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연구에 참여하면서 기업의 미래 모빌리티 시장 확대와 기술 혁신이 어떻게 교차하는지 깊게 이해하게 되었습니다. 특히, 데이터 분석 프로젝트에서 10만 건 이상의 차량 운행 데이터를 처리하며 평균 연산 속도를 기존 대비 35% 향상시켰고, 이
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연구회 활동을 통해 딥러닝 기반 데이터 분석 프로젝트를 진행했고, 200시간의 자율 학습과 50회 이상의 실험을 거쳐 차량 내 음성 인식률을 92%까지 향상시켰습니다. 이 경험을 통해 문제 해결력과 최신 기술 습득 능력을 키울 수 있었으며, 팀
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연구를 수행하였으며, 이에 따른 예방방안을 제시한 바 있습니다. 또한, 가스 시설의 안전 점검 업무를 수행하는 공공기관의 역할이 어느 때보다 중요하다는 판단에 따라 관련 경험을 쌓기 위해 1.지원동기
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경
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연구를 수행하며 연평균 10% 이상의 사용자 만족도 향상을 도모하였고, 이를 바탕으로 정부 정책 결정 과정에 실질적인 기여를 할 수 있음을 확신하였습니다. 또한, 공공기관 업무 분석과 자동화 방안 제안을 통해 연간 1500시간에 달하던 업무
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연구 프로젝트에 참여하여 국가 통계 자료를 분석하였고, 그 결과를 정책 제안에 활용해 사회적 영향을 측정하는 성과를 거두었습니다. 이후 민간 기업 인턴십에서는 고객 데이터 분석 프로젝트를 수행하며 20만여 건의 고객 설문 데이터를
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