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특성을 개선하는 데 집중했으며, 필요하다면 추가적인 차단 필터를 도입해 검증을 반복하였습니다. 이러한 일련의 과정을 거쳐 최적의 저잡음 증폭기를 설계할 수 있었습니다. 이후 실험 결과, 신호 대비 잡음 비율이 크게 개선되었으며, 전
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증폭기, 전력 변환 장비 등 다양한 고주파 전자장비를 운용하고 점검했습니다. 특히 정기 점검 시 단순 점검표 확인을 넘어, 실제 장비 내 회로 흐름과 부하 조건에 따라 성능이 달라지는 경우를 분석해 기록한 경험이 많습니다.
제대 이후, 해
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특성을 파악하는 것이 기본이며, 이를 바탕으로 체계적인 전처리 과정을 설계하는 것이 분석의 핵심임을 몸소 느꼈습니다. 또한, 문제 해결을 위해 다양한 기법과 도구를 활용하고, 반복적인 검증과 실험을 통해 최적의 방안을 찾아가는 과정
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실험과 이론이 결합하여 실제 작동하는 회로를 제작하는 경험을 쌓았습니다. 이 과정에서 아날로그 신호 처리를 위한 필터 설계, 증폭기 회로 설계 등 여러 가지 도전에 직면하며 문제 해결 능력을 키웠습니다. 또한 팀 프로젝트를 통해 협력
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. 딥러닝 기반의 신호 분류 모델을 개발하여 노이즈가 많은 환경에서도 안정적으로 신호를 인식하도록 하는 성과를 이뤘으며, 이 결과는 교내 학술대회에서도 좋은 평가를 받았습니다. 이외에도, 논리회로와 연산증폭기 설계, 무선통신 기술
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실험적 접근을 통한 다양한 프로젝트를 수행하였습니다. 특히, RF 필터와 증폭기 설계 및 시뮬레이션에서 얻은 경험은 RF 소자의 작동 원리를 이해하고, 이와 관련된 공정을 개발하는 데 있어 큰 자산이 될 것입니다. 이 과정에서 기술적 문제
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