기타/다이어리

5월1일 목요일

kwohyuno 2025. 5. 2. 14:02

자.. 목요일이다... 저녁 9시 40분....

 

 

 

 

 

우선 급한게 월요일까지 devOps 기말프로젝트 완성해야되는데 목금토일월 5일밖에 안남음 좃됐다.... 

내일 ITS원온원 있어서 그것도 2-3시간정도는 준비해야되는데... 

 

 

 

 

자 다시, 

-AI 과제는 5월 14일, 5월 16일까지.

-devOps과제는 다음주 월(5월 5일)까지 

-dsa과제는 5월6일 , 5월 7일까지 

 

-논문써야지.. 여름방학에 이제 RL, DL 공부하고, ML공부하고, MLOps 공부하고, Cloud Infra공부할거임  | 2학기에 MAGIC 들거임

        -그리고 교수님 (Mario(cloud), Benson(CUDA) , Brizan(ML)) 세 분이랑 논문 쓸거임 

 

-그리고 Documentation 해야됨 Ameniti에서.. 오늘 목... 내일 금... 토,일 거쳐서 좀 어느 정도 진행 하고 업데이트를 드려야 할거같음. 

 

 

-그리고 LC150이랑 시스템디자인 

 

 

-그리고 당연히 이제 레주메 정리, 깃헙정리, 개인홈페이지 정리, 포트폴리오 정리 해야지 학기 끝났으니. 5월 14,15,16,17,18에 진행하자. 

 

 

 

그것도 그건데 큰 꿈을 꾸자 미국까지 왔고 나이도 33살인데. 큰 그림을 그려보자. 서정진 회장처럼. 김동신대표처럼. 생각한건 뭐든지 이룰 수 있는게 나의 필살 강점인데. 특히 음..

-K뷰티, 혹은 더 나아가서 그냥 뷰티, 엔터 산업. 엄청 크고 시장이 성장이 가팔라. 패션.

-AI 산업도 그렇지. 엄청 도입이 빠르지 산업 전반에서. 머신러닝 엔지니어 잘팔리고. 모든게 자동화 되고 있어. 소프트웨어들.       

-로봇. 휴머노이드 당연하고. / 헬스케어 당연하고.

-체육, 웰빙, 건강, 그런것도 엄청 시장이 크고 더 중요해질거고 앞으로. AI를 접목하는 부분에서도 많은 가능성이 있겠지. 

 

 

미국에서 체육업계에다가 소프트웨어로 혁신 하면 대박일거같은데. 일단 생애 데이터. 마이크로소프트 구글은 뭐 개인 랩탑 데이터 다 가지고 반죽하지만, 그냥 생체데이터, 그거 가지고 활용도 가능하고. /

그런 방향이 아니더라도 흠. 보디빌딩에 대해서 AI 가 지도해줄 수 있지. 피티쌤을 AI로 대체. 전화를 매일 해줘서 뭐 운동했는지 물어보고 사진 보내라고 하고. 식단 추천과 운동 추천. 다른 사람과의 비교도 해줄 수 있겠지. 다른 사람과 같이 운동할 수도 있게 해주고. 다른 에이전트들이랑 연결도 될거고.  -> 글로벌로 가면 엄청난데, 유럽, 아시아, 아프리카, 남아메리카, 오세아니아, 북아메리카 시장 다 먹는다고 생각해봐 /  그리고 단일 운동이 아니라 그 사람이 좋아하는 운동에 대해서 얘기하고 조언해줄 수도 있겠지 스키든, 복싱이든, 배구든 말야. / 커머스도 연결시킬 수 있겠지 /   단일 플랫폼으로 전세계인을 연결할 수 있을 것 같은데 페이스북처럼.? 내가 하는 운동에 대해 전 세계인이 연결된다고 생각해봐.  / UI는 대화형 인터페이스라고 생각해봐. 물론 유저가 요구할 때 상응하는 화면을 보여줄 수도 있겠지. 그 모든걸 AI로 할 수 있겠지. 

 

 

 

 

 

 

 

========================== < 논문 관련 오늘 챗지피티와의 담화 > ===========================.   

 

 

궁금한게 있어. 내가 미국에서 CS 석사 중이거든? 논문을 쓸건데, RL을 이용한 ML 인프라 최적화에 대해 쓸거야. 학과장님이 교수님 세 분을 소개해줬어. 1) 마리오 교수님 - 클라우드 전문가 2) 벤슨 교수님 - CUDA programming 전문가
 

ChatGPT said:

좋은 기회네! 미국에서 CS 석사 중이고, RL 기반의 ML 인프라 최적화 주제로 논문을 쓴다면 세부

4o

You said:

궁금한게 있어. 내가 미국에서 CS 석사 중이거든? 논문을 쓸건데, RL을 이용한 ML 인프라 최적화에 대해 쓸거야. 학과장님이 교수님 세 분을 소개해줬어. 1) 마리오 교수님 - 클라우드 전문가 2) 벤슨 교수님 - CUDA programming 전문가 3) Brian 교수님 - ML 전문가 세 분께 뭐라고 말씀 드리면서 내 소개를 할까? 어떻게 연구를 뽑아낼까? 참고로 석사 논문을 5,6,7월에 쓰고 싶어. 학회에도 9-10월쯤에는 내고. 
 

ChatGPT said:

좋은 방향이야. 세 교수님 모두 네 주제에 맞게 중요한 조언을 줄 수 있는 훌륭한 멘토들이고, 너는 이들을 전략적으로 "논문 조언자 + 아이디어 검증 파트너"로 삼을 수 있어.

각 교수님께 보내는 이메일이나 미팅에서 다음 포인트를 자연스럽게 말하는 게 좋아:

💬 공통 구조: 자기 소개 + 연구 관심사 + 논문 방향 요청

Subject: Request for guidance on thesis research in RL-based ML Infrastructure Optimization

Hi Professor [Name],

My name is Hyunoh Kwon, and I’m currently a Master’s student in Computer Science here at USF. I’ve been deeply interested in reinforcement learning (RL) and its practical applications in systems optimization, especially in the context of machine learning infrastructure.

I’m planning to write my Master’s thesis this summer (around May–July), and aim to submit the research to a conference by early fall (around September–October). My tentative thesis direction is:

“Optimizing Multi-model ML Inference Pipelines using Reinforcement Learning in Cloud/Distributed Environments”

Given your expertise in [Cloud/CUDA/ML], I was hoping to get your input on how to best scope this project, and possibly seek your guidance as I develop the idea further. I’d love to hear your thoughts on whether this direction sounds feasible and what kind of technical/research challenges you would anticipate.

Would it be possible to schedule a short meeting or office hour visit sometime next week?

Thank you for your time,
Hyunoh

👥 개별 조정 예시

1. Mario 교수님 (Cloud 전문가)

  • 강조: 인프라 구조, 분산 시스템, 스케일링
  • 질문 예:
    • "RL을 이용한 태스크 스케줄링이 클라우드에서 실제로 적용 가능할까요?"
    • "EKS, Kubernetes 기반에 RL을 얹는 구조가 실용적인가요?"

2. Benson 교수님 (CUDA 전문가)

  • 강조: 모델 서빙 가속화, GPU 자원 관리, low-level optimization
  • 질문 예:
    • "멀티모델 추론에서 GPU 사용 최적화를 RL로 접근하는 건 어떤가요?"
    • "CUDA 관점에서 이런 scheduling 문제가 의미 있으려면 어떤 리소스 단위로 접근해야 할까요?"

3. Brian 교수님 (ML 전문가)

  • 강조: RL 알고리즘 설계, 성능 평가지표, reward 구조 설계
  • 질문 예:
    • "이런 시스템 레벨 문제에 RL을 쓸 때 reward function을 어떻게 정의해야 좋을까요?"
    • "어떤 종류의 RL (DQN, PPO, A2C 등)이 더 적합할까요?"

🧠 연구 방향 짜는 법 팁

  • 기존 논문: POS, Google Vizier, Microsoft InferLine, Facebook Horizon, Kubernetes + RL 관련 논문들 읽고 요약 준비
  • 작은 프로토타입: 간단한 시뮬레이터 만들어두면 설득력 UP
  • 회신 오기 전 해야 할 것:
    • 1-pager proposal 초안 준비
    • 간단한 시스템 구조도 그려오기

필요하면 각 교수님께 보내는 맞춤 이메일 예시도 써줄게. 혹시 첫 미팅 때 보여줄 프로토타입이나 슬라이드도 만들고 싶어?

4o

You said:

아 근데 내가 지금 5월 1일인데 기말고사랑 기말 과제가 일단 너무 벅차서.. 시간이 좀 필요한데 한달정도... 
 

ChatGPT said:

아, 그럼 지금 바로 논문 작업을 본격적으로 시작하기보다는 교수님들께 “관심 있는 주제 공유 + 조언 요청” 정도로 가볍게 접근하는 게 좋겠어. 너무 늦게 닿는 것보다, 미리 ‘연구 관심사’를 보여주면 나중에 도움 받기도 수월하고, 교수님들도 "이 학생이 방향성을 미리 고민하고 있구나"라는 인상을 받을 수 있어.

✅ 지금 할 수 있는 최소한의 행동:

→ "관심 있는 주제 공유 + 여름에 본격 연구 시작 예정" 메일 보내기

📧 예시 이메일 (공통 템플릿)

text
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Subject: Thesis Planning – RL for ML Infrastructure Optimization Hi Professor [Mario/Benson/Brian], I hope this message finds you well. My name is Hyunoh Kwon, and I’m currently pursuing my Master’s in Computer Science at USF. I’m very interested in applying reinforcement learning (RL) to optimize machine learning infrastructure, particularly in areas like multi-model inference, cloud scheduling, and system efficiency. I’m planning to explore this for my Master’s thesis, which I hope to start seriously in June after this semester’s finals and course projects wrap up. Given your expertise in [Cloud/CUDA/ML], I would really appreciate any initial feedback or advice on this research direction. I’d also love to talk more once the semester ends, if that works for you. Thanks for your time and I look forward to connecting with you. Best regards, Hyunoh Kwon

💡 추가 팁

  • 교수님들이 바쁘셔도 “미리 계획하고 있다”는 메일은 좋은 인상을 남겨.
  • 실제 미팅은 5월 말~6월 초로 예약해도 충분해.
  • 5월은 논문 아이디어 리파인먼트/논문 리뷰 정도만 가볍게 해두고,
  • 6월부터 코드/시뮬레이션/논문 작성 등 실질적인 작업 시작하면 타이밍 딱 좋아.

원한다면 한글 버전, 혹은 각 교수님 맞춤 버전도 만들어줄게. 메일 발송 시기나 미팅 일정 조정도 도와줄까?