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논문, 공모전 참여를 통해 SW개발과 AI 전문성을 동시에 쌓았습니다. 반도체 공정 데이터 분석과 불량 예측, 딥러닝 기반 결함 탐지, 강화학습 기반 스케줄링 등 다양한 경험을 통해 데이터 기반 문제 해결 능력과 협업 능력을 발전시켰습니다.
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웨어 최적화 기술 학습
- RTOS 기반의 임베디드 소프트웨어 개발 및 FPGA 프로그래밍 학습
- 위성 데이터 분석을 위한 딥러닝 모델 연구 및 최신 알고리즘 탐색
2. 소프트웨어 최적화를 위한 성능 개선 연구
- 저전력 및 실시간 데이터 처리를
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은 무엇인가요?
답변: 가장 어려웠던 점은 실시간 데이터 분석과 UI 반영 간의 속도 최적화였습니다. 사용자 행동을 분석하는 과정에서 딥러닝 모델의 추론 속도가 느리면 오히려 UX에 악영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 이를 해결하기 위해
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어려운 문제를 해결한 경험에 대해 말씀해 주세요.
→ AI 모델의 학습 데이터 부족 문제를 해결하기 위해, 데이터를 효율적으로 전처리하고, 딥러닝 기법을 적용하여 성능을 개선한 경험이 있습니다. 이를 통해 모델 성능을 85% 이상 향상시킬
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. 이 프로젝트는 공개된 교통 데이터셋을 기반으로 도로별 교통량을 예측하고, 웹 대시보드를 통해 시각화하여 사용자에게 정보를 제공하는 것을 목표로 했습니다.
초기에는 LSTM 기반의 딥러닝 모델을 학습시키는 데 집중했으나, 팀원들과 논
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있어야 합니다. 또한 AI 기반의 예측 제어, 센서 융합 기술과 결합해 더욱 정밀하고 적응적인 제어가 필요합니다. 저는 이를 대비해 기초 제어 이론뿐만 아니라 딥러닝 기반 제어 기법에도 관심을 가지고 학습해왔습니다.
6) 본인이 경험한 협
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1.주요 연구(관심)분야 또는 희망전공
저는 컴퓨터학부에서 인공지능(AI) 및 기계학습(Machine Learning)에 대한 깊은 관심을 가지고 있으며, 특히 딥러닝(Deep Learning)과 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에 대해 연구하고자 합니다. AI는 여
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러닝 및 딥러닝 기술을 적용하여 효율적인 시스템 구축과 고도화된 분석을 목표로 할 것입니다.
또한, 팀워크와 협업 능력을 통해 다양한 부서와의 지속적인 협력을 이루어내고, 삼성전자의 글로벌 AI 리더십을 확립하는 데 중요한 역할을 맡
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AI 기반 통합 보안 솔루션이 미래 경쟁력을 좌우할 것입니다.
4) 협업 과정에서 갈등을 경험한 사례가 있습니까?
AI 영상 분석 프로젝트에서 모델 선택을 두고 팀원 간 갈등이 있었습니다. 일부는 단순 모델을, 일부는 복잡한 딥러닝 구조를 선
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딥러닝을 접했을 때 TensorFlow 튜토리얼을 따라 한 뒤, 곧바로 이미지 분류 프로젝트를 수행하며 실무 감각을 익혔습니다.
6) 입사 후 단기적 목표와 장기적 목표는 무엇입니까?
단기적으로는 대외 프로젝트 현장에 빠르게 적응하여 고객의 요구
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