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# System prepended metadata

title: 무인자동차

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# 무인자동차 

무인자동차라고 해도 할 건 많다.

- 설계
    - 구조 최적 설계
    - 물리 엔진 모델 기반 시뮬레이션
    - 진동 및 소음 저감
- 비전
    - 시각 정보 처리
- 제어
    - 지능 제어
    - 로봇 공학
    - 차량 제어
- 빛과 열
    - 자동차 열 관리
    - 에너지 시스템 관리 및 모델링
    - 광학 센서
- 에너지
    - 신재생 에너지
    - 전력 전자
    - 전동기
    - 전력변환 장치


전부 다 중요하고 만약 이런 개발의 최전선에 가서 실제 무인자동차 개발에 참여하려면 대학원 진학은 필수로 생각 된다. 


# 컴공 or 기계

아무래도 제어 및 시각지능(컴퓨터 비전)쪽에 관심이 있을것으로 생각하는데 기계공학과(자동차공학과) 쪽으로 가서 시각 지능쪽을 연구하는 방법이 있고, 컴퓨터공학과로 가서 기계에 접목 시키는 방법이 있다.

근데 나였으면 컴공가서 기계에 접목시켰을 것이다. 왜냐면 만약에 진로가 바뀌었을 때 컴공은 거의 모든 곳에 적용이 가능하기 때문에 일단 코딩 잘하면 좋다.


# 입시 

필자가 한양대라서 한양대 얘기를 좀 하면 좋을것 같다.

## 한양대

- 한양대에는 `미래자동차공학과`가 있고 다이아몬드7학과라서 돈 안내고 학교 다닐 수 있다.
    - 미자공 같은 경우에는 현대자동차와 협약이 되어 있어서 취업 걱정도 없다.
    - 정몽구 현대자동차(와 기아자동차) 회장이 한양대 출신이어서 자기 이름을 따 미자공 건물을 한양대 가운데에다 만들어놨다.(몽센이라고 부른다) 시설이 매우 좋고 미자공 독점으로 쓰기 때문에 상당히 좋다.
    - 시설 좋고 지원 좋고 취업도 잘 되서 당연히 입결이 매우 높다. 한양대에서 1티어다.
- `컴퓨터소프트웨어학부`도 마찬가지로 다이아몬드7학과이다.
    - 솔직히 (다녀보니) 좋다. 
    - 지금도 좋고 미래에는 더 좋아질것으로 예상 된다.
    - 시설도 좋고 일단 주변에 잘하는 사람이 많은 게 좋다.

- 그러나 위의 두 학과는 사실 너무 핫해서 정시나 수시나 서울대 하위 연고대 중상위는 된다.
    - 컴공은 상위권 학교면 다 핫해서 서연고서성한은 컴공이 의대 빼면 다 1등인걸로 알고 있다.
    - 아마 재작년(?)에는 서울대 컴공이 서울대 치과대학보다 정시 입결이 높았던걸로 안다.


### 학생부 교과

- 매년 50% 컷 나오니깐 보고 지원(생각보다는 낮음) 난 안썼는데 입학하고 교과 붙은 사람 물어보니깐 한 1.7까지도 붙었던 것 같은데 이제는 더 떡상했을 듯
  
### 학생부 종합

- 최근 입시 트렌드는 모르고 나의 입시떄를 얘기
    - 한양대는 내신을 안 보고 자소서도 안 보고 오직 생기부만 보고 평가 했다.
    - 덕분에 사람들이 개꿀하고서 한양대에 지원을 많이 한다.
    - 그러나 그렇다고 못하는 사람을 뽑는다는 거는 아니다.
    - 결국은 우리때도 한양대는 개 많이 썼지만 붙은 건 나뿐이었고 내가 내신이 제일 좋았다.
        - 참고로 나는 내신이 1.5정도 되었다.(교과 쓸걸)

### 특기자 전형

옛날에 특기자 전형 관련해서 [블로그에 글](https://blog.solarmagic.dev/algorithm/2020/09/11/hyuspecialist/)을 써놓은게 있으니 참고
> 인쇄해서 본다면 `https://blog.solarmagic.dev/algorithm/2020/09/11/hyuspecialist/` 이 링크로 접속

저기 있는 문제들을 풀 수 있을 것 같다면 그리고 정보올림피아드 본선 수상실적이 있다면 지원하자.


### 정시

- *No Comment*

## 입시 전략


### Case 1) 내신 1점대

- 그냥 내신에만 초 집중 + 최저 맞추기용 수능 공부
- 동아리나 다른 활동에 너무 신경 안써도 됨

### Case 2) 내신 3점대 이하

- 고3은 아닐테니깐 내신 버리고 내년 정보올림피아드 수상을 목적으로 공부 시작
- 알고리즘 과외 or 학원 필수적으로 추천 
    - 솔직히 국영수는 사교육 필요없는데 컴퓨터는 책만으로 공부하기 어렵다 생각
- 정올 말고도 NYPC나 국민대 대회 등 고등학생 대상 대회가 좀 있다.
- 다만 정올도 결국 수학을 잘해야 잘한다. 
    - 계산력 X, 미적분 지식 X, but 문제 풀이 스킬이 수학 실력과 비례
- 고등학생 대회는 1년만 정말 맘먹고서 집중하면 수상할 수 있다.
    - 솔직히 말하면 과고생들이 개잘해서 다 쓸어먹는데, 얼마전 패치돼서 과고 수상과 일반고 수상이 나뉘어져서 훨씬 수상이 쉽다고 생각한다.


### Case 3) 내신 2점대

1과 2중에서 저울재서 선택


## 컴공

- 대학생들이 가장 전과하고 싶어하는 과가 컴공이다.
    - 비전공자 개발자 정말 많다.
    - 왜냐면 자기 전공 살려서 취직 못하는 과가 매우~~~ 많다. 그래서 결국에는 코딩에 손을 대고 개발자로 삶을 사는 경우가 꽤 많다.
- 취직 쉽다. 
    - 구직난이 많은데 여기는 좋은 개발자를 못 뽑아서 구인난이다.
    - 나도 별거 없고 취직 생각없이 진학 목적인데 인터넷에 내가 쓴 글 보고 오퍼가 메일로 온다.
    - 그러나 물론 실력 없으면 어렵다. (근데 이건 어디나 적용 된다.)
- 돈 많이 번다.
    - 대학생이 학교 졸업하자마자 가장 많이 받을 수 있는 곳이 Google Korea일듯 하다.
    - 그 밖에도 정말 다른 과랑 비교하면 미안할정도로 많이 받는다.
- 미국으로 가면 더 많이 번다
    - 50% 이상은 100,000$ 이상 번다 했는데 더 늘었을거다.
    - 지금 세계에서 가장 큰 기업을 생각해보자. 애플 마이크로소프트 구글 페이스북 아마존 등이 있는데 전부다 개발자들 매우 많이 필요한 기업이다.
- 일 하는 환경도 좋다. 
    - 유망한 스타트업이 많고 미국 만화 많이 가져옴
    - 대부분 자유출퇴근제가 많다. 자기 회사 가고 싶은 시간에 출근
    - 물론 크런치가 있기도 하다.
    - 회사 안가고 그냥 재택 근무도 엄청 많아서 꿀이다.
- 취업 안해도 돈 많이 벌 수 있다.
    - 아는 사람은 게임 하나 만들어서 steam에 올렸는데 생각보다 잘 팔려서 정확한 수치는 말할수 없지만 정말 많이 벌었다.
    - 프리랜서로 내가 원하는 일만 받아서 먹고 살아도 된다.
    - 디지털 노마드라는게 괜히 있는게 아니다.


> 나는 정말 무조건 교사할거야!, 무조건 경찰할거야! 이런 게 아니라면 나는 문과여도 컴공을 생각하는걸 추천한다. 결국에는 그냥 어영부영 아무 과나 간 사람들이 전공 못살리고 결국 대학가서 전과 비비거나 코딩 배워서 개발자 하려고 한다. 

> 다만 컴공의 입결이 높아서 아무과나 간다음에 전과하려는 사람도 많은게 있으니 고딩때 미리 공부 잘하자. 입시 잘하는게 가장 쉬운 방법이다.
> 

# 솔직한 말

약간 컴공의 빛을 지난 챕터에서 얘기했다면 이번에는 약간 어둠이다.

나는 시각지능 대학원으로 갈 예정이고, 미래자동차에도 시각 지능은 필수로 들어가는데 솔직히 *매우 매우* 어렵다.

기본적으로 수학을 잘 해야한다. 행렬, 벡터를 자유롭게 변환시키고 N차원 공간에있는 데이터에 대한 수학적 직관 및 수학적 최적화도 필요하다. 이런 선형대수학적 지식 말고도 딥러닝에 가장 기초를 이해하기 위해서는 대학교 미분적분학(편미분 등)에 대한 이해가 필요하다. 또한 확률이론과 이산수학도 아주 중요하다. 또한 이론을 구현할 수 있는 코딩스킬 또한 필수다. 마지막으로 이미지와 이미지 처리에 대한 기초지식도 있어야 한다. 이러면 딥러닝을 배우기 위한 준비가 된 것이다. 이러고 N년동안 딥러닝 및 컴퓨터 비전을 공부하면 된다.

그러나 이는 쉬운일이다. 왜냐하면 이미 다른 사람이 닦아 놓은 길을 그대로 걸어가는 것이고 이미 풀리는 문제들로만 이루어져 있기 떄문이다.

> 그러나 무인자동차는 이미 있는 것을 배우는게 아니라 없는 것을 만들어내기 때문에 인류 역사상 아무도 생각하지 못한 알고리즘이나 생각을 내가 떠올려야 하는 것이다.

정말 딥러닝 쪽 최전선으로 가게 된다면 인류 최고 지성(비유적 표현이 아니라 진짜로)들의 총집합 사이에서 생존경쟁을 해야한다. 그리고 무인 자동차는 딥러닝의 최전선에서 아직 풀리지 않은 문제다.

그러나 겁먹을 필요는 없다. 학자들은 자신이 연구한 성과를 논문으로 알아보기 쉽게 정리하기 때문에 선대 연구자들의 개발을 보고서 마침 당신이 마침표를 찍을 수도 있다.

하지만 어느정도의 천재성과 끈기 없이는 매우 어려운 문제라는 것을 당부하고 싶다.

막연히 "무인 자동차 멋있어보이는데 해볼까?" 보다는 "무인 자동차라는 인류의 난제를 내가 해결하겠어!" 라는 패기와 포부를 가져야지만 시작할 수 있는 분야라고 생각한다.


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P.S. 선생님 말 잘 들으면 좋다.