본문/내용
1. 본인의 연구 또는 프로젝트 경험에 대해 설명해 주세요.
대학 재학 시 빅데이터 기반 추천 알고리즘 개발 프로젝트를 수행하여 사용자 맞춤형 추천 시스템을 구현하였습니다. 총 1만 5000여 개의 데이터를 수집하여 데이터 전처리와 특성 추출 과정을 거쳤으며, 협업 필터링과 콘텐츠 기반 추천 기법을 결합한 하이브리드 모델을 설계하였습니다. 이를 통해 추천 정확도를 기존 방법에 비해 15% 향상시키는 성과를 거두었으며, 시스템의 평균 응답 시간은 250ms 이내로 최적화하였습니다. 이후 학부 논문 연구에서는 머신러닝 기법을 활용하여 이미지 분류 정확도를 높이기 위해 딥러닝 모델을 적용하였으며, 30만 개 이상의 이미지 데이터셋을 활용하여 실험을 진행하였습니다. 실험 결과, 기존 CNN 모델보다 7% 높은 정확도를 기록하였으며, 학습 속도를 20% 향상시키는 최적화 기법을 도입하였습니다. 또한, 데이터 불균형 문제 해결을 위해 SMOTE 기법을 적용하여 분류 성능을 12% 향상시켰으며, 이러한 연구 경험들은 컴퓨터공학 실력을 실질적으로 높이는 데 큰 도움이 되었습니다.
2. 최근 인공지능이나 머신러닝 분야에서 관심 갖는 기술이나 주제는 무엇인…