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기술적 성취뿐 아니라 인공지능의 윤리성과 사회적 영향까지 연구할 수 있는 학문적 토대가 마련되어 있어, 건국대학교에서의 학문탐구는 제진로 방향과 일치한다고 판단했습니다.
예를 들어, 사회문제 해결형 데이터 분석 프로젝트나 인공지능 기반 사용자 서비스 개발과 같은 연구활동을 통해 기술의 사회적 활용 가능성을 탐색하겠습니다.
기술의 구조를 이해하고, 새로운 시스템을 창조할 수 있는 학문적 사고를 기르는 것입니다.
제가 가장 깊이 탐구하고 싶은 연구 분야는 인공지능 시스템의 학습 효율성 향상과 인간중심적 알고리즘 설계입니다.
제가 인공지능에 흥미를 갖게 된 것은 단순히 기술의 신기함 때문이 아니라, 인간의 사고와 감정을 논리 구조로 해석하려는 시도가 흥미로웠기 때문입니다.
그래서 제가 집중하고 싶은 연구 주제는 '설명 가능한 인공지능(ExplainableAI)'입니다.
장기적으로는 박사과정을 통해 학문적 역량을 심화시키고, 인공지능의 인지적 특성과 윤리적 설계를 주제로 연구를 이어가고 싶습니다.
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단순한 명령어의 나열이 아니라, 인간의 사고를 코드로 표현하는 과정이라는 점에서 매력을 느꼈습니다.
단순히 코딩 능력을 키우는 것을 넘어, 사회문제 해결 능력을 기를 수 있는 학문환 경이라는 점이 제게 큰 동기 부여가 되었습니다.
기술적 성취뿐 아니라 인공지능의 윤리성과 사회적 영향까지 연구할 수 있는 학문적 토대가 마련되어 있어, 건국대학교에서의 학문탐구는 제진로 방향과 일치한다고 판단했습니다.
저는 이 학문을 통해 단순한 기술 전문가가 아닌, 논리와 인간성을 함께 탐구하는 공학인으로 성장하고자 합니다.
이 과목들을 통해 컴퓨터의 내부 작동원리와 알고리즘의 논리적 구조를 체계적으로 이해하고자 합니다.
단순한 이론 습득이 아니라, 논리적 사고를 기반으로 최적의 해결방법을 설계하는 실 전 능력을 기르겠습니다.
제가 가장 깊이 탐구하고 싶은 연구 분야는 인공지능 시스템의 학습 효율성 향상과 인간중심적 알고리즘 설계입니다.
그 후 파이썬 기반의 간단한 인공지능 모델을 직접 구현해보며, 데이터가 학습을 거듭하면서 패턴을 찾아내는 과정을 관찰했습니다.
모델이 스스로 오차를 줄여가며 정답에 접근하는 과정을 보며, 인간의 학습과정과 유사하다는 점에서 큰 매력을 느꼈습니다.
그래서 제가 집중하고 싶은 연구 주제는 '설명 가능한 인공지능(ExplainableAI)'입니다.
인공지능의 판단과정을 사람이 이해할 수 있는 형태로 표현하는 기술을 말하며, 이는 의료, 금융, 자율주행 등 고위험 분야에서 필수적으로 요구되는 요소입니다.
저는 인공지능이 데이터를 통해 결정을 내릴 때, 어떤 요인에 영향을 받는지를 수학적 모델로 설명할 수 있는 시스템을 설계하고 싶습니다.
사람은 경험과 피드백을 반복적으로 학습하며 효율적으로 판단하지만, 인공지능은 데이터가 많을수록 성능이 향상된다는 단순한 구조에 머물러 있습니다.
저는 인간의 사고 과정에서처럼 선택적 학습과 맥락 인식이 가능한 모델, 즉 '인지기반 강화 학습시스템'을 연구하고 싶습니다.
이 연구는 인공지능이 데이터의 양이 아닌 질을 중심으로 학습하는 방식을 구현하는 것을 목표로 합니다. |
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2025.11.03
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