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| 유디에스에 지원한 동기와 프론트 엔드 개발자로서 이루고 싶은 목표
프론트 엔드 직무의 전문성을 개발하기 위해 노력했던 경험과 기술적 성장 과정
저는 React, Next.js, TypeS cript, TailwindCSS, Recoil 등 최신 프론트 엔드 기술 스택을 중심으로 개발 경험을 쌓았으며, UX 디자이너 및 백엔드 개발자와의 협업 프로젝트를 통해 "UI 구현을 넘은 사용자 경험설계자"로 성장했습니다.
저는 기술이 아니.. |
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| 김재철 AI 대학원에 지원하는 이유는 최근 급격히 발전 중인 멀티모달 학습 분야에서 한국어 및 동아시아권 문화데이터 셋에 특화된 기초연구를 수행하고 싶기 때문이다.
따라서 나의 연구 목표는 "한국어 기반 멀티모달 대규모 언어 모델 개발 및 평가환경 구축"이라고 정의할 수 있다.
김재철 AI 대학원은 텍스트·이미지·음성 등 서로 다른 형태의 정보를 통합해 인간 수준의 이해력을 증진할 수 있는 멀.. |
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| 김재철 AI 대학원에 지원하는 이유는 최근 급격히 발전 중인 멀티모달 학습 분야에서 한국어 및 동아시아권 문화데이터 셋에 특화된 기초연구를 수행하고 싶기 때문이다.
따라서 나의 연구 목표는 "한국어 기반 멀티모달 대규모 언어 모델 개발 및 평가환경 구축"이라고 정의할 수 있다.
김재철 AI 대학원은 텍스트·이미지·음성 등 서로 다른 형태의 정보를 통합해 인간 수준의 이해력을 증진할 수 있는 멀.. |
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| 항공사는 수많은 부서가 유기적으로 움직이는 조직이며, 그 중에서도 공항 지상 조업과 램프 통제는 항공편의 정확성과 안전을 실질적으로 실현하는 현장의 핵심이라 생각합니다.
저는 항공편 한 편한 편이 안전하게 이륙하고 도착할 수 있도록 현장을 총괄하고, 예상치 못한 상황 속에서도 빠르게 판단하고 대응하는 램프 통제 직무에 큰 사명감과 보람을 느껴 지원하게 되었습니다.
저는 단순한 조업 현장.. |
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| 딥러닝 없이 전통적 Vis ion만으로도 해결할 수 있는 문제인데 굳이 왜 딥러닝인가
이 경험을 통해 Vis ion 문제는 알고리즘보다 '환경제어'가 핵심이라는 것을 배웠습니다.
저는 Vis ion 문제의 70%는 조명과 촬영 조건을 잡으면 해결된다고 실제 경험을 통해 느꼈습니다.
미세스크래치·패턴 불량 등 전통적 Vis ion 이 어려워하는 문제를 해결할 수 있습니다.
저는 HW·조명·전처리까지 통합적으로 이해하.. |
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| 의료 영상 처리 혹은 임베디드 개발 관련 경험이 있는가
리스크 기반 테스트입니다.
저의 가장 큰 강점은 "문제 해결 과정의 구조화"입니다.
의료기기는 분명 난도가 높지만, 저는 이 분야를 얕게 이해한 신입이 아니라 이미 영상 처리·임베디드·성능 최적화 등을 경험하며 기반을 준비한 상태입니다.
또한 의료기기 SW는 규정·안정성 중심 개발이 핵심이기 때문에 "학습능력과 절차 준수"가 더 중요하다고 .. |
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| 미국은 중국이 반도체 기술을 통해 군사적·경제적 패권을 강화하는 것을 견제하기 위해 수출 통제, 투자제한, 동맹국 압박 등을 강화하고 있다.
그는 "중국이 미국의 기술을 훔치고 있다"며, 첨단 반도체 장비의 대중 수출 전면 금지와 미국 기업의 중국 내 생산 제한을 추진하고 있다.
미국은 반도체 공급망을 '민주주의 진영 중심'으로 재편하려 하고 있으며, 중국은 '자급자족형 기술체계'를 구축해 이에.. |
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| 하드웨어 설계와 영상 알고리즘 개발 중 본인이 더 강점을 가진 분야는 무엇이며 그 이유는 무엇입니까
하드웨어와 알고리즘 간 인터페이스 오류가 발생했을 때 어떤 절차로 문제를 해결하겠습니까
저는 학부 연구기간 동안 영상 신호처리, 회로설계, 센서 보정 알고리즘 등의 프로젝트를 수행하 며 하드웨어 기반 영상 분석 기술의 잠재력을 깊이 경험했습니다.
이렇게 단계별로 원인을 좁힌 뒤, 마지막에.. |
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| 앞으로도 영상 처리 분야에서 전문성을 더 욱 강화하고, 실제 산업의 다양한 문제를 해결하는 개발자로 성장해가고자 합니다.
프로젝트마다 반복된 데이터 품질관리, 실시간 스트림 데이터 처리, API 개발과 사용자 인터페이스 설계 경험은 실제 장비 현장에 배포되는 영상 처리 시스템의 신뢰성 확보와 유지관리까지 큰 강점이 될 수 있습니다.
해당 프로젝트는 실제 반도체 제조 현장 데이터를 바탕으로, .. |
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| AI 모델을 실제 서비스 환경에 적용할 때 발생하는 가장 큰 문제는 무엇이라고 보나요?
저는 백엔드 개발을 기반으로 AI 모델을 실제 서비스 환경에서 빙하고, 데이터 파이프라인을 구축하며, MLOps를 통해 운영안정성을 확보하는 직무에 큰 매력을 느 껴왔습니다.
이러한 환경에서 AI 모델을 실서비스에 적용하려면 일반적인 개발과는 다른 접근이 필요합니다.
모델 성능 →서비스 지표 연동
특히 AI 기반 A.. |
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| Q3.이미지처리나 영상 알고리즘 관련 프로젝트 경험이 있습니까?
Q4.팀 프로젝트에서 발생한 기술적 문제를 어떻게 해결했습니까?
학부 프로젝트에서 실시간 영상 처리 알고리즘을 구현한 경험이 있습니다.
이러한 경험을 통해 단순 필터 적용이 아니라 문제분석과 최적화 과정이 중요함을 배우고, 의료영상 품질 개선 능력을 갖추게 되었습니다.
학부 프로젝트에서 실시간 영상 처리 알고리즘을 구현하면서.. |
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