안녕하세요. 바로 이어 2탄 들어갑니다.

[3. 유학공부]

어떻게 보면 로봇틱스라고 하는 학문은 어플리케이션을 논하는 학문이라고도 볼수 있습니다.

그래서 그런지 이곳 Robotics Institute 의 수업들은 굉장히 많은 토픽들을 다루고 있습니다.

그러다 보니, 진행이 굉장히 빠르고 한 주제에 대해서 그렇게 깊이 있게 다루지는 않습니다.

그래서 똑똑한 학생이 필요한가 봅니다. 이곳 학생들은 셀프 스터디가 되는 것 같습니다.

적당히 가르쳐 놓으면 (물론 컨셉은 정확하게) 지들이 알아서 공부한다고 합니다. ㅋㅋㅋ

저는 이곳에 와서 공부하기가 너무 힘들었습니다. 기초가 부족했고, 셀프 스터디 속도가

너무 느렸기 때문입니다. 뭘 하나 배우면 수업시간에 컨셉을 정확히 이해할 수 가 없었고

그러면 집에와서 이해하고 따라가면 숙제해야 하고 숙제 하다보면 다음 컨셉으로 넘어가고

... 따라 가기 바쁘지요. 

자 그 당시 저의 기초에 대해서 한번 짚어보도록 하죠. 저는 2002년 3월에 천안에 명문대,

선문대 기계및 제어공학부를 졸업했습니다. 기초적인 기계과 수업과 전자과 수업을

잘 배웠었습니다. 지금은 보면 저는 전자과나 전산과에 더 가까운 경향이었습니다.

기본적인 signal and system, dsp, control engineering, robotics 등등의 과목들을 A학점으로

이수했었지요. 물론 지방대에서 A학점을 따는 것은 카이스트에서 A학점을 따는 것보다

훨씬 더 쉽겠지요.  그래서 그런지 지방대를 졸업하니 뭐 딱히 오라는 데도 없었고 스스로

살 길을 찾아야 만 했습니다. 로봇축구를 하면서 리눅스라는 놈과 인연을 맺게 된 계기로 

임베디드 리눅스 업계에서 병특생활을 4년 하게 되었었지요. 그러면서 저의 전산과 경향이

더욱 짖어졌습니다.  data structure, operating system, algorithm 등의 과목을 이수한 것과 거의

같은 수준이라고 생각합니다. 플러스 알파는 리눅스 업계에서 일하면서 무수히 반복했던

삽질들... 끝임없는 삽질들... ㅋㅋ 이놈이 무조건 나쁜 놈은 아닌 것 같습니다. 이를 통해

뭔가(?) 배운 것 같습니다.

그리고 병특이후 연세대에서 전자과 석사를 하면서 linear system theory, fuzzy control,

discrete event system, sensor network 등의 과목들을 배웠는데, 이런 것들이 저의 기초가

되지 않았나 생각됩니다.  하지만 로봇틱스 분야를 거의 공부하지 않은 상태에서 이곳의

수업을 잘 따라가기가 쉽지는 않았지요. 또한 영어문제도 항상 결부되어 있었지요. 

저는 4학기에 로봇틱스 석사를 이수했는데요,  매 학기 다음과 같은 수업들을 배웠습니다.

- Computer vision , Math for robotics

- Mechanics of manipulation, Machine learning

- Statistical techniques in robotics, Bio-inspired robotics

- Moible robotics

로봇틱스에 기초적인 과목들을 배우고나니 이제 조금은 로봇틱스 분야를 음미해 볼 수

있을 것 같은 느낌이 드는군요. 2년 간의 노력과 고생, 기회 비용의 상실의 대가가

서서히 저에게 전해져 옴을 느낍니다. 따스한 봄 햇살과 같이 ...

이쯤해서 저는 한가지 고백과 정보를 주고 싶습니다. 무언가를 새로 배울 때 그것의

개념을 정확하게 이해하는 것은 항상 언제나 가장 중요합니다. 로봇틱스의 수업들은 종종

하이레벨 (기본 이론들을 이미 잘 이해하고 있다고 가정하고 그것의 어플리케이션을 논함을 의미)

이기 때문에 그것의 하부에 깔린 기본 개념 또는 이론을 정확히 이해하는 것이 필수입니다.

그리고 수업 자체에서 그것을 해결해 주지 못하므로 그 일은 저의 몫이었습니다. 

저는 그래서 그런 기본 개념 이해를 위한 목적을 인터넷 공개 강의들을 이용했습니다. (고백)

다음 인터넷 강의 자료들은 제가 너무나도 사랑하는 강의 사이트들이구요. 저는 이 자료들이

(프로젝트) 너무나 멋지고 아름답기까지 한 것 같습니다. (정보)

[1] MIT opencourse  http://ocw.mit.edu/

[2] Stanford engineering everywhere  http://see.stanford.edu/

[3] Online Free Lecture  http://freevideolectures.com/

[4] Video lecture.net  http://videolectures.net/

각 분야에서 가장 유명하고 세계적인 교수들로 부터 직강을 듣는 겁니다! 얼마나 쿨한가요!

게다가 너무나 쉽고 재미있게 가르칩니다.  요즘도 저는 항상 강의를 즐겨보고 있는데요,

많은 점을 저에게 시사해 주고 있습니다.  

여러분도 가장 관심있는 강의를 서치하셔서 한번 보시기를 강력히 추천드립니다.

그럼 다음에는 연구에 관한 글을....

그럼 빠이!