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기계 학습: 131
실험 계획법 132
비모수 통계 132
빅데이터와 머신러닝 133
데이터 분석 도구와 소프트웨어 133
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 136
? 석박사학위과정 최빈도 기초과학이론 기출문제 142
? 기출문
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기계재료학이나 기계요소설계를 통해 기계의 본질부터 발전까지 통달 할 수 있었습니다. 전공을 공부하면서 설계를 하는 경우가 많이 있었습니다.
국가근로장학생으로 레나소프트웨어라는 산학협력단 소속의 업체에서..
생산이라는
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기계설계 분야야 말로 대학생활 동안 배웠던 전공지식을 활용할 수 있는 곳이라 생각합니다.
이를 위해 기계설계에 기본이 되는 5대 역학과 기계재료학 등의 내용을 정리하기 위해 일반기계기사 공부를 통하여 깊게 이해하려고 노력하고 있
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이 프로젝트는 기계공학과 전기공학 분야의 지식을 모두 융합해야 하는 복합 프로젝트였기 때문에 팀워크가 필수적이었습니다. 팀은 기계공학과 학생 3명, 전기공학과 학생 3명으로 구성되었습니다. 초기에는 서로 다른 전공으로 인해 개념
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시절, 저는 지역 자치단체에서 기계 관련 인턴십을 수행하였습니다. 이 경험을 통해 실제 공공 프로젝트에 참여하게 되었고, 다양한 기계 시스템의 유지보수와 관리 작업을 지원했습니다. 특히, 수처리 시설의 성능 개선 프로젝트에 참여하여
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기계 장치와 금속 구조물에 대한 높은 관심에서 시작되었습니다. 이러한 관심은 시간이 지남에 따라 진정한 열정으로 발전했으며, 고등학교 시절 다양한 공학 프로젝트와 활동을 통해 공식적인 학문적 경로로 이어졌습니다. 특히, 학교 내 공
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프로젝트에도 참여할 수 있는 역량을 확보하겠습니다.
지속적인 자기계발을 통해 최신 기술 변화에 대응하며 평생 학습자로서 성장할 것입니다. 신기술 교육, 전문 자격 취득, 대학원 심화 과정 참여 등을 통해 전문성을 꾸준히 강화하며, 차
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기계공학의 다양한 분야, 즉 역학, 열역학, 재료 과학, 제어 시스템 등을 공부하며 전문 지식을 쌓아가고 있습니다.
대학교 재학 중, 저는 학교 내외의 여러 프로젝트에 참여했습니다. 특히, 에너지 효율을 극대화하는 혁신적인 열교환 시스템
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기계공학 분야에서의 취업 준비는 어떻게 하고 있나요?
기계공학 분야에서의 취업 준비는 이론과 실습을 병행하는 것이 중요하다고 생각합니다. 저는 학습한 내용을 실무에 어떻게 적용할지 고민하며, 관련된 인턴십이나 프로젝트에 참여해
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기계 시스템 최적화에 적용하는 연구를 진행하고 싶습니다.
17. 현재 진행 중인 연구나 프로젝트가 있나요?
최근에는 머신러닝을 이용한 기계 부품 피로도 예측 연구를 진행하고 있습니다. 기존의 피로 해석 기법보다 정확도를 높이고 계산 시
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