목차
1. 본인이 살아오면서 가장 강렬히 성취하고 싶었던 일은 무엇입니까? 그 일을 꼭 성취하고 싶었던 이유, 이를 달성하기 위해 구체적으로 했던 일, 그리고 그 결과와 느꼈던 점을 포함하여 상세 기술하십시오.
2. 지원분야에 있어 가장 중요한 실무역량이 무엇이라고 생각하는지 정의하고, 그에 따라 본인의 역량 수준을 점수화(100점 만점 기준)하여 주시기 바랍니다. 그리고 본인이 현재의 역량을 보유하기 위해 과거에 어떤 노력을 해 왔는지 사례를 들어 상세히 기술하여 주십시오.
2. 지원분야에 있어 가장 중요한 실무역량이 무엇이라고 생각하는지 정의하고, 그에 따라 본인의 역량 수준을 점수화(100점 만점 기준)하여 주시기 바랍니다. 그리고 본인이 현재의 역량을 보유하기 위해 과거에 어떤 노력을 해 왔는지 사례를 들어 상세히 기술하여 주십시오.
본문내용
만, 체계적인 접근과 분석을 통해 원인을 찾아냈고 접지 재정비를 통해 해결하였습니다.
교내에 3일간 설치하여 학생과 교수님들의 관심을 받았고, 개선의식에서 시작된 불편함을 해소했다는 것에 오랫동안 기억에 남습니다. 무엇보다 프로젝트를 통해 생활 속 불편함을 해소했다는 것은 잊지 못할 기억으로 남아있습니다.
그뿐만 아니라, OOO연구에서는 지하철 1호선에 직접 승차해서 이산화탄소를 측정하고 객실 안 승객을 모두 한 명, 한 명 세어봤던 기억이 있습니다. 이산화탄소의 양과 사람의 상관관계를 분석해보고 독일에서 열린 OOO Demo Session에서 전시하는 성과를 거둘 수 있었습니다.
전문기술 역량
웨비나를 통해서 AI에 대해 흥미가 생겼으며, IBM 왓슨 API 데모를 이용해 한국OOO학회에 논문을 발표한 경험이 있습니다. 논문 주제는 “OOO” 이며, 높은 인식률을 보이는 왓슨의 Visual Recognition, Text to Speech 데모를 사용하여 실험하였습니다.
최근에는 인공지능 분야 중 하나인 딥러닝을 공부하고 있으며 뒷받침하는 통계, 데이터마이닝 수업을 통해 여러 분류알고리즘도 공부하고 있습니다. 오픈 소스를 활용하여 라즈베리 파이, 마이크, 스피커로 인공지능 Amazon Alexa를 제작해보았고, 주가를 예측 프로그램도 구현해보았습니다. “Development and validation of interactive language learning device” 프로젝트에서는 1000개의 물체를 학습한 물체 인식 애플리케이션 데모를 테스트 중이고, 인식률을 높이기 위해 관련 논문들을 읽으며 방법을 모색하고 있습니다. 6월부터는 연구과제 “Study for enhancing performance of robustness and precision in fingerprinting and PDR technologies for indoor location estimation” 에 참여하여 자료수집과 분석을 담당하고 있습니다. 현재는 연구 초기 단계이기 때문에 관련 연구들을 찾아보고 있고, 최종적으로는 무선신호를 딥 러닝 과정을 통해 더욱 정확하고 강건성 있는 실내위치 추정이 최종 목표입니다.
AI 분야를 공부하기 시작한 지 얼마 되지 않아 전문역량은 아직 높게 평가할 수 없지만, 마이다스아이티에서 함께 성장하며 역량을 쌓아나간다면, 먼 훗날 회사를 이끌어갈 인재로 거듭날 것을 자신 있게 약속하겠습니다.
교내에 3일간 설치하여 학생과 교수님들의 관심을 받았고, 개선의식에서 시작된 불편함을 해소했다는 것에 오랫동안 기억에 남습니다. 무엇보다 프로젝트를 통해 생활 속 불편함을 해소했다는 것은 잊지 못할 기억으로 남아있습니다.
그뿐만 아니라, OOO연구에서는 지하철 1호선에 직접 승차해서 이산화탄소를 측정하고 객실 안 승객을 모두 한 명, 한 명 세어봤던 기억이 있습니다. 이산화탄소의 양과 사람의 상관관계를 분석해보고 독일에서 열린 OOO Demo Session에서 전시하는 성과를 거둘 수 있었습니다.
전문기술 역량
웨비나를 통해서 AI에 대해 흥미가 생겼으며, IBM 왓슨 API 데모를 이용해 한국OOO학회에 논문을 발표한 경험이 있습니다. 논문 주제는 “OOO” 이며, 높은 인식률을 보이는 왓슨의 Visual Recognition, Text to Speech 데모를 사용하여 실험하였습니다.
최근에는 인공지능 분야 중 하나인 딥러닝을 공부하고 있으며 뒷받침하는 통계, 데이터마이닝 수업을 통해 여러 분류알고리즘도 공부하고 있습니다. 오픈 소스를 활용하여 라즈베리 파이, 마이크, 스피커로 인공지능 Amazon Alexa를 제작해보았고, 주가를 예측 프로그램도 구현해보았습니다. “Development and validation of interactive language learning device” 프로젝트에서는 1000개의 물체를 학습한 물체 인식 애플리케이션 데모를 테스트 중이고, 인식률을 높이기 위해 관련 논문들을 읽으며 방법을 모색하고 있습니다. 6월부터는 연구과제 “Study for enhancing performance of robustness and precision in fingerprinting and PDR technologies for indoor location estimation” 에 참여하여 자료수집과 분석을 담당하고 있습니다. 현재는 연구 초기 단계이기 때문에 관련 연구들을 찾아보고 있고, 최종적으로는 무선신호를 딥 러닝 과정을 통해 더욱 정확하고 강건성 있는 실내위치 추정이 최종 목표입니다.
AI 분야를 공부하기 시작한 지 얼마 되지 않아 전문역량은 아직 높게 평가할 수 없지만, 마이다스아이티에서 함께 성장하며 역량을 쌓아나간다면, 먼 훗날 회사를 이끌어갈 인재로 거듭날 것을 자신 있게 약속하겠습니다.
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