1. 전공이 지원 직무와 직접적 관련이 없어도 어떻게 연관되어 활용될 수 있는지를 서술해 주셔도 무방합니다
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기본적인 프로그래밍 지식을 쌓기 위해 학부과정중에는 자료구조, 알고리즘, 컴퓨터구조, 운영체제 등의 과목을 좋은 성적으로 이수하였습니다. 또한, 인공지능 관련 지식을 배우기 위해 Udemy나 Youtube의 Stanford 강좌, 홍콩과기대 김성훈교수님의 ‘모두의 딥러닝’강좌, 스탠포드 앤드류 응 교수님의 강좌를 들으며 딥러닝에 관한 공부를 하였습니다. 또, 많은 자료들이 영어로 되있는 만큼 영어공부도 꾸준히 하였습니다.
딥러닝에 관심이 생겨 프로젝트를 구상 중에 미래창조과학부 산하기관인 한국 IT 비즈니스진흥협회에서 Software R&D 사업에 대해 알게 되었습니다. 2017년 6월부터 당해 11월까지 6개월간 진행하였으며, 강남비즈니스센터에 있는 코워킹스페이스인 유오워크에서 사무실을 임대하여 프로젝트를 진행하였습니다. 프로젝트명은 Smart title로, 처음 목표는 한글로 된 기사를 딥러닝을 사용하여 제목 추출, 제목과 본문과의 연관성 조사 등의 작업을 진행하려고 하였으나, 한국어 자연어처리과정에 필요한 전처리 과정(어근, 어원 처리, 형태소 분석) 등에 대한 자료가 너무 부족하고 연구도 활발히 진행되고 있지 않아 결국에는 영어기사를 분석하는 프로젝트로 방향을 전향하였습니다. 프로젝트는 크게 두 단계로 나누어서 진행하였는데 먼저, 첫 번째 단계는 Tensorflow를 사용하여 기사의 제목만 추출하는 것이 목표였습니다. 이 과정에서 자연어의 전처리 과정, word-embedding 방법과 딥러닝의 기초를 익혔습니다. 두 번째 단계는 keras를 사용하여 기사의 제목뿐만 아니라 실제 기사의 제목과 직접 생성한 제목과의 유사도, 기사의 카테고리 같은 분석을 진행하였습니다. 이 과정에서 tensorflow의 라이브러리인 keras를 숙지하고, 딥러닝의 모델 중 LSTM, seq2seq등의 구성 및 사용법을 익혔습니다. 저는 자연어 전처리부분과 딥러닝 모델 선택과 트레이닝 부분을 맡아 진행하였습니다.
2. 지원하신 직무분야에서 일을 하시게 된다면, 미래 자동차 시장의 패러다임 변화와 연관지어 어떤 기여를 할 수 있을지 설명해 주세요.( 942 / 1000자 이하 )
미래 자동차 시장은 인공지능의 발전을 토대로 자율주행 자동차가 주를 이룰 것으로 생각합니다. 아직 인공지능은 완벽하게 구현되지 않았기에 지금도 수많은 논문과 이론들이 발표되고 있습니다. 이러한 인공지능 분야에서 꼭 필요한 능력은 빠르게 배우는 능력과 끊임없는 노력이라고 생각합니다.
빠르게 배우고 빠르게 적응하는 하는 것이 제 장점입니다. 변화가 빠른 현대사회에서도 특히 변화가 잦은 IT 분야에서 많은 것을 빠르게 배우고 적용하여 프로젝트를 진행해 보았습니다. 마이크로소프트사의 키넥트를 활용한 동작 인식 게임부터, VR 기기를 활용한 면접환경 조성 프로그램, 안드로이드 애플리케이션 제작, 딥러닝과 자연어처리 프로젝트 등 여러 가지 프로젝트를 진행한 경험이 있습니다. 이러한 능력을 바탕으로 급변하는 현대사회에서도 빠르게 적응하여 여러 가지 일을 해낼 자신이 있습니다.
또한, 저는 끈기있게 도전하고 체계적으로 노력하는 사람입니다. 단순히 게임을 좋아해서 컴퓨터학부로 진학하였습니다. 1학년 때부터 프로그래밍 과목이 커리큘럼에 포함되어있었습니다. 처음 프로그래밍을 접했을 때 그 많은 명령어와 문법들을 보고 너무 복잡하고 어려워 흥미를 느끼지 못하였습니다. 과제도 거의 하지 못하고 수업도 따라가지 못하니 성적은 매우 낮았습니다. 하지만 포기하지 않고 조금씩 공부를 하기 시작했고, 몇 번 읽다 보니 눈에 익숙해져 다 아는 느낌이 들었습니다. 2학기 성적은 나쁘지 않았습니다. 처음으로 반액 성적장학금을 타게 된 기쁨과 더 잘할 걸이라는 아쉬움이 들었습니다. 그래서 저는 학습방법을 눈으로만 보고 공부하는 게 아니라 배운 것은 바로바로 손으로 직접 코딩해보며 모르는 부분을 채워나갔습니다. 이렇게 하니 프로그래밍에 대한 자신이 생기고 큰 프로그램도 설계할 수 있는 능력이 생겼습니다. 결과는 모든 과목 A+. 원하던 전액장학금과 최고성적자 표창과 상금까지 타게 되었습니다.