학생 설계 전공에 대해서

 저는 평소 독창적이고, 저만이 제공할 수 있는 고유의 컨텐츠와 특별한 경험을 제공하기 위해 무척 애써왔습니다. 그야말로 인공지능 시대에 이미 알려진, 다른 사람들이 자주 이야기한 내용들은 얼마든지 단순 검색을 통해서 쉽게 알 수 있고, 그마저도 생성형 AI 덕분에 정말 빠르고 출처도 정확하면서, 단편적이지 않고 설득력 있고 효용성이 있는, 마치 실제 인간 전문가가 답해주는 듯한 높은 퀄리티의 정보를 제공받을 수 있게 되었습니다.

 때문에 이번에 쓰는 내용에 대해서는, 일단 최소한 제가 찾아본 바로는 다른 어디에서도 찾을 수 없고 찾기가 무척 힘들며(저 또한 실제 오랫동안 찾아보았기 때문에), 심지어 그 존재조차 대부분의 교수님들은 저를 통해, 제가 문의 이메일을 보내고 질문을 하는 것을 통해서야 아시게 된 '학생 설계 전공 제도'에 대해서 이야기를 해볼까 합니다.

어딘가 소속되어 '선배'로서의 권위가 어디서 나오느냐? 에 대해서는 전 '기여'라고 생각합니다. 나중에 성공하여 물질적으로 장학금을 지급하고 학교를 후원하던지, 뭔가 제도의 미비점이 있었던 것을 건의하여 이후 학생들이 유용하게 활용할 수 있게 한다던지(현실적으로 문제제기 이후 제도 개선이 그다지 빠르지 못하고 시차가 크게 존재하므로 문제제기 당사자가 혜택을 받기는 좀 힘들죠) 등에서 나온다고 생각하였습니다. 그런 면에서 전 이제 그나마 제 출신 학교와 대학의 후배들에게 나름 자랑할 수 있는 권위를 얻게 되었다고 생각합니다

https://www.dongguk.edu/article/HAKSANOTICE/detail/26757303

 제가 '학생 설계 전공'이라는 제도를 처음 알게된 것은 거의 입학과 동시였습니다. 워낙 호기심이 많고 타전공 수업에도 관심이 컸던 저는 일단 복수전공이나, 이후 동국대에서만 특색으로 존재하는 마이크로 디그리, 나노 디그리, 연계 전공 등의 다양한 제도를 입학 당시 배부하는 학업 이수 가이드 책자에서 바로 보게 되었거든요.

 보통 사람들은 그냥 그거 복수전공 아닌가? 또는 복수전공에서 약간 더 변형된 것이 아닌가? 하는 생각을 할 수 있습니다. 실제로 사람들이 두 개 이상의 전공에 대해 공부를 하고 싶다면 복수전공을 많이 택하죠.

 그러나 제가 오늘 설명할 학생 설계 전공은 2가지 측면에서 굉장히 다르면서도, 학생에게 다양한 요구 조건이 존재하는 까다로운 과정이라고 설명하고자 합니다.

 1. 학생 스스로가 나중에 들을 모든 전공 교과목을 일일이 설정한다. 즉 커리큘럼을 스스로 다 짜야한다.

 2. 1번과 더불어 심지어 나중에 졸업장에 쓰일 이름까지도 학생 스스로가 정해야한다. 그러니까 기존 대학에 존재하는 학과의 이름이 아닌 내용으로 졸업장이 나온다.

 이 2가지가 굉장히 큽니다.

 1번 만으로도 일단 머리가 굉장히 복잡해지고, 복수전공과 큰 차이가 납니다. 복수전공은 일단 내가 어떤 다른 제 2의 전공을 수강하기로 정하기만 하면, 학점만 채우면 됩니다. 내가 일일이 나중에 어떤 수업을 들을 지, 그 수업을 어느 교수님이 진행하시며 무슨 내용을 배우고, 해당 교수님이 잘 가르치시는지 등등을 모두 미리 생각할 필요가 없습니다. 특히 최근에는 과거와 달리 깐깐한 이수체계도를 요구하지 않고 학생의 자유로운 선택권을 존중하는 분위기가 커서 쇼핑하듯이 마음에 드는 수업을 골라서 듣기만 하면 됩니다.

 그런데 1번은 당장 학생들에게 굉장히 높은 역량을 요구합니다. 학생은 당연히 해당 분야의 전문가가 아니고, 대체 어떤 수업에서 뭘 가르치는지 가늠을 할 수가 없으며, 어떤 수업이 이후 자신의 진로에 도움이 될지 판단할 자료가 매우 부족합니다. 무슨 시간역행자도 아니고 한번 1회차 인생을 살아본 이후, 어떤 수업이나 전공 교과가 후회되더라! 해서 2회차 인생에서 그걸 빼버리고 다시 인생을 살 수가 없습니다.

 때문에 일단 1번 문제를 맞닥뜨리는 순간, 해당 학과의 교수님들을 '많이'이, '다양하게' 만나보아야 합니다. 교수님들도 모든 세부 전공 분야를 아시는 것이 아니고, 본인이 아예 가르치지 않는 교과목도 있기에 일일이 이 교과목에서 무슨 내용을 가르치며 이후 어떤 진로에 도움이 될지 물어봐야 합니다. 수업 계획서나 기존에 알려진 내용으로도 일단 짐작은 가능하지만, 정확히 파악하려면 직접 교수님을 만나뵈어서 이야기와 설명을 들어보아야 합니다.

 때문에 1번을 적절히 고려하면서, 선택과 집중을 통해 한정된 학점과 졸업까지 남은 시간을 계산하며 교수님들과 굉장히 많이 연락을 드리고 상담을 받아보아야 합니다. 그나마 교수님이 여유가 나시고 학부생에게까지도 시간을 투자하실 인자하신 분이라면 다행이지만 보통 교수님들은 자기 밑의 대학원생 가르치는 것에 매우 바쁘시거든요.

 2번은 좀 보는 사람에 따라 평이 달라질 수 있는데, 대부분 학생들은 이미 기존에 대학에 개설된 학과 이름으로 나오는 졸업장을 선호하지, 자신이 직접 창작한 전공 이름이 나오는 것을 그다지 좋아할 수 없는 노릇입니다. 왜냐하면 대학원을 진학하든 입사를 하든 특이한 전공 이름은 당연하게 '이게 대체 뭐냐'라고 질문을 받을 것이기 때문이죠. 복수전공을 하면 어느 학과 2개를 같이 들었는지 표시가 되지만, 학생에게 자유로움을 준다는 것은 그만큼 많은 권위와 자격, 고민과 깐깐한 설계를 요구로 합니다.

 하지만 거꾸로 치밀하게 계획을 잘 짜서 학점도 높게 받았다면, 그만큼 동기 부여도 강하게 된 인재이면서 많은 어려움을 효과적으로 잘 해결하는 경험이 있다는 것에서 높은 점수를 딸 수도 있을 것입니다.

 1번이 더 크고 해결하기 어려운 문제이지만, 보통 2번 문제를 생각하는 순간 보통 학생들은 그냥 복수전공을 택해버립니다. 때문에 다양한 학문에 호기심이 많은 학생들도, 대부분 복수전공을 택하지 머리를 엄청나게 써야하는 학생 설계 전공을 선택하지 않기에, 참고할 사례가 굉장히 부족합니다.

제가 설계한 학생 설계 전공의 이름은 '데이터 기반 지능계산과학' 입니다. 영문명으로도 어색하지 않아야 하고(외국계 기업이나 대학원에 절대로 안갈 생각이라면 신경 안써도 되겠지만) 학위의 종류, 공학사인지 이학사인지도 스스로 결정해야 합니다.

 마치 우리가 게임을 새로 시작할 때 간지가 나면서도 너무 튀지 않고, 중복되지 않으면서도 나의 성향을 잘 보여주며 독창적이고 간결하고 센스가 있다고 좋은 평가를 받을 수 있는 닉네임을 설정하려고 애도 많이 쓰고 심지어 닉네임을 사고 팔기도 하잖아요? 이름을 너무 잘못 지어버리면, 이후 자소서를 쓸 때마다 일일이 자세한 설명을 덪붙여야 하니 함축적인 좋은 전공 이름을 설정하는 것도 매우 중요했습니다.

 게다가 저는 평소에 교수님을 비롯한, 저보다 연장자나 많은 것을 아는 선생님이나 교수님들과 자주 이야기하는 스타일임에도 불구하고(대부분 학생들은 한 학기에 교수님 한번 만나는 것조차 어려워하고 걱정하더군요), 정말 토가 나올 정도로 최소 한 20명의 교수님들과 연락을 취하고 상담을 했어야 했습니다. 그냥 뚝딱 하루만에 전공 교과목 이름만 훑어보고 자기가 보기에 멋진 수업들만, 꿀 빨 수 있는 수업들만 조합해서 신청한다 말이 안되는 것입니다.

 (사실 전공 이름은 모든 것을 마친 이후에 끝에 가서 정하긴 했지만) 이름을 정했으면 이제 커리큘럼을 조심스럽게 고려해야 합니다. 아까 말한 것처럼, 특히 저의 경우에는 기존 소속이 '에너지신소재공학과'로 주로 하드웨어에 초점을 맞춘 전공에서 공부를 했기에, 소프트웨어 분야에서 대체 어떤 수업이 좋고 무슨 지식이 필수적으로 요구되는지 전혀 알 턱이 없었습니다.

 그래서 대략적인 흐름이나, 최소한 해당 분야 전공자라면 이런 지식이나 수업은 들어봤어야 명함은 내밀 수 있다~의 러프한 물줄기를 잡고 난 다음에, 각 분야의 교수님들에게 일일이 제 사정과 해당 제도에 대한 설명(제가 만난 모든! 교수님들이 학생 설계 전공이라는 이름을 처음 보시더군요)을 하고 상담을 했어야 합니다.

 저는 여러 번 밝힌바와 같이 향후 신경과학(뇌과학) 분야로 진출하고 싶었습니다. 그런데 동국대에는 심리학과나 뇌과학과가 없고, 그나마 가까운 생명과학과는 저 멀리 일산 바이오메디컬 캠퍼스에 존재하는 물리적인 한계가 있었습니다. 때문에 저는 그나마 알고 있던 신경과학에서 주로 요구되는 스킬들(데이터 사이언스, R이나 파이썬 프로그래밍, 신경생물학에 대한 내용과 동물 생리학 실험, 윤리와 철학 지식 등등)을 최대한 충족시킬 수 있는 대안을 찾아야 했었습니다.

 동국대는 2020년인가 22년도에 AI융합대학을 설립하여, 기존 공과대학에 소속되어 있던 컴퓨터공학과를 데려오고 추가적으로 AI소프트웨어융합학부라는 새로운 학과를 개설했습니다. 여기서 다행히도 향후 신경과학에 필요한 다양한 소프트웨어 관련 전공 지식을 배울 수 있더군요. 그래서 제가 만든 학생 설계 전공은 크게 2가지 축으로 구성되어 있습니다. 첫 번째는 제가 입학했던 전공인 에너지신소재공학과(이미 관련 교과목을 많이 들었기에), 그리고 앞으로 많이 들을 AI소프트웨어융합학과.

새 탭에서 보기로 하면 커집니다. 인공지능 시대에 유행에 힘 업어 입결이 가장 높더군요

https://cs.dongguk.edu/page/40

 은연중에 느낀 것은, 지난번 칼럼에서 제가 설명했듯이 각 학과나 학문이 이 세상을 바라보는 방식과 주요한 관점, 자주 사용하는 도구 정도는 아는 '메타 인지'가 상당히 요구되었다는 점입니다. 우리가 반드시 스스로가 천재가 아니더라도, 다른 천재를 보면 그 사람의 사고력이나 성과를 보고 천재인지 아닌지 가늠은 할 수 있죠. 비슷하게 저도 소프트웨어 관련 공부를 매우 적게 했지만, 그래도 대체로 소프트웨어 관련 학과에서 요구되는 능력이나 주요하게 배우는 포인트를 파악하고 있었어야 합니다.

 하지만 단순히 2번째 주요한 전공을 선택한다면 그건 복수전공이랑 다를 바가 없죠. 이후 신경과학 분야로 진출하기 위해 요구되는 다양한 지식들(통계학과의 수업이나, 경제학과의 수업, 심지어 철학과의 수업까지)을 선택적으로 잘 골라내야 했습니다.

 특히 교수님들마다 중요하게 보는 관점이 다 다르기 때문에, 생명공학이나 의대 교수님은 분자생물학이나 생화학, 신경생물학 등 생명 관련 전공을 추천하시고, 물리학과 교수님은 확률론을 중시하여 양자역학 수업을 들으면 향후 신경과학에 도움이 될 것이라는 꽤 신선한 조언을 해주시기도 하셨고, 경제학이나 교육학과 교수님들은 주로 인문학과 관련된 전공 수업을 추천하셨습니다. 일단 각 교수님들의 추천을 모아서 학점을 계산해보았더니, 한 200학점이 나오네요 ^^ 학부를 12년을 다닐 순 없는 노릇 아닙니까.

 그래서 본격적으로 큰 틀에서 점점 정교하게 소거법을 사용하기 시작했습니다. 이 수업은 여유가 있을때 듣겠지만 반드시 필요는 없는 것, 이 수업은 반드시 먼저 들어야 하는 것, 이 수업은 생각해보니 아예 필요가 없고 나중에 혼자 공부하면 되는 것 등등 우선순위를 배정하여 조각을 하듯이 깍아나갔습니다.

 이렇게 줄였음에도 불구하고 나온 학점은 70학점 ^^ 4학기 안에 다 끝낸다고 계획했으니, 한 학기당 최소 15학점의 전공 수업, 5개의 전공 교과를 듣는 강행군을 해야 합니다.

 동시에 성적에 대한 고민도 당연히 생기는게, 각 학과에서 오랫동안 집중적으로 전공 역량을 키우던 친구들이랑 경쟁을 해야하니, 내가 가서 성적 밑바닥을 깔아주는 일만 하는 것이 아닌가, 이 수업에 들어가서 경쟁력을 가지고 좋은 성적을 받을 수 있을 것인가에 대해서도 고려를 해야 합니다. 그래서 깐깐한 선수 이수 교과목 지식을 요구하는, 상당히 어렵기로 유명한 전공 수업들은 과감하게 모두 포기를 했었어야 합니다.

 다행히도 전 소프트웨어 전공 외의 다양한 인문학 관련 수업에 대해서는 기초적으로 다져진 문과적 체질과 체력이 충분했기에 철학과나 경제학과, 교육학과 등에 있는 전공 수업은 큰 걱정 없이 추가할 수 있었습니다. 2학년 때는 교육학과 4학년들이 듣는 사범대 전공 수업에 뛰쳐들어가서 A+를 받기도 했었고요.

 동시에 제가 짠 커리큘럼을 실질적으로 신경과학에 정말 도움이 되는지도 평가를 받아보아야겠죠? 제가 다니는 학교가 아닌, 서울대나 고려대, 존스홉킨스 대학의 교수님들께 연락을 드려서 제가 짠 커리큘럼이 정말 학문적인 일관성이 있고 효과가 충분하다고 보시는지 판단을 받기도 했었습니다.

 이제 끝난거 같죠? 2단계가 아직 남아있습니다 ^^

 바로 지도교수님과의 이야기, 상담을 하고 승인을 받은 다음, 학생 설계 전공 제도에 대해서 심의를 하는 위원회를 설득하기 위한 계획서와 구체적인 내용을 서술해야 합니다.

 그나마 전 다행인 것이, 저를 오랫동안 봐오신 제 지도교수님의 경우 저를 잘 파악하시고, 다양한 재능과 강점을 인정해주시며 동시에 공대 교수님이지만 인문학적 통찰력과 성향, 넓은 세계에 대한 센스가 있으시기에 이야기가 잘 통했습니다. 절 지도하시는 교수님이 최종적으로 제가 쓴 계획서와 문서를 보시고, 첨삭을 하시거나 어떤 내용을 빼거나 넣으라는 세세한 조언을 해주셨어야 합니다. 현실적으로 웬만한 능력과 여유, 인성이 없으신 교수님들에게서는 기대하기 힘든 감사한 부분들입니다. 때문에 아무리 본인이 뛰어나고 통찰력이 높다고 하더라도, 지도 교수님을 잘못 만나면 말짱 도루묵입니다 ^^

 그래서 최종적으로 교수님께 ㅇㅋ 컨펌을 받고 나서, 이제 제출을 하였습니다. 이렇게 개고생했는데 또 합격 여부는 당연히 불확실하고, 특히 이후 실행 과정에서 만날 수 있는 변수들까지 고려를 해야합니다.

 왜냐하면 각 수업의 재량권과 전문성은 교수님의 고유한 권한이기에, 좀 특이한 교과목이거나 해당 교수님이 대중적이지 않은 세부적인 분야에 대해서 전문가인데 그 교수님이 다른 학교로 이동해버리면, 해당 수업은 없어지거나 대체가 되더라도 이전과 굉장히 다른 성격을 가질 위험이 있습니다.

 게다가 학점을 잘 주거나 시간표가 좋은 수업들은 인기가 많기에, 더욱이 모든 전공 수업에서 가장 첫 번째 날에 먼저 접속하여 신청을 할 수 있는 우선순위는 해당 학과의 전공 학생들에게 주어지기에, 남은 자리를 가지고 치열한 눈치 싸움을 해야합니다. 매년 교육과정이나 교과목의 이름, 학수번호는 조금씩 변화하며 좀 극단적인 경우 제가 듣기로 계획해둔 수업들이 같은 요일 같은 시간대에 몰려있을 경우 한 개 빼고 모두 포기를 해야합니다.

 그렇기 때문에 플랜 B나 C도 염두에 두어야합니다. 해당 수업이 만약 꽉 차거나 수강이 불가능해진다면, 따로 교수님과 교무팀에 연락을 하여 이런 상황이니 강제 배정을 하여 자리를 만드는 배려를 해달라고 부탁을 미리 해두거나, 다른 학과에서 다른 교수님이 하는 최대한 비슷한 교과목을 점찍어두어야 합니다.

 가장 제게 큰 스트레스를 준 것은 실제 실행 과정에서 맞닥뜨릴 불확실성이고, 이럴 경우를 대비해서 교무팀과 확실히 담판을 지어두었어야 합니다. 이런이런~ 상황의 학생이니까 특별히 문서로 만들어서 나중에 교수님께 근거로 제출하여 여러 배려나 신청 과정에서 도움을 받을 수 있게 한다던지, 물론 그것도 수용을 해주고 편의를 배려해 주시냐 아니냐의 문제는 교수님 마음에 달린 거라서 ^^ 

 게다가 전 이번에 동국대에 대해서 실망스러웠던 점은, 일단 제도 자체가 자주 사용되지 않으니 안내와 담당 교직원의 실수, 혼란도 있긴 하지만 참고할 수 있는 자료를 단순히 개인정보와 데이터 수집의 이유로 전혀 공개하지 않았다는 점이었습니다. 그래서 다른 학교를 찾아보았더니, 서울대는 아예 워크숍도 정기적으로 열고, 구체적인 가이드라인과 안내 사항을 정리를 했으며 학생들이 자주 겪는 애로사항을 적극적으로 수집을 하더군요.

안내 책자 PDF 파일은 물론이고 각 년도에 구체적으로 학생이 무슨 전공 수업들을 듣고 학생 설계 전공 제대로 졸업을 했는지 세세한 예시와 데이터를 제공해주었기에, 많이 참고하였고 큰 도움이 되었습니다. 이런 교육 서비스를 잘 알려주고 책임감 있게 도와주는 곳이 명문대지 다른게 있겠습니까

https://sdm.snu.ac.kr/faq/

 비단 서울대 뿐만 아니라 경희대, 건국대, 중앙대 등의 다른 대학들은 서울대만큼은 아니더라도 홈페이지도 따로 만들고 홍보도 자주 하면서, 관련한 안내 사항이나 지도 교수, 심사위원, 학생 본인이 염두에 두어야 할 중요한 사항들을 잘 안내를 해두었더군요.

학생 본인도 머리털이 빠지도록 해야 할 일이 많지만, 동시에 해당 학생을 지도 교수로서 책임을 지고 자주 연락을 하거나 주기적으로 상담을 하며 도움을 주어야 할 당위성(의무까지는 아닌거 같습니다)이 발생하기에, 제 지도교수님도 해당 부분들을 보시더니 '교수도 머리 엄청 아프겠구만 ㅋㅋㅋ' 하시더군요

https://sdm.snu.ac.kr/%ec%95%88%eb%82%b4%ec%b1%85%ec%9e%90/

 대학원생 관련 드립에서도 자주 나오듯이, 교수님들은 각 학생들의 학위 취득 여부를 심사하고 논문을 검토하는 평가자이니, 절대적인 갑의 위치에 존재합니다. 지도 교수님은 물론, 준비 과정에서도 오만 교수님들께 상담과 연락을 하면서 제 장문의 이메일에(위의 내용들을 언급을 해야 이해를 하시기에. 처음에 많은 교수님들은 그거 그냥 전과나 복수전공 하겠다는 소리 아니야? 근데 왜 교과목을 일일이 미리 다 결정을 해??? 식으로 반응하시기도 했었거든요) 친절하게 답을 해주시길 기도를 드려야 합니다.

 실수로 교수님의 심기를 건드렸거나, 교수님이 자기 직속 제자가 아니라는 이유로(실제 필자가 겪은 일 ㅋㅋㅋ) 대체 자신을 왜 찾아왔냐, 나는 너를 도와주거나 상담해줄 의무가 없다면서 화를 내시기도 하고, 아니면 굉장히 공격적으로 답장을 하기도 합니다.

그나마 요새는 저출산으로 학생 수가 적어져서, 상대적으로 학부생들이 일종의 고객님, 월급 주시는 사장님의 개념이 강해져서 그렇지 과거 훨씬 더 권위적인 시대에는 무슨 말을 들었을지 겁이 납니다 ㅋㅋㅋㅋ

 물론 제가 항상 무슨 일이든 정신적으로 과다하게 해석하고, 많은 생각을 하고 머리 속에서 시뮬레이션을 많이 돌리기에 제가 겪은 일들이 거의 최대치이고, 이 이상으로 고생스럽게 준비하는 경우는 없을 것이라고 생각합니다. 솔직히 이런 온갖 일들을 겪고 나서, 계획서를 제출하는 기간이 오니까 이미 이 시기에 완전히 지쳐서, 막상 실제로 계획한 대로 잘 실행을 할 수 있겠나 걱정이 들더군요.

 추가적으로 제가 진출하고자 하는 분야가 신경과학이라는, 그야말로 통섭적이며 다학제적인 학문이고 문이과 두루두루 여러 능력을 요구하는 학과이다 보니 이렇게까지 복잡하게 고려했어야 했지, 훨씬 더 간단하고 효율적으로 이후 자신이 가고 싶은 분야로 최적화는 일도 가능하다고 생각합니다.

 제가 어디까지나 이렇게 길게 글을 쓰고, 세세하게 무슨 일이 있었는지 기록하는 것은 일기장에 정보를 차곡차곡 모으는 것에 보람을 느끼는 제 스스로의 성향을 충족시키면서도, 동시에 이 글을 보고 학생 설계 전공을 하는 학생들은 저처럼 밑바닥부터 모든 경우의 수와 불확실성을 고민하지 말고 조금이라도 편하게 하길 바라는 마음에서 쓰는 것입니다. 

 마지막으로 제가 제출하고, 공모전에 선정되어 이후 2025학년도 1학기부터 이수할 '데이터 기반 지능계산과학'(다행히 교수님은 해당 전공 이름이 제 교육 과정과 성향 등을 잘 반영한다고 보시더군요)에 대한 내용을 복사 붙여넣기 합니다.

 신청자 양정모는 19년도에 동국대 에너지신소재공학과에 입학한 이후, 바이오-나노-환경 트랙, 곧 생물학과 관련성이 높은 트랙을 이수하고 있습니다. 어릴 때에는 호기심이 주로 과학으로 해결되었기에 자연스럽게 이과를 선택하게 되었으나, 대학 입학 이후에는 인문학과 사회과학이 제 호기심을 많이 해결해주어서 단지 전공 재료공학 계열뿐만 아니라 다양한 분야에 관심과 시간을 쏟고 있었습니다. 향후 신경과학 대학원으로의 진학을 대비하기 위하여 학생 설계 전공을 설계하고 신청드리는 바입니다

 특히 삼수를 통해 과학적이고 효율적인 학습법에 대해서 깨달은 바를, <수능 국어 비문학의 과학적 학습법>이라는 제목의 전자책을 집필하였으며, 이후 교육학에 큰 관심을 가지고 교육학과 장환영 교수님의 ‘평생교육론’을 1학년 때 청강하였으며, ‘기업교육론’을 2학년 때 수강하여 A+를 맞기도 하는 등 교육학을 중심으로 철학, 전쟁사 역사학, 인지과학, 국제정치학, 경제학 등에 다양한 관심사를 두고 공부를 이어나갔습니다. 전자책을 집필한 이후 수험생과 대학생 성인이 주로 이용하는 입시 사이트 ‘오르비’와 네이버 학습 컨설팅 블로그에서 5년 동안 칼럼을 통해 전쟁사, 국제정치학 외교, 철학, 신경과학, 인지심리학, 경제학, 병기공학, 교육학, 컴퓨터공학, 진화생물학 등의 다양한 주제로 글을 연재해왔습니다.

 그러던 중 2023년 작년 말 존스홉킨스 신경경제학 이대열 교수님의 저서 <지능의 탄생>을 읽고, 진정한 의미에서 참된 지능이란 무엇이고 과연 인공지능이 인간을 대체할 수 있는 인공생명체가 될 수 있는가, 화성에 간 로봇들에게 개미가 협력하는 것처럼 군집 지능이 왜 발달해야 하는가 등 진화생물학과 컴퓨터공학뿐만 아니라 교육학, 경제학, 철학 등 다양한 도구를 이용하여 지능과 인공생명체 등에 대해서 서술한, 다학제적 접근을 하는 신경과학(neuroscience, 주로 한국에서는 뇌과학으로 통용됨)에 크게 매료되었으며, 현재 신경과학 관련 대학원을 진학하기 위하여 준비 중에 있습니다. 신경과학은 현대에 들어서 다양한 학문과 결합하여 신경윤리학, 신경철학, 신경법학, 신경경제학, 신경교육학 등으로 널리 응용되는 중대하고 거대한 흐름입니다. 특히 전통적 인문학인 교육학은, 표면으로 나타나는 인간의 행동을 관찰하고 유추를 해야 하기에 구체적으로 중추신경계 속에서 무슨 일이 일어나는지 모른다는 뚜렷한 한계를 가지고 있었습니다. 하지만 fMRI 기기 등 분석 도구의 발전에 힘입어, 이제는 구체적으로 어떤 상황에서 교육 효율이 높아지고, 이를 통해 생물의 기제를 이해하는 등 기존의 인문학에 비해서 더 과학적이고 엄밀하게 연구와 설명이 가능해졌습니다.

 특히 신경경제학에서 주요한 키워드로 연구가 진행되는 분야는 의사결정 매커니즘(decision making)이라 하여, 간단한 차원에서는 점심 메뉴를 고르는 문제부터 시작해서, 고차원적으로는 개인의 진로 선택이나 외교 정책 선택 등 합리적이고 현명한 의사 결정을 위해 다양한 관점에서 연구가 진행되고 있습니다. 좋은 교육은 곧 좋은 의사결정 매커니즘(decision making)으로 이어지고, 궁극적으로 인간이 교육을 받고 학습을 하는 것은 더 나은 의사 결정을 위한 것이기에, 평소 교육학에 관심이 많던 제 관심사가 신경경제학으로 이어지게 된 것은 결코 우연이 아닙니다.

 신경과학은 크게 4개 정도의 축, 이산수학 통계학, 심리학, 컴퓨터과학, 신경생물학으로 이루어지는데, 동국대에는 심리학과가 없다는 점과, 생명과학과는 저 멀리 일산 바이오메디컬 캠퍼스에 존재한다는 물리적 한계로 인하여, 제가 입학한 전공인 에너지신소재공학과와 AI소프트웨어융합학부를 중심 축으로 하는 새로운 학생 설계 전공을 지난 7월 여름방학 때부터 준비해 왔습니다. 

 에너지신소재공학과는 화학과 열역학을 바탕으로 하드웨어에 중점을 두어 공부하는 학과이며 커리큘럼에 소프트웨어 관련 교과목이 다소 부족한데, 현대 신경과학은 주로 컴퓨터 프로그래밍이나 R, Python 같은 다양한 통계학 도구, 신경생물학과 동물 실험 등의 소프트웨어 지식이 많이 필요하기에 AI소프트웨어융합학부의 교육 과정이 본 학생 설계 전공에 많이 필요하다고 생각합니다. 그 외에 세부적으로 교육학과의 ‘교육심리’, 물리학과의 ‘양자역학’, 철학과의 ‘인공지능 시대의 윤리’, 생물학과의 ‘신경생물학’ 등 신경과학과 인공지능, 인간 지능에 도움이 될 수 있는 교과목을 조미료처럼 추가하였습니다.

 전공명에 대해서 설명해보겠습니다. 우선 ‘데이터 기반’은 곧 통계학이 주요한 키워드라는 것을 의미하며, 뇌는 수없이 많은 뉴런의 계층 구조로 이루어졌기에 주로 통계학을 활용하여 분석을 합니다. 이 과정에서 R, Python, 매트랩 등의 다양한 통계학 프로그램 도구가 활용되고, 동국대에는 교양과목으로도 ‘데이터 사이언스를 위한 파이썬(혹은 R) 프로그래밍’ 수업이 있습니다. 학생 설계 전공에서는 전공 교과목만 쓰기에 이러한 교양 과목들은 적질 않았으나, 당연하게도 통계와 데이터 사이언스와 관련된 수업을 모두 수강할 예정입니다.

 ‘지능계산과학’에서 ‘지능’은 보다 넓은 의미로 이해를 해야 합니다. ‘지능’이라는 말을 하면 보통 인간의 지능처럼 고차원적이고 추상적인 의미까지 상상할 수 있는 높은 수준을 일반적으로 생각하지만, 온도 조절계가 온도에 따라서 서로 다른 작동을 하고, 파리지옥이 일정한 진동수로 움직이는 곤충이 입에 들어왔을 때만 선택적으로 먹이를 먹는 것처럼 단순한 행동이나 사고라 할지라도 문제 해결에 도움이 된다면 모두 지능으로 보아야 마땅합니다. 개인적으로 ‘지능’ 대신 ‘신경’이라는 키워드를 넣고 싶었지만, 동국대 생명과학과가 일산 캠퍼스에 존재하는 관계로 신경생물학, 진화생물학, 동물생리학 등의 전공을 많이 넣지 못한다는 한계 때문에 보다 프로그래밍에 가까운, 더 넓은 의미의 ‘지능’이라는 키워드를 사용하였습니다. 파리지옥처럼 중추신경계, 뇌가 없는 생물체 또한 생존을 위한 최소한의 문제 해결 능력이 있기에, ‘지능’이라는 키워드가 반드시 뇌와 같은 중추신경계를 의미하지는 않습니다.

 ‘계산과학’은 단순히 철학적으로, 인문학적으로 애매모호하게 탐구한다는 것이 아니라, 통계학 도구나 프로그래밍을 통해서 구체적이고 객관적인 언어로 수학을 활용해서 신경과학을 탐구하겠다는 의미입니다. 계산과학 부분은 영어로 번역하면 computational science인데, 주로 컴퓨터라는 계산기를 활용한다는 점에서 제 학생 설계 전공 계획의 의의를 잘 드러낸다고 보았습니다.

 신경과학은 지난 30년간 눈부신 발전을 해왔으며, 컴퓨터공학이나 생물학, 의학 외에도 철학, 물리학, 화학까지 다양한 배경지식을 가진 학생들이 진출하는 복잡한 분야이기에, T자형 인재보다는 V자형 인재가 더 적합한 인재상이라고 보며, 제가 공부한 이공계열 지식과, 예전부터 오랫동안 꾸준히 단련시켜온 인문학적 통찰력과 성향을 다양하게 동원하여 향후 신경과학 연구를 위한 발판으로 삼고자 합니다.

 신청자 양정모는 2024년도 2학기까지 포함하여 총 40학점의 에너지신소재공학과 전공 교과목을 수강하게 됩니다.

 제 입학 전공인 에너지신소재공학과를 제외하고 다음 순서의 전공으로 가중치를 두어 교과목을 우선순위로 수강하려고 합니다.

 AI소프트웨어융합학과 > 통계학과 > 물리학과 > 생물학과 > 경제학과 > 교육학과 > 철학과 

 의 우선 순위로 교과목을 수강할 예정입니다. 

 1. 에너지신소재공학과 (2024년 2학기 기준 총 40학점을 이미 수강함. 수강 강좌 볼드체 표기)

(1) 물리화학(분광학) (2) 창의적재료공학설계 (3) 재료열역학1 (4) 신소재공학개론1 (5) 응용통계학 (6) 융합신소재기초실험1 (7) 2차원 층상형 나노물질 설계 개별연구 (8) 나노바이오융합과학 (9) 신소재공학개론2 (10) 유기재료1 (11) 바이오재료학 (12) 촉매재료 (13) 유기재료2 (14) 물리화학(양자화학) (15) 고체재료화학 총 1개 3학점

 에너지신소재공학 트랙 중 바이오-나노-환경 트랙을 이수 중이며 전반적으로 생물과 나노에 관련된 재료에 대해서 중요하게 배웠습니다. 화학과 출신이신 오제민 지도교수님과 개별연구를 수행한 적도 있으며, 재료공학 지식 중에서도 근간이 되는 양자화학과 열역학을 기반으로 생물과 깊은 관련이 있는 유기재료와 나노바이오융합과학 전공 교과목을 이수하였습니다.

 2. AI소프트웨어융합학과 (2024년 2학기 기준 총 3학점을 이미 수강함. 수강 강좌 볼드체 표기)

(1) 심화프로그래밍 (2) 객체지향프로그래밍 (3) 자료구조 (4) 알고리즘 (5) 인공지능 (6) 머신러닝 (7) 딥러닝입문 (8) 자연어처리개론 (9) 양자컴퓨팅 (10) 인공지능수학 (11) 기초프로그래밍 총 10개 30학점

 AI소프트웨어융합학과에서 기초적으로 반드시 들어야 하는 선수 교과목으로는 기초 프로그래밍, 심화 프로그래밍, 자료구조가 있으며 중요하기에 양 학기에 열립니다. 이 외에 인공지능과 딥러닝, 머신러닝, 자연어처리 등은 신경과학을 응용한 컴퓨터공학에서도 중요한 교과목들이고, 공개용 교과과정 이수체계도를 존중하며 필수적인 교과목들과, 고학년이 듣는 응용 교과목을 섞었습니다.

 3. 통계학과

(1) 통계수학및R실습 총 1개 3학점

 R프로그래밍은 대표적인 통계학 도구이며, 해당 전공 수업 외에도 교양 과목으로 열리는 파이썬, 매트랩 등의 기타 프로그래밍, 통계 프로그램 관련 수업도 수강할 예정입니다.

 4. 물리학과

(1) 양자역학1 (2) 양자역학2 총 2개 6학점

 양자역학은 대표적인 확률론 교과목이고, 현대 물리학의 근본적인 뿌리가 되기에 향후 양자컴퓨팅이나 확률론이 필요한 신경과학에 큰 도움이 될 것이라는 시스템반도체학부 교수님과 물리학과 교수님의 공통적인 조언이 있었습니다.

 5. 생명과학과

(1) 신경생물학 (2) 동물생리학및실험 (3) 분자생물학 (4) 진화생물학 (5) 생물정보학 총 5개 15학점

 신경과학을 위해서 신경생물학은 필수이고, 신경과학 분야에서도 다양한 동물을 활용하여 뇌를 연구하기에 동물생리학을 공부할 수 있는 교과목을 넣었습니다. 그 외에도 동국대 기초의학교실 교수님의 조언에 따라서 생물학과 관련된 교과목을 추가적으로 넣었습니다. 다만 일산캠퍼스에 위치하여 물리적으로 수강이 어렵다는 불확실성이 크기에, 향후 조정 가능성이 있습니다.

 6. 경제학과

(1) 게임이론 총 1개 3학점

 게임이론은 대표적인 미시경제학의 주요한 분파로, 인간이 어떤 상황과 환경, 조건 속에서 무슨 전략을 취해야 최적의 효용을 얻을 수 있는지에 대해서 연구하는 분야입니다. 인간의 합리성과 좋은 선택을 위한 게임 이론은 곧 신경경제학의 의사결정 매커니즘(decision making)으로 연결되는 핵심 교과목입니다. 

 7. 교육학과 (2024년 2학기 기준 총 3학점을 이미 수강함. 수강 강좌 볼드체 표기)

(1) 교육심리 (2) 기업교육론 총 1개 3학점

 교육학과에서 교육심리 과목은 인간의 창의성과 사고력과 각 지능의 함양, 발달에 대하여 인문학적으로 접근한 교과목입니다. 그나마 동국대에 심리학과가 없는 와중에 심리학에 대해서 간접적으로 동시에 배울 수 있는 수업입니다. 교육학과 장환영 교수님의 기업교육론을 2학년 때 수강하여 이미 ‘자선’으로 분류가 되어있습니다. 기업교육론에서 HRD는 개인의 생산성 향상과 밀접하게 관련이 있어서 경제학에 연관이 깊은 교과목입니다.

 8. 철학과

(1) 인공지능 시대의 윤리 (2) 인공지능과 심리철학 (3) 언어분석철학 (4) 과학철학 총 4개 12학점

 제가 가고자 하는 신경과학 분야는 이전에는 인간이 불가능하다고 여겨졌던 다양한 문제를 해결하면서도, 인간의 능력에 필적하는 인공지능의 개발과 밀접한 관련이 있기에 윤리, 철학적으로도 매우 민감한 문제입니다. 철학과에서도 관련 교과목의 수강을 추천하시는 교수님과 기초의학교실 교수님의 조언이 있었습니다.

 대학원, 특히 미국 박사 유학의 경우에는 자기주도적이며 강한 내적 동기를 가진 연구자(self-motivated researcher)인지 정성적인 평가에 굉장히 큰 비중을 투자하며, 학점이나 장학금 유무, 출신 대학, 토익 점수 등의 정량적 평가의 경우 최소치만 만족한다면 크게 문제삼지 않는 것으로 알려져 있습니다. 특히 지원자가 어려운 환경 속에서도 최선을 다해 어떤 노력을 하였으며, 어떤 독창적이고 합리적인 스토리를 가졌는지를 입학처와 입학사정관들이 중요하게 본다고 알려져 있습니다. 신경과학 대학원으로 진학을 준비하는 제 입장에서는 동국대에 심리학과가 없으며 생명과학과가 서울특별시 중구가 아니라 일산에 있다는 점이 매우 아쉽지만, 이러한 어려움 속에서도 신경과학에 대한 열정을 가지고 최선을 다해 준비했던 과정이 나중에 설득력 있는 스토리로 작용하여 향후 대학원 진학에 도움이 될 것이라 기대합니다.

 학생 설계 전공은 특유의 불확실성, 수강 예정인 교과목이 폐강되거나 해당 교수가 다른 학교로 이동하는 경우, 주전공 학생들에게 우선순위가 밀려서 적절히 수강신청을 하지 못한다는 다양한 변수와, 구체적으로 세세하게 모든 수강 예정 전공 과목을 미리 정해야 한다는 점, 동국대에 존재하는 학과가 아닌 학생 스스로가 정한 이름으로 졸업장이 나온다는 점 등의 다양한 애로사항 때문에 취업에 불리할 것이라는 인식이 퍼져있고, 대부분 학생들이 복수 전공이나 연계 전공을 선택하여 참고할 선배 사례를 전혀 찾을 수가 없었습니다. 특히 지도교수님이신 오제민 교수님께서는, 심사위원회가 학생의 자율권을 보장하는 쪽에 중점을 두어 심사를 하시는지, 혹은 자율성보다는 학문의 전문성을 주된 요소로 보는지가 매우 크게 작용할 것이라고 코멘트해주시기도 하였습니다. 구체적으로 어떤 심사 기준을 만족해야 하는지, 불확실성에 맞닥뜨릴 경우 앞선 학생들은 어떤 식으로 대처하였는지 등을 전혀 공유받을 수가 없어서 준비 과정에서 큰 어려움을 겪었습니다.

 저는 시스템반도체학부, 물리학과, AI소프트웨어융합학부, 교육학과, 철학과 등의 다양한 학과의 교수님들과 여러차례 상담을 하였는데요, 학생 설계 전공이라는 이름과 제도가 존재하는 것을 저를 통해서 처음 알게 되신 분들이 대부분일 정도로 학생들이 그다지 자주 사용하지 않는 제도로서 준비하는 과정에서 많은 어려움이 있었습니다. 그래서 되도록 다양한 분야의 전문가 교수님들께 조언을 구하였으며, 비슷한 제도를 운용하는 다른 대학교들은 어떤 식으로 심사를 하는지도 추가적으로 참고하여 작성을 하게 되었습니다. 다양한 요소를 만족시켜야 했기에 오랜 시간에 걸쳐서 준비를 열심히 하였습니다.

 신경과학은 크게 의대와 비의대에서 접근하는 방법에 따라 갈리는데, 의대의 경우에는 실증 환자 데이터를 많이 얻을 수 있다는 장점과, 구체적인 정신 질환의 발생 원인을 모르더라도, 불이 났으면 물이 되었든 모래가 되었든 무언가 끼얹어서라도 해결을 하고 처방을 해야 한다는 실용적인 목표에 집중을 하고 있습니다. 반면 비의대에서는 심리학과, 언어학과, 교육학과, 생물학과 등에서 뇌의 근본적인 원리를 탐구하는 기초 과학의 성향이 강하며, 실제로 서울대 뇌인지과학과는 자연과학대학 소속입니다. KAIST에서도 바이오 및 뇌공학과가 존재하지만, 학부 졸업생의 80% 정도가 대학원에 진학할 정도로 신경과학은 그 자체로서 굉장히 많은 공부를 요구하는 학문이며, 공학보다는 이학의 성향이 강합니다.

 존스홉킨스 신경경제학 이대열 교수의 경우 원숭이 실험을 통하여, 인간과 비슷한 뇌 구조를 가진 고등한 생물체를 교육하거나 선택을 하는 양상을 분석하여 인간 뇌에 대한 이해를 깊이하고 있으며, 그 외에도 Rat이나 Mouse를 이용한 동물실험부터, fMRI를 직접 인간 머리에 씌워서 혈류량을 관찰하는 심리학부, 더 나아가 인간의 뇌처럼 효율적인 발달과 적은 에너지 소모를 모방하여 기후 위기와 탄소 배출, 막대한 전력 소비를 하는 인공지능에 응용하기 위해 소프트웨어적으로 접근하기도 하며, 반도체 분야에서도 뉴로모픽이라하여 저전력 생체 모사 반도체를 통해 인간 시냅스를 모방한 회로를 구상하기도 합니다. 신경과학을 경제학에서도 마케팅과 결합하여 뉴로마케팅 등으로 활용하는 등 그 응용 분야가 무궁무진합니다. 좀 먼 미래로, 양자컴퓨팅 또한 확률론이 필요한 신경과학과 더불어 발전할 것이라고 예상되고 있습니다.

 제도적으로도 동국대에 연락을 하여 준비를 철저히 해야했지만, 향후 신경과학 대학원 진학을 위해서 제가 설계한 전공 내용 자체도 합리적이어야 했기에 대표적으로 서울대 뇌인지과학과 교수님과, 존스홉킨스 신경경제학 교수님 등 신경과학 전공자를 통하여 제가 작성한 커리큘럼이 합리적이고 괜찮아 보이는지 교차 평가를 받았습니다. 그 외에도 동국대 물리학과, 시스템반도체학부, 교육학과, 기초의학교실, 기계로봇에너지공학과, AI 융합대학, 철학과, 고려대 심리학부 등 되도록 다양한 분야에 종사하시는 교수님들로부터 평가와 조언을 종합하여, 전문성을 확보하고 어느 한 관점에 편중되지 않도록 노력을 하였습니다.

 신경과학은 fMRI라던지 통계학 프로그램인 파이썬, R, 매트랩 등의 과학적, 수학적 도구를 통하여 연구와 실험을 하지만, 동시에 인간의 마음과 인지, 의식, 행동에 대해 탐구한다는 점에서 인문학적 차원 또한 굉장히 강하게 가지고 있습니다. 신청자 양정모는 공학도로서 동국대에 입학하였으나, 교육학이나 심리학, 철학 등에 관심을 가지고 관련 교과목을 성실히 수행해온 바, 신경과학은 신청자에게 매우 적절한 분야라는 확신이 있으며, 그 목표를 성취하기 위하여 많은 불확실성과 어려움에도 불구하고 학생 설계 전공 준비에 총력을 다하였습니다.

 신청자는 신경과학 연구에 다양한 분야의 이론과 연구 방법이 동원되고 있다는 잘 인지하고 있습니다. 대학원에서의 신경과학 연구를 위해 신청자는 에너지신소재공학과에서 배운 생물학과 하드웨어 지식, AI소프트웨어융합학부에서 배운 소프트웨어와 인공지능, 데이터 통계학 지식, 교육학이나 철학의 관련 교과목을 통해 배운 지식을 체계화하고 융합하여 철저히 준비할 계획입니다.