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6.25전쟁 제75주년 계기 짧은 글 공모전

855

스터닝

기업형태: 공공기관/공기업

참여대상: 대상 제한 없음

시상규모: 100만 원

접수기간: 시작일2025.06.11
마감일2025.06.25

홈페이지: https://xn--ob0bv3xmwbz9smnhqzb2uf7zo.com/info_3

활동혜택: 기타

공모분야

문학/시나리오

추가혜택: -

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상세내용

공모명

6·25전쟁 제75주년 계기 짧은 글 공모전

공모대상

국민 누구나(개인 참가)

※ 개인당 3점 출품 가능

공모기간

2025. 6. 11.(수) ~ 2025. 06. 25.(수)

접수

❍ 접수기간 : 2025. 6. 11.(수) ~ 2025. 06. 25.(수)

❍ 접수방법 : 온라인

❍ 접수처 : 보훈콘텐츠 공모전 홈페이지 > 네이버폼

공모내용

희생과 헌신으로 나라를 지켜 자유민주주의를 수호한 6·25참전유공자에 대한 존경과 감사를 전달하고 국민의 나라사랑 정신을 함양하고자 「6·25전쟁 제75주년 계기 짧은 글 공모전」을 아래와 같이 개최하오니 많은 관심과 참여를 바랍니다.

공모주제

- 6·25전쟁 75주년 계기 나라사랑을 주제로 한 내용

- 국가를 위하여 희생·공헌한 6·25참전유공자에게 감사를 표하는 내용

- 국가보훈부 선정 이달의 전쟁영웅에 대한 추모내용

※ 이달의 전쟁영웅 : 국가보훈부 홈페이지>보훈인물>이달의 전쟁영웅

- 6·25 전쟁 관련 사적지 및 현충시설 등 방문 후기 등

공모분문

625자 이하의 짧은 글(시, 픽션, 에세이 등)

시상내역

총 3점 시상·총상금 100만 원

※상세내용 홈피이지 확인

※ 응모한 작품이 일정 수준에 미달하거나 표절 등 부정행위가 밝혀질 경우 당선작 전부 또는 일부를 선정·시상하지 않음

※ 적격자가 없을 시 상격·상금·수상인원 등은 변동될 수 있음

결과발표 및 시상

❍ 결과발표 : 2025년 7월 중 (공모전 홈페이지 및 개별 안내)

❍ 시상시기 : 당선작 발표 후 개별 시상

❍ 시상내용 : 국가보훈부 장관 명의 상장 및 상금

※ 입상 후 순수 창작물이 아니라는 사실이 밝혀질 경우 수상 취소와 동시에 상장 및 상금 회수

유의사항

가. 출품 유의사항

❍ 제출된 작품의 초상권 및 저작권, 명예훼손, 역사적 왜곡 등 문제 발생 시 모든 책임은 응모자에게 있음

❍ 작품에 잔인한 장면, 주관적 표현 등을 넣는 경우 심사과정에서 감점 또는 제외될 수 있음

❍ 모든 출품작은 기존에 발표되지 않은 순수 창작물이어야 함

나. 저작권

❍ 출품작에 대한 저작권(저작인격권과 저작재산권)은 응모자에게 있으나, 수상자에 한해 저작권 활용 동의를 받아 국가보훈부가 저작재산권(2차적저작물작성권 포함)을 행사할 수 있음

❍ 챗GPT 등의 AI를 활용하거나, 표절한 작품은 시상하지 않으며 입상 후 그 사실이 밝혀질 경우도 수상을 취소함과 동시에 상장 및 상금을 환수함

❍ 폰트 등 공개된 저작물 인용 시 저작자의 허락을 받아야 하며 공모전 출품 목적 내에서 사용해야 함

다. 접수‧시상 관련

❍ 국가보훈부는 참가신청서 정보를 바탕으로 심사‧시상 등 절차를 진행하며, 해당 내용이 사실과 다를 경우 발생하는 모든 책임은 응모자에게 있음

❍ 타 공모에 동일 작품 또는 유사 작품을 출품하여 입상된 경우 입상이 취소될 수 있으며, 이 경우 상금은 환수됨

❍ 참가신청서 내용은 접수 마감 이후 참가자 요청에 의해 임의로 추가 또는 보완될 수 없음

❍ 국가보훈부는 참가자 통계 파악에 필요한 설문조사를 실시할 수 있으며, 설문 결과는 추후 공모전 보완 및 개선에 반영함

❍ 상금 수상에 따른 제세공과금은 수상자 본인이 부담함

❍ 응모한 작품이 일정 수준에 미달할 경우 당선작 전부 또는 일부를 선정‧시상하지 않거나 총상금 내에서 시상내역이 변경될 수 있음

❍ 당선작은 국가보훈부의 각종 행사, 전시 등에 활용되며 필요에 의해 수정 혹은 변형되어 사용될 수 있음

문의처

❍ 제29회 보훈콘텐츠 공모전 운영사무국

- 문 의 처 : 070-4060-4046(운영시간: 평일 10:00-17:00)

- 이 메 일 : gongmo@stunning.kr

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합격스펙 & 합격자소서

경북대 / 경영 / 학점 3.2 / 토익: 835 / 한국사검정시험: 고급, 기타: ADsP
1. 다른 사람들과 함께 일을 했던 경험에 대해 설명하고, 그 경험 속에서 팀워크 형성과 협업을 이루기 위해 구체적으로 어떠한 노력을 하였는지 서술해주십시오. (대인관계능력) [교육 불평등 해소를 위한 3개월] 지역사회공헌활동으로 교육 불평등 해소를 위해 3개월간 경제교육 프로젝트를 진행한 경험이 있습니다. 교육 불평등 해소에 뜻을 함께하고자 하는 6인이 모여 프로젝트 구성부터 실행, 마무리까지 모든 과정을 가이드라 없이 직접 진행해야 했기에 팀워크와 협업이 매우 중요했습니다. 저는 해당 프로젝트를 진행하며 '소통'을 통해 팀워크를 형성하고 협업을 이루기 위해 노력했습니다. 회의에서 원활한 소통을 위해 팀원들의 의견을 적극적으로 물어보며 브레인스토밍을 진행하였습니다. 또한, 팀원들 사이의 갈등을 해결하기 위해 직접 지역아동센터와 소통하며 갈등 해결의 실마리를 제공했습니다. 원활한 소통의 방법을 통해 프로젝트는 10팀 중 3등이라는 성과를 내며 성공적으로 마무리되었습니다. 이러한 경험을 통해, 함께 하는 일에서 소통은 팀워크 형성과 협업에 도움이 될 뿐만 아니라 갈등 해결에도 도움이 된다는 것을 알게 되었습니다. 2. 어떠한 일을 진행할 때, 원칙 준수와 일의 효율성 사이에서 갈등했던 경험에 대해 서술하고, 갈등 해결을 위해 구체적으로 어떠한 노력을 하였는지 서술해주십시오. (직업윤리) [고객 니즈와 규칙 준수 사이에서 해결책을 찾다] 2년간의 카페 아르바이트에서 규칙 준수와 고객의 요청 사항 사이에서 갈등한 경험이 있습니다. 제가 근무했던 카페는 엄격한 업무 매뉴얼을 통해 체계적인 조직을 유지했습니다. 매뉴얼 상 음료를 커스터마이징할 수 없었는데, 고객께서 불만을 표출하며 강경하게 대응하셨고 이에 따라 음료 제조와 고객 응대가 지연되었습니다. 카페 서비스가 지연되고 있는 상황에서, 무작정 거절하는 것은 서비스의 질이 하락하게 된다고 생각했습니다. 그렇다고 해서 관 상황을 무마하기 위해 매뉴얼을 어기는 것 또한 장기적으로 보았을 때 옳지 않은 일이라고 생각했습니다. 따라서 저는 고객님께서 원하는 비슷한 다른 음료를 추천하는 것으로 갈등을 해결했습니다. 모든 음료의 레시피를 외우고 있었기에 고객님이 원하는 맛에 대해 비슷한 레시피를 추천함으로써 새로운 음료를 권하며 니즈를 충족시켰고, 다른 고객님이 질 좋은 서비스를 누릴 수 있도록 노력하였습니다. 3. K-water에 입사지원한 동기 및 입사 후 실천하고자 하는 목표를 K-water 핵심가치(안전, 역동, 공정) 중 자신과 가장 잘 부합하는 역량과 결부시켜 작성해주십시오. (조직이해능력) [수질개선, 자연과 더불어 살기 위한 노력] K-water는 4대강, 댐 건설, 대체수자원 공급을 넘어 해외사업 수주까지 글로벌 기업으로 성장하고 있습니다. 평소 다양한 생물에 관심이 많았던 저는 K-water의 수질개선 사업에 관심을 가지고 있었습니다. 특히 어류의 경우, 환경오염으로 인해 수질이 나빠지면 멸종할 수도 있을 정도로 수질에 민감하기 때문입니다. K-water의 수질개선 사업은 인간과 자연이 더불어 살아갈 수 있는 연결고리라고 생각하며, 이외에 다양한 사업도 경험하기 위해 지원했습니다. 입사 후, 글로벌 기업으로 성장하는 K-water에 기여하기 위해 수자원에 대한 다양한 시각을 가질 수 있도록 성장하는 인턴사원이 되고자 합니다. 사업에 참여하며 시각을 넓히고자 합니다. 관심 있던 수질개선 사업 이외에 다른 사업도 경험해 보며, 글로벌 기업으로 성장하는 K-water에 따라 한국의 수자원을 다양한 해외 사업과 연결할 수 있도록 생각하고 성장하는 인턴이 되겠습니다.
2024 하반기
한국수자원공사
체험형 인턴
인서울4년제 / 영어 / 학점 4.23 / 토익: 930, 토익스피킹: 레벨6 / 사회생활 경험: 공기업 인턴 6개월 / 기타: 사조사2급
1. 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오. 학부시절 지역아동센터에서 멘토링 활동을 하며 공간의 중요성을 실감하였습니다. 문화체험 활동으로 멘티와 에버랜드에 가면서 아이의 새로운 면을 볼 수 있었습니다. 내성적이였던 멘티는 평소에 감정 표현을 잘 하지 않았기 때문에 멘토링에 어려움이 있었습니다. 하지만 에버랜드 카니발 퍼레이드를 함께 보면서 멘티가 활짝 웃는 모습을 처음 볼 수 있었습니다. 이를 계기로 멘티가 느꼈던 감정과 속 이야기를 하면서 급속도로 가까워질 수 있었습니다. 제가 에스원에 지원하는 이유는 공간을 통해 이용객들에게 행복을 전할 수 있기 때문입니다. 'DESIGN HAPPINESS' 라는 서비스 철학을 바탕으로 많은 사람들이 이 공간에서 만큼은 행복과 즐거움을 느끼게 하고 싶습니다. 에스원의 고객행복이라는 궁극적 목표달성을 위해 다방면에서 지원하는 관리자가 되고 싶습니다. 첫째, 리조트 부문은 폭우, 폭염 등 이상 기후에 상당한 영향을 받습니다. 그러므로 사내 다양한 사업의 특성을 이해하고 분석하여 상황에 맞는 의사결정을 할 필요가 있습니다. 둘째, 직원만족은 고객경영으로 직결되기 때문에, 직원들을 뒷받침해줄 수 있는 경험을 기획하고 싶습니다. 고객에게 행복을 주는 공간을 기획하는 것이 임직원의 역할이기 때문에, 직원들의 업무능력을 향상시킬 수 있도록 다양한 경험 및 교육을 제공하겠습니다. 2. 본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (※작품속 가상인물도 가능) <에너지를 주는 소통: 고객 서비스에서 얻은 교훈> 아름다운가게에서 매장관리를 하며, 고객과의 소통을 통해 원활한 가게 운영을 할 수 있었습니다. 저는 사람들과 대화하는 것을 즐기기 때문에 고객의 문의에 성실히 응답하는 것에 큰 보람을 느꼈습니다. 때로는 손님들이 물건을 찾는 것 같을 때, 적극적으로 다가가 도움이 필요한지 물어보았습니다. 물건을 진열하는 동안, 연령층이 높은 단골 손님들께 인사를 건네며 친밀감을 고취시키려 노력했습니다. 매장 운영은 가끔 힘든 순간도 있었지만, 고객과의 소통을 통해 에너지를 얻을 수 있었던 소중한 경험이었습니다. 고객에게 훌륭한 서비스를 제공하여 그들의 마음에 따뜻한 인상을 남기는 것이 제 궁극적인 목표입니다. 고객과의 소통 경험을 토대로, 고객이 요구하는 바를 정확히 이해하고 신속히 처리하는 서비스 전문가가 되겠습니다. <다양한 부서와의 소통> KOTRA에서 인턴을 하면서 외장하드 등록 업무를 담당하여 다양한 팀원들과 소통하였습니다. 각 부서 팀원들이 사내에서 일반 외장하드를 사용할 수 있도록 등록 절차를 수행해야 했는데, 등록을 승인하는 역할을 맡았습니다. 팀원들이 신청 및 사용 방법에 대해 문의할 때마다 친절하게 안내하고, 모르는 부분은 성심껏 설명해주었습니다. 타부서 팀원과의 소통을 통해 타인이 쉽게 이해할 수 있도록 명확하게 정보를 전달하는 것이 중요하다는 것을 깨달았습니다. 3. 최근 사회이슈 중 중요하다고 생각되는 한가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다. [환경문제 속 비즈니스 기회 찾기] 사회·문화적 기대가 끊임없이 변화하면서 기업은 그에 맞는 사회적 책임(CSR)을 지고 있습니다. 세계적으로 기후변화와 탄소중립이 주요 의제로 논의되면서 소비자들은 '에코웨이크닝', 즉 환경인식이 점점 커지고 있습니다. 이에 따라 기업들은 사회적 기대를 제품 및 서비스에 반영하기 위해 친환경 소재를 사용한 제품을 생산하고 있습니다. 환경문제를 해결하는 주체가 국가적 차원만이 아닌, 기업차원으로 확대되고 있는 것은 바람직한 방향이라고 생각합니다. 기업은 경제적 가치를 추구하면 환경문제 해결을 포기해야 한다는 생각때문에 환경오염을 일으키면서 경제적 가치를 극대화하고자 하였습니다. 하지만 이 두 가지는 서로 상충관계가 아닌 시너지를 줄 수 있는 보완적 관계임을 인식해야 합니다. 그렇기 때문에 기업 스스로 비즈니스를 새롭게 정의하는 관점의 변화가 필요합니다. 기업이 환경문제 해결에 앞장서고, 이 속에서 비즈니스 기회를 찾는다면 경제적 이윤과 사회적 가치 창출을 동시에 얻을 수 있을 것입니다.
2024 상반기
삼성에스원
경영지원
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.
2024 상반기
네이버 클라우드
Multimodal LLM 모델 개발을 위한 Data 업무