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방법론과 버전 관리 시스템을 활용하여 효율적인 개발과 협업을 경험할 수 있었으며, 이는 KAI에서 소프트웨어 개발 프로젝트를 수행할 때 유용하게 활용될 것입니다.
인공지능 과목에서는 기계 학습과 데이터 분석의 기초부터 심화까지 학습
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방법을 활용하여 품질 문제를 진단하고 개선책을 제시하는 방법을 학습하면서, 품질 데이터를 분석하여 실질적인 개선 작업을 수행할 수 있는 능력을 키웠습니다. 특히 P-chart, C-chart와 같은 품질 관리 도구를 실습을 통해 익히면서 품질 문제
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방법을 연구하게 되었습니다.
처음에 시장이 급변하면서 기존의 금융 모델을 그대로 적용하기 어려웠습니다. 그러나 저는 금융 데이터를 실시간으로 추적하고, 예상 시나리오를 모델링하여 환율 변동성에 따른 리스크 관리 방안을 수립하였
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방법(새로운 시도, 협업, DX 등)
이 문제를 해결하기 위해 저희 팀은 기존 데이터가 부족한 상황에서도 추가적인 데이터를 확보할 수 있는 방법을 모색하였고, 다음과 같은 해결 방안을 적용하였습니다.
가. 설문조사 및 고객 인터뷰 진행
먼저,
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방법(새로운 시도, 협업, DX 등)
이 문제를 해결하기 위해 머신러닝 기법을 활용한 새로운 접근 방식을 도입하였습니다. 기존의 단순 회귀분석을 보완하기 위해, 랜덤 포레스트(Random Forest) 및 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하여 시계열 데이
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방법을 모색했습니다.
해결책으로는 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 활용하여 기계 시스템의 성능을 실시간으로 모니터링하고, 예측 분석을 통해 문제를 진단할 수 있도록 하였습니다. 디지털 트윈 기술은 기계의 가상 모델을 통해 실제 상황
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가할 수밖에 없었습니다. 또한, 한정된 시간 내에 실험 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 설계를 최적화해야 하는 상황에서 시간과 자원의 제약이 큰 어려움으로 다가왔습니다.
③ 해결 방법(새로운 시도, 협업, DX 등)
이 문제를 해결하기 위
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방법(새로운 시도, 협업, DX 등)
이 문제를 해결하기 위해, 저는 추세 분석과 상장 기업의 산업 평균 비교를 통해 해당 기업의 재무상태를 평가하고, 경쟁사 분석을 통해 재무 개선 가능성을 예측했습니다. 또한, Excel VBA를 활용하여, 다양한 재
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방법론에 대해 의견이 분분했고, 이로 인해 연구 진행이 지체되었습니다. 저는 갈등을 해결하기 위해 중립적인 입장에서 대화의 장을 마련하였고, 각자의 의견을 충분히 듣고, 실험 방법에 대한 데이터 기반의 분석을 진행하여 논리적으로 설
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방법이 달라 프로젝트가 지연되는 상황이었고, 팀워크가 약해지고 있었습니다. 저는 중재자로서, 팀원들과 개별 면담을 진행하며 갈등의 본질을 파악했습니다. 이후, 각자의 의견을 객관적으로 정리하고, 합리적인 해결책을 제시하여 팀원들
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