2026년 8월에 졸업하는 연합전공인공지능(이하 연전인지, 인지연전)을 밟고 학부를 졸업하는 사람입니다.

컴퓨터공학부, 전기정보공학부, 융합데이터과학 주전공생이 아니면서 내 과가 존나 마음에 안들어서 탈출하고 싶은 사람,

특히 컴공/전기/융기원/협동과정인공지능/데싸대/지능정보융합학과등등 AI 관련 대학원이나 취업 등으로 틀 수 있는 길을 마련하고자 하는 사람,

AI 관련 과목은 배우고 싶고 과목도 듣고 졸업할 때 학위에 기록은 하고싶지만 

정작 회로 컴구 같은거 관심없고 듣기도 싫고 오로지 소프트웨어/수학만 다루는 그런 것만 듣고 다전공 학위 따고 싶은 사람을 위하여 작성합니다.

1. 어떻게 들어갔는지 대충 글 쓴 사람의 스펙

下工大의 어느 학과로 입학하여, 3년 전 챗지피티가 팍 뜬 그 학기에 4학기차에 신청하였으며 당시 신청 학점이 3.8이었습니다.

관련 선이수 과목은 수학1,2 A- 공수1 B- 컴개실(공대)A+을 받은 상태였으며, 선이수 과목에서 좋은 성적도 안좋은 성적도 골고루 받았으나

학점을 전체적으로 고려한 것인지 운좋게 들어가게 된 것 같습니다.

그리고 오로지 서류로만 합불을 판단합니다.

 매 학기 나눠서 선발하고 1년에 70명 정도 뽑습니다.

비교적 인기가 많은 다전공 중 하나기 때문에 들어가고 싶은 사람은 학점을 어느 정도 높은 선에서 따기를 권합니다.

다만 확실한 것은 컴공 복전보다는 그 학점 커트라인이 낮은 것 같습니다.

그리고 자신의 학과를 벗어나 IT 분야로의 탈출을 하겠다고 각오하신 분께서는 하나의 다전공만 신청하지 마시고 관련 복부전 및 연전을 가능한 한 다 신청하시길 바랍니다.

2. 전공필수 이수

2026년 진입자 기준으로 설명하겠습니다.

전필 인공지능 이론 및 응용 세미나 / 컴퓨터프로그래밍or프로그래밍방법론 / 자료구조or자료구조의기초 / 알고리즘or알고리즘의 기초

을 총 10학점을 채우셔야 합니다.

이름이 비슷한 유사 과목은 각각 컴공/전기 학과에서 개설하는데, 저는 전기과에서 여는 과목들을 듣기를 추천합니다.

저는 전필은 모조리 싹 다 전기정보공학부 개설되는 것만 들었습니다.

컴공보다 수강반/인원도 많고 매 학기 열리는 점도 그렇고 무엇보다 전기과 과목들은 연합전공인공지능 초수강생도 1일차 신청이 가능하여 수강신청이 매우 쾌적하기 때문입니다.

참고로 컴퓨터프로그래밍은 절대 듣지 말고 그냥 프로그래밍방법론 들으십시오.

3. 전공선택 이수 (여기서 대충 28-29학점 들으면 됨)

- 전선대/산경수/선대1 중 택1

- 확변/확개응 중 택1

- 다변량자료분석 및 실습

- 딥기(1학기 컴공, 2학기 전기)

- 딥러닝

- 인공지능(1,2학기 모두 열리나 2학기 강추)

- 경영과학1(산업공학과 제외 1학기, 산업공학과 1학기)

- 데이터관리와 분석(산업공학과 제외 1학기, 산업공학과 1학기, 존나 비추천)/데이터베이스 중 택1

- 소셜컴퓨팅

- 기계학습 기초/기계학습 개론 중 택 1

- 데이터마이닝/데이터마이닝 개론/데이터마이닝방법 및 실습 중 택1

- 컴퓨터청각

- 컴퓨터비전/컴퓨터비전의 기초 중 택1

- AI와 법 <- 더이상 못드는 개꿀과목이며 못들었으면 어쩔수없습니다

** 중 택 1을 위반하고 또 비슷한 과목 들으면 전공선택으로 학점 인정이 안됩니다. 

타 학과(부) 전공선택 인정 교과목 목록도 있는데 이것도 원하는 거 있으면 들으면 될 듯 합니다.

https://imai.snu.ac.kr/academics/requirements/

그리고 위 목록들 말고도 타 학부 전공교과목의 전공선택 인정 신청도 할 수가 있습니다. 생각한 것보다 선택지가 넓습니다.

https://imai.snu.ac.kr/category/board-21-GN-n5xFXM59-20210303165043/

타과 전선 인정은 학생당 최대 6학점까지만 가능합니다. 아래 목록은 과거 연전 단톡방에서 얻은 자료들, 실제로 제가 직접 신청해서 승인받았던 과목들을 정리한 것입니다.

즉 아래 과목들은 과거에도 승인이 되었던 전적이 있었던 터라, 거의 100% 승인될 것입니다.

시각적 이해를 위한 기계학습/ 확률론 1/ 기계공학을 위한 머신러닝/ 화학생물공학을 위한 인공지능/ IoT·인공지능·빅데이터의 실무응용 1/선형 및 비선형 최적화/ 심층신경망의 수학적 기초/ 데이터사이언스를 위한 머신러닝 및 딥러닝 1/ 3차원컴퓨터비전/ 프로그래밍언어/ 벤처창업 웹 프로그래밍 2/ 해석개론/ 인공신경망/수리통계학(단학기)

4. 멘탈관리

4-1. 버티기

전기정보공학부를 비롯한 윗공대 수강생들 실력은 꽤 높았습니다.

저보다 훨씬 바쁜 일정을 소화하면서도 실수가 없고, 기본 실력 자체가 뛰어난 사람들이 수두룩했습니다. 냉정하게 말해, 같은 실력을 갖추고 있어도 이곳 전공 과목에서는 학점을 받기가 유독 더 힘들었습니다.

Python과 IAB 과목(현재는 인공지능 입문으로 바뀜)을 배우고 올라왔는데 C++, 자료구조, 선형대수학, 확률변수 같은 기본 과목들을 보니까 답이 없더군요.

시험을 보면 쉬운 문제는 실수로 틀리고, 어려운 문제는 몰라서 틀렸습니다.

과제 하나를 붙잡고 있으면 시간은 끝도 없이 흘러갔고, 악순환이 반복되다 보니 시험공부도 못해서 학점도 많이 떨어져봤습니다.

중도포기를 할까 하여 이것과 관련하여 다전공 관련해서 지원센터에서도 가서 이야기도 해봤고,

CTL 학습지원센터에서도 많이 물어봤습니다.

그들이 근본적인 문제를 해결해 줄 수는 없었지만, "벼락치기 하지 말고 조금만 더 버티며 적응해 보라"는 조언을 받았습니다.

'적응'이라는 것은 지나가는 과정 중에는 결코 체감할 수 없는 듯합니다.

'적응했다'는 결과가 눈앞에 나타날 때야 비로소 실감나게 됩니다.

알고리즘 기초 과목에서 처음으로 전공 A대 학점을 받았던 순간부터 조금씩 자신감이 붙기 시작했습니다.

하지만 졸업 1년 전부터는 같은 내용을 다른 과목에서 계속 반복하다보니 이제는 내용이 익숙해져서 출제자의 의도와 시험 문제가 어느 정도 예측되는 경지에까지 이르렀습니다.

혹시 지금 윗공대에서 학업으로 괴로워하고 계신 분이 있다면, 그건 본인이 못나서가 아니라 주변 학생들의 수준이 비정상적으로 높기 때문이라는 점을 꼭 말씀드리고 싶습니다.

자존감을 잃지 마세요.

또한 학기 중에는 낙성대 갤러리도, 에브리타임의 전기정보공학부 게시판이나 컴공개발 게시판을 접속안했습니다.

특히 에타는 개병신들 존나게 많아서 안보는게 정신건강에 이롭다고 판단했기 때문입니다. 

자기 병신이라고 찐따라고 자학하는 사람이 정작 실제로는 A+ A0으로 좋은 성적 도배하고 쳐먹는 눈꼴사나운 꼬라지를 한 두 번 봤습니까?

기만 가득한 글을 보는 것은 스트레스를 더할 뿐입니다.

사람들은 니가 자학을 하는 것만큼을 받아줄 여유가 더이상 없습니다.

자학글을 싸지르는 몇몇 이들의 행태를 알고 있는데 걔들의 생활을 보면 그냥 배부르고 게으른 황금대가리가

화살하나 비껴맞았다고 울고불고 하는 꼬라지로밖에 보이지 않습니다.

자학하지 말고 보학을 합시다.

4-2. 역체감

지금은 주전공 연구실 랩 미팅에 참여하고 있는데, 석박사 연구원들이 인공지능을 다루고 논하는 모습을 보고 깊은 회의감이 들었습니다.

지금은 거의 사장되어서 학부수업에나 다루는 BERT 모델을 아주 미세하게 변형한 수준으로 학회 발표를 하고 제출을 하는 것을 보니, 컴공/전기과와는 매우 차이가 있다고 느껴집니다.

그리고 전기,컴공과 수강생들의 수준을 겪고 돌아오니 역체감이 너무 심하게 다가왔고, 솔직히 제가 소속된 주전공생들의 전반적인 실력이 너무 떨어진다는 생각밖에 들지 않았습니다.

5. 졸업요건과 인턴십

학점도 채워야 하고 또다른 졸업요건 하나를 채워야 합니다.

지금은 졸업 요건이 개정되어 인턴십 외에도 스타트업 창업, 앱스토어 앱 등록을 해도 졸업이 가능한 것으로 알고 있습니다. 컴퓨터공학부의 졸업 요건과 유사하게 바뀐 셈입니다.

인턴십을 했으니 인턴십 이야기만 하겠습니다. 당시 인턴십 신청서 낼 당시 연전 인지 전공 성적은 3.0 언저리 정도로 낮은 편이었습니다.

처음에는 전기·정보공학부나 컴퓨터공학부 관련 연구실에 미리 컨택을 해볼까 생각도 했지만, 낮은 학점도 문제였고 무엇보다 공부를 하면 할수록 '내가 경쟁할 수 있는 풀이 아니다'라는 생각이 들었습니다.

주변의 수준이 높다 보니, '내가 굳이 이들과 경쟁하며 AI 연구를 해야 할까'라는 근본적인 의문이 생기기도 했습니다.

어차피 거절당할 가능성이 높은 상황에서 무리하게 들이박을 이유가 없었습니다.

게다가 컨택할 교수님 앞에서 내가 무슨 연구를 하고 싶은지 확신을 가지고 설득해야 하는데, 솔직히 저는 인공지능보다 주전공이 더 재미있었고 연구할 분야도 주전공 쪽이 훨씬 마음에 들었습니다.

솔직히 말해, '졸업만을 위해 방학 동안 인턴십만 채우고 발을 빼겠다'는 속내를 숨긴 채 합격할 수 있는 일반 연구실을 찾는 게 굉장히 어려웠는데, 

그러던 중 다행히 인턴십 연계 목록에서 '융합과학기술대학원'을 발견했고, 그나마 제 관심사에 조금은 부합하는 연구실로 지원했습니다.

이 프로그램은 게시판에서 종종 보던 '융합과학기술대학원 융합연구 프로그램' 선발 인원들과 함께 일하는 구조였습니다.

가장 큰 장점은 철저히 "방학 동안에만 운영"되기에 딱 두 달만 버티면 끝나는 구조였고, 타 대학에서 온 단기 인턴들도 많아 분위기에 적응하기가 한결 수월했습니다.

전공 학점이 많이 낮아 서류조차 통과하지 못할 줄 알았는데, 다행히 합격 통보를 받으면서 생각보다 일이 쉽게 풀렸습니다.

1~2월 두 달간 광교 연구실로 출퇴근하며 인턴십을 수행했습니다.

솔직히 그나마 관심이 있는 주제로 연구를 하는 곳이었지만 솔직히 가고 싶은 곳이 아니었기에 철저히 하고 싶은 척 연기하며 맡은 일에 임했고,

문제 없이 깔끔하게 과정을 마무리할 수 있었습니다.

그리고 개강 직전 3.1절에 졸업논문대체보고서를 빠르게 작성하여 제출했습니다.

학부졸업논문인만큼 시간 소모하자 말고 빨리 내세요.

그리고 인턴십은 졸업 전에 아무 때나 내도 됩니다.

6. 연전 담당자와의 수많은 문의

제가 작년에 바뀐 담당자분와 이전 담당자 선생님과 수많은 메일을 주고받으면서 확인메일, 전공선택교과목 변경 요청의 메일 등등 온갖 건으로 많이 물어보고 싸우고 뭔가 갱신하고 

얻어냈던 것이 많습니다.

6.1. 학점인정 - 타 학과(부) 전공교과목의 전공선택 인정 신청 안내 및 졸업사정 신청 관련

과거에는 메일, 문자, 마이스누 알림으로 보내지 않고 연전인지 홈페이지에 떡 하고 기습적으로 올려두는 일이 많았음. 그냥 아무런 알림 없이 올려두는거 존나 개같았는데,.

1년전에 전 담당자가 퇴사하는 시점에 타 학과(부) 전공교과목의 전공선택 인정 신청 기간을 아무 말 없이 강제로 앞당겨 올려버리는 일이 있었습니다.

1년에 2번밖에 안받는 거면 통보를 해야지 왜 Tlqkf 사과도 없이 반응을 미적지근하게 하느냐해서 GPT의 도움을 받아 그냥 이런 식으로 

담당자 니 진짜 이상하게 일처리한다는 투로 질렀습니다.

그래서 이 메일 직후로 모두가 추가로 신청 가능하게 바뀌었고, 그 직후 담당자 바뀌면서 제대로 위 요구사항대로 굴러가기 시작했습니다.

6.2. 기계학습 기초 및 전기정보 응용 과목이 개편되어 기계학습 기초 과목으로 바뀌었고, 그것을 전선 과목 목록에 갱신해달라 요청하여 수강신청 기간 직전에 변경되게 된 것.

6.3. - 이수규정 https://imai.snu.ac.kr/academics/requirements/ 에서 ※ “혹은”, “또는” 표시된 유사 교과목 중복 수강한 경우 1과목만 전공으로 인정(※ 유사 교과목 중복 수강한 경우 1과목만 전공으로 인정) 관련 내용 추가 시키게 된 것, 원래는 애매하게 되어 있어서, 이거 수강해도 됨? 하고 문의하니까 담당자가 사이트 공지사항을 고쳐주심.

6.4. 졸업논문대체보고서를 어떻게 써야하는지 예시 또한 달라고 하면 주기도 합니다. 학부졸업논문수준이라 크게 많이 보시지는 않는 것 같습니다.

7. 제일 불만이었던 것 - 담당자 바뀌면서 이미 냈던 졸업논문대체보고서 자기가 잃어버렸다고 다시 내야 했던 것

연구 인턴십 끝나고 졸업논문대체보고서도 제출했고 승인도 되었다는 메일을 받았습니다. 1년 뒤에 졸업을 신청을 하자, 다음과 같은 답장이 왔습니다. 

담당 부서의 직원이 바뀌었다는 이유로, 제가 이미 제출했던 '졸업논문 대체 보고서'가 전산에 없다며 다시 제출해 달라는 연락을 받은 것입니다.

행정실에서 보관하고 관리했어야 하는 서류인데, 시간이 지나 졸업을 요청했다는 이유로 분실 책임을 저에게 전가하는 듯한 태도에 1차적으로 큰 불쾌감을 느꼈습니다.

당시 사무실과 주고받았던 메일, 제출했던 보고서 파일, 승인 및 합격 내역을 모두 Starred했기에 증빙 자료로 첨부하며 정상 제출했다고 답장했습니다.

그러나 담당자는 서류 보관 과정에서 누락이 있었음을 인정하였으나,

한술 더 떠 당시 랩 인턴 담당 사수와 지도교수님께 확인받은 추가 서류는 없느냐고 재차 무리한 요구를 하길래,

2차로 열받은 나머지 저와 같은 시기에 동일한 연구실에서 인턴을 하고 이미 문제없이 졸업한 학과 학우가 이미 존재하고 알고 있는데,

지가 서류를 보관 안 했으면서 오히려 추가 서류를 요구하는 기준이 무엇이냐, 에휴 한심하고 실망이다는 식으로 이야기를 했습니다.

그제서야 자기가 몰라서 그랬다고 이야기를 했고, 아무튼 그 이후에 잘 처리되어서 졸업은 하게 되었습니다.

연전을 하면서 씨1발 개같다, 바뀌어야 한다는 것이 있으면 담당자와의 메일을 통하여 필요한 것을 물어보고 얻어내십시오. 그 누구도 권리위에 잠자는 자를 보호하지 않습니다. 행정은 담당자를 존나게 쪼고 니가 확인을 해야 말귀를 알아쳐먹고 일을 합니다.

8. 점점 갈수록 지원금이 늘어나는 것 같습니다.

하여튼 이 연전은 1년전까지만 해도 인지반/지능형통신보다 기업 취업 지원 그런것과는 아예 동떨어져 있는 지원도 부족한 과였습니다.

25년 1학기 이전에는 간식 행사도 안했습니다.

갈수록 다전공 지원금이 더 들어오는 것 같습니다.

미래가 밝은지는 모르겠으나 졸업장에 하나 새긴다는 것만 해도 기분은 좋습니다.

9. 요약

솔직히 말씀드리면, 연합전공 인공지능(연전인지)을 이수한다고 해서 대기업 합격이 무조건 보장되는 것은 아닙니다. 다른 학회나 소모임처럼 단톡방이 활발하게 운영되며 정보를 교류하는 분위기도 아니기에, 철저히 혼자서 헤쳐 나가는 각개전투에 가깝습니다.

행정 담당자분이 한 분이다 보니 학사 일정이나 혜택을 스스로 챙겨야 하는 번거로움은 있지만,

본인이 이 제도를 어떻게 활용하느냐에 따라 얻어갈 수 있는 고점은 확실히 달라집니다.

특히 주전공이 적성에 맞지 않아 AI·컴텍 연구실이나 IT 업계로 커리어를 전환하고 싶은 타과생에게는,

이 과정을 이수하고 있다는 사실 자체만으로도 직무에 대한 관심과 역량을 어필할 수 있는 훌륭한 최소 요건이 될 것이라 봅니다.

졸업 요건은 컴공과 동일한 기준을 맞추거나 연구실 인턴십을 이수하면 됩니다.

만약 학기 중이 부담스러워 방학 동안만 짧게 인턴십을 끝내고 싶다면 '융합과학기술대학원(융기원) 연구실'을 강력히 추천합니다.

반면 본인이 원하는 연구실과 이미 컨택이 된 상태라면, 해당 랩실에서 인턴을 하며 졸업 요건까지 깔끔하게 채우는 것이 가장 이상적입니다.

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• ㅇㅇ정성추
• 성적표보여줘분실은 시발 ㅋㅋ
• 히히발사고생했어요. 졸업 축하해용 - dc App
• 관세의악마행정 시발 맞말추