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다. 대량의 센서 데이터를 처리하고, 이를 통해 발생할 수 있는 고장 예측 모델을 인공지능 기술을 통해 구축하여, 사전 대응을 가능하게 할 수 있도록 할 것입니다. 저는 기계학습(ML) 알고리즘을 활용해, 데이터를 기반으로 고장 가능성을 분
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조사와 병원 내 감염 데이터(HAIs: Healthcare-Associated Infections)를 수집할 예정이며, 질적 연구를 통해서는 교육 이수자들의 감염관리 실천 경험과 인식 변화를 면담 조사로 파악하고자 합니다.
연구 도구는 기존 검증된 설문지 도구를 일부 수정·
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전공한 산업공학의 기반이 되는 만큼 이에 대한 지식을 쌓는데 소홀하지 않았습니다. 전공과목은 물론이고 관련된 교양수업을 수강하며 데이터 마이닝, 분석에 필요한 지식을 쌓았습니다. 또한 데이터베이스와 전자상거래 등 IT관련 지식을
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데이터 활용, 마케팅전략 분석, 글로벌 경영시장에 대한 연구 방법 및 방향에 대해서 교수님들과 동료 학우들과 서로의 의견을 공유하고 토론하는 과정이 이러한 융합정보대학원 학업 연구를 더욱 체계화 시키고 발전시켜 줄 것입니다.
3.학
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데이터 기반 실험 설계 및 분석입니다. 실제 보안 로그, 네트워크 트래픽, 시스템 이벤트 데이터 등을 수집 및 가공하여 분석 가능한 형태로 구성한 후, 이를 바탕으로 보안 위협 탐지 모델을 개발할 계획입니다. 특히 머신러닝 및 딥러닝 기반
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데이터 기반 UX/UI 연구, 스마트 제품 및 인터랙션 디자인 연구, 사회적 문제 해결을 위한 디자인 연구를 수행하고자 합니.
KAIST의 산업디자인학과는 기술과 디자인을 융합하는 연구를 활발히 진행하고 있으며, 저의 연구 목표와 잘 부합한다고
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데이터 분석과 정성적 사례연구를 병행할 계획입니다. 특히 사용자의 심리와 감성, 브랜드 경험의 질적 요인을 분석하는 질적 연구를 중점적으로 활용하면서도, 소비자 행동 데이터, 브랜드 충성도 지표 등의 수치를 병행하여 연구의 객관성
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데이터 수집
실제 중학생 또는 고등학생을 대상으로 실험 수업을 실시하고, 사전·사후 검사, 포트폴리오, 관찰 기록지, 인터뷰 등을 통해 학습자의 반응과 변화 양상을 다각도로 수집합니다.
4) 데이터 분석 및 해석
설문지와 학습 결과물은
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데이터 분석 및 전략 수립을 담당하는 역할을 수행하고 싶습니다. 또한, 대학원 진학을 통해 스포츠 산업의 정책적 방향을 연구하며 학문적 역량을 발전시키는 것도 고려하고 있습니다.
4.기타 특기사항
스포츠 산업은 빠르게 변화하고 있으
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데이터 분석 기법과 이론을 실생활에 적용하는 능력을 키우는 것 외에도, 이를 통해 얻은 지식이 사회적으로 중요한 문제 해결에 기여하는 데 의미가 있다고 생각합니다.
성균관대에서 제공하는 다양한 연구 환경과 네트워크를 활용하여, 저
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