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알고리즘으로 이어질 위험이 있습니다.
다. 기술적 한계: AI 모델은 특정 패턴을 학습하고 예측하는 능력이 뛰어나지만, 고객의 미래 신용도나 경제적 변동성에 대한 예측에 있어 한계가 존재할 수 있습니다.
AI 기술을 활용한 신용보증기관의
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알고리즘이 미흡했던 것이 원인이었습니다. 이를 해결하기 위해 Kalman Filter와 보정 알고리즘을 학습하고 적용하여 문제를 개선했습니다. 이 경험은 실패가 곧 학습의 기회임을 깨닫게 해주었고, 문제 원인을 끝까지 추적하는 태도의 중요성을
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알고리즘이 예상대로 작동하지 않아 로봇이 불안정하게 움직였습니다. 처음에는 단순히 센서 문제라고 생각했지만, 알고리즘 구조 자체가 복잡해 지연이 발생하는 것이 원인이었습니다. 저는 알고리즘을 단순화하고 반복 실험을 통해 문제
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알고리즘을 개발하며 협업했던 경험을 말씀드릴 수 있습니다. 당시 팀원들의 강점을 결합해 효율적인 역할 분담을 통해 성과를 창출했습니다. 이는 안전제어 SW 개발에서도 제어 이론, 구현, 검증 등 다양한 역할 간 협업이 필요하다는 점에서
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복잡한 알고리즘 결과를 그래프와 패턴으로 정리해 팀원들이 쉽게 이해할 수 있도록 했습니다. 이를 통해 팀 전체가 같은 방향으로 논의할 수 있었고, 프로젝트 성과도 높일 수 있었습니다. 한화오션에서도 협업 과정에서 데이터를 기반으로
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다양한 상황에서 운행되므로, 제어 알고리즘이 특정 조건에서만 유효하다면 상용화가 불가능합니다. 따라서 MIL, SIL, HIL 검증을 통해 단계적으로 안정성을 확보하는 것이 필수적입니다. 저는 이를 경험하며 제어 검증의 다층적 중요성을 깨달
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, 시스템 반응 속도를 개선하기 위해 알고리즘을 최적화하는 과정에서 전장 S/W의 핵심 원리를 배울 수 있었습니다.
4) 실패 경험을 어떻게 극복했나요?
스마트 센서 프로젝트에서 초기 설계 부족으로 문제가 발생했던 경험을 통해, 사전 기획
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주십시오.
위성 운영 시뮬레이션 프로젝트에서 팀원 간 알고리즘 선택에 대한 이견이 있었습니다. 일부 팀원들은 기존의 전통적인 알고리즘을 유지하길 원했지만, 저는 최신 기술을 적용하여 성능을 높이는 방안을 제안하였습니다.
이를 해
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경험한 사례가 있습니까?
조선소 자동화 프로젝트에서 경로 알고리즘 선정 문제로 팀 내 갈등이 있었습니다. 일부는 단순 알고리즘을 주장했고, 일부는 복잡한 AI 기법을 선호했습니다. 저는 두 방식을 모두 시뮬레이션하여 객관적 데이터를
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다음과 같습니다.
① 디지털 신호 처리 -C 프로그래밍을 이용해서 FFT와 샘플링 알고리즘 작성
② 마이크로파회로, 마이크로파 공학 - 세레나데를 이용한 Band pass 필터와 간단한 LNA 의 시뮬레이션
③ 안테나 공학 - 앙상블을 이용한 광대역 안테
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