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라, 시스템을 설계하고 논리적으로 최적화하는 과정에서 소프트웨어가 세상을 바꿀 수 있다는 점에 매료되었습니다. 전적 대학에서는 자료구조와 알고리즘, 팀 프로젝트 등을 통해 문제 해결 능력과 협업 경험을 쌓았으며, 특히 프로젝트를
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부품 고정 방식에 대한 심층적인 연구에 돌입했습니다. 기존의 설계 방식을 전면 재검토하며, 로봇 팔의 속도 조절 알고리즘과 조립 대상 부품의 고정 지그(Jig) 디자인을 수정했습니다. 특히, 오차가 발생하는 정확한 원인을 찾아내기 위해 수
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‘데이터베이스관리’ 수업에서, 오라클DB에서 SQL문을 이용하여 기존에 있던 주식데이터들을 가지고 향후 주식데이터의 변동을 예측하는 프로젝트를 경험했습니다. 저는 알고리즘을 기획하고 구현하는 역할을 했으며, 과거데이터의 패턴분
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ilog, Pspice, Workbench, 소자 simulation 소프트웨어인 MEDICI 등 다양한 software를 통한 실무위주의 능력을 배양하였습니다. 최근에는 JPEG 알고리즘을 c언어나 matlab이 아닌 verilogHDL를 통한 구현 방법과 microstrip을 이용한 RF소자를 논문에 나와 있는 방법
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전력 수요 예측 모델을 개선하기 위해 새로운 데이터 분석 기법을 도입했습니다. 이를 위해 다양한 통계 기법을 연구하고, 머신러닝 알고리즘을 활용하여 예측 정확성을 높이기 위해 노력했습니다. 최종적으로, 우리의 모델은 기존 모델보다
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나 차별성은 문서의 문맥과 구조를 파악해야 명확히 구별할 수 있습니다. 예컨대, 동일한 기능을 수행하더라도 부품 배치, 동작 알고리즘, 회로 구성에 따라 특허 권리 범위는 전혀 달라질 수 있고, 이는 AI가 단독으로 해석하기에는 여전히 어
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라는 인식을 갖고 있습니다.
3) 팀원들과 기술적 기준이 달라 갈등한 적이 있나요?
캡스톤 설계 때 협업 중 알고리즘 선택을 두고 팀원과 갈등한 경험이 있습니다. 성능과 구현의 용이성 중 어느 쪽을 우선하느냐의 차이였는데, 저는 직접 실험
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예측 모델 프로젝트에서 데이터 불균형 문제를 겪었습니다. 이를 해결하기 위해 SMOTE 기법을 활용하여 데이터 샘플을 균형 있게 조정하였고, 다양한 알고리즘을 테스트하여 최적의 모델을 도출하였습니다.
4) IBK기업은행이 디지털 금융 혁신
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와 논문을 통해 기본적인 생체신호, 초음파 원리, 진단기기 흐름에 대한 이해는 갖추고 있습니다. 특히 의료기기에 쓰이는 영상처리 기술과 알고리즘에 대한 관심이 많아, 관련 학습을 계속하고 있으며, 삼성메디슨 입사 후에는 의료진의 피
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색법을 배웠습니다. 다소 어려운 과목이었지만 수의 배열에 대해 관심이 많았기 때문에 다른 친구들에 비해 쉽게 배울 수 있었고, 여러 가지 알고리즘을 통해 데이터를 정렬할 수 있어서 컴퓨터 관련분야 뿐만 아니라 수학, 전자 등 다양한 분
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