KAIST 데이터사이언스학과 대학원 진입을 위한 연구계획서 참고자료

KAIST 데이터사이언스학과 대학원 진입을 위한 연구계획서 참고자료

1. 연구 분야 및 관심 주제

저는 데이터 사이언스 분야, 특히 인공지능 기반의 시계열 분석과 예측 모델링에 깊은 관심을 가지고 있습니다. 학부 시절, 빅데이터 분석 수업에서 시계열 데이터의 특징과 분석의 어려움을 배우며 매료되었고, 특히 금융 시장 데이터 분석 프로젝트를 진행하면서 시계열 예측 모델의 실제 응용 가능성과 한계에 대한 깊이 있는 이해를 얻을 수 있었습니다. 당시 주식 시장 데이터를 이용하여 LSTM 기반의 예측 모델을 구축하는 프로젝트를 수행했는데, 모델의 성능을 높이기 위해 다양한 변수들을 고려하고, 모델의 과적합 문제를 해결하기 위해 많은 노력을 기울였습니다. 결과적으로 예측 정확도를 상당 부분 개선하는 성과를 거두었지만, 실제 금융 시장의 복잡성을 완벽하게 반영하기에는 모델의 한계가 분명하다는 것을 깨달았습니다. 이 경험을 통해 저는 단순히 높은 예측 정확도를 달성하는 것보다, 실제 문제 상황에 적합한 모델을 설계하고 해석하는 능력의 중요성을 더욱 절실하게 느꼈습니다. KAIST 데이터사이언스학과의 뛰어난 교수진과 연구 환…