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다양한 상황에서 운행되므로, 제어 알고리즘이 특정 조건에서만 유효하다면 상용화가 불가능합니다. 따라서 MIL, SIL, HIL 검증을 통해 단계적으로 안정성을 확보하는 것이 필수적입니다. 저는 이를 경험하며 제어 검증의 다층적 중요성을 깨달
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, 시스템 반응 속도를 개선하기 위해 알고리즘을 최적화하는 과정에서 전장 S/W의 핵심 원리를 배울 수 있었습니다.
4) 실패 경험을 어떻게 극복했나요?
스마트 센서 프로젝트에서 초기 설계 부족으로 문제가 발생했던 경험을 통해, 사전 기획
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주십시오.
위성 운영 시뮬레이션 프로젝트에서 팀원 간 알고리즘 선택에 대한 이견이 있었습니다. 일부 팀원들은 기존의 전통적인 알고리즘을 유지하길 원했지만, 저는 최신 기술을 적용하여 성능을 높이는 방안을 제안하였습니다.
이를 해
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경험한 사례가 있습니까?
조선소 자동화 프로젝트에서 경로 알고리즘 선정 문제로 팀 내 갈등이 있었습니다. 일부는 단순 알고리즘을 주장했고, 일부는 복잡한 AI 기법을 선호했습니다. 저는 두 방식을 모두 시뮬레이션하여 객관적 데이터를
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과 활용이 가장 중요하다고 판단했습니다. 따라서 최근까지 알고리즘 기반 Java 개발자 양성 국비 교육을 수강하고, 알고리즘 학습 사이트를 통해 개인적으로 학습하며 실력을 보완해왔습니다. 제가 키워온 두 가지 역량은 한화시스템이 보유
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는 데 큰 도움을 주었습니다. 생물학적 데이터를 단순히 분석하는 것이 아니라, 알고리즘적 접근과 통계적 검증을 통해 신뢰성 있는 결과를 도출할 수 있는 능력을 배양할 수 있었던 것이었는데 특히나 병렬 프로그래밍과 고성능 컴퓨팅 과목
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안정적으로 유지되어야 합니다. 이를 위해 차량 동역학에 기반한 정밀한 제어 알고리즘 설계와, 센서 융합 및 하드웨어 신뢰성 확보가 필수적입니다. 저는 졸업 프로젝트와 인턴 경험을 통해 이러한 복합적 문제를 해결하는 역량을 키워왔습
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다음과 같습니다.
① 디지털 신호 처리 -C 프로그래밍을 이용해서 FFT와 샘플링 알고리즘 작성
② 마이크로파회로, 마이크로파 공학 - 세레나데를 이용한 Band pass 필터와 간단한 LNA 의 시뮬레이션
③ 안테나 공학 - 앙상블을 이용한 광대역 안테
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따라서 최근에는 머신러닝 기반 예측모델이 활발히 적용되고 있습니다. 이에 본인은 기계학습 알고리즘을 활용하여 고객 이탈을 정확하게 예측하고, 기업의 의사결정에 기여할 수 있는 분석 프레임워크를 제시하고자 합니다.
● 관심 연구분
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술을 선도하고자 합니다. 데이터 기반 모델 설계 및 최적화, 딥러닝 알고리즘 개발 등을 통해 의료, 금융, 제조 등 다양한 산업에 적용 가능한 지능형 시스템 연구를 진행할 것입니다. 특히 대용량 데이터 처리와 분석을 위한 효율적 알고리즘
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