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모델 학습에 필요한 데이터를 빠르게 확보할 수 있었고, 기존 데이터셋의 부족한 부분을 보완할 수 있었습니다. 또한, 데이터셋 변경 후에는 새로운 데이터를 기반으로 다시 모델을 학습시키면서 예측 정확도를 기존보다 25% 이상 향상시켰습
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모델링에서는 Python이 더 범용적으로 활용되고 있다고 생각합니다. SQL은 데이터베이스 관리와 쿼리 작성에 필수적이라 함께 사용하고 있습니다.
9) 데이터 기반 의사결정이 제조업 현장에서 왜 중요한가요?
제조업 현장은 복잡하고 다양한 변
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학습 모델을 도입하는 것이었고, 둘째는 수십 년간 산업 현장에서 검증된 PID 제어 알고리즘을 기반으로 하되, 이를 저희 시스템에 맞게 최적화하는 것이었습니다. 저는 최종적으로 후자를 선택했습니다. 그 이유는, 우리의 목표가 학술적인
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교육 분야 상황에 선제적으로 대처해 나갈 수 있는 역량을 길러 나갈 것입니다. 또한 영어교육 프로그램 구조의 개선방향에 대해서 많은 선행연구들을 공부하고 실천해 옮기면서 학생과 현장 위주의 교수법을 제시할 수 있는 기획안을 만들
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교육 과정 개발과 실무 교육에 참여하며, 미래 간호사들이 전문성과 윤리성을 겸비한 인재로 성장할 수 있도록 지원할 것이다. 교수법 혁신과 교육 매체 개발에도 관심을 기울여 학습 효과를 높이고자 한다.
보건의료 정책 및 행정 영역에도
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학습 효율을 개선했습니다. 이를 통해 실패를 개선의 기회로 바꾸었습니다.
6) 원익로보틱스가 글로벌 로봇 시장에서 경쟁력을 강화하기 위해 필요한 것은 무엇이라고 생각합니까?
저는 고객 맞춤형 솔루션과 데이터 기반 신뢰성 확보라고 생
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학습하며, 데이터 전처리, 모델 학습, 성능 검증 등 실무 기반을 다질 것입니다. 중장기적으로는 Transformer 기반 모델이나 멀티모달 인식 기술 등 최신 연구 성과를 적용하여 성능을 고도화하겠습니다. 장기적으로는 자율주행 레벨4·5 구현에
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모델의 성능을 정량적으로 평가하기 위해 Precision-Recall Curve 및 ROC Curve를 활용하여 모델의 이상 탐지 성능을 최적화하였습니다.
결과적으로, 기존 대비 이상 탐지 정확도를 20% 향상시킬 수 있었으며, 실험 결과를 기반으로 더욱 신뢰할 수 있
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도전과 혁신 측면에서, 저는 기존 기술을 뛰어넘는 혁신적인 해결책을 모색하며 새로운 기술을 도입하는 데 주저하지 않았습니다. 예를 들어, AI 비전 시스템을 구축할 때, 기존의 규칙 기반 시스템을 기계 학습 모델로 개선하여, 결함 인식 정
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교육자의 꿈을 위해 한국교육대학교의 교육비전을 몸소 실천할 수 있는 교육지도자로 성장해 나가겠습니다. <공통문항>
1. 고등학교 재학기간 중 학업에 기울인 노력과 학습 경험에 대해, 배우고 느낀 점을 중심으로 기술해 주시기 바랍
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