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를 통해 FDS 시스템의 핵심인 거래 데이터를 실시간으로 분석하고 위험을 탐지하는 데 필요한 기술을 익혔습니다. 또한, Python과 SQL을 활용하여 대규모 데이터를 처리하고 분석하는 데 능숙하며, 머신러닝 모델을 구축하여 이상 거래를 자동으
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모델을 제작하고 고유진동수 분석 및 응력 집중 부위 시각화까지 수행했습니다. 실험 결과와의 비교를 통해 모델 신뢰도를 검증했고, 파괴 위험 구간을 재설계하는 개선안을 도출했습니다. 이 경험은 발전소 회전체 설비의 진동 이상 징후를
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분석을 바탕으로 심리치료 모델을 적용해 보고 상담심리치료의 효과 향상을 위한 검증을 할 필요가 있을 것입니다.
3.졸업 후 희망
이화여자대학교 대학원을 졸업하며 현 국내 상담과정 및 상담심리치료를 가장 잘 이해하며 현실적인 심리치
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ral Network, GNN) 적용
- 샘플 수가 적은 희귀 질환을 위한 소규모 데이터 증강(Augmentation) 기법 연구
질병 진단 및 정밀 의료 응용
- 특정 암 유형에서 나타나는 유전자 발현 패턴을 분석하고, 예측 모델을 개발하여 조기 진단 가능성 검토
- AI 기반
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분석 및 비즈니스 모델을 연구하는 기회를 제공했습니다.
두 번째로, 직무와 관련된 교육은 기획 및 전략과 관련된 온라인 과정들을 이수했습니다. 특히, 기획 업무에 필요한 데이터 분석 및 마케팅 전략을 다룬 Coursera와 edX의 전문 과정을 수
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분석력과 끈기입니다. 캡스톤 프로젝트에서 모델 성능이 낮게 나오자 200회 이상의 실험을 반복하며 최적의 결과를 도출했습니다. 또한 인턴십에서 로그 데이터 분석을 통해 시스템 오류를 사전에 예측한 경험이 있습니다. 이러한 끈기와 분
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분석 프로젝트에서 불균형 데이터 문제로 모델 정확도가 낮은 실패를 겪었습니다. 하지만 포기하지 않고 샘플링 기법과 새로운 알고리즘을 적용하며 문제를 해결했습니다. 이 경험은 어려움 속에서도 끝까지 해결책을 찾는 끈기와 문제 해결
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분석 (A)
엘리베이터의 예측 유지보수 및 최적화에는 데이터 분석 기술이 필수적입니다. 이 과목을 통해 머신러닝 모델을 활용한 패턴 분석 및 이상 탐지 기법을 학습하였으며, 실시간 엘리베이터 운행 데이터를 분석하여 최적의 제어 방안을
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모델이 필요합니다. 실제 운영 데이터를 주기적으로 분석하고, 지속적으로 모델을 튜닝하는 체계가 필요하며, 저는 이를 위한 자동화된 피드백 루프 시스템을 만드는 데 기여하고 싶습니다. 두산에너빌리티 RMS(Remote Monitoring System) 자기소
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모델 출력을 검증하는 판별형 구조와의 결합이 필수라고 생각합니다.
6. 입사 후 첫 1년간 이루고 싶은 구체적인 목표가 있다면?
케이뱅크의 사용자 활동 데이터를 분석해, 금융상품 추천 모델을 개선하거나 앱 내 특정 UX의 이탈률을 낮추는
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