본문/내용
1. 본인의 연구 경험과 전공 관련 프로젝트를 간단히 소개해 주세요.
대학원 재학 기간 동안 딥러닝 기반 이미지 분류 연구를 수행하였으며, 2022년 전국 인공지능 경진대회에서 85% 이상의 정확도를 기록하였습니다. 또한, CNN과 ResNet을 활용한 교내 프로젝트로, 의료 영상 데이터셋인 10,000여 개의 X-ray 이미지를 분석하여 흉부 질환 분류 모델을 개발하였으며, 평균 민감도 92%, 특이도 89%를 달성하였습니다. 데이터 증강과 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델 성능을 15% 이상 향상시켰으며, 5년간 축적된 약 50GB의 의료 영상 데이터셋을 활용해 딥러닝 알고리즘의 성능 검증을 수행하였습니다. 또한, 자연어처리 분야로도 확장하여, 텍스트 데이터를 이용한 감정 분석 프로젝트에서 80개 이상의 핵심 감정을 분류하는 데 성공했고, API 기반 서비스 구현에 기여하여 약 2000건 이상의 사용자 피드백을 통해 시스템 개선에 앞장섰습니다. 이러한 경험을 통해 연구 기획부터 데이터 처리, 모델 설계, 성능 평가까지 전체 과정을 경험하였으며, 실질적 성과 창출을 목표로 끊임없이 학습하고 발전하고 있습니다.
2. 컴퓨터공학 분야에서 관심 있는 연구 주제나 …