본문/내용
1. 본인의 연구 경험이나 프로젝트 중 가장 자랑할 만한 것은 무엇이며, 그 과정에서 배운 점은 무엇인가요
가장 자랑할 만한 연구 경험은 딥러닝 기반의 이미지 분류 알고리즘 개발 프로젝트입니다. 이 프로젝트에서 CNN(합성곱 신경망)을 이용해 의료 영상 진단 정확도를 향상시키는 것이 목표였습니다. 데이터셋은 약 50,000장의 의료 영상 데이터를 수집하여 전처리 과정을 거쳤으며, 데이터 증강 기법을 도입하여 학습 데이터를 2배로 늘렸습니다. 실험 결과, 제 알고리즘은 기존 대비 진단 정확도를 15% 향상시키고, 오분류율은 10% 이하로 낮췄습니다. 이 과정에서 TensorFlow와 PyTorch를 익혔으며, 하이퍼파라미터 튜닝 기법과 모델 최적화 전략을 배우게 되었습니다. 또한, 크로스 검증과 교차 검증을 통해 모델의 일반화 능력을 평가하였으며, 최종 성과를 논문으로 정리하여 국내 컨퍼런스에 발표하는 성과를 이루었습니다. 이 경험을 통해 데이터 분석 능력, 문제 해결 능력, 그리고 팀원과의 협업 역량이 크게 성장하였으며, 실제 의료 및 산업 분야의 응용 가능성을 체감하게 되었습니다.
2. 컴퓨터공학 분야에서 현재 관심 있는 연구 주제 또는 기술은…