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거래의 복잡성과 시장유연성의 중요성을 깊이 이해하게 되었습니다. 이를 바탕으로 전력시장 데이터를 활용한 분석 프로젝트를 수행하며 실시간 전력 수급 예측 정확도를 기존 방법 대비 15% 향상시키는 성과를 이루어냈습니다. 이후 인턴 경
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예측의 정확성을 향상시키기 위해 머신러닝 알고리즘을 적용한 연구를 수행했으며, 예측 오차율을 기존 15%에서 5%로 낮추는 성과를 거두었습니다. 이후, 공기업 인턴십 기간 동안 전력 거래 자료의 데이터 정합성을 검증하는 업무를 담당하며
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거래소가 주관하는 100MW 규모의 재생에너지 거래 프로젝트에 참여한 경험이 있습니다. 당시 프로젝트 팀원으로서 재생에너지 발전량 예측 알고리즘 개발에 참여하여 평균 예측 오차를 8%에서 3%로 낮추었고, 거래량 예측 정확도를 높여 시장의
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