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히 컴퓨팅 사고력 요소(추상화, 알고리즘화, 분해 등)를 실제 교육 현장에 적용하기 위한 실천적 방법을 모색하고, 수업 설계 및 평가 도구 개발에도 관심을 두고 연구할 예정입니다. 또한 최근 주목받고 있는 인공지능 윤리 교육, 정보과학 기
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최적화 문제를 해결하기 위해, 데이터 분석과 알고리즘 개선을 통해 성능을 향상시킨 경험이 있습니다.
4) 향후 3년 내 이루고 싶은 목표는 무엇인가요?
효림그룹의 연구개발 프로젝트에 기여하고, 기술적 역량을 충분히 쌓아 팀에서 중요한
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) 협업 과정에서 갈등을 경험한 사례가 있습니까?
알고리즘 공모전에서 머신러닝 기법 적용 여부를 두고 팀원 간 갈등이 있었습니다. 일부는 위험을 우려했지만, 저는 소규모 데이터를 활용한 사전 검증으로 가능성을 입증했습니다. 결과적으
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고객들이 선호하는 금융상품 유형을 도출하였으며, 이를 바탕으로 AI 알고리즘을 활용하여 고객별 최적의 투자 포트폴리오를 자동으로 추천하는 시스템을 설계하였습니다. 프로젝트 초기에는 데이터 수집 및 모델링 과정에서 어려움을 겪었
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성하는 시스템도 직접 구축한 바 있습니다.
6. CBM 알고리즘을 설계할 때 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요?
센서 데이터의 불균형성과 노이즈 문제였습니다. 고장 발생 데이터가 적은 상황에서 모델을 학습시키기 위해 SMOTE, ADASYN 등의 오버샘
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를 위해 시스템 구조를 재설계하고, 실시간 데이터를 처리하는 알고리즘을 최적화하여 시스템의 처리 속도를 30% 향상시킨 경험이 있습니다.
5) 입사 후 가장 먼저 하고 싶은 일은 무엇인가요?
효림그룹의 소프트웨어 시스템을 분석하여, 개선
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른 노력 덕분에 멀티미디어, c++, 자바, 알고리즘과 같은 과목에서 a+를 받을 수 있었습니다. 특히 정보처리기사와 SCJP자격증을 취득하면서 저만의 수준을 극대화하고 자기 자신을 한계로 내몰 수 있었습니다.
“저탄소 녹색성장 기업”
저는
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진행한 실습과 프로젝트에서는 에이전트가 다양한 환경에서 최적의 행동을 학습하는 알고리즘을 직접 구현해보았고, 그 과정에서 현실 문제에 적용하는 가능성을 탐구하는 데 큰 즐거움을 느꼈던 것이었습니다.
그리거 분산 시스템 과목에
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에는 신경 데이터 분석, 생체신호 처리, 딥러닝 알고리즘에 관한 전문 지식을 폭넓게 학습하며 기초를 단단히 다질 계획인 것입니다. 아울러서 단순히 강의실과 실험실에 머무르지 않고 학내외 연구 세미나와 국제 학회에 적극적으로 참여하
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프로젝트 당시 전력 최적화 방식에서 의견이 갈렸습니다. 일부는 알고리즘 단순화를, 일부는 하드웨어 병렬화를 주장했습니다. 저는 데이터를 기반으로 두 방안을 시뮬레이션했고, 결과를 근거로 하드웨어 병렬화가 더 효율적임을 증명했습
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