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실제로봇이나 휴머노이드 모델의 성능 검증 과정에서 가장 어려웠던 경험은 무엇이며 어떻게 해결했는가
딥러닝 기반 제어 모델 구현 능력, 시뮬레이션 환경 구축 및 검증 능력, 그리고 강화 학습 기 반 동작 생성 알고리즘 설계 경험입니다.
딥러닝 기반 모델 구현 능력입니다.
강화 학습기반 제어 알고리즘 설계 경험입니다.
이러한 차별적 역량은 단순한 연구 참여자가 아니라 문제 해결 중심의 실질적 기여자로서 연구원 환경에서 빠르게 역할을 수행하는 능력이 될 것입니다.
제가 가진 가장 큰 장점은 빠른 실험 수행 능력과 시뮬레이션 기반 환경 구축 능력입니다.
강화 학습 알고리즘과 물리기반 제어 경험을 활용해 초기 연구 성과를 빠르게 내고, 연구진이 필요한 반복 실험을 효율화하는데 즉시 기여할 수 있습니다.
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한국기계연구원은 대한민국을 대표하는 기계기술 전문연구기관으로, 국가전략기술에 대한 연구개발을 주도하며 산업 전반에 큰 영향을 미치는 기관입니다.
저는 기계기술과 인공지능이 결합해 인간형 로봇이 실제 산업과 생활영역으로 확장되는 흐름을 보며, 한국기계연구원이 가진 독보적 연구 인프라와 비전이 향후 AI 기반 휴머노이드 기술의 중심축이 될 것이라고 확신하게 되었습니다.
인공지능 모델 개발, 강화학습을 활용한 로봇제어 실험, 시뮬레이션 기반 모션 생성 등 다양한 프로젝트를 진행하며 인간형 로봇이 환경을 인식하고 적응하는 과정에 깊은 관심을 가져왔습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 많은 시간을 투자해왔고, 지금까지 쌓아온 역량을 연구원 현장에서 더욱 발전시키고 싶다는 열망이 지원의 가장 큰 이유입니다.
딥러닝 기반 제어 모델 구현 능력, 시뮬레이션 환경 구축 및 검증 능력, 그리고 강화 학습 기 반 동작 생성 알고리즘 설계 경험입니다.
강화 학습기반 제어 알고리즘 설계 경험입니다.
제가 가진 차별화된 강점은 문제를 깊이 추적하는 분석력, 실패를 빠르게 반복해 개선하는 실험력, 그리고 연구결과를 실제 동작으로 구현하는 전환 능력입니다.
이는 주어진 문제를 단순히 코드로 해결하는 것이 아니라, 물리적 원리와 제어 구조까지 연계해 분석하는 능력으로 이어졌습니다.
반복 실험을 빠르게 수행하는 실행력입니다.
강화 학습 기반 제어실험은 수십 번의 실패가 기본입니다.
이러한 실험자동화 능력은 연구일정이 빠른 환경에서 매우 중요한 경쟁력입니다.
이러한 차별적 역량은 단순한 연구 참여자가 아니라 문제 해결 중심의 실질적 기여자로서 연구원 환경에서 빠르게 역할을 수행하는 능력이 될 것입니다.
이러한 방식은 복잡한 문제에서도 흔들리지 않고 해결책을 찾는 데 큰 도움이 되었습니다.
기술적 문제에서 정답은 실험이 말해주기 때문에 감정적 충돌을 막는 데에도 큰 도움이 됩니다.
또한 상대방의 관점을 파악해 왜 그런 판단을 했는지 이해하려는 태도는 협업의 신뢰를 높이며 결과적으로 더 나은 해결책을 빠르게 만드는 데 기여합니다. |
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2025.12.09
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