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정의
25. 스레드(Thread) 특징
26. 스레드(Thread)의 장점 / 단점
27. 스레드와 프로세스의 차이점은?
28. JVM이란?
29. SI란 무엇인가?
30. 객체에 대해 설명 해보시오.
31. 클래스 파일에 대해 설명해보시오.
32. 인터넷과 인트라넷의 차이점은?
33. O
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알고리즘, 컴퓨터구조, 데이터베이스, 네트워크 등 컴퓨터위주로 수강하였습니다. 4년이라는 시간을 배웠지만 저에게는 너무 ㅛ은 시간으로 느껴집니다. 삼성에 들어가 더 많은 것을 공부해서 개인적으로는 세계적으로 유명한 프로그램머랑
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구조와 보험 프로세스 흐름을 명확하게 파악하고, 통합 아키텍처 로드맵 초안을 수립하겠습니다. 각 시스템의 종속성, 통신 구조, 데이터 처리 흐름을 시각화하여 명확한 설계 기준을 만들고자 합니다. 이후 MSA로 분리 가능한 후보군을 정의
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데이터와 배차 알고리즘이 결합된 복잡한 서비스 구조이기 때문입니다. 수많은 사용자가 동시에 호출하는 상황에서, 서버 안정성과 효율적인 매칭 알고리즘은 백엔드 엔지니어에게 큰 도전 과제입니다. 이러한 환경에서 제 역량을 발휘하고
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데이터 분석" 등의 과목을 수강하며 DX Engineer로서 필요한 전반적인 기술 지식을 습득하였습니다. 소프트웨어 개발 프로세스 및 네트워크 구조를 학습하며, 대규모 데이터 처리 및 분석을 위한 핵심 개념을 익혔습니다.
이러한 학습을 통해 LG C
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이슈 중 중요하다고 생각되는 한 가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다.
4. 프로그램 개발, 알고리즘 풀이 등 SW개발 관련 경험 중 가장 어려웠던 경험과 해결방안에 대해 구체적으로 서술하여 주시기 바랍니다.
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선별하여 처리하도록 알고리즘을 개선하였습니다. 또한, 데이터가 한 번에 몰리는 것을 방지하기 위해 메시지 큐(Message Queue)를 도입하여 데이터를 일정한 속도로 처리하는 구조를 만들었습니다.
이러한 개선을 통해 시스템의 처리 속도를 40%
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데이터셋을 분석하고, 기존 예측 모델보다 더 정밀한 패턴 분석 기반 예측 알고리즘을 제안·적용해보고 싶습니다. 이를 통해 실제 서비스에 적용 가능한 개선 지표를 도출하고, 팀에 기술적 가치를 기여하는 것을 첫 번째 목표로 삼고 있습니
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데이터 수집 체계입니다. 센서 정확도, 데이터 빈도, 노이즈 제거 등이 안정적으로 확보되어야 합니다. 둘째는 분석 알고리즘의 적절성으로, 단순한 조건문이 아닌 패턴 학습 기반의 모델이 필요합니다. 마지막은 현장 적용성으로, 예측 결과
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데이터를 활용한 엔진 이상 탐지 프로젝트였습니다. 데이터 불균형 문제와 복잡한 구조적 특성 때문에 성능 개선에 어려움이 많았지만, 다양한 알고리즘과 데이터 보강 기법을 시도해 결국 성능을 크게 향상시켰습니다. 이 경험은 문제 해결
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