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입사 후에는 AI 기반 신호처리 알고리즘을 연구하고, AI 반도체의 성능을 극대화할 수 있는 최적화된 시스템 아키텍처를 설계하는 것이 목표입니다.
저는 이러한 변화 속에서, AI 기반 신호처리 및 시스템 설계를 연구하며, AI 반도체의 연산 최적화를 수행하는 것이 중요하다고 생각합니다.
A3.저는 AI 기반 신호처리 및 시스템 설계 경험을 바탕으로, AI 반도체의 연산 최적화를 연구할 수 있습니다.
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입사 후에는 AI 기반 신호처리 알고리즘을 연구하고, AI 반도체의 성능을 극대화할 수 있는 최적화된 시스템 아키텍처를 설계하는 것이 목표입니다.
대학에서는 신호처리, 머신러닝, 임베디드 시스템을 연구하며, AI 기반의 신호 최적화 기술을 심도 있게 탐구하였습니다.
문제를 해결하기 위해 하드웨어가 속기(FPGA, GPU)를 활용한 연산 최적화와 신경망 구조 변경을 시도하였으며, 특히 CNN(ConvolutionalNeuralNetwork)기 반신호 복원 모델을 개발하며 연산량을 줄이면서도 복원 성능을 향상시키는 연구를 수행하였습니다.
저는 두 가지 접근 방식을 조합하여 하이브리드 방식의 최적화를 시도하는 것이 가장 합리적이라고 판단하였고, 이를 위해 하드웨어가 속기와 AI 모델 간의 연산 효율성을 극대화하는 공통 최적화 기법을 도입하였습니다.
이 경험을 통해 저는 신호처리와 시스템 설계에서 중요한 것은 단순한 알고리즘 개발이 아니라, 하드웨어와 소프트웨어의 조화를 이루는 최적화 기법이라는 점을 깨닫게 되었습니다.
삼성전자에서도 이러한 역량을 바탕으로 AI 기반 신호처리시스템을 연구하고, 반도체 및 시스템 아키텍처 최적화를 수행 하며 실무에 기여하고 싶습니다.
저는 이러한 변화 속에서, AI 기반 신호처리 및 시스템 설계를 연구하며, AI 반도체의 연산 최적화를 수행하는 것이 중요하다고 생각합니다. |
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2025.03.10
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