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대사를 이해하는 데 중요한 역할을 하며, 유전자 편집과 같은 최첨단 치료법을 연구하는 데 필수적인 기초를 마련할 수 있을 것입니다. 또한, 임상 연구와 관련된 과목을 통해, 기초 연구와 임상 적용을 연결하는 데 필요한 전문 지식과 실무
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게재하고, 국내외 연구 기관과의 협업을 통해 최신 연구 동향을 익히며 학문적 성장을 이루는 것이 목표입니다.
박사 학위를 취득한 후에는 다양한 경로를 고려하고 있습니다. 첫 번째로, 국내·외 연구소나 기업 연구원으로서 화학 및 제약
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재생 연구에 필수적인 학문으로, 바이오매트리얼, 세포 치료, 성장인자 활용법 등을 학습하며 치아 조직 재생 연구에 대한 구체적인 연구 방향을 설정하는 데 도움을 받았습니다.
이러한 전공 과목들을 바탕으로, 저는 대학원 과정에서 보다
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식품의 영양적 가치를 개선할 수 있는 새로운 방법을 모색하고자 합니다. 또한, 식이 보충제의 효능에 대한 보다 구체적인 데이터를 확보하여, 이를 바탕으로 개인 맞춤형 영양 관리에 적용 가능한 연구 결과를 도출하고자 합니다.
박사 과정
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데이터 분석 및 분산 시스템 관련 과목에서도 큰 흥미를 느꼈다. 빅데이터 분석 과목에서는 데이터 마이닝과 통계 기법을 활용하여 데이터를 분석하고, 예측 모델을 구축하는 실습을 진행하였다. 또한, 클라우드 컴퓨팅과 분산 시스템 과목에
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데이터를 분석하여 최적의 학습 경로를 제시하는 연구를 심화할 것입니다. 또한, 지능형 튜터링 시스템이나 AI 기반 학습 분석 시스템의 효율성을 검증하고 이를 실험적으로 적용하여 교육의 질을 높이는 방법을 연구할 것입니다.
박사 학위
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- 의료정보학: 환자의 데이터를 효율적으로 관리하고, 이를 분석하여 환자 맞춤형 서비스를 제공하는 방법에 대해 배웠습니다. 특히, 디지털 기술을 활용한 의료 관리 시스템에 대해 배우면서 디지털 헬스케어 분야에 대한 관심이 생겼습니다
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서울대학교 간호대학원에서의 배움을 바탕으로, 사람과 사회를 연결하는 간호의 가치를 실현하겠다. 1. 경력(대학생활 또는 직장활동 상황)
2. 지원동기 및 장래계획
3. 성격의 장단점 및 특기
4. 희망 연구분야 및 연구계획
5. 학부
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서울대학교 심리학과 박사과정에 진학하여 인지 및 정서 조절 메커니즘을 주제로 한 연구를 지속하고, 특히 생리적 지표와 심리적 지표를 통합하는 다변량 분석(multimodal analysis) 기법을 적극적으로 활용하는 연구자로 성장하고자 한다.
박사
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서울대학교 통계학과 박사과정 또는 해외 유수 대학의 박사과정에 진학하여 고차원 데이터 분석과 머신러닝 이론을 주제로 연구를 지속하고자 한다.
박사과정에서는 고차원 환경에서의 통계적 추론 방법, 기계학습 모델의 통계적 해석, 베이
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