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알고리즘 이해, KPI 성과 분석 능력을 지속적으로 학습하고 있습니다. 인크로스에서의 경험은 이러한 목표를 이루기 위한 첫 단추가 될 것이며, 빠르게 변화하는 디지털 환경 속에서 끊임없이 학습하고 도전할 준비가 되어 있습니다. 2025
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알고리즘과 전력회로 간 연계를 통해 시스템 통합 설계 능력을 키우고 싶습니다. 장기적으로는 환경 조건에 따라 자동 조절되는 스마트 PCS, 재난 대응용 자립형 전력 시스템 등 새로운 응용 분야 설계에 참여하고 싶습니다. 에너지 효율과 지
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알고리즘을 간단한 엑셀 기반으로 구축해 운영 효율을 높이는 방안을 검토할 예정입니다.
이러한 실행 계획을 바탕으로, 단순 운용자가 아닌 ‘문제 인지분석개선’을 수행할 수 있는 기능원으로 자리매김하고자 합니다. 2025 한국나노기
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수자원 빅데이터 기반 의사결정 지원 시스템’ 전문가로 성장하고 싶습니다. 기존의 정적 시스템을 넘어, 예측 알고리즘과 실시간 대시보드가 결합된 스마트 의사결정 플랫폼을 개발하고자 합니다. K-water의 방대한 데이터를 공공정책과 실무
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tructure)입니다. 이는 단순 계량을 넘어 에너지 사용 데이터를 실시간 수집하고, 이를 통해 수요 예측, 부하 조절, 에너지 절감까지 가능하게 합니다. 저는 이 데이터를 활용해 지역별 전력 소비 패턴을 예측하고, AI 기반 최적화 알고리즘을 개
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화하는 방향으로 문제를 해결하려 했습니다.
저는 먼저 팀원들과의 개별적인 미팅을 진행하여 각자의 입장을 명확히 들었습니다. 하드웨어 팀은 정확한 데이터 수집과 센서의 성능을 중시했고, 소프트웨어 팀은 제어 알고리즘의 안정성과 실
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알고리즘 구현 실력을 지속적으로 발전시키겠습니다. Python과 관련 라이브러리뿐 아니라, 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow, PyTorch 등을 능숙하게 다룰 수 있도록 실습 중심의 학습을 이어갈 것입니다. 또한, 빅데이터 처리 기술과 클라우드 컴퓨
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알고리즘을 적용해 공정 이상 징후를 조기에 탐지하는 모델을 개발하는 데 집중했습니다. 특히, 데이터의 정확도를 높이기 위해 센서 이상값을 자동으로 감지하고 보정하는 시스템을 설계했고, 다양한 모델을 비교 분석해 최적의 예측 정확
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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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이터 수집부터 처리까지 모든 과정이 쉽지 않았습니다. 특히, 센서 데이터의 잡음과 누락 현상을 정제하는 과정에서 큰 어려움을 겪었고, 복잡한 시계열 데이터를 효과적으로 분석하는 알고리즘 설계에도 많은 시행착오가 있었습니다. 하지
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