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합격 자소서

한국과학기술연구원 / 인공지능연구단 / 2022 하반기

경희대 / 산업공학 / 학점 3.5/4.3 / 토익: , 토익스피킹: , 오픽: , 기타: / 사회생활 경험: / 창업공모전, 기업협업 프로젝트, 학부연구생 / 한국사검정시험: , 컴퓨터활용능력: , 기타: ADSP

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1. 지원동기 데이터 사이언스에 관심을 갖게 된 이후로 공부를 해오면서 특히 AI 분야에 흥미를 가지게 되었습니다. 그래서 이번 학기에 학부 연구생 프로그램의 이미지 처리팀에 들어갔습니다. 이 프로젝트의 목표는 노인 분들의 건강 및 생활을 케어하는 앱 개발로 저는 이미지 처리팀에서 보이스피싱과 같은 범죄 방지를 위한 얼굴 본인인증 시스템 개발을 맡았습니다. 사실 딥러닝에 대해 깊이 배우는 것은 이번 학기에 인공지능론 수업을 수강하면서이기에 이미지 처리에 관한 지식이 얕았습니다. 그러한 상태에서 초기에 작성한 알고리즘은 인식률이 매우 낮아 아예 처음으로 돌아가 다시 기획하기 시작했습니다. 인식률 문제를 해결하고자 논문을 읽어 얼굴 인증 기술 동향을 익히고 주변 교수님들께 자문해 알고리즘을 새롭게 구성했습니다. 앱 환경에서 매번 얼굴 인증을 진행하기 위해서는 높은 인식률뿐만 아니라 작동 시간이 짧은 것도 중요하기에 현재는 샴 네트워크를 이용한 얼굴인식을 구현한 상태입니다. 프로젝트를 진행하며 모르는 부분은 직접 찾아보고 문제가 해결했을 때는 쾌감을 느꼈습니다. 그렇지만 아직 제 지식의 부족함을 많이 느끼는 시간이기도 했고 멘토의 필요성을 느꼈습니다. '스마트 홈 시스템 구현'도 마찬가지로 인공신경망을 적용한 실험이기에 이를 통해 딥러닝에 관한 견해를 더욱 넓힐 수 있을 것이라 기대하는 바이며 연구에 적극적으로 임하는 지원자가 되겠습니다. 2. 재학 중 활동경험(교내외, 전공 및 개인활동 등) 이번 여름방학에 창원에서 한 달 동안 철강 기업과 협업 프로젝트를 진행할 기회를 갖게 되었습니다. 타지에서 처음 보는 사람들과 함께하는 것이기에 긴장도 됐지만, 새로운 경험에 도전하는 것에 대한 설렘이 훨씬 컸습니다. 배정받은 프로젝트의 주제는 데이터 분석을 통해 철강 제품의 불량 예측이었습니다. 이를 위해 공정 중에 발생하는 3가지 종류의 시계열 데이터와 MES 데이터를 제공받았습니다. 데이터를 받고 느낀 가장 큰 난관은 도메인 지식에 대한 부족이었습니다. 그래도 이 부분은 반복 학습으로 해결할 수 있었습니다. 그런데 두 번째로 만난 난관은 각 행에 대한 제품 번호 라벨링이 안 되어 있고, 각 데이터 파일 별로 다른 제품 번호를 통합하는 것이었습니다. 데이터가 매우 크기 때문에 수동으로 처리하는 것은 불가능에 가까워 자동화 시스템이 필요했습니다. 그래서 저는 우선 하루치 데이터를 보면서 규칙을 찾고 이후 한 달 나아가 6개월로 확장해 나갔습니다. 백 퍼센트 만족하는 규칙은 없었지만 예외는 따로 제외한 일부 공정의 자동화 시스템을 구축할 수 있었습니다. 그 결과 제품 불량 예측의 최종적인 recall 값으로 0.9183을 얻었습니다. 이렇게 실제 기업 데이터를 활용해보는 것은 처음이었는데 이론과 실무는 차원이 다르다는 것을 새삼 깨달았고, 이론에서 멈추지 않고 프로젝트형 업무를 해보는 것이 더 많이 배우고 성취를 느낄 수 있었습니다. 3. 팀원으로서의 본인의 장점 팀원으로서의 저의 장점은 상황에 따라서 리더십과 팔로워십 모두 발휘할 줄 아는 점이라고 생각합니다. 학교 수업에서 팀 프로젝트 과제를 수행할 때 진행자가 없거나 제가 자신 있는 분야일 때 주제를 정하는 것에서부터 아이디어를 내는 등 전체적인 회의를 적극적으로 이끌어 나가는 타입입니다. 그리고 팀장의 자리에 있을 때는 팀원 모두가 의견을 자유롭게 낼 수 있는 분위기를 지향합니다. 반면 제가 부족한 분야에서는 팀원으로서 제가 부족한 부분이 팀에 피해가 되지 않게 준비해가는 편입니다. 그리고 현재에 안주하지 않고 피드백이나 지시사항을 수용해 저의 부족한 점을 발전시켜 나갑니다. 또한 배우려는 태도와 자세가 저의 강점이라고 생각합니다. 창원에서 기업 프로젝트를 시작하게 됐을 때도 근무 시간에는 회사에 있다가 기숙사로 돌아와서 저녁을 먹고 다시 팀원들과 프로젝트를 진행하는 것이 일과였습니다. 그런데 저는 막내이고 데이터 분석 경험이 적은 편이었다고 생각해 밤에 숙소로 돌아와서도 논문을 읽거나 강의를 들어 부족한 부분을 채워나갔습니다. 그리고 프로젝트가 끝날 무렵 룸메이트였던 팀원에게 `너 진짜 열심히 한 것 안다. 후배인 친구가 어리다고 느껴지지 않은 것은 처음이다.`라고 얘기해주었습니다. 현재 제 능력이 충분치 않음을 저 스스로 잘 알고 있기에, 성장하기 위해 항상 준비하고 끊임없이 노력하고 있습니다.