음성예총
- 기업형태
- 비영리단체/협회/재단
- 참여대상
- 대학생, 직장인/일반인
- 시상규모
- 500만 원
- 접수기간
- 시작일2024.04.01마감일2024.05.03
- 활동혜택
- 기타, 상장 수여
- 공모분야
디자인/순수미술/공예
예체능/패션
- 추가혜택
- -
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2024 품바 패션 디자인 공모전
11590
상세내용
2024 품바 패션 디자인 공모전
■ 공모주제 : 품바의상을 현대적인 디자인으로 세련된 품바패션 연출
■ 응모제한
- 국내외에서 공개 발표된 작품, 모방성 강한 작품, 법률적 문제가 있는 작품은 제한함.
- 입상 후, 표절 및 유사사례가 밝혀질 경우 수상 취소 및 상금 회수
■ 참여 대상
- 국내외 패션계열학과 대학/대학교 재학생 및 졸업생
- 패션업계 종사자
■ 시상내역
- 금상(1) : 200만원(상장)
- 은상(1) : 100만원(상장)
- 동상(1) : 50만원(상장)
- 장려상(3) : 30만원(상장)
-특별상(5): 10만원(상장)
-입선: 상품권
※ 자세한 내용은 공모전사이트 참고
■ 접수방법 : 이메일, 우편 및 방문접수
- 신청기간 : 2024. 4. 1.(월) ~ 5. 3.(금) 18:00 이메일, 우편 도착분에 한함
- 참가신청서와 디자인 제출
- 접수장소
* 이메일 : esart2241@hanmail.net / 주소 : 충북 음성군 음성읍 예술로 102(별관2층) 음성예총
- 디자인 제출
* 핸드 드로잉 또는 컴퓨터 프로그램(포토샵, 일러스트레이터 등) 사용
* 디자인 작품 일러스트 앞모습 및 뒷모습 (컬러링 포함)
* 디자인 컨셉 설명(자유형식) : 품바의상을 현대적인 디자인으로 세련된 품바 패션 연출
* 규격 : 297mm X 420mm (A3 사이즈) / 해상도 300dpi, jpg
※ 핸드 드로잉의 경우 스캔하여 파일로 업로드
※ 수상작에 한하여 원본 작품 및 파일(psd, ai) 별도 제출
- 수상자 발표 및 시상식
* 수상자 발표 : 2024년 5월 10일(상기 일정은 변경될 수 있습니다.)
* 시상식 : 2024년 5월 26일(일) (자세한 사항은 공지 예정)
■ 유의 사항
- 수상작 디자인에 관한 저작권은 음성품바축제에 귀속됩니다.
- 출품작은 공모전이 끝난 후 폐기 될 예정이며, 참가자가 반환요청을 하면 착불비를 부담하여 반환받을 수 있습니다.
- 수상작과 관련된 저작권 분쟁 등 법적 분쟁 발생 시 모든 법적 책임은 참가자에게 있습니다.
- 수상작은 음성품바축제 전시, SNS홍보 등 비영리 목적으로 활용되며 음성품바축제는 이에 대한 이용 권한을 가지게 됩니다.
- 참가자는 참가작이 제3자의 저작권을 침해하지 않도록 주의 의무를 다해야 하며, 이로 인한 분쟁 발생 시 모든 법적 책임은 참가자에게 있습니다.
- 수상작은 추후 전시 및 홍보 목적으로 사용하기 위하여 반환되지 않습니다.
■ 문의 : 음성예총 043)873-2241
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이 활동에 관심을 가지는 사용자 (31명)
합격스펙 & 합격자소서
더보기경기권 / 경영 / 학점 4.22/4.5 / 토익: 840 / 사회생활 경험: 인턴 2개월 / 광고동아리, 뷰티 대외활동1 / 한국사검정시험: 고급, 컴퓨터활용능력: 2급, 기타: 사조사 2급
1. 지원동기 콘텐츠와 뷰티를 사랑하는 지원자 여러가지 뷰티 제품을 사용해 보고 리뷰 콘텐츠를 제작하는 것을 좋아합니다. 또한, 온라인 쇼핑몰 창업 후, 신규 인스타그램 계정을 운영하면서 한 달간 3,304개의 계정에 콘텐츠가 도달하는 성과를 얻고 있습니다. 시장 및 동종업계 모니터링을 통해 타겟을 분석하여 매일 다른 피드, 스토리, 릴스를 업로드 하였고 그 반응을 지켜보며 어떤 컨셉과 내용, 해시태그 등이 유의미한지 분석하였습니다. 그리고 다음 콘텐츠에는 그것을 반영해 제작하는 것을 반복한 결과 트래픽이 점차 커지고 있으며, 인스타그램을 통한 쇼핑몰 유입이 전보다 12회 증가하였고, 실제 구매 전환이 4회 발생하는 결과를 얻었습니다. 2. 스스로 목표를 설정하고 그 목표를 달성하기 위해 가장 노력한 경험을 소개해주세요. OKR 수준의 높은 목표를 세워 이루고자 노력했습니다. 의료기기 관련 스타트업에서 인턴으로 근무하며 기존에 회사에서 시도해 본 적이 없었던 네이버 검색광고를 집행하여 월 매출 약 10% 증가, 평균 ROAS 320%를 달성한 경험이 있습니다. 회사의 온라인스토어 운영을 전적으로 맡게 되면서 ‘2개월간 월 매출 15% 증가’를 목표로 삼았습니다. 스토어의 유입 데이터를 분석한 결과, ‘쿨밴드’라는 키워드에 대한 고객의 수요가 많다는 것을 확인하였고 검색광고를 통해 노출량을 늘리면 광고효과가 있을 것이라고 판단하였습니다. 그래서 보고서를 작성하여 상사께 제안드렸으며 최종적으로 광고 예산을 승인받아 검색 광고와 파워링크 광고를 집행한 결과, 유의미한 타겟이 많이 유입되어 유입당 결제율이 약 5% 증가하는 성과를 얻을 수 있었습니다. 또, 이후에는 ‘CPC를 10% 줄이기’라는 목표를 설정하였습니다. 입찰가와 광고 소재 문구, 이미지 등을 변경해보면서 피드백을 구하여 광고 품질 지수를 개선하였고 최적의 CPC 효율을 내는 지점을 찾고자 노력했습니다. 그 결과, 몇 가지 제품들의 대해 CPC를 10% 가량 감소시킬 수 있었습니다. 3. 본인이 숏폼 컨텐츠(릴스/숏츠/틱톡)와 아누아 제품을 연계하여 광고를 제작한다면 어떻게 만들어 볼 것인지 간단한 줄글 형태로 작성 부탁드립니다. 광고 제품: 복숭아 스킨케어 시리즈, 매트벗글로우 기획의도: 많은 소비자들의 고민을 해결해주는 꿀팁을 제공함으로써 궁금증을 유발하고 ‘루틴’을 알려주어 저장해놓고 지속적으로 따라하도록 유도. 1컷: (영상) 화장이 들뜬 피부 클로즈업 (음성) 자꾸 주름에 파데가 끼시는 분들! 이 영상을 한 번 따라해 보세요. 2컷: (영상) 복숭아 토너를 패드에 적셔 팩으로 붙인다. (음성) 복숭아 토너를 패드에 충분히 적셔 3분 정도 피부에 올려주세요. 수분이 채워지면서 베이스의 픽서 역할을 해줍니다. 3컷: (영상) 복숭아 세럼이 피부에 흐르고 물 먹인 스펀지로 두드려 흡수시킨다. (음성) 복숭아 세럼으로 한 번 더 수분 충천! 묽은 제형이라 파운데이션을 올려도 밀리지 않아요. 4컷: (영상) 매트벗글로우 제형을 보여준다. (음성) 여기까지만 해도 어떤 베이스든 착붙이지만, 자연스럽게 투명한 피부표현을 원한다면 매트벗글로우 제품을 사용해 보세요! 5컷: (영상) 손으로 바른다. (음성) 제형이 얇고 가벼워서 손으로 막 펴발라도 들뜨지 않는다는 게 진짜 감동ㅠㅠ?????? 화장하기 귀찮은 날에 이거 하나면 파데 프리입니다… 6컷: (영상) 쫀득하고 매끈하게 표현된 피부가 강조된 얼굴 클로즈업 (음성) 겨울철에도 들뜨지 않는 메이크업 루틴, 저장해놓고 따라해 보세요!
가천대 / 소프트웨어학 / 학점 3.57/4.5 / 오픽: AL
1. [필수] 자기자신을 자유롭게 소개해 주세요. [ (1)본인이 해당 직무에 적합한 이유 ex) BE, FE , ML 등 / (2)관심있는 개발분야 ex)음성인식, OCR, NLP, 쇼핑검색, 통합검색 등 포함 ] (1000자) (1) 해당 직무에 적합한 이유 저는 자연어처리 연구실에서 학석사과정을 수료하며, 다양한 멀티모달 프로젝트에서 의미 있는 성과를 이루어 왔습니다. 음성, 시각, 언어 및 무선 신호를 이용한 프로젝트 경험을 통해 이미지 캡셔닝, 시각 질의 응답, 감정 인식 등을 구현한 경험이 있습니다. 구현 경험을 통해 멀티모달의 효과를 발견하고, 다양한 멀티모달 데이터를 다룰 수 있는 능력을 키웠습니다. ~~다양한~~ 모달리티를 활용한 경험을 통해 배운 데이터 전처리 및 분석 능력을, 네이버 클라우드의 대규모 비전-언어 모델 데이터 처리에 적용할 수 있습니다. 또한 석사과정에서의 연구 경험으로 모델을 평가하고 개선하는 과정을 이해하고 있습니다. COPA, COLA, WiC, BoolQ 과제 수행하며 벤치마크 데이터를 분석한 경험도 있어, 이를 통해 모델의 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다. 저는 성장에 목마른 지원자입니다. 끊임없는 도전과 직무에 대한 책임감을 바탕으로, 네이버 클라우드 데이터 제작에 기여하겠습니다. 이를 통해 다양한 비전-언어 도메인에서 혁신적인 솔루션을 제공하겠습니다. 저는 멀티모달 데이터의 잠재력을 활용하여 네이버 클라우드의 서비스 품질을 향상시키고, 고객들에게 더 나은 가치를 제공하는 데 기여하겠습니다. (2) 관심 있는 개발 분야 저는 멀티모달에 깊은 관심을 가지고 있습니다. 최근 자연어처리 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)의 등장 이후, 미세조정 없이 few-shot 학습 등 프롬프트만으로 다양한 문제를 해결하는 방법론들이 활발히 연구되고 있습니다. 특히 저는 Chain-of-Thought(CoT)와 같은 프롬프트 엔지니어링 기법과, 모델의 환각(hallucination) 문제를 해결하기 위한 Retrieval-Augmetned Generation(RAG) 등에 큰 관심이 있습니다. 또한 최근에는 instruction induction 데이터셋을 분석하며, 테이블이나 차트, 이미지 등의 다양한 데이터 구축에 큰 흥미를 느꼈습니다. 네이버 클라우드에서 지속적인 멀티모달 기술 탐구와 프롬프트 기반의 학습 방법론을 활용하여 모델 개선에 기여하겠습니다. 2. [필수] 지원분야와 관련하여 본인의 기술력을 보여줄 수 있는 활동내역을 모두 기재해주세요. 활동예시 : 논문, 특허, 프로젝트, 창업, 오픈소스 코드 사이트 등 * 작성항목(활동별로 아래 항목에 맞춰 각각 기재) 1) 진행기간 2) 주요내용 3) 본인이 기여한 점 4) 사용한 기술스택 및 지식 5) 결과 및 성과(서비스 URL 있으면 포함) ※ 보다 자세한 내용을 제출하고자 하는 경우, 하단 문항에 첨부해주세요. (1000자) 논문: Multimodal Prompt Learning in Emotion Recognition using Context and Audio Information 1) 2023.03 ~ 2023.06 2) 멀티모달을 위한 self-attention을 제안하며, 음성과 언어 모달리티의 합성에 대한 연구를 수행했습니다. 모델 학습에 언어 정보만을 사용하는 것보다 음성 정보와 문맥 정보를 함께 고려할 때, 더 질 높은 감정 인식을 기대할 수 있습니다. 그러나 단일 모달리티를 이용하여 사전학습한 기존 언어 모델의 프롬프트 러닝에서는, 사전학습에서 사용하지 않은 모달리티를 사용하기 어렵다는 문제점이 있습니다. 저는 T5 모델의 프롬프트 러닝에서 오디오, 발화 텍스트, 과거 발화의 감정과 문맥 정보를 함께 사용하는 방법을 제안했습니다. 3) 딥러닝 모델을 구현하고, 제안하는 아이디어를 코드로 작성하는 역할을 했습니다. 또한 모델이 높은 성능을 도출하도록 하이퍼파라미터 튜닝을 수행했습니다. 4) python, pytorch, ubuntu, huggingface transformers, wandb 5) https://github.com/KimGyunYeop/2023_KCC_ER_ISNLP **[필수] 본인이 보유한 기술과 해당 기술의 활용정도를 모두 적어주세요. 예시 . Android - 상, JAVA - 상 . iOS - 중, C - 중 . Linux - 중, CUDA - 중, Python - 상, C - 상, C++ - 중 . ML - 상, NLP - 중, Python - 상, C - 중 활용정도 . 상 - 서비스 환경에 맞춰 최적화를 수행할 수 있는 높은 수준의 기술을 보유하고 있음. . 중 - 주요 이슈 트러블슈팅을 할 수 있을 정도로 내부 구조에 대해 이해하고 있음. . 하 - 코드를 읽을 수 있으며, 기본적인 기능을 구현할 수는 있음. (1000자)** Linux - 중, CUDA - 중, Python- 중, ML- 중, NLP- 중, mySQL- 중, Git- 중 3. [필수] 소개해 줄 만한 성공적인 프로젝트 경험을 기술해주세요. (2000자)** 1) 감정 인식에서의 문맥 정보와 음성 정보를 이용한 멀티모달 프롬프트 러닝 음성과 언어 정보를 이용한 멀티모달 연구를 수행하고 SCI급 저널에 게재한 경험이 있습니다. 멀티모달 프롬프트 러닝 연구를 수행하며 음성과 언어를 합성하기 위한 방법을 제안했습니다. 연구를 통해 해결하고자 했던 문제는, 단일 모달리티를 이용하여 사전학습한 기존 언어 모델의 프롬프트 러닝에서 사전학습에 사용하지 않은 모달리티를 사용할 수 없다는 문제점입니다. 프로젝트를 수행하면서 음성 및 언어 정보 합성의 어려움이 있었습니다. 첫째, 음성 처리에 대한 경험이 부족했습니다. 둘째, 음성과 언어의 원활한 합성을 위해 두 정보를 하나의 트랜스포머 기반의 모델에 입력할 때, 음성도 언어처럼 임베딩 벡터로 처리해야 한다는 것입니다. 따라서 기존 멜 스펙트로그램 방법이 적합하지 않다고 판단하고, wav2vec을 사용하여 문제를 해결했습니다. 이를 통해 하나의 모델에 음성과 언어를 모두 입력하여, 두 모달리티에 대한 모델의 이해도를 높일 수 있었습니다. 그 결과, 38.43이었던 F1 성능이 41.39만큼 향상할 수 있었습니다. 프로젝트를 통해 음성을 언어처럼 벡터로 표현하여 학습하는 역량과, 모델 성능을 향상하기 위해 문맥 정보를 고려하도록 모델을 구조하는 역량을 배양할 수 있었습니다. 멀티 모달 방법론과 효과를 깊이 이해할 수 있었습니다. 2) 시각과 언어의 정렬을 통한 이미지 캡셔닝 시각과 음성 정보를 정렬하는 연구를 수행한 경험이 있습니다. 연구의 목표는 독립적으로 사전학습된 인코더-디코더 모델에서, 같은 의미를 가지는 시각 정보와 음성 정보가 상이하다는 문제점을 정렬로 해결하는 것입니다. 상이한 시각과 음성 정보의 임베딩을 정렬하기 위해, 대조학습과 변분 오토인코더(VAE)를 적용했습니다. 같은 의미를 가진 정보들은 가깝게, 다른 의미를 가진 정보들은 멀게 학습하는 방법을 통해 상이한 두 임베딩의 문제를 해결하고자 했습니다. 또한 오토인코더를 사용하여 주어진 이미지에 대한 핵심 정보를 압축하여 성능을 향상하고자 했습니다. 프로젝트를 수행하며, 이미지의 압축 크기에 따라 자연어 생성 성능이 달라질 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 저는 이미지의 핵심 정보를 추출하고 압축하는 가장 적절한 크기를 찾기 위해 다양한 크기로 실험을 수행했습니다. 그 결과, 기존의 45.6이었던 ROUGE-1 성능이 46.4까지 개선되었습니다. 프로젝트를 통해 멀티모달 연구에서, 정렬의 방법과 필요성을 학습할 수 있었습니다. 또한 모델의 내구조를 이해하여 인지한 문제점을 해결하는 방법을 제안하는 능력과, 이를 코드로 구현하는 능력을 배양할 수 있었습니다. 3) 2021 국립국어원 인공지능 언어능력 평가에서의 4개 과제 해결 국립국어원에서 주최한 인공지능 대회를 참가하여, 4개의 과제(문장 문법성 판단, 동형이의어 구별, 인과 관계 추론, 판정 의문문)를 해결한 경험이 있습니다. 저를 포함한 4명의 학생이 함께 프로젝트를 수행했기 때문에 모델 구조에 대한 아이디어는 주 2회 회의를 통해 논의하고, 역할을 분담했습니다. 제가 담당한 역할은 한국어 데이터 증강과 앙상블 기법의 적용이었습니다. 주어진 한국어 데이터의 양이 약 3000개로 모델 학습으로 사용하기에는 매우 부족했습니다. 저는 back translation 기법을 사용하여 주어진 한국어 데이터를 영어로 번역한 후, 다시 한국어 데이터로 번역하는 방식으로 데이터를 증강했습니다. 또한 4가지 과제에 대한 성능 향상을 위해 5개의 모델을 사용하여, 각 모델이 예측한 결과값 중 다수의 예측을 따르는 hard voting을 적용했습니다. 프로젝트를 수행하며 데이터 전처리의 중요성과 모델 성능을 향상하기 위한 앙상블 방법을 이해하고 구현할 수 있었습니다. 프로젝트를 통해 배운 지식과 경험은, 저의 인공지능 분야에서의 역량을 한층 더 발전시키는 계기가 되었습니다. 이러한 학습과 실습 경험은 앞으로 네이버 클라우드에서의 연구와 실무에서도 큰 자산이 될 것 입니다.
가천대학교 / 소프트웨어학과 / 학점 3.57/4.5 / 오픽: AL / 사회생활 경험: 인턴 (한달) / 2021 인공지능 언어능력 평가 (은상)
1. PTKOREA에 관심을 갖고 지원한 이유와 입사 후 목표를 서술해 주세요 (최대 1,000자 입력가능) [세상을 이롭게] 회사를 선택하는 데 있어서 중요한 것은 급여나 명예가 아닌, 방향성과 가치입니다. ‘세상을 이롭게 함으로 나를 이롭게 하자'라는 저의 가치관과 삶의 방향성이, 데이터/테크/크리에이티브의 융합을 통해 고객의 지속 가능한 성장과 고객들을 위한 솔루션을 제공하는 PTKOREA와 닮아있기에 동행하고자 지원했습니다. PTKOREA는 누구보다 시대의 발 빠른 변화를 읽어, 고객과 함께 성장할 수 있는 방법을 찾아냅니다. 고객의 새로운 경험을 위해 한발 앞서 디지털 비즈니스의 영역을 넓혀가는 PTKOREA의 행보에, 방대한 데이터로 가치있는 인사이트를 제공하며 성장할 수 있는 곳임을 확신하게 되었습니다. 새로운 목표를 향해 나아가고, 지속 가능한 성장을 꿈꾸며 실천하는 PTKOREA 임직원과 함께 성장하고 싶습니다. 음성/언어(한국어, 영어)/시각/Wi-Fi 무선신호 정보를 활용한 다양한 프로젝트 및 연구 경험을 바탕으로, 입사 후 주어진 데이터를 다각도로 분석하여 유의미한 인사이트를 도출하도록 노력하겠습니다. 주어진 미디어 데이터의 특징을 분석하겠습니다. 석사과정에서 여러 모달리티를 다루며, 주어진 데이터의 특징에 따라 처리 방법이 달라짐을 배웠습니다. 언어에 맞게, 특성에 맞게 데이터를 처리하도록 상관관계 등을 시각화하며 데이터를 분석하겠습니다. 빠르게 변화하는 머신러닝의 흐름을 따라가며 전문적인 역량을 확장하겠습니다. 데이터 분석가로 성장하기 위한 핵심 역량은 빠르게 변화하는 기술의 흐름을 따라가며 현업에 적용하는 것입니다. 유의미한 인사이트를 도출하기 위해, 끊임없이 도전하며 안주하지 않겠습니다. 글로벌 인재로 성장하기 위해, 영어를 학습하겠습니다. 중학교 시절 6개월의 유학 경험으로 꿈에서 영어로 대화할 정도로 언어 구사력이 향상했습니다. 그러나 끊임없이 사용하지 않으면 휘발되어 도태됨을 배웠습니다. 오늘보다 더 나은 내일, 성장하는 인재가 되겠습니다. 선두적이고 주체적인 인재로, 혁신에 기여하겠습니다. 2. 지원 직무 관련, 끊임없는 성장을 위해 노력한 본인만의 경험을 서술해주세요. (500자) [음성/언어/시각/Wi-Fi 무선신호 정보를 이용한 프로젝트 및 연구 경험] 석사과정에서 자연어처리 전공을 수료하며, 머신러닝과 세부 분야인 딥러닝 학습 경험이 있습니다. 데이터 분석가 및 멀티모달 자연어처리 개발자로 성장하기 위하여 7개의 프로젝트, SCIE 1개, KCI 2개의 논문(1저자) 게재, 수상 4회, 특허 출원 1회, 자연어처리 이론 및 실습 강의를 했습니다. 모달리티에 구애받지 않는 개발자로 성장하기 위해, 음성/언어/시각/Wi-Fi 무선신호 정보를 활용한 연구들을 수행했습니다. KNN, Logistic Regression, KFold, Random Forest 등의 알고리즘을 사용하여 python 기반의 머신러닝 시스템을 개발한 경험이 있습니다. Matplotlib의 heatmap으로 feature 간의 상관관계를 시각화 할 수 있고, BERT, T5, ViT 등 딥러닝 모델을 다룰 수 있습니다. 석사과정에서의 경험이 PTKOREA에서 큰 거름이 될 것입니다. 3. 기존 방식을 벗어나 새로운 방식으로 성과나 아이디어를 낸 경험에 대해 서술해주세요 (500자) [멀티모달을 위한 self-attention 제안] ‘Multimodal Prompt Learning in Emotion Recognition using Context and Audio Information’ 연구에서 멀티모달을 위한 self-attention을 제안하며, 2.79의 정확도 향상을 경험했습니다. 모델 학습에 자연어만을 사용하는 것보다 오디오를 함께 사용했을 때, 더 질 높은 감정 인식을 기대할 수 있습니다. 그러나 단일 모달리티를 이용하여 사전학습한 기존 언어 모델의 프롬프트 러닝에서는, 사전학습에서 사용하지 않은 모달리티를 downstream 분야에서 함께 사용하기 어렵다는 문제점이 있습니다. Transformer Encoder의 self-attention에서 Q, K, V를 기존의 자연어 임베딩이 아닌 ‘자연어+오디오’ 정보를 이용하는 방법을 제안했습니다. 새로운 방법을 제시하는 것만큼 중요한 것은, 깊이있게 딥러닝 모델의 내구조를 이해하는 것임을 배웠습니다. 4. 공동의 목표 달성을 위해 열린 마음으로 동료와 협력한 경험을 서술해주세요. (500자) 자연어처리에 큰 관심을 가진 학부생 18명을 모집하여, 3주동안 주 2회 4시간씩 '자연어처리 이론 및 실습' 강의를 진행한 경험이 있습니다. 딥러닝 이론들을 정리하여 직접 강의자료를 만들고 실습자료를 배포했습니다. 딥러닝의 기초 개념인 perceptron부터 Transformer/BERT까지 강의했으며, 학부생도 이해할 수 있도록 풍부한 예시를 포함했습니다. 그러나 다양한 나이대와 개인 역량의 차이로, 점차 학습 이해도의 격차가 드러났습니다. 저는 설명만 하는 단방향의 강의에서 질문과 설문, 손들기 등 소통하는 강의로 변화를 주었습니다. 또한 일대일 맞춤 Q&A로 학생들의 이해도 향상을 위해 노력했습니다. 그 결과, 자연어처리에 흥미가 생긴 학생 4명이 연구실에 입실하여 연구에 참여했으며, 학생 1명은 대회에 참가하여 대상을 수상했습니다. 배움을 함께 공유하는 기쁨을 경험할 수 있었습니다. 입사 후에도 팀원들과 허물없이 교학상장하여 PTKOREA에 기여하도록 노력하겠습니다.
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