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모델을 결합해본 경험이 있나요?
네. Diffusion Model을 통해 생성한 시계열 데이터를 LSTM 기반 예측 모델의 학습 데이터로 활용한 경험이 있습니다. 이 방법으로 기존보다 예측 성능이 8% 이상 향상되었습니다.
7. 입사 후 최종적으로 이루고 싶은
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점점 심화되는 시대에, 컴퓨터공학을 기반으로 한 교육 콘텐츠는 누구에게나 접근 가능한 학습 기회를 제공할 수 있으며, 이를 위해 저 역시 고민하고 실천해 나가고자 하는 바입니다. 1. 지원 동기
2. 연구 계획
3. 졸업 후 계획
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하는 인재로서 회사의 발전에 기여하고 싶습니다.
도전과 혁신 측면에서, 저는 기존의 시스템을 개선하고 혁신적인 방법을 적용하는 데 도전해 왔습니다. 예를 들어, 고장 예측 모델 개발 프로젝트에서 기존의 규칙 기반 시스템을 기계학습
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모델 성능을 85% 이상 향상시킬 수 있었습니다.
4) 고객 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 AI 활용 방법은 무엇인가요?
→ 고객의 행동 패턴과 데이터를 분석하여, 개인화된 상품 추천 시스템을 구축하고, AI 기반의 챗봇과 고객 서비스 시스템을
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교수를 어떻게 정해야 하나? 157
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정 158
? 대학원 면접에 필수 준비사항 158
가. 대학교 혹은 대학원의 교육목표/교육철학 159
나. 기본이 중요한 이유 161
다. 제가 듣고 싶은 이야기는... 162
라. 나
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장 실습을 통해 실무 경험도 쌓을 수 있었습니다. 특히 졸업 논문에서는 가상현실 기술을 활용한 혁신적인 재활 프로그램 개발 방안을 제시했는데, 이는 제가 앞으로 추구하고자 하는 첨단 기술 기반의 재활교육 모델을 보여주는 것이었습니
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기반 점검 자동화와 고장 예측 모델 학습이 중요해질 것입니다. 이에 따라 PLC·SCADA 시스템의 이해도와 함께, 전기데이터 분석 툴 활용 역량을 강화하고자 합니다.
6. 입사 후 이루고 싶은 목표는 무엇인가요?
초기에는 현장 안전점검 및 예방
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성장할 수 있을 것이라 확신하여 지원하게 되었습니다.
제가 LG CNS에 지원한 이유는 두 가지입니다. 첫째, DX Engineer로서 실제 산업 환경에서 데이터를 기반으로 한 최적화 솔루션을 개발하고, 기업의 디지털 전환을 실현하는 역할을
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교수진과 연구 시설을 갖추고 있습니다. 또한, KAIST의 연구 중심적 학습 환경과 체계적인 교육 과정은 저의 연구 역량을 더욱 발전시키는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
저는 대학원 과정에서 실험 연구와 이론 연구를 병행하며, SCI급 논문 게
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기반 의사결정의 중요성을 배웠고, 친환경 사업의 효율성을 높이는 데 필요한 분석 기술을 익혔습니다. 이 능력은 에코사업팀에서 진행하는 프로젝트의 성과를 측정하고 개선하는 데 매우 유용하게 사용될 것입니다.
또한, 저는 디지털 도구
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