본문/내용
1. 본인의 연구 경험과 관심 분야에 대해 설명해 주세요.
대학 재학 시 모바일 영상 감정 분석 프로젝트를 수행하며 딥러닝 기반의 CNN과 RNN 모델을 활용하였고, 정확도 85%를 기록하였습니다. 이후 대학원에서는 자연어 처리 분야에 관심을 가지고 대규모 뉴스 기사 데이터를 수집하여 BERT 모델을 활용한 문서 분류를 연구하였으며, 10만 건의 데이터셋에서 분류 정확도를 92%까지 향상시켰습니다. 또한, 이미지 및 텍스트 융합 학습 연구를 통해 다중모달 인식 시스템을 개발하였으며, 실험 결과 글로벌 산업 표준인 ImageNet와 COCO 데이터셋에서 각각 78% 및 55%의 성능을 달성하였습니다. 최근에는 의료 영상 분석 분야에 진입하여, 병변 검출을 위한 딥러닝 모델을 개발했으며, 3000건 이상의 MRI 데이터를 활용하여 민감도 95%, 특이도 90%를 기록하였습니다. 이러한 경험들을 바탕으로 AI 기술이 사람들의 삶을 개선하는 데 기여할 수 있도록 지속적으로 연구하고 싶으며, 특히 의료 영상 및 자연어 처리 분야의 심층 학습 기술 발전에 기여하는 것이 목표입니다.
2. AI 분야에서 가장 흥미롭게 느끼는 주제는 무엇이며, 그 이유는 무엇인가요
AI 분야에…