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지 알고리즘 설계 업무를 담당했습니다. 실제 센서 데이터가 누락되거나 이상치를 출력할 경우 자동으로 로그를 생성하고 관리자에게 알람을 전송하는 로직을 설계하였습니다. 또한 테스트 데이터를 기반으로 시스템 안정성을 수치화하여
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문제를 극복하였고, 실험 결과를 그래픽화하여 발표자료를 제작했습니다. 기술 타당성과 창의성에서 높은 평가를 받아 본선 진출 및 장려상을 수상한 경험이 있습니다. 한국산업기술시험원 [서울 물환경기술센터-수질환경 시험평가] 자
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, 실험일지 작성, 보고서 초안 구성까지 전 과정을 관리했습니다. 특히 실험 반복성 향상을 위해 전처리 조건을 정리하고, 결과 분석에 표준편차 및 신뢰구간 해석을 포함시켜 과제 평가에서 좋은 평가를 받았습니다.
6. [경력 및 경험 기술서]
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과 시스템에 적용되어야 비로소 그 가치를 증명받을 수 있습니다. 저는 현장 요구사항을 반영한 테스트 설계와 조기 시제품 제작 전략을 병행하여 ‘빠른 현장 피드백 빠른 기술 보완’ 체계를 확립하고 싶습니다.
셋째, 국가 프로젝트 및 표
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한 성능-구조 연계성을 정립하겠습니다.
중기적으로는 기존 공동 연구과제에 참여하며 연구원 내외부 전문가들과의 협업을 통해 연구기획 능력과 과제관리 역량을 축적하고, 후속 기술 이전 또는 특허 기반 사업화 가능성을 분석하는 실무
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중기적으로는 부서 간 연계성과 정합성을 높이기 위한 통합 관리 시스템 개선에 기여하고 싶습니다. 구체적으로는 성과지표(KPI) 체계와 업무 프로세스 간의 불일치 문제를 개선하고, 정책 사업과 내부 역량 배분 사이의 구조적 연결성을 강
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이해를 높이기 위해 기술적 제약과 사용자 요구를 모두 시각화해 공유하고, 우선순위 기반의 단계적 개선안을 제시하겠습니다.
5. 클라우드 전환 시 가장 중요한 고려 요소는 무엇이라 보시나요?
데이터 보안성과 서비스 안정성, 비용 대비
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장에서 발생하는 실제 문제를 기술적으로 해결하는 응용형 연구에 집중하고 있으며, 데이터 기반 플랫폼과 AI, IoT 융합기술을 공공성과 연결해 실증 중심으로 확산하고 있다고 이해하고 있습니다.
4. 공공기관 연구원으로서의 역할과 태도는
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지지 않도록, 공공 기반의 인프라를 통해 산업현장 누구나 데이터를 기반으로 문제를 해결할 수 있게 만드는 것이 핵심입니다. 데이터 민주화를 실현하는 기반이라 생각합니다.
4) 가장 좋아하는 산업데이터 활용 사례는 무엇인가요?
일본의
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동, 온도, 전류 데이터를 수집해 이상 패턴을 학습시키고, 기준치를 벗어날 경우 경고를 주는 시스템이었습니다. 데이터를 통해 예방 정비의 가능성을 확인한 경험입니다.
6) 본인이 가진 단점은 무엇이고, 이를 어떻게 보완하고 있나요?
완벽
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