연구계획 측면에서는 학부와 프로젝트 경험을 기반으로, 자연현상 모델링, 데이터 기반 예측, 알고리즘 최적화, 시뮬레이션 기반 분석 등 다양한 주제를 탐구할 예정입니다.
구체적으로, 복잡계 시스템 모델링, 생물·물리·사회현상 통합 모델, 대규모 데이터 기반 예측 모델 등을 연구하며, 모델 설계, 알고리즘 구현, 시뮬레이션, 결과 분석, 성능평가까지 전 과정에 참여할 계획입니다.
궁극적으로 저는 계산 모델링, 시뮬레이션, 알고리즘 최적화, 데이터 기반 예측 등 계산과학의 핵심 분야에서 전문성을 확보하여, 복잡한 문제를 체계적으로 분석하고 예측하며, 학문적 기여와 실질적 응용을 동시에 실현하는 연구자로 성장하고자 합니다.
이러한 경험을 통해 실제 시스템과 데이터를 기반으로 문제를 정의하고, 계산적 모델과 알고리즘을 설계하며, 결과를 검증하고 최적화하는 능력 을 강화할 것입니다.
초기 연구 경험에서는 계산 모델 설계, 시뮬레이션 수행, 알고리즘 구현, 데이터 분석, 결과 검증까지 전 과정을 수행하며, 문제정의와 모델 개선, 변수조정 등의 과정에서 연구자로서 독립적 사고와 실험적 판단능력을 개발하겠습니다.
시뮬레이션 기반 모델링, 빅데이터 예측, 알고리즘 최적화 등 연구 성과를 사회적 문제 해결과 산업혁신에 적용하며, 계산과학적 전문성과 창의적 문제 해결 능력을 동시에 갖춘 연구자로 자리매김하는 것이 최종 목표입니다.

저는 이러한 환경에서 학부 경험과 연구역량을 발전시키고, 계산 모델 설계, 알고리즘 최적화, 시 뮬레이션 기반 분석 능력을 체계적으로 학습하며 전문성을 확보하고자 합니다.
궁극적으로 저는 서울대학교 대학원에서 이론과 실험, 시뮬레이션과 데이터 분석을 통합하여 복잡한 자연현상과 사회현상을 예측하고 분석할 수 있는 능력을 갖춘 연구자로 성장하고자 합니다.
학문적 탐구와 실무 적용을 동시에 경험하며, 창의적 문제 해결 능력과 계산 모델링 전문성을 겸비한 연구자로서 계산과학 분야 발전에 기여하는 것이 최종 목표입니다.
연구계획 측면에서는 학부와 프로젝트 경험을 기반으로, 자연현상 모델링, 데이터 기반 예측, 알고리즘 최적화, 시뮬레이션 기반 분석 등 다양한 주제를 탐구할 예정입니다.
구체적으로, 복잡계 시스템 모델링, 생물·물리·사회현상 통합 모델, 대규모 데이터 기반 예측 모델 등을 연구하며, 모델 설계, 알고리즘 구현, 시뮬레이션, 결과 분석, 성능평가까지 전 과정에 참여할 계획입니다.
궁극적으로 대학원 과정에서 이론적 깊이와 실무적 계산능력을 동시에 확보하여, 복잡한 자연현상과 사회현상을 모델링하고 예측할 수 있는 전문연구자로 성장하는 것이 목표입니다.
알고리즘 설계, 시뮬레이션 최적화, 데이터 분석, 모델 검증을 통합하며, 창의적 문제 해결과 학문적 성취를 동시에 이루는 것이 최종 목표입니다.
대규모 데이터 기반 예측 모델 연구입니다.
대학원에서는 머신러닝과 수치 해석 기법을 활용하여 대규모 데이터를 처리하고, 데이터 기반 예측 모델을 개발하며 정확성과 신뢰성을 향상시키는 연구를 수행할 계획입 니다.
궁극적으로 저는 계산 모델링, 시뮬레이션, 알고리즘 최적화, 데이터 기반 예측 등 계산과학의 핵심 분야에서 전문성을 확보하여, 복잡한 문제를 체계적으로 분석하고 예측하며, 학문적 기여와 실질적 응용을 동시에 실현하는 연구자로 성장하고자 합니다.
이러한 경험을 통해 실제 시스템과 데이터를 기반으로 문제를 정의하고, 계산적 모델과 알고리즘을 설계하며, 결과를 검증하고 최적화하는 능력 을 강화할 것입니다.
산업 현장에서 발생하는 복잡계 문제, 데이터 기반 예측 문제, 시뮬레이션 최적화 문제를 연구를 통해 해결하며, 학술적 연구와 실무 적용을 동시에 달성할 계획입니다.

[hwp/pdf]서울대 대학원 계산과학전공 학업계획서