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이후 전공을 컴퓨터공학으로 바꾸기로 결심하고, 편입이라는 목표를 설정한 뒤 계획적인 학습을 시작했습니다.가장 먼저 기초수학 역량을 강화하기 위해 미분적분학과 선형대수를 독학했고, 이후 알고리즘 문제 해결 능력을 높이기 위해 매일 일정량의 문제를 직접 풀어보고, 코드 구현과정에서 생기는 오류는 GitHub에 기록하며 분석했습니다.
이러한 학습과정 중에도 한계를 느낀 부분은 수학기반의 알고리즘 분석과 하드웨어 이해 부족이었습니다.
건국대학교 컴퓨터공학부에 지원하게 된 가장 큰 이유는 전공의 기초부터 응용까지를 아우르는 체계적인 교육과정과, 실무에 가까운 프로젝트 중심 수업, 다양한 연구실 환경이 잘 갖추어져 있다는 점이었습니다.
두 번째 단계는 전공심화 학습을 기반으로 프로젝트 중심 수업과 연구실 활동을 통해 실제 문제 해결 능력을 체득하는 과정입니다.
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제가 이 분야에 끌렸던 가장 큰 이유도 단순한 프로그래밍 기술이나 프로그램 구현 능력을 넘어서, 현실 세계의 다양한 문제를 기술적으로 해석하고 해결할 수 있는 가능성을 느꼈기 때문입니다.
건국대학교 컴퓨터공학부에 지원하게 된 가장 큰 이유는 전공의 기초부터 응용까지를 아우르는 체계적인 교육과정과, 실무에 가까운 프로젝트 중심 수업, 다양한 연구실 환경이 잘 갖추어져 있다는 점이었습니다.
특히 알고리즘, 시스템, 인공지능, 네트워크, 소프트웨어공학 등으로 세분화된 심화과정은 편입생으로서 부족할 수 있는 기초역량을 단계별로 보완하고, 더 나아가 개별적인 연구 프로젝트로까지 발전시킬 수 있는 기반을 마련해 줄 수 있다고 판단했습니다.
지금까지의 학습과정은 혼자서 설계하고 진행해온 부분이 많았기 때문에, 편입 이후에는 학과 수업을 기반으로 이론적 체계를 공고히 다지고, 팀 기반 프로젝트나 연구실 활동을 통해 실질적인 협업 능력과 문제 해결 능력을 더욱 강화하고자 합니다.
두 번째 단계는 전공심화 학습을 기반으로 프로젝트 중심 수업과 연구실 활동을 통해 실제 문제 해결 능력을 체득하는 과정입니다.
특히 인공지능 응용연구와 알고리즘 이론 연구 두 분야에 모두 관심이 있어, 건국대학교 내 관련 연구실을 탐색하고 있으며, 교수님들의 최근 논문도 일부 정리해둔 상태입니다.
이전에 경험한 뉴스 기사 분류 모델이나 키워드 분석 알고리즘 구현과정 에서 얻은 성취감은 이진로를 구체화하는 데 큰 동력이 되었고, 앞으로 더 정밀하고 확장 가능한 모델을 연구·개발하는데 기여하고 싶다는 목표도 생겼습니다.
두 번째 진로는 공공데이터 기반 소셜 임팩트 분야에서 활동하는 기술인재가 되는 것입니다.
향후 진로 선택에 있어 단지 상업적 제품 개발뿐 아니라, 공공서비스 개선이나 정책 수립을 지원하는 기술을 연구하고 적용하는 방향도 고민하고 있으며, 이를 위해 관련 논문과 정부기관 협력사례를 정기적으로 조사해 정리하고 있습니다. |
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2026.01.20
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