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도시 내 교통 흐름 데이터뿐 아니라 주변 환경과의 연계성, 시민 만족도 조사 데이터까지 통합 분석할 수 있는 연구를 수행하였으며, 특히 머신러닝 기법을 활용한 교통 패턴 예측 모델을 개발하였습니다. 이 모델은 교통 혼잡 시간대를 사전
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기반 신약 개발, 미생물 대사 최적화, 단백질 구조 예측 등의 분야가 더욱 발전할 것으로 예상됩니다. 특히, Explainable AI(XAI) 기술을 활용하여 AI 모델의 예측 결과를 해석하는 것이 중요해질 것입니다.
4) 연구 경험 중 가장 도전적이었던 과제
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라는 점을 체감했습니다.
4) 가장 어려웠던 설계 경험과 이를 극복한 방법은 무엇인가요?
배관 계통 설계에서 압력손실과 열회수 조건을 동시에 만족시키는 과제가 가장 어려웠습니다. 기존 모델이 해를 발산하자 HYSYS와 MATLAB 연동 모델을 재
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는 시스템도 직접 구축한 바 있습니다.
6. CBM 알고리즘을 설계할 때 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요?
센서 데이터의 불균형성과 노이즈 문제였습니다. 고장 발생 데이터가 적은 상황에서 모델을 학습시키기 위해 SMOTE, ADASYN 등의 오버샘플링
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석 및 데이터 기반 사업 기획 역량, 파트너십 협상 경험, 서비스 확장을 위한 전략적 사고력을 보유하고 있습니다. 이를 바탕으로, 네이버의 비즈니스 확장을 위해 효과적인 제휴 모델을 구축하고, 새로운 시장 기회를 발굴하는 역할을 수행하
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을 수행하고 싶습니다.
Q2. 영상 데이터 분석 과정에서 가장 어려웠던 문제는 무엇이며, 이를 어떻게 해결했나요?
A2. AI 기반 영상 분석 프로젝트에서 조명 변화와 카메라 흔들림으로 인해 모델의 정확도가 낮아지는 문제가 있었습니다. 이를
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개발하고, 산업과 금융을 연결하는 혁신적인 접근 방식이 요구되고 있습니다.
저는 기술과 금융을 융합하는 과정에서 혁신적인 사고를 발휘하기 위해 다양한 활동을 수행해 왔습니다.
① 신기술 기반 투자 모델 연구
- 대학 연구 프로젝트
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는 점은 무엇입니까? (500자 내외) (최소 450자, 최대 550자 입력가능)
"커넥티비티- 차량 제어로직 설계 역량"
시뮬링크를 이용하여 차량 종 방향 Plant 모델을 구성하고, ABS 제어로직을 설계한 경험이 있습니다. 먼저 차량 구동에 필요한 엔진, 변
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빠른 응답성 확보를 위해 적합한 시스템 아키텍처 설계를 적극 반영하겠습니다. 자리마다 최적의 추천 결과를 제공하기 위해 사용자 프로파일과 행동 데이터를 세밀하게 분석하고, 변화하는 트렌드에 신속히 대응하는 적응형 모델을 개발하
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능동적으로 대응하며 실질적인 협력과 파트너십을 구축하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 연구 활동과 세미나 등을 통해 최신 기술과 시장 트렌드 정보를 지속적으로 습득하고, 이를 바탕으로 혁신적인 비즈니스 모델을 구상하는 데 중요한 역
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