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문제를 해결하기 위해 새로운 기술을 도입하는 아이디어를 제안했습니다. 기존에는 화학물질을 사용한 처리 방법이 주를 이루었지만, 저는 더 친환경적인 대체 재료를 사용하는 방법을 제시하였고, 이를 통해 공정에서 발생하는 오염 물질을
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자기 계발 욕구를 자극하고, 회사와 직원이 상호 성장할 수 있는 시스템을 제안했습니다. 이 경험은 제게 창의적인 문제 해결의 중요성과 실행 가능한 아이디어를 제시하는 능력을 키워주었습니다. 한화에어로스페이스에서도 기존의 인사 시
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시스템’에 대한 아이디어를 제시하였습니다. 기존의 생산 방식은 자동화가 부족하고, 일부 수작업이 많이 포함되어 있었습니다. 이를 개선하기 위해, IoT 센서와 클라우드 기반 모니터링 시스템을 결합하여 실시간으로 공정 데이터를 분석하
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기존의 품질 분석 기법만으로는 해결할 수 없는 문제를 발견하고, 이를 해결하기 위해 최신 품질 관리 소프트웨어와 데이터 분석 기법을 활용한 시스템을 제안하였습니다. 이 시스템은 데이터 기반으로 실시간 품질 분석을 수행하고, 이를 통
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니다.
또한, "머신러닝 및 인공지능" 과목에서는 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 알고리즘을 구현하며 AI 기술의 기초를 익혔습니다. 특히, Python 기반의 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 등을 활용해 데이터를 분석하고 모델을 최적화하는 실습
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적인 물류 운영 전략을 연구하였습니다. 해당 과목에서 A+을 취득하며 공급망 관리의 기본 개념을 탄탄히 다질 수 있었습니다.
또한, "물류 최적화" 과목에서는 수리적 최적화 기법을 활용한 물류 운영 효율화 전략을 연구하였습니다. 특히, 선
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프로젝트를 수행하였습니다. 특히, SPSS 및 Python을 활용한 통계 분석을 통해 소비자 선호도를 평가하고 마케팅 전략을 수립하는 경험을 쌓았으며, 해당 과목에서 A+을 취득하였습니다.
또한, "디지털 마케팅 전략" 과목에서는 SEO, 퍼포먼스 마케
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인턴희망 기관에서 활용계획을 기술하여 주시기 바랍니다.
대학에서 문화유산학과 관련 과목을 수강하며, 문화재 보호 및 관리에 대한 기본적인 이론과 실제적인 방법을 학습했습니다. 특히, 문화유산의 현대적 활용에 대한 프로젝트에서 전
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주행 테스트를 진행한 바 있습니다. 이를 통해, 센서 융합, 경로 계획, 실시간 데이터 처리 등의 핵심 기술을 익힐 수 있었고, 이러한 기술이 무인 기계, 자율 무기체계 등에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었습니다.
LIG넥스원에서 수
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기반으로 AI 모델을 학습시키는 일을 맡았습니다. 이를 통해 머신러닝 알고리즘의 이해는 물론, 데이터 전처리, 특징 엔지니어링, 모델 평가 등 전반적인 데이터 분석 및 모델 개발 과정에 대한 실무 경험을 쌓았습니다.
나. IoT 시스템 및 실시
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