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알고리즘 설계에 참여했습니다. 이 과정에서 다양한 센서를 활용하여 주변 환경을 인식하고, 로봇의 경로를 최적화하는 알고리즘을 구현했습니다. 이를 통해 기계공학의 다양한 분야를 접할 수 있었고, 문제 해결을 위한 창의적 접근 방식을
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알고리즘을 어떻게 적용하고 최적화할 수 있을지 파악하고 싶습니다.
10년 후 어떤 개발자로 성장하고 싶습니까?
현장 감각과 기술을 동시에 갖춘 자율주행 시스템 전문가가 되고 싶습니다. 특히 DRB의 로봇이 산업 현장뿐 아니라 일상 공간까
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알고리즘의 편향성, 투명성, 개인정보보호 문제가 충분히 고려되어야 합니다. 이를 위해 알고리즘 설명가능성(Explainable AI)을 확보하고, 민감정보 처리 시 외부 윤리위원회 검토를 의무화하는 등 윤리적 거버넌스를 구축하겠습니다. 개인정보
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알고리즘을 활용하여 검사 데이터를 분석하고, 미세한 결함을 미리 예측하는 방안을 제안했습니다. 이 방법은 시각적 검사로 놓치기 쉬운 결함들을 알고리즘을 통해 사전 검출할 수 있는 장점이 있었습니다.
구체적으로, 저는 전자 부품 검사
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알고리즘을 단순 구현하다 보니 캐릭터가 벽을 뚫고 지나가는 오류가 발생했습니다. 저는 충돌 박스를 세분화하고, 예측 기반 보정 알고리즘을 적용해 문제를 해결했습니다. 이를 통해 실패가 단순한 좌절이 아니라, 시스템을 더 깊이 이해하
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알고리즘 최적화 및 성능 개선을 수행할 수 있습니다. 또한, 새로운 기술을 빠르게 학습하고 적용하는 능력을 갖추고 있습니다."
5. 입사 후 이루고 싶은 목표는 무엇인가요?
"영상처리 및 네트워크 소프트웨어 개발 전문가로 성장하여, 아이
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알고리즘 개발입니다. 이를 통해 제조 공정의 효율성을 높이고, 생산 비용을 절감하며, 품질을 향상시키는 방안을 모색하고자 합니다. 구체적으로는 다음과 같은 세부 목표를 ..(중략)
4. 기대 효과
본 연구를 통해 개발될 데이터 기반 의사결
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알고리즘의 강인성(Robustness) 향상이 필수적입니다. 저는 실제 프로젝트에서 이 문제를 경험하며 개선해 본 경험이 있어, 현대모비스에서도 적극적으로 대응할 수 있습니다.
7) 입사 후 본인의 커리어 계획은 무엇입니까?
입사 초기에는 전방
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알고리즘을 선택하는 힘을 길러주었습니다.
또한 졸업 프로젝트로 ‘레이다 신호 생성 및 탐지’를 수행하며 펄스 압축 기법과 CFAR 검출 기법을 직접 구현했습니다. 단순한 코드 작성이 아니라, 수치 결과를 분석하고 반복 검증을 통해 성능
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알고리즘을 실험하며 최적의 모델을 찾기 위해 노력했습니다. 특히, 오토인코더와 랜덤 포레스트 모델을 결합해 다중 관점에서 이상을 감지하는 방식을 도입했고, 교차 검증과 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 정확도를 90% 이상으로 끌어올렸습
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