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알고리즘이기에, 해석이 불가능한 영역이 존재합니다. ‘솔리드웍스 모델링 및 해석 교육’을 통해 갖춰온 시뮬레이션 활용 역량을 바탕으로, 사출·다이캐스팅 동작 해석을 수행하고 블랙박스 영역을 최소화해 공정의 신뢰도 향상에 기여하
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알고리즘을 완성시킨 경험이 있습니다. 이를 통해 모터 제어로직 설계 역량을 얻었습니다. 또한, 전력변환 회로 및 전기자동차 제어를 수강하며 단상과 3상 인버터의 원리 습득 및 PLL 제어, DQ 변환 등 인버터 제어 역량을 얻었습니다. 이러한
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알고리즘 설계와 데이터 사용 방식을 구현하는 노력이 필수적이라고 봅니다.
에스코어가 이러한 이슈에 적극적으로 대응해 신뢰받는 디지털 환경을 구축하는 선도 기업으로 자리매김하는 데 일조하고 싶으며, 저 역시 개발자로서 기술 혁신
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알고리즘을 도입하여 문제를 해결했고, 이 과정에서 협력과 끈기의 중요성을 배웠습니다.
Q5. 대학원 연구에 필요한 본인의 강점은 무엇이라고 생각하십니까?
저의 강점은 끈기 있는 문제 해결 능력과 체계적인 자기주도 학습입니다. 학부 때
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알고리즘에 강한 능력을 가지고 있었고, 다른 팀원은 데이터 처리와 정제에 능숙했습니다. 이를 바탕으로 각자의 역할을 명확히 하고, 효율적으로 업무를 분배하여 프로젝트를 진행했습니다.
그 결과, 각자의 역량을 최대한으로 활용하며 협
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알고리즘을 개발하고, 이를 모듈 설계에 적용하는 것을 목표로 하고 있습니다. 나아가 디지털 트윈 기반의 냉각 모듈 검증 체계 구축에도 기여하여, 현대위아가 글로벌 전동화 시장에서 한발 앞서 나가는 데 일조하고 싶습니다. 이를 통해 회
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알고리즘은 고객의 신뢰를 잃게 합니다. 따라서 데이터 수집 단계부터 품질을 관리하고, 결과를 설명 가능하게 만드는 노력이 필요합니다. 저는 학문과 프로젝트 경험에서 이러한 가치를 강조해왔으며, 기아에서도 책임 있는 AI 개발을 통해
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알고리즘 캘리브레이션 등을 통해 실무적 경험을 축적했습니다. 또한 문제를 끝까지 해결하는 끈기와 팀 간 갈등을 조율하는 협업 능력도 갖추고 있습니다. 이러한 점들이 현대위아의 구동/샤시 시스템 성능 평가 및 캘리브레이션 직무와 잘
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알고리즘을 설계하는 역할을 맡았습니다. 기존의 RNN은 이미지 인식 등에서 사용되기 때문에 이미지를 받아들이는 구조로 설계되어 있으나, 패킷 정보를 받아들일 수 있도록 수정하여 원하는 성능치를 얻어 낼 수 있었습니다. 1. KT 및 해당
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알고리즘을 설계하는 역할을 맡았습니다. 기존의 RNN은 이미지 인식 등에서 사용되기 때문에 이미지를 받아들이는 구조로 설계되어 있으나, 패킷 정보를 받아들일 수 있도록 수정하여 원하는 성능치를 얻어 낼 수 있었습니다. 1. KT 및 해당
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