아무도 답변이 없다는게 안타깝네요. 쪽지형태로 답변을 받으셨을 수 있겠지만
철저하게 개인적인 경험을 통해서 답변남겨봅니다 (절대로 개인적인 의견이기 때문에 참고만 해주세요)
한국에서 ee학사 마치고, 대기업 2년 근무후에 독일에서 ee 인터네셔널 과정 석사 중입니다. 지금 마지막 학기 논문 쓰는중이구요(어떡하다보니  cs로 넘어왔네요. 두 경계가 모호해서,,,)
일단 답변부터 드리고 부연 설명을 드리겠습니다.
미국에서 박사학위를 얻는게 목표라면 독일 석사는 좋은 옵션이 아닙니다.
여러가지 이유가 있는데, 일단 미국도 석박 통합이 많아서 박사구하기가 쉽지않습니다.
미국쪽 염두해두시면 석사부터 미국으로 염두해두시는것이 좋습니다. ( 금전적인 문제가 되는건 압니다만,,,,)
그리고 2년동안의 석사기간동안 GRE, TOEFL 준비하기 쉽지않습니다. 외국에서 공부하는것만으로도 에너지 소비가 엄청나고 금전적으로 쫓기는데, 높은  GRE점수 얻는게 꽤나 스트레스죠. 인터네셔널과정에 있으면 어학은 모두 해결, 어학관련 시험점수도 준비없이 얻을 수 있을거라 생각하지만 GRE의 험난한 단어문제와 에세이를 생각해보면 그리고 TOEFL 25-25-25-25는 생각보다 빡빡한 요구사항입니다.
이 문제는 본인이 의지가 강하고 경제적으로 조금만 여유가되고 사실 방학등등을 이용하거나 유효기간이 상대적으로 긴 GRE는 석사전에 점수를 얻어두는 등, 충분히 극복이 가능하긴하죠.

가장 큰 문제는 교육과정의 차이입니다. 독일은 원래 학-석사가 붙어있는 교육과정이고 석사가 따로 떨어져나온지 얼마 안되었습니다. 그 말인 즉슨 석사과정이 학사에 가깝습니다. 좀 더 세분화된 전공분야에 대해서 자유롭게 수업을 듣고 관련 경험을 쌓고 논문을 씁니다만, 특정 교수 및 연구실에 소속되는게 아니다보니, 석사논문을 쓰는 6개월을 제외하면 공부하는 스펙트럼이 넓은 편에 속합니다. 게다가 레쥬메에 쓸만한 경력도 거의 없죠. 게다가 학점 얻는것도 본인 나름이긴 합니다만, 영어로 진행되는 oral exam을 고려하면 노력대비 안정적인 아웃풋을 얻는것도 아닙니다.

반면 한국의 석사를 생각해보죠. 교수님 및 연구실 소속으로 잡일은 하게되지만 미리부터 특정분야로 좁혀진 상태에서 2년을 보내고, 하다못해 컨퍼런스부터 기타등등 본인이 해당방면에 대한 경험을 가지게 됩니다. 또한 본인이 조금만 열심히하면 변수없이 높은 학점도 얻을 수 있구요.

그렇다면 이 두 과정을 두고 미국에서 박사를 선발하는 기준에서는 어떻게 생각할까요. 한국석사가 유리하다고 봅니다. 한국에서 제가 추천서 받을 때 교수님도 그렇게 말씀하셨고 제가 만난 대부분의 학계에 남아계시는분이 똑같이 말씀하셨습니다.
물론 본인이 얼마나 뛰어난 석사논문을 쓰느냐, 학부에서의 학점이 얼마나 뛰어난가에 따라서 미국에서 박사를 구할 수도 있겠지만, 독일의 석사논문이 research 개념보다는 본인이 석사과정에서 배운것들을 총망라하는 개념에 포함된다는점에서 특출난 논문을 쓰는것도 매우매우 힘듭니다.

저의 경우 미국으로 박사를 준비하다가 현실적 여건을 고려했을때 쉽지않다고 판단 유럽내에서 박사를 구하는 쪽으로 하고 있습니다만, 미국으로 정확히 목표를 구체화 시켜두셨다면 차라리 한국에서 미국쪽 학위를 얻으신 교수님아래에서 석사를 하고 잘준비한다음 박사 진학하는게 현명합니다. 제 주변도 모두 그런식으로 박사진학했구요.

어차피 금전적인 부분에서는 학비가 독일이 공짜라고해도, 체류비를 고려하면 한국에서 석사하는것 이상으로 들어갈 겁니다.
어학은 박사를 미국으로 바로 가더라도 충분히 다 적응하고 잘해냅니다.

다만  본인이 진학 할 수 있는 석사과정이 ETHZ, EPFL, TUM 같은 곳에 한해서 네임벨류 측면에서 이득이 된다고 판단하실때는 충분히 고려해보실만 하다고 봅니다. 그래도 개인적으로는 미국으로 박사진학으로 국한할경우 서울대, 카이스트 석사나와서 미국 진학하는것보다 앞서나열한 석사과정을 마치고 미국 박사 진학하는게 딱히 더 쉽지도 않을뿐더러 메리트가 있을지는 의문이긴 합니다

마지막으로 한국석사보다 독일석사를 고려하고 계신것이 언어때문이라고 하셨는데, 어차피 미국으로 박사 지원하는 입장에서는 똑같습니다. 물론 영어가 늘기 때문에 어학 시험에 있어서 조금 더 쉬어진다는것 정도가 차이일뿐, 모국어가 영어가 아니라면
영어로 진행되는 2년까지 석사학위 과정을 마쳤다 하더라도 미국박사를 위해서 요구되는 사항은 똑같습니다.

요약하자면, 독일에 진학 할 수 있는 학교가 네임벨류 때문이다 이런 경우 개인적으로는 고려해보실 수 있는 석사진학 옵션이라고보고, 그마저도 한국에서 석사를 하는것보다 무조건 유리하다 볼 수 없다는게 제 개인 의견입니다.

물론 이렇게 노골적인 네임벨류 언급없이도, 어디에서든 본인이 정말 열심히하고 능력있다면 미국 박사 구하는것 가능하긴 합니다 (학부 성적이 좋으실 경우에는요). 다만 한국에서 좀 더 유리 할 수 있는 여건을 놔두고 굳이 독일에 오실 필요는 없다는게 제 의견인거고,
마지막으로 유럽에서 박사 진학및 좀 더 유럽에서 오랫동안 거주하실 의향이 있으시다면 독일에서 인터네셔널 석사과정도 괜찮은 옵션이긴 합니다 (어학문제 등등 때문에 독일 인터네셔녈 석사 후 박사진학에도 조금 진입장벽이 있습니다. )

현재 목표를 설정하는 단계에서는 의욕이 강하기 때문에, 난 할 수 있을거야 이렇게 생각하기 쉽습니다. 개척하는것도 좋지만, 나이도 고려하시고 한다면, 좀 더 안정적인 옵션 (한국 석사진학 또는 미국으로 석박통합 진학) 쪽으로 알아보시는게 좋습니다.
개척하고 노력하는 인생, 미국 박사 진학하셔서 그때부터라도 충분히 경험 하실 수 있습니다.

개인적 의견이긴하나 이미 조금은 계획을 구체화 시켜두신 상황에서
좀 더 현실적으로 딱딱하게 말씀드리는게 실질적인 도움이 될것같아
주제넘게 쓴부분이 있다면 죄송하고, 그 점  감안해주시면 감사하겠습니다

• 추천 3

이글에 전적으로 동의합니다. 아주 잘 써주셨네요. (저는 CS쪽이고, 독일에서 포닥하면서 독일 대학을 접한 경우인데요). 그런 경우 석사라면 독일에서 해야 할 이유가 거의/별로 없다고 생각합니다. 석사 자체도 그렇지만 영어로 진행하는 인터네셔널 석사들은 그 자체가 그리 긴 역사를 가지고 있지 않습니다. 독일에서 박사를 한다고 생각하면 (혹은 유럽 어디에서라도) 독일 석사는 꽤 의미가 있습니다만, 미국 대학 박사과정이 목표라면 독일 석사를 하는 것은 영 권장할 만한 일이 아니라고 생각합니다. 잘 써주신것 처럼 석사는 연구실의 일원이 아니고 (고용 관계가 시작되는 박사부터 연구원이고 교수에 배속됩니다), 석사 자체가 역사가 짧고 (디플롬 시대에서 유럽 교육 계혁으로 학/석사 분리한게 얼마 안되고) 인터네셔널 석사는 더욱 역사가 짧습니다. 그래서 뽑는 과정조차 아직 개선해가는 중인 부분이 많고요. 게다가 제 분야 기준으로, 독일에서 석사하고 미국으로 박사가는 학생이 매우 드물었답니다. 즉 드문 경로일수 있다는 건데요.

물론 독일/유럽에서 박사를 한다면 전혀 다른 문제입니다. 해당 대학의 석사를 하고 거기에서 히비 (연구 보조)등을 하다가 박사로 오는 것이 매우 흔한 케이스이니까요. 하지만 미국이 목표라면 바로 미국 석박사 통합 과정이 당연히 정답일텐데요. 일반 독일 석사/디플롬 졸업자도 독일 대학에서 미국으로 박사가는 숫자가 그리 많지 않다는 점도 고려하셔야 할 것 같아요. 즉, 흔한 길이 아니라는 것. 제가 일하던 학과에서는

(EE분야는 제가 잘 몰라서, CS분야기준으로는) 언어만 완벽하면 한국 대학의 괜찮은 석/박사도 추가 진학이나 취업에 감점 요소는 없다고 봅니다... :-) 제가 한국에서 학위하고 나온 경우라 그렇게 보는 걸 수도 있습니다. 네임벨류로 쳐주는 것은 없다고 해도, 그렇다고 해서 한국이라고 해서 감점이 되거나, 제 CV가 불 이익을 보는 것도 없었어요. 회사 생활 5년하고 재미없어서 때려치우고 모아둔 돈으로 한국에서 박사하고, 해외에서 포닥하고 이후에 유럽에 남은 케이스인데요, CS분야 기준으로는 회사 경험이 (일하는 방식이) 여러가지 연구 프로젝트에 크게 도움이 되서 박사/포닥기간에 어딜가건 매우 사랑받으면서 생활한 케이스였어요. (뭐 유럽에서도 일반론으로 "돌아온 학생"들은 "순수한 학생"들과 달리 추진력이 있는지라 프로젝트들의 중심이 되기 마련입니다만서도요. ... )

물론 이것은 (독일이건, 한국이건, 미국이건) 어떤 지도 교수를 만나는가에 달려 있는 이야기이기는 합니다. 회사를 그만두고 대학으로 다시 돌아가서 이것 저것 새로이 커리어를 짜보는건 건 쉽게 할 수 있는 일은 아니고, 생각해야 할 것이 많아서 어려운데요. 그래도 재미있고 할만한 일들이라서요. 그런 일들을 하시는 분들에게 어쩐지 응원을 보내고 싶습니다. 원질문하신 분도, 답변하신 분도, 재미있는 연구, 좋은 연구 환경을 만나시고 학위 어여 잘 하시기를 기원해봅니다. 제 경우에는 돌이켜보면 재정적으로 불안한 시기(?) 였지만 친구, 스승, 동료, 프로젝트로 만난 다양한 사람들, 참 재미있는 기간이었어요.

• 추천 5

안녕하세요
자세하고 제가 원하는답을 정확히 해주셔서 너무 감사합니다
말씀해주신 답변이 저에게 좋은 선택을 하게끔 정말 필요한 부분을 말씀해주셨어요 저와 같은 고민을 하셨었고 먼저 그길을 걸어나가고 계신점에서 대단하다는 생각이 들구요 정말 꼭 잘되셨으면 좋겠습니다.
 사실 제가 추천받은 path도
회사서 보내주는 국내 학술연수+미국 박사가 베스트라는 얘기를 들었지만, 독일 석사의 케이스는 더 좋은길이 될지 가늠을 할 수 없었거든요
하지만 직접 길을 나아가시면서 소중한경험을 말씀 해주셔서 감사합니다
유학이라는 것이 학문도 연마해야할뿐만 아니라 일상언어+학술언어 이 3가지를 기본으로 준비해야하니 역시 만만하지 않군요
해주신 커멘트를 참고해서 안정적인 방향으로 하려합니다 . 한가지 더 여쭙고 싶은게 있다면
 석사 논문을 cs분야로 준비한다고 하셨는데 ee업무를 하셨던 경험과 cs 논문준비 분야가 어떤것을 하시는지 궁금한데 괜찮으시다면 여쭤봐도 될까요?

답변이 조금이나마 도움이 되셨다하니 다행입니다만, 어디까지나 제 개인적인 경험을 바탕으로 하는 주관적인 견해라는걸 감안해주셨으면 좋겠습니다.
작성자분이 대기업에서 엔지니어로 근무하면서 느낀점을 서술하신 부분이 너무 와닿았고 (완전 공감합니다) 제가 느꼈던것과 정말 일치했기 때문에, 좀 주제넘을 정도의 답변을 쓴것 같아서 부끄럽네요.
게다가 저랑 지금 비슷한 나이대이실듯 한데, 저는 20대후반에도 새로운 진로로 향한다는게 쉽지 않았는데, 하물며 30대 초반에 새로운 결정을 하신다는 점에서, 응원하고 싶네요.

ee에서 cs로 넘어온것에 대해서 말씀드리면,
저는 전자공학 학사 출신으로 반도체공학/회로/통신공학 쪽으로 공부했었는데,
회사근무 분야에서는 학부와는 전혀 상관없는 근무를 했고, 그러다보니 현재 석사과정에서
학부 및 회사근무 경험은 큰 상관이 없게되버렸네요, 제 경우에는요.
이곳 ee쪽과 cs쪽은 경계가 정말 애매한데,
이는 한국에서도 ee수업들으면서 computer system수업을 들었던것을 떠올려보면 한국도 비슷하겠네요.
독일 석사 시작하면서 다양한 분야의 수업을 들을 기회가 있다보니,
Robotics분야쪽 공부하면서 흥미를 느끼다가 Mahcine learning쪽 공부하다가
이게 Artificial Intelligence로 넘어가서 결국 논문은 Computer Vision/ Pattern Recognition쪽으로 쓰고 있다보니 결국 조금조금씩 CS로 넘어온 케이스입니다.
(제가 다니는 학교에서는 Image Processing은 EE로 , Computer Vision은 CS로 분류되고 있습니다 )
이는 독일의 희한한? 석사체계, 즉 너가 원하는 수업듣고, 너가 원하는 교수찾아가서 쓰고싶은 논문써라
라고하는 시스템 때문이고, 다른 한국/미국쪽으로 진학하시게된다면 아마 애초에 결정한 진로쪽으로 쭉나가실 수 있을듯합니다
그리고 아마도 말씀하신 Wireless Communication에 국한한다면 어딜가나 EE쪽으로 분류되실것 같긴하네요.

부가적으로, 감히 이런말씀드리기 조심스럽지만, 본인이 앞으로 진로를 결정하실 때, 자신이 진정 원하는게 무엇인지, 어디쪽의 적성인지를 좀 더 추상적인 범위에서 고려하시면 좋을듯합니다.
Engineer가 되는것과 Scientist가 되고자하는것은 전혀 다른 얘기입니다.
자신이 어느쪽에 해당하는지 판단 해 볼수 있는 가장 좋은 기준이, 본인이 여지껏 공부/근무 하시면서
관심을 가지거나 선호하신 부분이 heuristic인지 theory인지를 판단해보시면 됩니다.
전자에 해당하면 engineer 후자에 해당하면 scientist를 목표로 하시는게 적합하다고 보는데,
이 둘에 대해서 경계가 애매해버리면, 본인이 추가적으로 학위과정을 거치면서도  공부를 하는 과정에 대해서 회의감에 빠지기 쉽습니다. ( 독일에서 교수님들 만나서 진로 얘기 할 때 마다 공통적으로 하시는 말씀이었습니다)

제가 감히 이런말씀을 드리는 이유는, 작성자분께서 향후에도 엔지니어로 근무하고 싶다는 의지를 밝히신것과 박사진학의 목표의 접점이 없기 때문입니다.
본인이 엔지니어로써 충분히 자질을 발휘하면서 근무하려면 석사정도면 충분하다고 개인적으로 생각합니다. 물론 박사학위가 있어서 손해 볼 필요는 없지만, 석박 통합 5년은 베스트 케이스고 일반적으로
박사졸업에만 4년이상의 시간이 소요됩니다. 그렇다면 석사 2년 박사 4년으로 모든 학위를 마치신 이후 나이가, 30대 후반에 해당하는데, 이 시점에 엔지니어로써 박사학위가 메리트가 되는지는 개인적으로는 의문입니다.

독일에서도 본인이 학문에의 뜻과 동기가 강력하지 않은이상 대부분 석사를 마치고 엔지니어로 돌아갑니다. 즉, 외국에서 근무하기 위한 학위의 일부로써 박사를 생각하시는것은 위험한 생각이기 때문에 혹시나 하는 마음에서 감히 참견해 봅니다.

한국에서 박사학위 자체가 가지고 있는, 암묵적인 메리트는 배제하시고, 본인이 정말 석사 2년 이외의 4년의 엄청난 양의 공부를 하고싶은지 필요하신지를 자문해보시기 바랍니다.
본인이 박사학위 그 자체와 학교의 네임벨류를 잘 활용해서 한국에 돌아와서 R&D쪽으로 근무하고 싶다고 하신다면 학문적 동기 이외에도, 학위를 추구하는것이 합리적이라고는 할 수 있겠습니다만,,,,,
이 마저도 현재 나이를 고려해보신다면 좋은 옵션으로 보이지는 않습니다.

요약하자면, 외국에서 engineer로 근무하고 싶다는 목표에 대해서, 박사 학위과정은 반드시 필요한 옵션으로 보이지 않고, 또한 현재 나이를 고려해보았을 때, 좋은 선택지가 아닌것 같습니다.
본인의 회사 근무 커리어와 석사학위를 잘 활용하여 미국에서 엔지니어로 근무 할 수 있는 방법에 대해서 잘 찾아보고, 그에 걸맞는 준비를 하시는게 합리적이라고 저는 생각합니다.

제 참견이 과하다고 느껴지시거나, 작성자분의 의도를 외곡했다고 느끼셨다면 정말 죄송합니다.

• 추천 2

아, 역시 매우 좋은 조언/필요한 지적이십니다. 짝짝짝... 제3자인 제가 읽기에 전혀 과하거나 하지 않고, 비슷한 처지에 공감가는 질문자에게 매우 상세하게 답변하시는 좋은 참견으로 읽혀요...

(아니, 뭐, 그런데 흑흑.. 30대 후반에 박사 학위 있는 엔지니어로 일하는거 어렵지 않아요... 아니, 박사하다보면 30대 후반 40대 되고 그런거지 흑흑 ... 아흑. :-) )
 
> 외국에서 근무하기 위한 학위의 일부로써 박사를 생각하시는것은 위험한 생각이기 때문에
이 부분은 전적으로 동의합니다. :-)

> Engineer가 되는것과 Scientist가 되고자하는것은 전혀 다른 얘기입니다.
아, 이 부분은 저는 의견이 다릅니다. 특히 CS는요. 어떤 교수들이 그렇게 선을 그으려는 사람들도 있고, 그런 면이 옳을 수도 있는데... (특히 박사학위의 어려움을 과소평가하는 사람들에게), 학자와 엔지니어를 구분할 수 있고 구분해야 한다고 믿는 교수들은, 저는 작게 말해서는 그건 극단적이고, 나쁘게 말해서는 자신의 버블 밖에 모른다고 생각하게 된답니다. 일면에서는 위험한 사고라고요.

박사라는 과정이 연구 그 자체에 애정이 없으면 할 수 없는 부분이고, 수단으로서 박사를 삼는 사람이 성공하는 것은 낙타 바늘 구멍 마냥 매우 힘들다 (독일도 CS기준으로 박사 졸업률이 50% 될까요, 정도니까요. 한국과 달리 네임 벨류 구하러 오는 사람이 거의 없는데도 그렇게 낮으니... ), 라는 것도 전적으로 사실인데요. 반면에 박사를 해야만 할 수 있는 것도 있고, 논문을 써봐야만 내가 연구자로서 자질이 있는가, 혹은 연구를 좋아하는가, 연구를 통해 더 훌륭한 사람이 (사이언티스트건 엔지니어건) 될 수 있는가 볼 수 있기 때문에 그걸 미리, 아직 논문 얼마 써보지 않은 학생에게 물어보는건 저는 무리라고 생각하거든요. 제 경우에는 논문을 십여개 쓰고 나서야 저 자신에 대해서 알게 되더라고요. 일단 석사 졸업하는 학생이 박사에 관심을 가진다면 -- 논문 쓰는게 재미있었어? 재미있었고, 더 해보고 싶으면 해봐, 라고 저는 생각하는 편입니다.

반면 교수들에게 커리어 문의를 할때, 특히 내가 너랑 박사를 하고 싶다라고 의뢰 할때는 교수가 꽤 보수적으로 답하는 것이 가능한데요. 거기에서는 이걸 감안해야하는게, 지도교수입장에서는 "네 인생의 몇년이 날아가는 리스크를" 하고 이 부분에 대해서크게 강조하지 않을 수가 없답니다. 지도교수입장에서는 (누구나) 졸업 못하는 박사과정 학생에 대한 부담과 리스크가 역시 있기 때문에 그 입장에서는 당연히 물어볼 수 밖에 없는 일이기도 하고요.

그렇다고해도 저는, 글쎄요. 박사를 하는가가 아닌가가, 엔지니어냐 사이언티스트냐로 구분하는 것은 최소한 "공학"에서는 말이 안된다고 저는 생각합니다. (CS는 과학이냐 공학이냐에서 공학이다, 라는 제 입장이 바로 나오네요 :-) ). 박사학위의 리스크는 물론 큰데요. 박사학위를 시작했다가 끝을 못내면, (최소한 독일에서는) 꽤 좋지 않게 봅니다. 아르바이트아겐투어에서도 커리어를 문의를 하면 박사과정? 일단 무조건 그거 끝내. 라고 답을 해주니까요. 그런데도, 재미있다면, 해서 절대 손해 볼 일이 없는 경로라고 저는 생각합니다. (역시 CS기준입니다)

제 세부 전공은 기계 학습이었고, 이후 연구소와 회사에서 일하는 입장인데요. 처음에는 교수나 연구직으로 남을 생각으로 시작했었는데, 하다보니 논문 쓰는것 보다는 세상에 동작하는 제품을 내어 놓는게 더 재미있다는 생각에 방향을 틀어서, 엔지니어가 된 경우입니다. 그런데 엔지니어를 하고보니 느끼는건, 이 기계학습, 인공지능 분야는 박사학위가 없는 R&D 엔지니어를 찾는게 더 힘들다는 거였어요. 음성 인식, 시각 인식, 다양한 연구소와 회사들 사람들을 만나보고, 관심 가는 회사에 면접하고 했는데... 보쉬부터 아마존까지, 대부분의 리드 엔지니어들은 박사학위를 가진 사람들이었답니다. 중요한 것은 이 것이 학위를 가진 사람을 뽑아서 그런게 아니라, 진짜로 그 사람들이 더 좋은 엔지니어들이었다는 점이에요.

연구의 원동력은, 제 생각에는 이론을 확립하겠다는 것이 아닙니다. 공학의 경우에는 연구자들은 언제나 내 연구를 통해서 "세상을 더 나은 것"으로 만들고 싶어합니다. 이게 포인트라고요. 이게 있는가 없는가, 라는 점이요. 순수 과학이 "우주가 왜 이렇게 돌아가는지 더 잘 알고 싶다, 그런 이론을 이해하고 싶다" 라면, 공학자의 이상은 내 연구를 통해서 세상에 더 나은 것을 내어 놓고, 더 훌륭한 진보를 만들어 내겠다는 욕구라고 생각합니다. 이게 있느냐 아니냐가 박사를 하는가 아닌가의 기준이라고요. 그건 엔지니어냐 사이언티스트냐의 구분이 생기지 않는다고요.
그런 면에서 일선의 최신 연구를 하는 공학자들은, 다른 면에서 언제나 최선의 스타트업 후보군들이기도 합니다. 대학에만 평생 있어본 교수가 "과학자와 공학자는 다르다" 고 말한다면 이 이면을 완전히 자신의 버블 안에 갖혀서 놓치고 있다고 생각합니다. 박사를 하면서 보이는 것이 있고, 그것을 통해서 팀을 만들거나 자신이 하는 일을 찾는 사람들이 있다는것. 엔지니어인지 사이언티스트인지, 학문과 시장의 경계가 그렇게 크지 않다는 것을 꼭 강조하고 싶습니다. 오히려, 양쪽 다 해본 사람이 필요하고, 그것이 공학의 이상이라고 저는 믿습니다.

- 어떤 경우에는 박사학위자가 이상적인 좋은 엔지니어가 될 수 있는 분야도 있습니다. 제 생각으로는 지금 기계학습 분야가 그렇습니다. ( 이 분야도 연구 성과가 정체되는 5 - 10년뒤는 달라지겠지요. )
- 공학의 경우 박사 과정동안 과학적인 방법론 및 이론과 수학에 의거한 문제 해결 방식을 배우는데, 이것은 다른 경로로 배우기가 꽤 어렵습니다. 실무 과정에서 이런 것을 배우는 것은 요즘 같은 시대야 불가능하지는 않지만 (좋은 자료가 많아서) 여전히 지도교수와 논문 쓰며 배우는 것이 가장 효율적이라고 생각합니다.
- 아카데미에 남는가 아닌가는 연구도 중요하지만 논문을 얼마나 즐기는가 (쓰고, 평가하고, 학회 만들고 열고)에 달려 있습니다. 논문은 즐겁지 않아도 연구나 문제 해결 자체가 좋은 경우에도, 공학의 경우에는 다양한 연구소/ 회사 연구소들에도 좋은 연구 자리가 많습니다.

즉, 박사 그리 나쁘지 않습니다 :-) 취향이 맞다면 해보는게 맞다고 저는 생각합니다. 에... sdfjbgs님이 너무 훌륭한 댓글을 써주셔서, 그에 이어 저도 뭔가 제 생각을 털어 놓게 되네요. 이렇게 길게 쓸 생각이 아니었는데...

• 추천 2

왠지 답변 남겨주실것 같아 기다리고 있었는데, 자세한 의견 감사합니다.
저도 석사 말미에 논문쓰랴 박사진로 정하랴 생각이 많은 와중에, 이렇게 같은 길을 앞서가신 분께서 의견을 남겨주시니 정말 도움이 되네요.
아무래도 제 의견은 직접 경험한 것이 아니고, 교수님 또는 슈퍼바이저로 있는 몇몇 박사 학생들에게 들은 간접 경험을 바탕으로 하기 때문에, 실제로 경험하신 분의 의견이 더 직접적으로 도움이 되네요.
특히 저 또한 Deep learning쪽으로 CNN을 활용하는 바탕으로 공부하고 논문을 쓰는터라, 말씀하신 취지와 의견에 전적으로 동의합니다. 아무래도 이론과 적용의 간극이 적고, 비교적 최근의 학문이다보니 말씀하신 부분에 더욱 더 공감하게 됩니다.
아무래도 조금 더 보수적이고 고압적인 시선에서 바라보시는 교수님들과 얘기를 나눈적이 많아서 더 제 의견이 치우친 부분도 있는 것 같네요.

결국 답변에 남기고 싶었던 요지 역시, 연구를 하고 논문을 쓰는 과정 자체에 대해서 얼마나 본인이 관심과 적성을 가지는가에 대해서 고려해야 한다는 것이었는데, 과학자와 엔지니어의 구분까지 간건 좀 많이 과했던 것 같네요 ;;;;

다만 GilNoh님께서는 이미 포닥까지 하시고, 학계에 남으실지  R&D 엔지니어로 일하실지까지 결정하신터라, 저는 GilNoh님께서 충분히 이론적인 관심과 배경을 이미 갖추고 계신게 아닐까, 주제넘게 생각해봅니다. 아무리 아키텍쳐만 다른 CNN이 쏟아져나오는 시대에다, 많은 테크닉들이 아직 이론적인 증명과정 중에 있으면서도 경험적으로 쓰이고 있기는하나, 분명히 요구되는 이론적 배경이 있고, 그를 충분히 갖추신 케이스가 아닌가 합니다.

실제로 해외 석사과정 특히 인터네셔널 과정중에 있다보면, 말그대로 엔지니어쪽으로 특화된 친구들도 만나게되는데 딥러닝에 한정 짓는다면, 제가 본중에는 ANN에 대한 바른 이해없이, 라이브러리와 아키텍쳐 자체, 파라미터 세팅에 대해서만 스킬을 늘려가는 친구들도 있었습니다. (저는 이것이 꼭 잘못되었다니보다 본인의 적성과 관심에 따른다고는 생각합니다) 이런 친구들에 한하여 이들이 박사과정에서 연구를 하는것과, 석사 후 회사에서 경험을 쌓는것 어느쪽이 더 적성에 맞는지를 고려하다보니, 박사 진학에 대해서 딱딱한 선을 긋게 되고 그랬던것 같네요.
(물론 optimization 테크닉의 이론적 이해깊이 정도가 얼마나 머신러닝의 활용에 영향을 줄지는 개개인마다 판단이 다르겠지만요)

혹여나 경험도 부족하고, 아직 석사과정중에 있는 저의 섣부른 언급에 조금이나마 주제넘고 불쾌하게 느끼셨다면 죄송합니다.
저도 모르게 부모님을 비롯하여 몇몇 한국 지인들의 박사를 학위 자체로 접근하고 판단하는 시선들에 편견과 감정이 쌓여있었던게 아닌가 합니다 ㅠ

마지막으로 나이 언급은 , 한국 기업/연구소의 나이타령을 간접적으로  언급하고 싶었던거고,
저도 이제 나이 서른에 석사중인데, 나이를 떠나서, GilNoh님처럼 연구를 할 수 있는 사람이 되는게 목표입니다. (나이들어서까지 경제적으로 쫓기면서 사는게 서글프긴 하네요 ㅠㅠ )
 GilNoh님 말씀을 듣고나니 부럽기도하고, 여러모로 목표를 되새겨보고, 공학이라는것에 대해서
 생각해보게 되어서 참 좋네요. 감사합니다.

• 추천 2

아, 십분 이해가 됩니다. (굳이 말로하자면) 리서치하려는데에 (파보고, 다 이해하고, 새로 그리는) 관심이 있는가 아니면 사용하고 응용해서 만드는 것에 (어플리케이션? / 프랙티셔너?) 사이에 라인이 있는데, 이 둘 사이에서 이해하고 파보는 것 자체가 즐거운 리서치 마인드가 없이는, 박사는... 어려울수 있다는 거지요. 어떤 선을 말하고 싶으셨는지 이제 잘 이해가 됩니다.

댓글마다 혹시나 불쾌하거나 의의를 저어했다면 하고 조심스럽게 이야기하시는데요, 제가 읽기에는 그런 부분에 대해서 너무 조심스러워 하지 않으셔도 될것 같아요. 배우면서 진심으로 느끼신것을 이렇지 않을까요 하고 잘 말씀하시고 계시고, 그대로 진실이랍니다.

언급하시니 그새 잊고 있던, 특히나 한국 문화에서 오는 스트레스 --- 이를테면 나이가 차는데 언제나 "가족에 대한 빚"을 느끼는 한국 문화에 대한 기억도 새록 새록 하네요. 저는 결혼 직후, 다니던 작은 회사에서 나름 주요한 직책을 때려치고 나왔었는데요. 장인어른께서 ... 어허 뭔가 젊은데 자리도 잘 차지하고 돈도 잘 버는거 같아서 딸내를 보내놨더니 실직자가 되지 않나... 어허허... 하셨을것이 눈에 선하네요. 아아, 예의바르시고 정중한 분이셔서 대 놓고 말씀하시지는 결코 않으셨지만서도요... 장모님의 언제나 "큰 사람이 되야 하네" 라는 격려/압력 문구를 박사 기간 내내 들었던 기억이 납니다. (지금 저는 작단 말인가요. 흑흑)

하시는 공부/연구 잘 마무리하시고 이후 과정 (어느 길이건) 까지 즐겁게 걸어가시기를 기원해봅니다. 원래 공부하는 길이 끊임없이 "실은 나 엉터리 아냐? 실은 나 가짜인가" 하고 의심과 부딪히고 부딪히고 하면서, "아니, 왜, 좀 괜찮은 방법들은 왜 누가 다 해봤데?", 그러다가 "음. 실은 남들도 다 모르는구나,  그나마 나 이건 알겠다" 하고 찾아 가게 되는 어려운 길인데요. 게다가 해외에, 부모님이나 친척들이 보기에 번듯한 직장 두고 나와서 하면 여러가지로 더 더욱 스트레스가 있으실거에요.

그래도, 그거, 매우 독특한 재미도 있고, 또 우리 분야는 의외로 순수 상아탑 학문 분야와 달리 돈도 되는지라 (아... CS), 의외로 실패하기 어려운 길이기도 하답니다.  부디 좋은 일들 가득하시고, 즐겁운 결과들 있으시기를 기원합니다.

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개인적으로 저는 제가 포닥으로 일하던 독일 학과에서 독일 박사과정의 졸업들에 깊은 감명을 받았답니다. 독일 대학에는 공식적인 졸업 박사 가운이나 모자 등이 없어요. 대신 주변 동료들이, 종이와 레고등을 포함, 기상 천외한 기타 등등의 재료를 사용해서, 그 사람의 연구주제나, 그 사람의 특징, 생활, 말버릇, 등 온갖 추억을 담아서 "모자"를 하나 만들어준답니다. (지역마다, 학과마다 다를 수 있습니다만) 그걸 쓰고, 주변에서 모두들 축하하거나 고생했다고 이야기하면서 같이 추억을 나누는 타임이 너무나 보기 좋아서... 개인적으로는 박사를 독일에서 했어야 해! 하고 매우 후회했던 (?) 기억이 있습니다. 공식적이고 엄숙한, 사진찍기 좋은 박사모 보다, 친구/동료들이 만들어주는 그 모자가 눈물나게 고마워하는 친구를 보니, 제가 다 눈물이 나더군요.

독일에서 박사하거나 하시려는 모든분들이, 그런 기쁜 순간까지 잘 닿으실 수 있기를 기원해봅니다. 화이팅!

• 추천 3

이런 소중한 경험들과 답을 댓글을 통해서 얻어가는게 힘들게 얻어야 할 것을 너무 쉽게 얻어가는게 아닌가 생각이 드네요. 두분의 의견 너무 감사드립니다.

  두 분의 댓글을 보면서 "석사의 경험을 하면 추후에 박사 진학을 할지 안 할지 또 나의 성향에 대해 좀 더 정확히 알 수 있고,  그 후에 좋은 판단을 할 수 있는 기회는 한 번 정도 더 있겠구나"라는 소중한 답을 얻어갑니다.
저의 최종 목표는 "사회에 기여할 수 있는 구성원"이 되는 것 즉, 현실적인 말로 취업을 하는 것이 저의 목표였습니다.
하지만 이것으로만은 석사까지 한다 박사까지 한다의 선을 그을 수는 없군요^^

지금은 Wireless system분야에서 일하고 있지만, 석사 진학은 두 분이 걸어가고 계시는 길을 뒤늦게 follow하려고 합니다. 저도 학부 EE 때는 Image processing(signal processing)/wireless system을 위주로 수업을 들었구요. 졸업 작품으로 face recognition을 주제로 해서 computer vision이란 것이 있구나 처음 접해보았습니다.
 회사에서 video ip관련 업무를 하면서 embedded에 관한 실무 및 지식(hw/sw)을 처음부터 익혔구요. 도중에 부서를 옮겨서 wireless system의 middleware 개발을 하였습니다. 통신의 middleware를 개발할 때 보면 제가 하는 부분은 physical layer에서 실질적으로 hw를 컨트롤 하는게 주 업무였습니다. 그러다 보면 hw 모듈이 어떤 기능을 하는지 정확히 알아야 한다고 생각했지만, 대부분은 그렇지 않고 코딩을 합니다. 사실 hw designer의 설명을 들으면 되긴 하거든요. 개인적으로는 개발자들이 모듈동작원리를 정확히 모르는 것이 나중에 bug fixing을 하는데 시간을 많이 잡아먹는 주 원인이라 생각해서 hw algorithm공부를 회사에서 틈틈히 하였는데요, 그때마다 혼났습니다. 사실 수학식이 가장 정확한 언어이고 hw개발자와 소통할 때, 매우 효율적인 수단이라고 생각했지만 먹혀들지 않았어요. 
 반면에 hw 개발자의 경우 석/박사 출신들이 업무를 주로 하는데 수학적으로 이론을 모델링하고 설계 및 검증하는 능력까지 다 갖춘것이 부러웠습니다. 학사 출신으로는 이러한 업무를 경험하기는 힘들뿐만 아니라 석사/박사 출신해 비해 아무래도 수학적인 능력이 많이 부족하구나고 느꼈어요.ㅠㅠ

 그래서 공부를 조금 더 하고 싶었고, 분야도  바꾸고 싶었습니다. 앞으로 무엇을 하고 싶은가의 문제에서 앞으로 더 많이 쓰일 것 같은 것을 공부하고 싶었습니다. 앞으로 어떤것이 유행하고, 어떤 기술이 사라질지 정확히 예측할 수는 없으나, 제가 지금 있는 회사에서는 industry 4.0에서 화두인 기술들을 모두 준비하고 있습니다. (IOT, GPU, ML, Big data). 위의 기술들이 연관되어 있어 같이 발전하고 있고, 최근래에 hw의 성능이 좋아져 위의 기술들의 상용화가 곧 다가오고 있다고들 보고 있습니다. IOT는 제가 있는 부서에서 준비하고 있고, 저는 AI쪽을 하는 부서의 transfer를 요청한 상태입니다. 받아들여질지 안될지는 아직 모르겠지만요.
 big data와 머신러닝 같은 경우에는 개인적으로 iot의 network infra가 갖춰지면, 더 많이 필요해지지 않을까라고 막연하게 추상적으로 생각하고 있습니다. 또 machine learning도 algorithm을 들어가면 수학일 텐데 , 이 수학의 fundamental은 제가 경험했던 이미지, 통신과 한뿌리라고 생각해서 아주 연관성이 없는 분야는 아니라 생각했구요.

 일단은 기본적인 학문들부터 공부해야 다음 것이 보이고, 현재 상태가 어떤지 이것저것 많이 찾아 봐야하기에 할것이 많아 막막하고 두렵긴 합니다.
하지만 그래도 두 분의 답변 덕분에 선택지가 많이 좁혀졌습니다.
두 분이 나아가고 계시는 길 성실히 뒤따라 저도 도움을 주는 사람이 되고 싶습니다.
너무 감사드립니다.

• 추천 1

저야말로 작성자분 글과 GilNoh님 답변 덕분에, 마음을 다잡게되네요.
한동안 시작할때의 동기도 잊고, 목표의식도 희미해져 있었는데, 다시 한 번 생각 할 기회가 되네요.
본인이 원하시는 바 꼭 성취하시기 바랍니다. 응원합니다 :)

• 추천 1

이런 답변들 남겨 주셔서 정말 감사합니다.
저도 ee학사를 마치고 고민하는 후배로써 이런 글을 읽게 되어서 영광입니다.
현재는 어떠한 경로를 마치셨는지 모르겠지만 건승하시길 바랍니다.