컴퓨터공학과를 졸업했지만 15년째 생명과학을 놓지 못하고 있습니다. 대학원에 도전해야 할까요?

4년제 컴퓨터공학과를 졸업했지만, 저는 15년째 생명과학에 대한 관심을 놓지 못하고 있습니다.

생명과학을 처음 접한 것은 초등학교 3학년 때였습니다. 당시 과학이라는 교과목이 처음 생겼는데, 동물의 한살이와 식물의 한살이 단원을 가장 좋아했습니다.

중학교 2학년 때는 소화 단원을 공부하면서 스스로 개념 노트를 만들고 교과서를 반복해서 읽었습니다. 시험에서 94점을 받기도 했습니다.

고등학교에서는 생명과학Ⅰ과 생명과학Ⅱ를 선택했습니다. 특히 평소에는 수업 중 질문도 거의 하지 않고 조용히 듣는 학생이었는데, 이상하게 생명과학 시간만 되면 궁금한 것이 많아지고 질문도 자주 했습니다. 학교 선생님과 학원 선생님도 평소와 다른 모습에 의외라는 반응을 보이셨을 정도였습니다.

생명과학은 제가 유일하게 틀린 문제에 화가 나고, 꼭 1등급을 받아보고 싶었던 과목이기도 합니다. 쉬는 시간마다 수능특강과 수능완성을 풀었고, 모의고사에서 생명과학Ⅰ 2등급을 받은 경험도 있습니다.

보통 수능이 끝나면 수능특강이나 수능완성 같은 교재는 버리기 마련이지만, 저는 생명과학Ⅰ과 생명과학Ⅱ 교재를 도저히 버리지 못했습니다. 다른 과목의 교재는 정리했지만 생명과학 교재만큼은 계속 가지고 있었습니다. 결국 대학교 2학년이 되어서야 정리할 수 있었습니다.

대학교에 입학한 후에도 관심은 사라지지 않았습니다. 도서관에서 간호학과나 생명과학과 학생들이 공부하는 전공서를 꺼내 읽어보기도 했습니다. 물론 당시에는 내용을 완전히 이해하기 어려웠지만, 고등학교에서 배우던 것보다 훨씬 깊고 넓은 지식이 있다는 사실 자체가 즐거웠습니다.

이때부터 고등학교 생명과학은 하나의 학문이라기보다 제한된 시간 안에 문제를 풀기 위한 기술에 가깝다는 생각도 하게 되었습니다.

이론을 공부하는 것뿐만 아니라 직접 실험하는 경험도 좋아했습니다.

고등학생 때 서울대학교 농생명과학공동기기원에서 진행하는 생명공학 관련 실험 프로그램에 직접 신청해 참여했습니다. 손가락에서 혈액을 채취해 염색한 뒤 현미경으로 적혈구와 백혈구를 관찰하고, 동물의 간 조직을 이용해 DNA를 추출하는 실험도 해보았습니다.

학교에서는 이론으로만 접했던 내용을 직접 현미경으로 관찰하고 실험할 수 있다는 사실이 무척 신기하고 즐거웠습니다.

교내 동아리에서는 돼지 심장을 이용해 심장의 구조를 관찰하기도 했습니다. 판막을 확인하기 위해 심장을 절개해야 했는데, 다른 학생들이 선뜻 나서지 못하자 제가 직접 메스를 들고 절개했던 기억도 있습니다.

그렇다면 왜 생명과학과에 진학하지 않았을까요?

사실 처음부터 컴퓨터공학을 공부하고 싶었던 것은 아닙니다.

고등학교 3학년 때 대학 수시 원서를 준비하면서 생명과학 관련 학과를 고민하기도 했습니다. 하지만 당시 주변에서는 생명과학을 공부해도 취업하기 어렵다는 인식이 강했고, 부모님도 생물학을 전공하는 것에 반대하셨습니다.

결국 생명과학을 포기하기보다는 다른 전공과 연결할 방법을 찾고 싶었습니다. 처음 입학한 학과도 생명과학과 IT를 융합할 가능성을 생각해 선택한 것이었습니다. 이후 학교의 전공 지원 여건 등의 이유로 다른 대학 컴퓨터공학과에 편입했고, 결국 컴퓨터공학 학사 학위를 취득했습니다.

그런데 졸업 이후에도 생명과학에 대한 관심은 여전히 남아 있었습니다.

오히려 최근에는 새로운 연결고리를 발견했습니다. 바로 데이터 분석과 머신러닝, 딥러닝입니다.

이전에 국비교육을 통해 데이터 분석과 머신러닝을 배웠는데, 실제 데이터를 활용해 분석하는 과정이 생각보다 재미있었습니다. 이후 우연히 서점에서 생명과학에 딥러닝을 활용하는 책을 발견했고, 몇 페이지를 읽다가 무척 흥미로워 구매하기도 했습니다.

활성화 함수와 같은 수학적 개념에서 어려움을 느껴 현재는 딥러닝 기초를 다시 공부하고 있지만, 생명과학과 컴퓨터공학이 연결될 수 있다는 사실 자체가 무척 반가웠습니다.

현재는 생명과학 관련 전공서를 직접 구매하기에는 가격과 분량이 부담스러워 논문 사이트를 찾아보거나 AI를 활용해 기초 개념을 공부하고 있습니다.

컴퓨터공학에서도 새로운 것을 배우는 즐거움은 분명히 있습니다. 하지만 아직 생명과학을 공부할 때 느끼는 희열만큼은 아닙니다.

이제는 오히려 시간이 지날수록 생명과학에 대한 관심이 더 커지는 것 같습니다.

물론 현실적인 고민도 있습니다.

저는 컴퓨터공학 학사 학위만 가지고 있으며, 학점은 4.5 만점에 3.43입니다. 생명과학 관련 전공이나 부전공을 이수한 적도 없고, 고등학교 이후에는 전문적인 생명과학 실험이나 연구 경험도 없습니다.

이런 상황에서 생명과학 관련 대학원에 진학하는 것이 현실적으로 가능할지 모르겠습니다. 대학원에 진학한다면 어떤 준비가 필요한지도 궁금합니다.

특히 생물정보학, 계산생물학, 생명과학 분야의 인공지능 연구처럼 컴퓨터공학과 생명과학을 연결하는 분야에도 관심이 있습니다.

제가 궁금한 것은 다음과 같습니다.

  • 이 정도로 오랫동안 생명과학에 관심을 가지고 있다면, 단순한 취미를 넘어 제 인생에서 계속 가져갈 분야로 생각해도 될까요?

  • 컴퓨터공학 학사만 가지고도 생물정보학이나 계산생물학 등 생명과학 관련 대학원에 진학할 수 있을까요?

  • 생명과학 관련 선수과목이나 연구 경험이 부족한 상황에서 대학원 진학을 준비하려면 무엇부터 시작해야 할까요?

  • 대학원 진학이 아니라 독학이나 개인 프로젝트를 통해 생명과학과 컴퓨터공학을 연결하는 방향도 현실적인 선택일까요?

단순히 생명과학이 좋다는 이유만으로 대학원 진학을 결정하고 싶지는 않습니다. 연구라는 것이 얼마나 많은 시간과 노력을 요구하는지도 알고 싶고, 제 현재 전공을 활용할 수 있는 방법도 찾고 싶습니다.

15년 동안 놓지 못한 관심을 이제는 어떻게 이어가야 할지 고민입니다.

비슷한 경험이 있으시거나 관련 분야에서 공부하고 연구하시는 분들의 조언을 듣고 싶습니다.

2개의 답변이 있어요!

  • 안녕하세요. 임형준 수의사입니다.

    15년간 이어진 관심이라면 진로로 진지하게 탐색할 가치가 충분합니다. 컴퓨터 공학 학사도 생물정보학이나 계산 생물학 대학원에 지원할수 있으며 학점보다 연구 적합성과 기초역량이 중요할 수 있습니다. 우선 분자 생물학, 유전학, 통계학을 공부하고 공개 유전체 데이터로 분석 프로젝트를 진행해 보세요

  • 안녕하세요, 꽤통통한버팔로님. 이중철 전문가입니다.

    우선, 질문자님께서 15년 동안 품어온 생명과학에 대한 열정은 결코 단순한 호기심이 아니랍니다.

    결론부터 말씀드리자면, 컴퓨터공학 학사를 바탕으로 생물정보학이나 계산생물학 등 융합 생명과학 대학원에 도전하시는 것은 대단히 현실적이며 유망한 선택이라고 판단됩니다.

    현재 바이오 연구 현장에서는 컴퓨터공학적 역량을 갖춘 융합 인재를 매우 귀하게 여기고 있기 때문이에요.

    ■ 15년 동안 이어진 관심의 가치

    초등학교부터 대학교 졸업 이후까지 한 분야에 지속적인 호기심을 유지한다는 것은 흔치 않은 강력한 내적 동기입니다.

    고등학교 시절의 실험 경험과 도서관에서 전공 서적을 찾아보던 즐거움은 질문자님의 적성이 생명 현상 탐구에 깊이 닿아 있음을 보여줍니다.

    컴퓨터공학을 전공한 뒤 데이터 분석과 머신러닝을 배우며 생명과학과의 연결고리를 찾은 것 역시 우연이 아닙니다. 15년간 축적된 배움에 대한 열망은 단순한 취미를 넘어 인생의 새로운 진로로 발전시키기에 충분한 과학적, 심리적 근거가 된답니다.

    ■ 컴퓨터공학 전공자가 환영받는 생명과학 연구 현장

    생명과학 연구는 세포와 시약을 직접 다루는 웻랩과, 컴퓨터와 알고리즘으로 데이터를 다루는 드라이랩으로 나뉩니다. 질문자님이 관심을 두신 생물정보학, 계산생물학, 바이오 인공지능은 모두 드라이랩 영역에 속합니다.

    최근 차세대 유전체 분석 기술의 발전으로 사람이 직접 처리할 수 없는 방대한 바이오 데이터가 쏟아지고 있습니다. 인공지능 단백질 구조 예측 기술처럼 최신 생명과학 연구는 컴퓨터공학 기술 없이는 성립하기 어렵거든요. 연구실에서는 생물학 전공자에게 코딩을 가르치는 것보다 컴퓨터공학 전공자에게 생물학 기초를 교육하는 방식을 훨씬 선호합니다.

    따라서 3.43의 학점이나 비전공자라는 조건은 실질적인 프로그래밍 및 데이터 처리 능력이 있다면 결코 큰 장애물이 되지는 않는답니다.

    ■ 비전공자를 위한 단계별 대학원 준비 로드맵

    선수과목 이수 이력이 없더라도 체계적인 단계를 거치면 충분히 경쟁력을 갖출 수 있습니다.

    첫째, 기초 분자생물학 지식을 습득하는 단계입니다. DNA가 RNA를 거쳐 단백질로 발현된다는 생명과학의 중심 원리와 세포 생물학의 핵심 개념을 온라인 공개 강좌나 입문서로 정리하시면 됩니다.

    둘째, 공공 바이오 데이터를 활용한 머신러닝 프로젝트 수행입니다.

    미국 국립생물공학정보센터(NCBI) 등에서 제공하는 공개 유전체 데이터를 파이썬과 머신러닝 라이브러리로 분석해 보고, 이를 깃허브에 정리하면 훌륭한 연구 포트폴리오가 됩니다.

    셋째, 관심 연구실 탐색 및 인턴 지원입니다.

    최근 학술 논문을 검색하여 연구 방향이 맞는 드라이랩을 찾은 뒤, 교수님께 연락하여 프로그래밍 역량과 연구 열정을 진솔하게 밝히며 연구 인턴 기회를 문의해 보시는 것이 좋아요.

    ■ 독학보다 대학원 진학을 권장하는 현실적인 이유

    일반 소프트웨어 개발은 독학과 포트폴리오만으로 취업이 가능하지만, 바이오 연구 분야는 성격이 다릅니다. 생명과학은 인간의 생명, 질병, 신약과 직결되므로 학술적 검증과 체계적인 연구 방법론 훈련이 필수적이거든요. 실제 제약회사나 바이오 연구소의 연구직 채용 공고를 보더라도 대부분 석사 학위 이상을 기본 자격으로 요구합니다. 대학원은 체계적인 연구 설계를 배우고 연구 역량을 공식적으로 인정받을 수 있는 가장 확실한 경로랍니다.

    정리하자면,

    약 15년간 간직해 온 생명과학에 대한 열정은 컴퓨터공학 배경과 만났을 때 강력한 시너지를 내는 훌륭한 무기가 될 수 있는데요. 대규모 바이오 데이터를 다루는 드라이랩 분야는 컴퓨터공학 전공자를 적극적으로 환영하고 있으므로, 기초 분자생물학을 익히고 머신러닝 프로젝트를 통해 연구 포트폴리오를 준비하시길 권합니다. 용기를 내어 관심 연구실의 문을 두드리신다면 융합 연구자로서 매우 가치 있는 결실을 맺으실 수 있을 것이랍니다.

    ※ 질문자님을 포함하여 소중한 분들의 건강, 재산과 안전을 지키고, 혹시나 발생할 수 있을 다양한 문제 상황에 놓이지 않기 위해서라도 저를 포함하여 다양한 토픽에서 활동하는 모든 전문가분들의 아하 지식커뮤니티에서의 답변은 예외 없이 참고 용도로만 유용하게 활용하시기 바랍니다.😉