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언어모델 및 멀티모달 생성 모델을 기반으로, 유의미하고 검증 가능한 교육 콘텐츠를 자동 생성하는 시스템을 설계하고자 합니다.
● 관심 연구분야
생성형 언어모델, 교육용 인공지능, 강화학습을 통한 출력 제어, 콘텐츠 평가 알고리즘, 자
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언어로 풀어내고 논리적으로 정리해 개발까지 연결하는 과정에 강점이 있습니다. 특히 제조 시스템처럼 복잡한 환경에서는, 기술과 현장 사이의 간극을 줄일 수 있는 ‘이해력 있는 개발자’가 중요하다고 생각합니다. 기술 중심이면서도 사
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알고리즘 구현
논문을 준비하며 수중환경에서의 음향 전달에 대한 복잡성과 현실적 제약 조건(반사, 산란, 감쇠 등)을 깊이 이해할 수 있었고, 이후 직무에서도 큰 도움이 되었습니다.
학창 시절부터 Python, MATLAB, C 기반 신호처리 코딩 능력을
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알고리즘을 안정적으로 설계·튜닝하여 제품 응답성과 품질을 높이는 것이 목표입니다. 장기적으로는 AI 기반의 적응형 제어 알고리즘, 그리고 클라우드 연동 진단 시스템까지 연결되는 스마트 제어 플랫폼을 설계하는 데 기여하고 싶습니다.
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알고리즘 편향성 최소화, 투명성 확보 등 윤리적 책임을 철저히 지는 것이 중요하다고 봅니다.
Q19. 해외 시장을 겨냥한 소프트웨어 개발 시 고려해야 할 점은 무엇인가요?
A19. 각국의 의료 규제와 문화적 차이, 사용자 경험 차별화, 다국어 지
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언어와 비언어 데이터를 동시에 이해하고 반응하는 모델을 보며, 단일 모달 AI의 한계를 넘어서는 방향에 흥미를 느꼈습니다. 특히 교육, 의료, 로봇 공학 등 다양한 분야에 적용 가능성이 크기 때문에, 이 분야의 기술적 원리와 사회적 영향에
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알고리즘의 성능 개선을 위해 어떤 노력을 해본 적 있나요?
7. 어떤 최적화 알고리즘을 사용하여 안테나를 설계했고, 어느 부분을 최적화 했나요?
8. 대학원을 석사로 시작하지 않고 바로 석박통합으로 시작한 계기가 무엇인가요?
9. 연구 외
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언어를 능숙하게 다루며, 엑셀을 활용한 데이터 처리와 분석에도 자신 있습니다. Tableau, Power BI 등의 시각화 도구를 활용해 데이터를 이해하기 쉽고 효과적으로 표현할 수 있으며, 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn과 TensorFlow를 이용한 모델 개
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언어를 자유롭게 구사하며, Pandas, NumPy, Scikit-learn 같은 데이터 분석 라이브러리를 능숙하게 활용합니다. AI 및 머신러닝 분야에서는 TensorFlow, Keras, PyTorch 등의 프레임워크를 활용해 모델 개발과 튜닝 경험을 갖추고 있습니다. 데이터 시각화 도
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알고리즘을 개선해보고 싶습니다. 3년 차에는 현장 시험 및 양산 차량에 적용 가능한 제어 알고리즘 패키지를 개발하여 실차 적용에 기여하고 싶습니다. 2025 현대로템 디펜스 솔루션_제어설계(하이브리드) 자기소개서 자소서 및 면접
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