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모델 학습을 위한 기반을 다졌습니다.
모델링 과정에서는 Random Forest, XGBoost, Logistic Regression 등을 활용해 성능을 비교했으며, 최종적으로는 F1-score가 가장 높았던 XGBoost를 선택했습니다. 모델의 해석력을 높이기 위해 SHAP 값을 활용하여 예측에
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모델과 전략을 제시하는 것입니다. 이를 위해 현지 시장에 대한 심도 있는 분석과, 글로벌 트렌드를 반영한 전략적 사업 모델을 개발할 것입니다. 두 번째 목표는, 해외 파트너와의 협력 관계 구축입니다. 신사업의 성공을 위해서는 현지 파트
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모델을 비교 분석하고, 실제 학교 현장에서 적용 가능한 커리큘럼 개발을 목표로 할 것입니다.
셋째, 융합교육과 도서관 교육의 접점을 탐색하고자 합니다. 특히 STEAM 교육의 흐름 속에서 도서관이 다양한 학문 영역을 연결하는 장으로서 기능
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모델이나 시스템을 개선하는 과정에서 문제 해결 능력을 키우겠습니다. 또한, 회사에서 사용하고 있는 기술 스택에 대해 빠르게 학습하여 프로젝트에 즉시 투입될 수 있도록 준비할 것입니다.
둘째, 팀워크와 협력을 중시하여, 동료들과의 협
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모델 개발에 중요한 영향을 미쳤습니다.
또한, 논문에서 얻은 인사이트를 바탕으로 실제 AI 모델을 개발할 때, 그 기법들을 적절히 융합하여 새로운 접근 방식을 제시하기도 했습니다. 이러한 과정에서 새로운 기술을 기존 문제 해결에 효과적
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모델을 확립하는 데 도움이 되고 싶습니다. 기업 실습 당시, 모듈러 행복주택에 대한 시공 매뉴얼을 작성하며 쌓은 공공주택에 대한 이해 역량과 건축기사 자격증을 취득하며 강화한 전문지식을 바탕으로 민원응대 업무에서 민원인들에게 빠
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모델의 예측 결과뿐 아니라 결정 과정을 사람이 이해할 수 있도록 투명하게 만드는 기술입니다. 의료나 금융 같은 분야에서 신뢰성 확보가 중요한 만큼, 모델의 내부 작동 원리를 해석하고 시각화하는 연구를 진행하고자 합니다. 이를 통해
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모델이 특정 조건에서만 잘 동작하는 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 극복하기 위해 데이터셋 다양성 확보와 알고리즘의 강인성(Robustness) 향상이 필수적입니다. 저는 실제 프로젝트에서 이 문제를 경험하며 개선해 본 경험이 있어, 현대모
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모델을 통해 품질 불량을 사전에 방지하면 재작업과 폐기 비용이 줄어 생산성이 오히려 높아집니다. 저는 학부 프로젝트에서 불량률 예측 모델을 구축해 실제 공정 효율성을 높인 경험이 있습니다. 이처럼 데이터 분석은 품질과 생산성의 균
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모델을 해외에 전파하는 전문가로 성장할 것입니다.
노동자의 건강이 기업 경쟁력의 초석이 된다는 믿음으로, 대한산업보건협회가 4차 산업혁명 시대의 산업보건 리더로 도약하는 데 힘을 보탤 것을 약속드립니다.
대한산업보건협회 보건팀
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