을 가진 나로서는 가정을 이룰 수 없을 것 같다는 생각이 들기 시작했다. 

결혼과 아이를 생각하면 나는 마음대로 죽을 수 없겠지

계속 어떻게든 버둥버둥 살아가겠지. 이런거 생각할 시간도 없이 애기들 키우느라 바쁘겠지..

과거로부터 지금까지 인류가 이러니까 존속되었겠단 생각도 든다. 

이제서 삶에 여유가 생기고 자식 늦게낫고 하니까 이런 생각도 하는거지..  

이런 생각을 하는건 나 뿐만이 아니다. 

요즘은 웰빙 개념이 넓어지면서, 죽을때도  웰다잉을 하고싶다.. 라는 사람들이 많이들 생겨난다더라.

그리고 이제는 안락사 와 존엄사를 구분해 부른다더라.

나는 존엄사를 하고 싶다. 그 수단으로서 안락사를 언젠가 하고 싶다.. 안락사 아닌 존엄사는 너무 어렵지않나?

안락사 허용 국가는 다음과 같다. (출처. 나무위키)

• 아메리카 - 미국 (콜로라도, 캘리포니아, 몬태나, 버몬트, 워싱턴주, 오리건, 뉴저지, 하와이), 캐나다, 콜롬비아, 쿠바, 에콰도르
• 유럽 - 스위스[9], 벨기에, 네덜란드, 룩셈부르크, 스페인, 포르투갈, 프랑스[10]
• 오세아니아 - 호주 (노던 준주와 수도 준주 제외), 뉴질랜드

근데 이 중에 외국인도 허용되는 나라는 스위스밖에 없다고 한다. 

2023년 3월기준 스위스에서 한국인 4명이 조력 사망했고 117명이 안락사 대기 중이라고 한다.

안락사 기계 근데 정말 편안히 간다고 믿을 수 있나? 원리 찾아봐야될 것 같은데.. 아니면 더 편안하게 죽을 수 있는 다른 방법은 없나?

나는 이런.. 어떻게 죽을 것인가, 웰 다잉, 존엄사, 고통없이 편안히 죽을 수 있는 기계 및 방법 등에 대한 연구가 더 많이 이루어져야한다고 생각한다.

재밌을 것 같은데. 내가 해볼까? 하는 생각도 들고..

언제 죽을까? 라는 생각을 해보면. 그 시기를 잘 모르겠다. 지금 당장이어도 괜찮고 아니어도 좋고.. 내 마음을 모르겠다

나는 죽음이 공포스럽지가 않다. 고통은 공포스럽지만.. 죽는다는 사실 자체는 내게 공포가 아니다.

언제부터 그랬을까..

긍정심리학에서는 사람이 생의 의미를 발견하고 온전한 자신을 완성했는지 여부에 따라 죽음을 공포로 느끼느냐, 아니냐가 갈릴 것이라고 말한다. 

나도 어느정도 동의한다.. 다만 생의 의미를 발견한다기보다는.. 세상에 대한 자신의 철학을 가지게 되었는지, 그 철학이 어떤 것인지에 따른 것 같다. 

어떤 의미로는 종교? 일수도 있겠지만 어짜피 그건 자신이 생각한게아니라 다른이들이 짜논걸 받아들이는거라

진심으로 그걸 이해하고 발전시키고.. 내 생각과도 같이 믿을 수 있을진 그 사람에 따라 달렸겠지. 시간도 오래걸릴거고 

스스로 생각하지 못하는 사람들은 그렇게라도 뭐라도 배우는게 낫지 라는 생각도 들긴하는데

아무튼..

나는 어느정도 이 세상과 나 자신에 대한 나만의 생각들이 있고 내 생각이기 때문에 난 당연히 온전히 믿는다. 

그리고 그 사상대로라면 지금 죽으나 미래에 죽으나 상관이 없다.. 세상을 뜨는게 아쉽지가 않을 것 같다. 

그냥 신기할듯. 내가 드디어 이 경험을 해보는구나 하고.. 

그러다 이런 말을 봤다. 웹툰에서 나온 대사라던데. 

"자네는 죽을 때 못 먹은 밥이 기억나겠는가, 못 이룬 꿈이 기억나겠는가?"

대답하자면 아쉬운건 다 기억나겠지. 굶주려서 죽는 사람이면 못 먹은 밥이 먼저 기억나겠고

적당히 잘 먹던 사람이면 못 이룬 소망들이 먼저 기억날거고.

어지간한 소망들도 이뤘으나 이루고싶던 꿈을 못이룬 사람이면 꿈이 먼저 생각나겠지.

그렇다면 나는 스스로 인지하지 못하던 아쉬운게 있나? 조금이라도?

솔직히 잘 모르겠다.. 

죽을 당시 못 이룬 꿈이 생각나긴 하려나? 아니면 가정을 못 이룬것? 부모님께 더 잘 못해드린 것.. 

위 3개가 잠깐 떠오를 것 같다가도 그냥 미약한 그대로 사그라들것같다.

부모님이 제일 많이 생각날 것 같기도 하다.. 

세상에 대해 궁금했는데 해소되지 못한 호기심들. 

이건 좀 궁금할수도

어느 시기에 죽느냐.. 에 대해,

사실 질병에 의한 고통 아니고서야

죽어야 할 이유가 있을 수가 없다

근데 살아야 할 이유도 없다

그럼 죽는 시기를 어떻게 설정해야하지?

그건 아직 잘 모르겠다..

다만 여기서 드는 생각은 

죽어야 할 이유는 있을 수가 없지만

살아야 할 이유는 지금 없는거지 앞으로 생길 수도 있다는 것.

내 마음에서 알아서 그런게 만들어지면 기적이고 

타인때문에.. 남편이나 아이때문에 만들어질수도 있고.. 

이렇게 생각이 계속 돌고 도는데

진짜 어떻게 해야될지 모르겠다.. 결혼 할지말지가 제일 문제네 

삶의 의미에 대해 이야기를 할 때,

무조건 '그럼에도 살아가라, 살아가는게 좋다' 라고 하는 끝맺음은 너무 허울좋은 소리라고 생각한다. 

그냥 적당히 행복해 보이게 짓는 마무리.. 

나는 그러고 싶진 않고

죽어도 괜찮고 살아도 괜찮은데 뭐 큰 상관 없는데 

일단 지금은 안 죽고 살아가기로 결정했으면

이왕이면 세상에서 이루고자 하는 목표와 꿈을 갖고 열심히 살아가는게 낫다. 라고 말해주고 싶다. 

일단 아직 세상에 대한 호기심이 남아있기도 해서 나는 살아가보려고.. 

이런 생각 드는 것 보니까 이제 슬슬 운동할 시기가 온 것 같다.

결국 인생은 낭만으로 채워야한다.

현실에 메여살거면 왜 살아? 그냥 목숨 영위하려고 사는 것 밖에 안되는데 

낭만있게 사는게 인생을 제대로 누리는거다.. 

낭만있는 삶을 살고싶다.

지금까지 내 인생을 돌아보면 낭만있게 산 것도 같네

앞으로도 그렇게 살아야지 

오늘의 결론

내가 관심 갖는건 꿈/가정/부모님/호기심

결혼할지말지(=2-60대 사이에 안락사할지말지) 랑 존엄사 방법과 시기는 더 고민해봐야겠다.

안락사 방법에 대한 연구도 재미있을듯.  

운동하자.

그리고 낭만있게 살자

글을 쓸 때 단어 하나하나를 머릿속에서 재검증하며 신경써야하고

figure 를 확인할때나 논리를 정립할때나.. 계속 까다롭고 깐깐하게 생각하며 살다보니

이제는 내 일상적인 성격마저 그렇게 변해가는 것 같다.

일상적인 생각을 할 때나 동료, 친구들과 대화를 할 때

그들이 쓰는 단어 하나하나가 신경쓰이고

문장들의 맥락이 맞는지 신경쓰이고

별것도 아닌 대화인데 논리가 틀어지면 신경쓰인다..  

연구실 업무때문도 있지만 나보다도 더 까다로웠던 그 친구랑 어울렸던 탓도 있겠지.. 

거의 혹한기 훈련 받듯이 있었으니.. 

분명 20대 초반에는 유들유들한 성격이었던 것 같은데

이제는 스스로도 느껴진다. 나는 점점 예민해지고 있고

다른사람들과 더불어 살아갈 수 없는 성격이 되어가고 있다는 걸

...

원래도 고집세고 자기주장강하고 토론토의좋아하고 내말이 다 맞다고 생각하고 이런 성격이었는데

여기에 까다롭고 예민한거까지 더해지니까 너무 피곤하다 

내가 미국에서 느낀건 이런 성격의 PI는 학생들이 모두 싫어한다는 거다. (나 빼고..) 

알바를 하면서 스스로 느낀 것도 매한가지.

완벽주의 추구하면서 지적하고 칭찬은 잘 안해주는 이런 성격의 리더에게는 짜증만 난다. 처음엔 의욕 있다가도 이 사람 때문에 하기도 싫어지고..

그렇기 때문에 더더욱, 연구를 즐겁게 하려면, 그래서 열심히 하게 하려면.. 학생들이 싫어하는 성격의 PI가 되면 안된다...

PI의 역할은 연구를 잘 이끄는 것 뿐 아니라, 학생들에게 신체적 정신적으로 건강할 수 있는 환경을 제공하고

그럼으로써 여러방면으로 즐겁게 성장하며 지낼 수 있도록 도와주어야한다고 생각한다.

일할땐 스스로에게 까다롭더라도 일상에서는 유하고, 또 타인에겐 칭찬을 많이 해주는 그런 성격이 되어야 한다.

사실 학생들이 PI를 싫어하는건 아무리 잘해줘도 어느정돈 어쩔 수 없는것같긴 하지만

그래도 내가 할 수 있는 만큼은 해봐야지..

성격 고쳐야 겠다. 그냥 유들유들 흐물흐물 살기.. 그게 나한테도 더 좋을거다. 

이렇게 지내가단 누구도 나랑 코웤하거나 친구가 되려 하지 않을거야.. (이미 잘 지내던 친구 같이 팀플하면서 잃은 경험 2번인 사람..............) 

앞으로는 별거아닌일은 그냥 넘기고.. 혼자 일할때만 까다로운 기준을 장착하는 연습을 해야할것같다.

다른 사람한테 유하게 대하고 칭찬 많이하기.. 이모티콘도 많이 쓰면서.. 

그러려면 평소 표정도 웃고있어야해

이런 것들도 학생들은 계산된 친절함이라고 이야기하는 사람들 있던데 ㅠㅠ 알아주면 좋겠다

그래도 너희들을 위해 최대한 노력한 결과물인걸.. 

나는 앞으로 쭉 학계에 있을거고, 평생을 연구하며 지낼거다. 

내 미래를 예상해보면, 

박사과정 기간동안 열심히 연구하고 논문 쓰고 학회 다니다가.. (+코딩/수학/영어회화 등 공부) 

올해말이나 내년중순쯤 해외연구연수를 가고.. 

돌아와서 혼인신고 하고.. 둘이 기혼자 아파트에 살다가 결혼식을 하고.. 

그러다 박사 졸업하면 바로 미국으로 포닥을 가서, 

3-4년정도 같이 미국에서 연구하며 지내면서 아이도 낳고.. 

미국이든 한국에서든 교수가 되겠지 

내 연구실을 꾸려서 하고 싶은 연구를 하다가, 

그리고 언젠가 노벨상..!! 

이후에는 연구도 하면서, 전 세계를 돌아다니면서 강연 + 저널에디터 등..  

그렇게 목표로 할 방향이 어느정도 잡혔는데, 

요즘 들어 드는 생각은 연구활동 외에도 다른 활동을 하나 더 하면 좋겠다.. 는 것이다. 

이유는 또 다른 활동에서 얻는 활력이나 안정감이 있겠지 싶어서. 

연구활동은 길게 봐야하고, 연구 하나로만 가면 잘 풀리지 않았을때 스트레스 받을 것 같아서, 나름의 안전장치를 마련해두는것이기도 하다. 

그래서 생각해봤다. 내가 만약 연구직으로 가지 않았다면 난 어떤 일을 했을까?

어떤 일을 하며 돈을 벌어 생활을 영위했을까?

사실 나는 돈, 그리고 돈 버는 것에 전혀 관심이 없던 사람이라, 뭐로 돈 벌지? 하는건 살면서 이번에 처음 해본 생각이다.

그냥 하고 싶은거 다 하면서 흘러가는 대로 살다보니 자연스레 맞는 방향을 찾게 된...  

이런 고민을 스스로에게 던지고 나니, 뭐랄까.. 인간으로서 어떻게 그동안 이 질문을 안 던져봤지? 하는 생각이 들더라.

사실 앞으로 결혼, 미국으로의 유학 등 인생의 큰 이벤트들이 기다리고 있고,

그를 위해 탄탄한 자금이 필요한데, 25살이나 되어서 부모님께 기대기는 싫어서

즉 이제 하고 싶은일에 돈이 필요해져서 생각해보게 된 질문이기도 했다. 

아니었으면 평생 안 던졌을 질문이었을듯... 그래서 한편으로 고마웠다

지금이라도 이런 고민을 해볼 수 있어서

역시 사람은 풍족하면 성장이 안돼.... 부족함, 불안감을 느껴야 또 한번 성장할 수 있다는걸 다시 실감했다.

또 다만 한편으로, 돈을 어떻게 벌지? 하는 생각을 하다보니 시야가 좁아지는 것이 느껴지더라. 

사람마다 다르겠지만.. 적어도 내 경우에서는 돈 버는 것을 신경쓰지않고 그냥 하고 싶은 대로

이루고 싶은 걸 이루며 살아가고자 했던 것이

세상을 바라 볼 때 더 넓은 시야로 볼 수 있게 해주었던 요소였더라. 

아무튼 말이 샜는데, 

결론은 난 작가가 되었을 것 같다. 등단 작가. 

또 다른 우주에서의 나는 글도 쓰고, 좋은 해외 작품 (과학/철학 등) 이 있다면 국내로 들여온다거나, 기획하거나, 마음에 드는 서적을 번역하거나, 하는 일을 했을 것 같다. 

그런데 다행히(?) 이 일은 연구와 병행이 되는 일이다! 그냥 집에서 노트북으로 글 쓰면 되니까... 

그리고 연구하다가 시간이 남을때 내 마음대로 스케쥴이나 분량을 조절하면서 할 수도 있고. 

그래서 그냥 지금부터 시작하기로 했다. 작가로 등단하는거. 

일단 연구와 병행해야하니까 다른 것들은 차치하고, 글 쓰는 것에 집중해야겠지

그리고 언제나 목표는 높게. 

출판사 주최 소설 공모전에 입상해서 등단하거나, 혹은 문예지 게재로 등단해서,

언젠가 국내외 문학상을 휩쓰는 작가가 되고 싶다. 

이렇게 또 하나의 노력하고 싶은, 이루고 싶은 목표가 생겨서 기쁘다. 

나는 철학에도 관심이 많으니 내 이야기를 할 수 있는 또 다른 기회가 주어진 것 같기도 하고.. 

교수+작가 루트는 과학+철학을 둘 다 챙기는 루트가 되지 않을까 싶다. 

할 수 있다고 굳게 믿으면 뭐든 할 수 있다.

세상은 생각보다 만만하다. (<-- 이걸 좀 더 빨리 알았어야 했는데...) 

그래도 이거 하겠다고 연구를 등한시하면 안된다는거 주의하기. 

생각이 정리된 김에 슬슬 글을 써볼까 한다!

어떤 주제로 쓸지 그동안 간간히 생각해두던 메모가 있기 때문에.. 고민을 좀 해보고 바로 시작할 것 같다.

계획을 좀 더 상세하게 이야기하면, 

1. 단기목표; 신춘문예 및 문예지 신인상 수상을 목표로 단편소설.

- 20-80매, 5,000~20,000 자 정도? 작품원고+작가소개서(+작품의도)

- 신춘문예 (매년 10-12월 응모): 

        조선일보 신춘문예 (가장 널리알려진, 전통적/서정적문체. 단편소설/시/희곡)

        동아일보 신춘문예 (조선일보와 양대산맥, 문학적실험성/독창성, 단편소설/시/시조/희곡)

        중앙일보 신춘문예 (현대적/대중적, 단편소설/시/동화, 젊은독자와의연결중시)

        경향신문 신춘문예 (사회적메시지, 단편소설/시/시조/동화)

        한겨레 신춘문예 (젊고 진보된 작품, 단편소설/시, 정치/사회적비판)   

        한국일보 신춘문예

        서울신문 

        문화일보 

- 문예지 신인상: 

        문학동네 신인상 (가장잘알려진, 9-10월경마감, 단편소설/시/평론, 500만, 서정적/현대적/문학적완성도/인간의 내면,관계/개인적 경험과 감정/현대적 삶의 단면)

        창작과비평 신인상 (6-7월경마감, 단편소설/시/평론, 500만, 진보적/사회적메시지/역사/인간의 연대/세대갈등/사회적 이슈 등 현실비판적 시각 담은 작품 선호)

        현대문학 신인상 (9월, 5백, 단편소설/시, 실험적,정통문학스타일)

        세계의문학 (7-8월경, 단편소설/시, 3백, 해외문학작품과 교류/ 세계적감각작품)

        한국문학 (8-9월, 단편소설/시, 3백, 전통적/서정적문학)

        문학과사회 

둘 중 하나로 등단 후에 꾸준히 문예지에 후속 단편들 발표, 단편집 준. 

2. 중장기목표; 출판사 주최 공모전+출판 및 문학상을 목표로 장편소설(200-300매 이상) 등 준비.

- 주요 공모전 마감일 고려해 작업 일정 설정할 것.

- 출판사 주최 공모전 (미발표장소설대상, 신인작가발굴)

        한겨레문학상(3-4월마감) - 장편, 대중성+문학성, 2천

        세계문학상(2-3월마감). 장편, 상업성+국제성, 3천

        창비 장편소설상(7월마감) - 장편, 진보+사회적메시지, 1천

        자음과모금 경장편소설상(1-2월) - 경장편, 5천

        넥서스경장편작가상 (11-12월) - 경장편, 5천

- 문학상 (발표된소설대상)

        이상문학상 : 단편소설, 5천

        김유정문학상 : 단편소설, 3천

        황순원문학상 : 단편소설

        대산문학상 : 장편소설/시/희곡 등

        현대문학상 : 단편소설/시 

3. 기타; Wattpad 나 KDP 같은 글로벌 플랫폼도 활용? ---> 일단 문예지 투고 후 잘되면 먼 미래에 영어로 번역해서 연재 및 출판하던가 하는게 나을듯. 

- wattpda; 영어로 글 연재. 대중성+서사중심 (디스토피아 등) 챕터별로 연재. 매주 1-2회 

- KDP; e-Book 으로 묶어서 판매. 단편 소설 모음집, 짧은 에세이, 등

옛날엔 낭만이 있던 것 같다.

신춘문예니 문예지 신인상이니 하는 것들은 사실 요즘 시대에서는 올드해보이는, 크게 임팩트 없는 것이 되어버렸으니

시대가 변하면서 이제 누구나 작가가 될 수 있고 출판의 경로나 포맷도 다양해지나보니 나타나는 어쩔 수 없는 현상이긴 하다.

실제로 이제 대부분의 우리 나라 사람은 신춘문예 당선작이나 문예지 신인수상작품에 관심이 없다. 그들만의 세상이 되어버렸다.

그래서 그런지 2025 신춘문예 당선작들을 대강 훑어보니 그저 그렇더라.

그래도 나는 삶에 낭만이 있어야 한다고 생각한다. 그래서 전통적인 방법을 찾아본거고... 

그냥 영어로 쓸까? 언젠간 반드시 영어로 써야겠다. 

혹시나 사람들이 내 글을 안 알아봐줘도 알빠 아니다.

난 그냥 하고싶어서, 내가 세상에 들려주고 싶은 얘기를 할거니까

그런데 연구를 안 알아봐주면 슬플 것 같다....

역시 좀 더 진심은 연구인가.. 

아무튼 목표는 8월 전까지 단편소설 써서 내기! 

나는 계획은 잘 짜는데 시간에 맞춰서 하는걸 잘 못하는 편... 

이번엔 좀 더 신경써서 해봐야지 

+ 다음엔 철학 논문 학회/저널 및 등재 관련해서도 알아봐야지  

지금 하고있는거.. 
GCA/ Plugin/ Integration --> 2025 (박사1년차)중에 마무리 하고, (MNM후속이랑, MOM 은 내가 할 부분이 있을까?) 

25년 6월 UofT 지원(한창 이래저래 바쁠시기에..?), 25년 8월 스톡홀름 지원 (-> 12월 초에 스톡홀름 가고..)  

9월 시험. 
2025년 12월 말에 UofT 를 가자.!!  

(--> 미리 수학, 프로그래밍, 영어 공부.) 

근데 일단 진전 상황을 보고 카네기를 써야할수도 -> 26년 초 신청, 26년 중순에 가기. 

그리고 간간히 장학금 좀 찾아보기.. 일단 우인장학. 추천서받기. 

멘사 테스트 대체 언제보지? 공고 왜 안떠 

하고 싶은게 너무 많당 ... ㅋㅋ 

정리하면, 2025년도 목표.

1. GCA/ Plugin/ Integration --> 2025년도중에 마무리 및 학회제출. (MNM후속이랑, MOM 은 내가 할 부분이 있을까?) 

2. 25년 6월 UofT 지원, 25년 8월 스톡홀름 지원 

3. 미리 수학, 프로그래밍, 영어 공부

4. 각종 장학금 때에 맞춰 잘 지원 

5. 멘사 테스트접수 

6. 그 외 학점/wetlab실험배우기/연구실문화만들기 등 알아서 잘하기

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7. 박사 2년차 초(2026년 ~6월)에는 휴학 후 캐나다가있기!!!!! (퀄 시기랑 겹칠거같은데?, --> 돌아와서 남은 2년반동안은 무슨 연구할지  아이디어 생각. 이게 내 박사학위논문.) 

이번에 강남 과학기술회관 및 명동 로얄호텔에서 개최되었던 KSEV 및 ISEV(International Society of EVs) 학회에 4박 5일 참석하게 되었는데, 감사하게도 KSEV poster session 에서 내가 공동 1저자로 참여한 연구가 수상을 하게 되었다. !! ㄲ ㅑ

포스터 제목은 ‘Interneuronal Wireless Network Mediated by Extracellular Vesicles". 

아직 포스터 내용을 다른 곳에 공유해도 되는지 확실치 않아서 블로그에는 나중에 논문이 나온 후 올리려고 한다. 최소 Bio archive 에 올라간 후에..?

다만 교수님께서 네이쳐..를 목표로 하고 계셔서 논문이 언제쯤 나올수 있을런지는 모르겠다. 

이번 KSEV 및 ISEV 를 가서 느낀 점은, 학회에 갈 수 있는 기회가 온다면 무조건 가는게 좋다! 라는 것. 

나는 컴공베이스여서 바이오를 잘 모르고, 특히 우리 연구 주제인 EVs 분야도 잘 몰랐는데,

이번에 학회 한 번 갔다왔다고 정말 많은 정보를 알게 되었다.

이 분야에서는 어떤 연구가 주로 이루어지고, 어떤 방법론들이 사용되고, 최근에 핫한 주제나 관심있는 것은 뭐고, 어떤 식으로 발견이 활용되어지는지나 이 분야에 어떤 연구가 앞으로 더 필요한지.., 등.

혼자 하는 인터넷 서칭 만으로는 알기 힘들었을 정보들이 막 돌아다녔다.. 

특히 ISEV 는 한국인만 모인게 아니라, 전 세계에서 이 분야를 연구하고 있는, 이 분야의 최전선에서 인류의 지식을 이끌어가는 연구자분들이 오시는 자리여서 더 감명깊었다..

사실 학생은 참여할 수 없는 자리였고 참여자는 모두 각국의 교수님들이셨는데, 우리 교수님께서 정말 감사하게도 어떻게저떻게 참여할 수 있는 기회를 마련해주셔서 경험을 하고 왔다. 

대학원생은 나 포함 우리 연구실 사람들 3명밖에 없었다...  

대가들이 모여 한 주제에 대해 나누는 토론, 토의. 어떤 대화가 오가는지를 볼 수 있다는 것 자체가 영광이었고,

어쩌다보니 data repository 관련해 의견을 드릴 수 있는 부분이 있어서 나도 발언을 하게 된 적이 있는데, 그것도 귀기울여 들어주시고 좋게 봐주셔서 감사했다. ㅠㅠ 

그런 자리에서 7-80명? 정도 되는 각국의 연구원, 교수님들 사이에 둘러쌓여서 영어로 대화하다보니 

앞으로 웬만한 자리는 별로 긴장되지 않을 것 같다는 생각도 들었다. 

나도 언젠가 내가 인생을 바쳐 연구하고 싶은 분야를 찾게 되면 

그래서 그 분야의 한 축을 담당하는 연구자가 된다면

그런 학회에서 발표하고.. 내 연구 결과에 대해 이야기 나누고.. 또 이 학계에서 필요한게 뭔지, 어떤 연구를 해야하는지, 할 수 있는지 논의하고.. 그런 삶을 살게 되겠지.

정말 너무 행복하겠다는 생각이 든다.  

아래는 추억 남기기용 사진들! 순서는 뒤죽박쥭...

너무 재밌었던 학회 출장.. 내가 영어를 좀 더 잘했다면 더더더 즐거웠을텐데... 

.

.

연구실에 2023년 7월 초중순에 들어와 벌써 1년 3개월이 지났는데, 그동안 진행했던 연구가 어느정도 마무리 되어가고 있다... 감회가 새롭다. 

얼른 마무리 됐으면!!! 

그리구 이 논문이 마무리되면 여러가지로 다른 도전을 해볼까한다. . . . 

다만 근래들어 스스로도 느끼는게, 자꾸만 지금 있는 상태에 머무르는데 익숙해진다는 것이다. 

이정도 하면 됐지, 어쨌든 해야할 일들을 하고 있으니 이대로도 괜찮아, 다른 거 생각하기보단 일단 좀 쉴래,.. 

이런 생각이 예전에는 들지 않고 욕심도 열정도 가득했는데

날들이 평화로워서 그런지, 가만히 있어도 이것저것 알게되고 경험하게 되는 환경이라고 느껴서 그런지,

스스로 뭔갈 해보려하는 의욕이 많이 줄어든 것 같다.

벌써부터 이러면 안된다!  아직 만족하기엔 멀었다.

앞으로도 파이팅 ~~_~

이 우주가 발생하고, 나아가 생명체가 탄생할 수 있는 조건은 매우 까다로워 그 확률이 매우 희박하다고 알려져 있으며

그렇기 때문에 우주는, 생명체는 어떠한 존재에 의해 인위적으로 만들었을수밖에 없다, 고로 신은 있다 라는 주장을 본 적이 있다.

나는 오히려 그렇기때문에 신은 존재하지 않는다고 생각한다. 아니, 존재하는지 안하는지 확언할 순 없지만 최소한 이 우주와 생명체를 창조한건 신이 아니라고 생각한다. 

사실 아무리 어떤 사건이 발생할 확률이 희박하다고해도, 발생한 이후 사건이 발생했냐 안했냐 관찰했을때 그 사건은 무조건 발생했을 수 밖에 없다. 

당연하다. 사건이 일어난 다음에서야 관찰하는 거니까.. 

가령 우주는 우리가 상상하지 못할 시간동안에 만들어지고 없어지고를 반복했을 수 있으며

그 중에는 생명체 비스무리한게 만들어지지도 않고 없어진 걍우, 생명체 비스무리한게 만들어졌으나 고등 생물 까지 이어지지 못하고 없어진 경우 등 여러 경우가 있을 수 있었겠다. (어떨진 전혀 알 수가 없지만)

어떨 때는 한참을 그저 '무'의 상태로 있었겠지..

그렇게 영겁의 시간이 흐르는 동안, 당연하게도 우리 인간은 생명체나 인간이 태어나지 못한 다른 경우의 수들을 관찰하지 못하고, 우리가 관찰할 수 있는 것은 반드시 인간이라는 고등 생물이 태어난 경우의 수 이기 때문에, 그 놀랍도록 희박한 확률을 뚫고 지금 우리가 존재한다는게, 이미 존재하는 입장에서는 말도 안되는 일이 아니다. 

조금은 다른 얘기로, 우리가 '관찰'함으로서 결정된다는 말이 있다. 난 이 말의 의미가 굉장히 의미심장하다고 생각한다..,

결국 관찰 가능해야 이 세상에 존재하는 것이며 관찰되지 않으면 존재하지 않는게 되어버리니까

그러나 동시에 관찰 가능하지 않더라도 당연히 존재한다는 생각도 들고.. 

아무튼, 또 다른 근거로는 외계인의 부재가 있다. 사실 이게 더 크게 느껴진다.  

만약 신이 있다면, 그 신이 세상을 창조하고 우리를 만든 존재라면, 굳이 넓은 우주에 이 행성에만 생명체를 만들 이유가 있을까?

없다. 

물론 이것도 확언할 순 없으나, 내가 말하고 싶은건, 이 현상은 신이 우릴 창조했다 보다는, 우리가 희박한 경우의 수를 뚫고 태어났다, 라는 주장에 더 힘을 실어줄 수 있는 것이란 것이다. 

우린 그냥 그 까다로운 조건이 맞아떨어져서(이건 우연이라고 표현하기보단, 앞서 언급했듯 그만큼의 많은 경우의 수가 있었을 것이라 가정하고 싶다.) 생겨난거고

그 조건은 우주가 아무리 넓다 하더라도 비슷한 시간대에 두 행성 이상 맞아 떨어질 수 있는 조건이 아니었므로 외계인이 없는 것이다.

우리는 그냥 어쩌다보니 태어난 외톨이다. 

운이 좋게도 운이 안좋게도 지능을 가지고 태어나,

스스로를 인지하고 세상을 관찰할 수 있는 능력을 갖게된

찰나의 순간동안 이 신기한 시공간을 관찰하다가 다시 무로 돌아갈.

생명체.

살아있다는 건 대체 뭘까?

다시 이야기로 돌아와,

어떤 존재가 이렇게까지 복잡한 자연계를 하나하나 세부 조절하며 생명체를 두둥 등장시켰다는 신앙인들의 주장은 현재까지로서는 논리적으로 납득하기 힘들다. 

나는 우리 우주에서 일어나고 있는 여러 화학 현상, 물리 현상, 수학, 복잡한 원리 등이 맞아떨어지고 있는게 신기하지 않기도, 신기하기도 하다..

결국 우리가 계산하고 정립하는 공식들과 원리들은 자연을 관찰하여 그에 맞춰 정립된 것이니 맞아 떨어질 수 밖에 없을 것이고.. 이런 온전한 세상이 성립되고 있다는 것 자체가 그런 원리에 들어맞으니까 가능할 수 있는 거겠지..

그렇다고 어떻게 들어맞느냐? 를 물으면 또 다시 그렇게 온전히 성립하여 존재하는 경우에만 우리가 관찰할 수 있다, 라고 대답할 수 밖에 없긴 하다.  

그럼에도 신기한 것은 대체 이 우주는 무엇이냔거다.

또 어디까지 질문을 하고 대답을 할 수 있냐는 거다.

예를 들어 왜 만유인력의 법칙에 맞아야만 우주가 존재할 수 있는 것인가?

왜 현재 우리가 관찰하고 분석한 물리/화학/수학 적인 부분이 맞아떨어져야만 세상이 존재 하는가?

이 세상을 이루는 물질들은 왜 그런 근본적인 특성들을 가지고 있어야하는가?

물질이란건 대체 무엇인가

이런 것들의 근간은 도대체 무엇이란 말인가? 

어디까지 우리가 파보고, 생각해볼 수 있을까? 

아무리 끝에 끝에 끝까지 연구하고 파고 들어가도 결국 또 그 끝에는 더 깊은 끝이 있지 않을까,

인류는 거기까지 도달해 답을 찾을 수 있을까? 

나는 아닐 것 같다.

결국 사람들이 '신'이라는 존재를 만들게 된 건 결국 인간은 그 끝에 도달할 수 없고, 답을 내릴 수 없다고 판단해서 일 것이다.

그렇게 하는게 마음 편하니까.. 

생명체가 완전히 다른 무언가를 더 관찰할 수 있게 되거나(불가능할듯), 아니면 지금까지의 현상을 기반으로 상상도 못하던 그 근간을 추론해내는 말도 안되는 능력을 가진 개체가 나타난다면 세상에 대한 이해가 한 걸음 더 진보할수도 있겠다.

사실 지금까지 밝혀낸 과학적 지식들만해도 정말 경이로우며

이렇게까지 이뤄낸 인류가 정말 대단하다고 생각한다.

심지어 그 얼마 안되는 시간에 말이다.. 

앞으로 내가 죽을 때까지 또 어떤 세상의 비밀이 밝혀질지,

어느 지식에 도달할지, 

또 세상이 어떻게 변할지 궁금하다.

그간 학회에 발표나 구경을 하러 간 적은 있어도

아예 학회 정규 멤버로 소속되어 본 적은 없는데

처음으루 학회 멤버가 되었다. 그래서 감회가 새롭다. (교수님 덕분에!)

Society for Neuroscience, 줄여서 SfN 이라는 집단인데 전 세계에 35,000 명 정도의 회원이 있다고 한다. 

이 세상에 태어나

세상을 관찰하며 나랑 비슷한 호기심을 갖게된 인간이 모인 곳

그와 관련된 자신들의 생각들을 나누고 발전시킬 수 있는 곳. 

혼자서만 품고 지나갈 질문들인줄알았는데.. 이렇게 학회의 멤버가 되니 뭔가 기분이 묘하다. 

나는 앞으로 어떤 연구를 하게 될까,

어떤 이야기를 나누게 될까

어떤 역할을 할 수 있을까

생각해보게 되는 요즈음이다. 

이 학회에 어떤 사람들이 가입되어 있는지 member directory에서 검색해볼 수 있는데,

이름이 친숙한 우리 학교 교수님이나 학생들이 여럿 보여서 신기했다.

그 외 한국인들도 많이 있는 것 같다.  

생각보다 많이 가입을 하는구나.

생각보다 사람들은 열심히 산다는 걸 다시금 느낀다. 나만 게으른 기분... 

학회에 가입을 하면 여러가지 benefit 이 있다.

예를들어 SfN은 여러 웨비나를 무료로 들을 수 있고, 미팅에 참석하거나 관련 뉴스, 저널을 구독하거나, 멤버쉽 가격에 논문을 출판할 수 있다. 인맥도 쌓을 수 있겠고. 구체적으로는 아래의 사이트 활용 가능. 

Neuronline, eNeuro, Society for Neuroscience, BrainFacts, The Journal of Neuroscience 

이 학회 말고도 가입할만한 다른 학회를 찾아볼까, 생각중이다. 좀 더 구체적인 내 관심사로 들어가서 말이다. 

아직까지는 연구자의 삶에 몰입하고 있지 않은데

조만간에 그렇게 될 것 같다.

그렇게 되면 찾아보고 싶은, 하고 싶은 일들이 많다.

슬슬 게으르게 잠자고 있던 정신이 다시 깨어날 때가 된 것 같다. 

우리 학과에서는 매 학기마다 학/석/박사 등 학생들을 대상으로 다양한 바이오 및 뇌공학 연구 주제의 세미나를 연다.

초청 연사님의 강연이 끝난 후에는 QnA 시간을 가져서 강연 중 궁금했던 것들을 질문할 수 있는데,

이번 학기부터는 질문하는 문화를 촉진하기 위해 학기 중 모든 세미나를 통틀어 가장 많은 질문을 한 학생 한 명을 선발해 '질문상'을 수상한다고 했다. 

나는 그 말을 듣고 ... '이건 내가 타야겠다' 마음 먹었고, 결국 내가 탔다. (+공동 수상 1명)

나는 연구자라면 질문을 많이 해야한다고 생각한다. 의도적으로라도. 

무슨 주제든 강연을 듣고 두번 세번 내 머리로 생각을 하고 재구성하다보면 자연스레 질문이 떠오를 수 밖에 없다

질문이 떠오르지 않는다는건.. 그냥 생각하지않고 듣기만 했던가, 생각하는 힘이 없던가 이다.

애초에 연구, 라는게 호기심, 질문에서부터 시작되는 것이기도 하고. 그만큼 질문하는 것은 연구의 본질이다. 

또, 나는 학부가 바뇌 분야가 아니었기 때문에 이런 바뇌의 다양한 주제를 포괄하는 연구를 들을 수 있는 세미나는 (심지어 한국어다!) 이 분야를 넓고 얕게 알게 되는데 있어 정말 좋은 기회였고,

이 기회를 그냥 흘러가게 두고싶지 않아서 매일매일 참석하고, 열심히 듣고, 매 강연마다 최소 한 번 씩은 꼭 질문을 했다.

덕분에 이런 상도 받네.. 역시 사람이 목표를 달성할 수 있게 하는 수단 중 효과가 좋은 것은 퀘스트를 만들어주는 것 같다. 

질문을 하면서 느낀 점은..., 결국 사람들은 다 비슷한 걸 궁금해 하는구나. 논리적으로 생각했을때 나온 궁금한 질문들은 다른 사람들도 다 궁금해하는 질문이다. 그런데 자기 질문이 이상한 질문일까봐 망설여서 하지 않는 사람이 많은 것 같다. 어떤 질문이든간에 부끄러워하지말고, 귀찮아하지말고 무조건 뱉는게 좋겠다고 생각했다.  

(우리 나라 사람들은 궁금해도 그냥 생각만하고 넘어가는 경우가 많은 것 같다... )

그리고 스스로 아쉬웠던 점은, 나는 질문을 만들고 하는 것은 곧 잘 하지만, 정작 질문하는 것에만 치중하고 답변을 다소 소홀히 듣는다는 점이다. 그걸 이번 세미나때 느꼈다.. 

또 답변을 들은 후 생기는 또 다른 질문을 하는게 조금 민망해서 그냥 넘기는 경우가 많다는 것. 

앞으로는 의문점이 제대로 해결될 때 까지 이야기를 나누는 것이 좋겠다는 생각이 들었다. 

나의 의견과 의문점을 제대로 전달하는 요령도 더 익혀야 할 것 같고... 

질문상 이라곤 하지만 사실 상장은 따로 없었고(ㅋㅋ ㅠㅠ) 상품만 받았다.

수상하는 장면을 찍어가셨는데 그 사진이 어디있는진 모르겠다..

상품은 카이스트 마스코트 넙죽이가 그려진 머그컵이었다.

나중에 연필꽃이로 사용할 예정이당.  

다음 학기도 세미나를 듣는데, 그때도 질문상을 노려볼 예정이다! 

사실 이번학기는 2번 정도 질문을 빼먹었는데.. 담 학기는 빼먹는거 없이 다 하는게 목표 (영어로 질문하기 너무 부끄러웠ㄷ..)

개강도 이제 2주 밖에 안 남았다.

시간이 정말 빠르다..