 |
및 모델링: 83
차. 가설 검정과 추론: 83
카. 데이터 분석 및 시각화: 84
타. 빅데이터와 기계 학습: 84
파. 실험 계획법 85
하. 비모수 통계 85
거. 빅데이터와 머신러닝 86
너. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 86
? 통계분석 도구 소프트웨어에
|
|
 |
학공학을 학습하며 석유화학과 고분자의 관계를 이해하고 석유화학산업 현장을 직접 체험했습니다. 이를 통해 석유가스공학 및 실험을 했고 관련 특강을 들으며 석유공업화학을 이해했습니다. 나아가 석유공학실험과 설계를 진행하여 석유
|
|
 |
학원에 들어가서 더욱 깊이 있는 공부를 하고 석사학위를 취득하려 합니다. 그 후에는 가공 기술개발을 위한 재료 연구를 하며 일상생활이나 공업 분야에 유용하게 사용될 수 있는 소재를 개발하여 우리나라 재료공학발전에 크게 기여 할 수
|
|
 |
및 발표 자료 준비
○ 기타 이수 교육 및 활동
ㆍ6시그마 Green Belt 과정 수료 (기본 품질 통계, 공정 개선 기법 습득)
ㆍ품질경영기사 필기 합격 (실기 준비 중)
ㆍ최신 전자소재 트렌드 세미나 참석 (2023년 소재공학회 주최) 1. 우리회사를 지
|
|
 |
가장 도전적이었거나 가장 인상 깊었던 경험을 기술하세요 (예. 프로젝트 및 공모전 경험, 학회/동아리 등 단체활동, 인턴/아르바이트 등 사회경험, 리더십 수행 경험, 역량개발 경험, 해외경험, 국내/외 봉사활동 등 / 50자 이상 800자 이내)
|
|
 |
및 과목
*기계 공학 실험(A+)기계관련 학문을 바탕으로 여러 실험 및 보고서 작성을 통해 전문 적인 지식 습득
*CAD(A+) 오토캐드를 통한 부품의 모델링을 경험
*내연기관 및 실험(A+)가솔린, 디젤 기관 등의 내연 기관 종류와 특징을 분석함
*기계
|
|
 |
및 학창생활(해외연수, 동아리 활동, 인턴쉽 등) 600자(1,200 Byte) 이내
< 봉사는 베푸는 것보다 배울 것이 많다 >
2. 성격(장단점) 및 인간관계 600자(1,200 Byte) 이내
< 될 때까지 하는 성격 >
3. 생애 힘들었던 경험 실패 및 극복사례 600자(1,200 Byt
|
|
 |
및 상호인덕턴스의 회로 해석을 하였습니다. 마지막으로 주파수 응답, 라플라스 변환과 이를 이용한 회로를 공부하면서 2단자망 및 4단자회로망을 공부하면서 파라메타의 의미에 대해서 공부하였습니다.
나노/바이오공학
이 과목은 첨단 나
|
|
 |
학 및 재료공학 전공 지식을 바탕으로 셀 성능과 안정성 향상을 위한 연구를 수행할 수 있습니다. 또한 복잡한 실험 환경에서 문제를 체계적으로 분석하고 개선안을 도출하는 문제 해결 능력이 강점입니다. 팀원과의 원활한 의사소통과 협업
|
|
 |
실험실에서 진행하고 있는 국가과제 및 연구를 수행하였습니다. 그동안 실험 및 연구보고서와 논문작성을 통해 일반적인 학부 졸업생으로서는 가질 수 없는 업무에 대한 논리적인 접근과 시행착오 후의 Feedback 과정이 뛰어나다고 생각하며,
|
|
메뉴펼치기
