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했습니다.
저는 문제를 다각도로 바라보고 문제의 본질적인 요소를 파악하는 데에 집중하였습니다. 기존의 알고리즘에서는 고려하지 못한 변수들을 고려하여 새로운 접근법을 도출하고, 다양한 시나리오를 고려하여 효율적인 알고리즘을 설
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간 교통 상황 반영에서는 개선 여지가 있다고 생각합니다. 백엔드 시스템에서 AI 기반 학습 알고리즘과 실시간 사용자 행동 로그 분석이 더 적극적으로 도입된다면, 개인화된 내비게이션 경험을 제공할 수 있다고 봅니다.
4. 입사 후 단기적으
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로직의 글로벌 경쟁력을 강화하기 위해 필요한 요소는 무엇이라고 생각하십니까?
전동화·자율주행 시대에는 예측 기반 제어 알고리즘과 AI 융합 기술이 핵심 경쟁력이 될 것입니다. 현대모비스는 이미 EPS와 SBW 기술을 보유하고 있으므로, 이
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는 제가 진행한 소프트웨어 최적화와 관련된 프로젝트에서 발휘된 능력입니다. 예를 들어, 방위 시스템 제어 소프트웨어를 개발하면서 기존 알고리즘의 한계를 극복하기 위해 새로운 제어 알고리즘을 제시하여 시스템 응답 시간을 개선한 경
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다양한 팀원들과 협업하여 프로젝트를 진행하는 경험은 제 커뮤니케이션 능력과 팀워크를 더욱 강화하는 계기가 되었습니다.
또한, 데이터 분석 및 알고리즘 최적화와 관련된 경험도 중요합니다. 대학에서 진행한 연구 프로젝트에서는 대규
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간 동안의 물류 수요를 분석하여, 재고 부족 또는 과잉 문제를 예방할 수 있습니다. 또한, 머신러닝 기반의 경로 최적화 알고리즘을 활용하여 배송 시간을 최소화하는 기술이 적용되고 있습니다.
3) TES팀에서 수행하는 주요 프로젝트 중 관심
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롭게 본 시스템은?
→ 고압차단기(CB) 시스템입니다. 보호계전기와 연계되어 사고를 방지하는 역할을 하며, 이와 관련된 진단 알고리즘과 유지관리 체계를 더 깊이 배우고 싶습니다.
6) 입사 후 하고 싶은 첫 번째 과업은 무엇입니까?
→ 예지
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적으로 발전시켜, 극한 환경에서도 완벽히 작동하는 시스템을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 저는 이러한 방향성이 제가 연구해온 충격 응답 해석, 제어 알고리즘 설계 경험과 일치한다고 생각하며, 현장에서 곧바로 기여할 수 있다고 자신
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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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검사 속도와 정확성의 균형이 가장 중요하다고 생각합니다. 높은 해상도의 이미지를 빠르게 처리하면서도 불량을 정확히 검출하는 것이 핵심입니다. 이를 위해 최적의 광학 설계와 영상 처리 알고리즘이 필요합니다.
2) 머신비전과 광학 시
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