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데이터 처리 속도를 극대화하는 기술들을 배웠습니다. 이는 대규모 인공지능 모델 학습이나 빅데이터 처리 환경 구축에 매우 중요한 요소로, 앞으로의 연구에 필수적인 배경 지식이 될 것이라 생각하는 바입니다.
학문적 도전과 더불어 새로
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학업에 임했다고 말씀드릴 수 있겠습니다.
이어서 대학원 진학 후에는 ‘고급 간호연구방법론’, ‘간호 질 평가’, ‘임상 데이터 분석’과 같은 심화 과목을 이수하며 연구 역량을 극대화하고자 합니다. 특히 빅데이터와 인공지능 기반 간
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서울대학교 산업디자인 전공에서 이루어지고 있는 사용자인식연구실 또는 시스템디자인연구실의 연구들과 연계하여 연구 결과를 정량화하고 실질적인 디자인 가이드라인으로 제시하고자 합니다. 또한 해외 저널에 연구 성과를 게재하며 글
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가치만을 지닌 것이 아니라 공공 담론을 형성하고 도시공간의 구조를 재편할 수 있다는 사실을 깨달았습니다. 이로 인해 저는 예술이 실질적 영향력을 가지기 위해선 운영 주체의 방향성과 제도적 뒷받침이 매우 중요하다는 점을 인식하게
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데이터 기반 정책평가 기법도 함께 학습할 계획입니다.
3. 해외 연구기관 및 대학으로의 유학(박사 후 과정 포함)
글로벌 수준의 에너지 문제 해결에 기여하기 위해, 박사과정 이후에는 독일 Fraunhofer Institute, 미국 NREL(National Renewable Energy Laborato
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서울대학교에서 이어가고 싶습니다. 1. 경력(대학생활 또는 직장활동 상황)
2. 지원동기 및 장래계획
3. 성격의 장단점 및 특기
4. 기타 (특기사항)
5. 석사?박사 진학시 희망 연구분야 및 연구계획
6. 학부, 대학원 이수 전공과목
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중요한 기초 역량인 원문 해석 능력을 키우는 데 큰 도움이 되었던 과목입니다. 강독 수업을 통해 단어 하나, 문장 하나에 담긴 철학적 함의를 파악하려는 태도를 갖게 되었고, 사상적 깊이를 이해하는 데 있어 언어적 세심함이 얼마나 중요한
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서울대학교 대학원 입학 후 이러한 과목들을 통해 인지신경과학의 이론적 깊이를 더하고, 실험 데이터의 분석 방법을 고도화할 수 있으리라 기대하고 있는 바입니다.
7. 석사박사 이후의 계획(박사진학,취업,유학 등)
석사과정을 마친 이후 저
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서울대학교 대학원에서 배운 지식과 경험을 바탕으로 학문과 사회에 동시에 의미 있는 발자취를 남기고자 하는 바입니다. 1. 경력(대학생활 또는 직장활동 상황)
2. 지원동기 및 장래계획
3. 성격의 장단점 및 특기
4. 기타 (특기사항)
5.
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데이터와 머신러닝 기법을 활용하여 자율 시스템, 스마트 제조, 고효율 장치 설계 등 실제 산업 문제 해결을 목표로 연구를 수행할 예정입니다.
이윽고 무사하게 박사 학위 취득 이후에는 대학 및 연구기관에서 연구와 교육을 병행하는 전문
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