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모델을 적용하여 분석을 수행하고, 모델의 성능을 평가하는 방식으로 연구를 진행하고자 하는 바입니다.
그리하야 좀 더 장기적 플랜으로는 이러한 비정형 데이터 기반 예측 모델이 실제 마케팅 전략 수립, 고객 맞춤형 서비스 설계, 브랜드
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발생하는 이미지와 글의 상관관계를 분석하여 사회적 현상을 탐지하는 모델 등, 사회적 의미가 있는 연구 주제에 집중하고자 합니다. 또한, 프롬프트 엔지니어링과 같은 최신 LLM 관련 기술도 함께 공부하여, 실제 서비스에 적용 가능한 형태
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협업 능력을 키우고, 다양한 연구자들과의 교류를 통해 연구 아이디어를 발전시키는 기회를 갖고자 합니다. 연구실 내에서 팀원들과 공동 연구를 수행하며 AI 모델 개발 및 데이터 분석 실력을 한층 더 향상시킬 것입니다.
3. 학회 및 논문 발
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연구 프로젝트와 교사 연수 프로그램 등을 기획하고 실행해보고자 하겠다는 말씀 드립니다.
중장기적 플랜으로는 해외의 선진 체육교육 시스템, 특히 영국과 호주의 포용적 체육 교육 모델을 직접 탐방하고 비교 연구해보고 싶은 열망도 있
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체 적용 가능성을 평가하기 위한 연구 수행
- In-vitro 모델을 활용한 기능성 평가
3. 식품 가공 및 품질 분석
- Texture Analyzer, DSC (Differential Scanning Calorimetry): 식품의 물리적 특성 분석
- Sensory Evaluation: 관능 평가를 통한 소비자 수용성 분석
이
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연구 데이터 최적화 시스템 개발에 기여하고 싶습니다.
2) 데이터 분석을 통해 연구 성과를 높일 수 있는 방법은 무엇인가요?
답변: 머신러닝을 활용한 연구 성과 예측 모델 및 최적화 시스템을 구축하여 연구 효율을 극대화할 수 있습니다.
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모델을 제안하고자 합니다.
이러한 연구를 수행하는 과정에서 국제 학회 및 SCI급 저널에 논문을 게재하는 것을 목표로 하며, 학문적 기여뿐 아니라 실제 산업 현장에 적용 가능한 기술로 연결될 수 있도록 연구의 실용성도 고려하겠습니다.
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연구개발에서 가장 어려운 점은 무엇이라고 생각하십니까?
A3. 실시간으로 변화하는 교통 흐름을 정확히 예측하는 것이 가장 큰 도전 과제입니다. 이를 해결하기 위해 AI와 빅데이터 분석 기법을 활용한 예측 모델을 개발해야 합니다. 한
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연구하고자 합니다. 또한, 방사선 관리 절차의 효율성을 높이기 위해 자동화된 경고 시스템과 예측 모델을 활용하여, 연구자들이 방사선 위험에 신속하게 대처할 수 있도록 돕는 방안을 모색하고 싶습니다.
이와 함께, 방사선 노출에 대한 데
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연구원 내에서 이루고 싶은 가장 큰 성과는 무엇인가요?
사용자와 시스템이 분리된 구조를 넘어서, 전산 인프라가 연구 생산성을 촉진하는 역할을 할 수 있도록 ‘연구친화형 디지털 인프라 모델’을 완성하고 싶습니다. 한국전자기술연
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