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그래서 코어 AI 연구개발을 선택했고, 그 연구가 실제 서비스와 대규모 운영환경에서 검증될 수 있는 곳을 찾았습니다.
코어 AI는 모델 구조의 우수함보다, "시간이 지나도 무너지지 않게 하는 설계"가 더 중요하다는 점입니다.
코어 AI 연구개발에서 중요한 것은 모델의 최고점보다, 운영환경에서의 안정성과 효율, 그리고 개선 속도입니다.
코어 AI는 운영을 바꾸는 기술입니다.
운영 환경에서 성능의 최고점은 의미가 없고, 변동이 작고 예측 가능한 모델이 더 큰 가치를 만들기 때문입니다.
데이터 편향인지, 모델 편향인지입니다.
문제는 "아무것도 남지 않는 연구"입니다.
저는 그 사람입니다.
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KT2026년도 가을학기 AI석사과정 신입생(코어 AI 연구개발) 자기소개서 지원서와 면접자료
KT 및 지원 분야를 선택한 이유를 설명하고, 석사과정 입학 및 KT 입사 후 직무 전문성을 확보하기 위한 구체적인 성장 계획을 기술해 주십시오.
코어 AI 연구개발로 KT를 선택한 결정적 이유는 무엇이며, 통신기업에서 코어 AI가 왜 중요하다고 보십니까
석 사과정에서 연구 주제를 어떻게 정하고, KT의 실제 문제와 어떻게 연결해 성과로 만들 계획입니까
그래서 코어 AI 연구개발을 선택했고, 그 연구가 실제 서비스와 대규모 운영환경에서 검증될 수 있는 곳을 찾았습니다.
제가 가장 의미 있게 본 협업 경험은 모델 개발팀과 데이터 운영팀이 서로를 탓하던 상황을 '같은 언어'로 바꾼 경험입니다.
당시 목표는 특정 분류 모델의 현장 성능을 끌어올리는 것이었는데, 개발팀은 모델 구조와 하이퍼파라미터를 바꾸는 데만 집중했고, 운영팀은 "데이터가 엉망이라 안 된다"는 말로 방어했습니다.
정확도를 올리자 "가 아니라"어떤 오류를 줄이면 현장 비용이 줄어드는가"로 목표를 바꿨습니다.
결과는 명확했습니다.가장 비용이 큰 오류 유형이 줄면서 현장 클레임이 감소했고, 개발팀은 모델 구조 변경 횟수를 줄이고도 성능을 개선했습니다.
누가 잘못했냐"가 아니라"어느 구간에서 오류가 생기며 무엇을 바꾸면 줄어드냐"로 대화가 이동했습니다.
저는 이 문제를"라벨 부족" 문제가 아니라 "분포이동을 견디는 학습과 모니터링의 결합 문제 "로정의했습니다.
코어 AI는 모델 구조의 우수함보다, "시간이 지나도 무너지지 않게 하는 설계"가 더 중요하다는 점입니다.
저는 석사과정에서 이주제를 더 깊게 파고들어, KT의 실제 운영 환경에서 견디는 학습과 모니터링을 연구하겠습니다.
프레임워크는 PyTorch 기반으로 모델 구현과 커스텀 학습 루프 구성에 익숙하며, 사전 학습 모델을 가져다 쓰는 수준을 넘어, 손실함 수 설계와 샘플링 전략, 스케줄러 조정 등 학습 안정화에 초점을 맞춰 개선해왔습니다.
모델 측면에서는 분류, 이상 탐지, 표현학습, 자기 지도학습을 중심으로 프로젝트를 수행했고, 성능을 단일 지표로 보지 않고 비용함수, 구간별 성능분해, 드리프트 감지 같은 운영지표로 확장해 해석하는데 강점이 있습니다.
코어 AI 연구개발에서 중요한 것은 모델의 최고점보다, 운영환경에서의 안정성과 효율, 그리고 개선 속도입니다.
통신 환경은 지연과 안정성, 보안, 비용, 대규모 운영이라는 제약이동시에 걸려 있고, 이제 약을 통과한 AI만이 진짜 실력이라고 생각합니다.
코어 AI는 운영을 바꾸는 기술입니다.
하나는 보수적 개선으로 운영 품질을 지키는 트랙, 다른 하나는 공격적 연구로 성능 상한을 높이는 트랙입니다.
데이터 편향인지, 모델 편향인지입니다.
데이터 편향이라면 샘플링과 라벨링 전략을 바꾸고, 모델 편향이라면 손실함수와 정규화, 그룹별 가중치 같은 방법 을 적용해 균형을 잡겠습니다.
편향은 윤리의 문제이자 품질의 문제입니다.
즉시 배포 가능한 보수적 개선안을 기본으로 두고, 연구성과는 별도의 트랙 에서 검증해 임계점을 넘기면 합류시키겠습니다.
문제는 "아무것도 남지 않는 연구"입니다. |
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2026.01.21
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