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단기적으로는 피부 데이터 분석을 통해 고객 맞춤형 성분조합을 제시하는 시스템을 고도화하고, 장기적으로는 전 세계 다양한 인종과 피부 특성을 반영하는 글로벌 AI 화장품 플랫폼을 구축하고자 합니다.
캡스톤 디자인 프로젝트에서 'AI 기반 화장품 추천 앱'을 개발할 때, 저는 '데이터 신뢰성 확보'라는 원칙을 세웠습니다.
AI 기술이 화장품 산업에서 어떤 혁신을 가져올 수 있다고 생각합니까?
데이터 편향은 AI 연구에서 흔히 발생하는 문제입니다.
저는 AI 기반 맞춤형 화장품 연구를 선도하는 전문가가 되고 싶습니다.
단기적으로는 피부 데이터 분석과 성분조합 최적화 시스템 개발에 집중하고, 장기적으로는 글로벌 인종과 피부 특성을 반영한 AI 화장품 플랫폼을 구축하고 싶습니다.
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다른 사람들과 협업하여 팀 목표를 달성한 경험과 해당 과정에서 본인이 수행했던 역할과 노력을 기술해주세요.
기존의 것을 개선하기 위해 주도적으로 노력한 경험을 구체적으로 기술해주세요.
인공지능 연구동아리에서 피부 이미지데이터를 활용한 트러블 진단 모델을 개발할 때 가장 큰 문제는 데이터 편향이었습니다.
이 문제는 단순히 성능 저하를 넘어 결과 신뢰성에도 큰 영향을 주었습니다.
최종적으로 모델의 편향이 크게 줄어 정확도가 개선되었고, 프로젝트 결과물은 교내 경진대회에서 우수상을 수상했습니다.
캡스톤 디자인 프로젝트에서 'AI 기반 화장품 추천 앱'을 개발할 때, 저는 '데이터 신뢰성 확보'라는 원칙을 세웠습니다.
그 결과 최종 앱은 추천 결과의 정확도와 신뢰성을 동시에 확보할 수 있었고, 교수님들로부터 '실제 산업에 적용 가능성이 높다'는 평가를 받았습니다.
결과적으로 연구 효율성이 크게 개선되었고, 팀원들도 개선된 시스템을 적극적으로 활용하게 되었습니다.
AI는 데이터 품질에 따라 성과가 크게 달라지기 때문에 정확하고 신뢰성 있는데이터를 다루는 능력이 중요합니다.
AI 기술이 화장품 산업에서 어떤 혁신을 가져올 수 있다고 생각합니까?
데이터 편향 문제를 어떻게 해결할 수 있습니까?
데이터 편향은 AI 연구에서 흔히 발생하는 문제입니다.
빠르게 변화하는 기술과 산업의 요구를 동시에 만족시켜야 한다는 점입니다. |
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2025.09.22
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