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제가 진행한 소프트웨어 최적화와 관련된 프로젝트에서 발휘된 능력입니다. 예를 들어, 방위 시스템 제어 소프트웨어를 개발하면서 기존 알고리즘의 한계를 극복하기 위해 새로운 제어 알고리즘을 제시하여 시스템 응답 시간을 개선한 경험
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양한 팀원들과 협업하여 프로젝트를 진행하는 경험은 제 커뮤니케이션 능력과 팀워크를 더욱 강화하는 계기가 되었습니다.
또한, 데이터 분석 및 알고리즘 최적화와 관련된 경험도 중요합니다. 대학에서 진행한 연구 프로젝트에서는 대규모
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동안의 물류 수요를 분석하여, 재고 부족 또는 과잉 문제를 예방할 수 있습니다. 또한, 머신러닝 기반의 경로 최적화 알고리즘을 활용하여 배송 시간을 최소화하는 기술이 적용되고 있습니다.
3) TES팀에서 수행하는 주요 프로젝트 중 관심 있
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지가 있습니다. 고객이 원하는 상품을 적시에 정확하게 추천하기 위해서는 고객 데이터와 상품 데이터를 통합하고, 이를 토대로 정교한 추천 알고리즘을 개발하는 과정이 중요하다고 생각합니다. 이를 위해 딥러닝 기법과 추천 알고리즘, 그
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본 시스템은?
→ 고압차단기(CB) 시스템입니다. 보호계전기와 연계되어 사고를 방지하는 역할을 하며, 이와 관련된 진단 알고리즘과 유지관리 체계를 더 깊이 배우고 싶습니다.
6) 입사 후 하고 싶은 첫 번째 과업은 무엇입니까?
→ 예지보전
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수집, 저장, 분석, 시각화까지 전 과정에 걸쳐 효율적이고 안정적인 시스템을 갖추는 것이 중요하다고 생각합니다. 실시간 데이터 처리와 머신러닝 알고리즘 적용하는 기술을 습득하여, 고객 데이터를 보다 정밀하게 분석하고, 트렌드 예측과
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사 속도와 정확성의 균형이 가장 중요하다고 생각합니다. 높은 해상도의 이미지를 빠르게 처리하면서도 불량을 정확히 검출하는 것이 핵심입니다. 이를 위해 최적의 광학 설계와 영상 처리 알고리즘이 필요합니다.
2) 머신비전과 광학 시스
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1 예를들어 final class 정의 했을 경우 왜 final인지 어떤 효과 그리고 왜 그렇게 되는지 까지 꼬리질문
2 서비스 아키텍처 구조 그리기 및 설명 / 정렬 알고리즘 복잡도 di와 스프링 배치에 관련된 질문 람다 등
3 kubernetes의 장단점은 무엇이라고
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다는 것입니다. 앞으로 연구 방향은 인공지능과 딥러닝 기반의 위협 탐지 기술을 체계화하고, 실무 적용 가능성을 높이는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 머신러닝 알고리즘의 경량화와 실시간 처리 능력 향상에 집중하며, IoT 환경 및 클
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선이 필요하다는 점을 배웠습니다. 협업 과정에서의 적극적인 피드백 문화는 문제점을 빨리 발견하고 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 검색엔진을 개발할 때에도 사용자의 반응과 데이터를 바탕으로 지속적으로 알고리즘과 인터페이스를
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