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수요반응, 전기차 인프라 등에서 데이터 분석이 중심이 될 것입니다.
6. 빅데이터 분석과 머신러닝 중 전력소비 예측에 더 중요한 것은 무엇이라고 생각합니까?
답변: 둘 다 중요하지만, 빅데이터 인프라가 먼저 갖춰져야 머신러닝의 효과가
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이언스팀에서 하고 싶은 프로젝트는 무엇인가요?
AI 기반 송전망 고장 예측 시스템을 구축해보고 싶습니다. 수많은 센서 데이터와 설비 데이터를 분석해 고장을 사전에 감지하고, 선제적으로 대응하는 시스템을 만들고 싶습니다.
6. 팀 프로
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인 데이터 업데이트, 모델 정교화, 실증테스트를 반복하고, 결과를 기반으로 동적 조정하는 피드백 루프를 구축해야 합니다.
6. 협업 프로젝트에서 갈등이 발생했을 때 어떻게 해결했나요?
답변: 기술적인 갈등은 데이터와 실험 결과를 중심
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것인가요?
객관적인 데이터를 기반으로 서로의 아이디어를 검증하는 접근을 선호합니다. 개인의 주장보다는 실험 결과와 검증 과정을 통해 최선의 방향을 함께 찾아가는 협업 방식을 지향합니다.
6. 생성형 AI와 기존 분석 모델을 결합해본
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필요합니다.
5. 팀 프로젝트에서 기술적인 의견 충돌이 있을 때 어떻게 해결합니까?
기술적 사실과 데이터를 근거로, 냉정하고 합리적으로 접근합니다. 실험과 검증을 통해 결론을 내리고, 모두가 납득할 수 있는 방향을 찾아갑니다.
6. 한전
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ab과 Python을 활용합니다.
5. 입사 후 가장 먼저 이루고 싶은 연구 목표는 무엇입니까?
페로브스카이트 소자의 광조사 안정성 향상입니다. 이를 위해 새로운 캡슐화 소재 개발과 인터페이스 최적화 연구를 우선 수행하고자 합니다.
6. 산업화 관
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했나요?
데이터와 실험 결과를 기반으로 냉정하게 비교·분석하여 결론을 도출하는 방식을 선호합니다. 감정보다는 과학적 근거에 입각해 협업하고, 상대방의 아이디어를 존중하는 자세를 지켜왔습니다.
6. 가스터빈 분야에서 가장 도전하고
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은 무엇이라고 생각하나요?
모델과 현실 시스템 간 차이를 최소화하는 것입니다. 이론적 시뮬레이션 결과를 기반으로 한 실험 설계와, 다양한 예외 상황을 고려한 테스트 플랜 수립이 필수적입니다.
6. 본인이 경험한 가장 의미 있었던 연구
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계정보시스템 구축 프로젝트를 통해 ERP 회계 모듈을 직접 다루어 보았습니다. 전표 입력, 매출매입 관리, 재무제표 작성까지의 전 과정을 경험했습니다.
6. 회계나 세무 관련해서 최근 관심 있는 이슈는 무엇인가요?
'국제 조세 투명성 강화'
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트 관리 경험이 전략기획 업무에 어떤 도움이 된다고 생각하나요?
프로젝트 관리는 목표 설정, 자원 배분, 리스크 관리 등 전략적 사고를 실천하는 과정입니다. 이러한 경험은 전략 수립 시 실행 가능성과 효율성을 높이는 데 큰 도움이 됩니
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