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알고리즘 개발을 맡았습니다. 그러나 초기 개발 과정에서 센서 데이터의 정확도 문제가 발생해 데이터가 불규칙하게 측정되었고, 검사 알고리즘이 제대로 작동하지 않았습니다.
이 문제를 해결하기 위해 저는 센서의 측정 범위와 정확도를
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알고리즘을 구현하는 능력이 필수적입니다. 또한 협업 능력도 중요합니다. 다른 개발자들과 함께 작업할 때 코드 리뷰를 하고, 팀워크를 통해 더 좋은 결과를 만들어낼 수 있기 때문입니다.
30. 졸업 후 진로 계획은?
졸업 후에는 소프트웨어
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설계 자동화 알고리즘을 설계하고 구현합니다.
- 개발된 알고리즘의 효율성과 정확성을 검증하기 위해 다양한 실험을 수행합니다.
- 개발된 알고리즘을 실제 전자 회로 설계에 적용하고 그 결과를 분석합니다.
○ 연구 기대 효과
전자 회로 설
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을 높이기 위한 새로운 알고리즘을 개발하는 것이었습니다.
프로젝트 팀에서 저는 데이터 분석과 시뮬레이션을 담당했습니다. 다양한 전력 소비 패턴을 분석하고, 이를 바탕으로 최적의 배전 전략을 수립했습니다. 또한, 최신 기술 동향을 반
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념을 다루며, 실제로 머신 러닝 알고리즘을 구현하고 적용하는 방법을 배우는 과목입니다.
이 과목을 수강한 이유는 디지털/ICT 분야에서 머신 러닝이 중요한 역할을 한다는 것을 인지하였기 때문입니다. 특히, 머신 러닝은 데이터 분석과 인
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생각하나요?
→ 데이터 분석 능력, 최적화 알고리즘 설계, 그리고 실시간 제어 시스템 구현 역량이 필수적이라고 생각합니다.
3) AI 및 데이터 분석을 군관리 시스템에 어떻게 적용할 수 있을까요?
→ 과거 운행 데이터를 분석하여 승객 수요
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경험이 있습니다.
6) 불량률 저감을 위해 어떤 머신비전 알고리즘을 적용해 보셨나요?
YOLO 기반 실시간 객체 검출 알고리즘과, ResNet 기반 이미지 분류 모델을 활용했습니다. 이를 결합해 결함 유형별 분류 정확도를 높이고, 처리 속도는 GPU 최
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긴 적이 있었습니다. 팀원은 단순화된 구조를 원했고, 저는 정밀도를 높이기 위한 보완 알고리즘을 주장했습니다. 저는 각 방식의 시뮬레이션 결과를 비교 분석해 보여주었고, 오히려 정밀도가 높아짐에 따라 시스템 반응 속도와 안전성이 개
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성과를 냈을 때 큰 열정과 동기부여를 받았습니다. 복잡한 문제를 팀원들과 함께 분석하고, 센서 데이터와 제어 알고리즘을 개선하는 과정에서 협업의 힘을 실감했습니다. 실패를 두려워하지 않고 지속적으로 도전한 결과, 시스템 반응 속도
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글로벌 경쟁력을 확대하고 있는 기업입니다. 저는 특히 배터리 제어 시스템은 전기차 경쟁력을 좌우하는 핵심이라고 생각해 지원했습니다. 입사 후에는 BCU 알고리즘의 정확성과 안정성을 높이는 연구를 통해 현대모비스가 글로벌 시장에서
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