[면접 합격자료] 한국교통연구원 연구직 빅데이터 AI, 교통계획 공학 합격 문항 기출 최종합격

1. 본인이 가진 빅데이터 또는 인공지능 관련 경험에 대해 구체적으로 설명해 주세요.

대학원 재학 시절 교통 데이터 분석 프로젝트를 수행하면서 교통량 예측을 위한 빅데이터 처리와 AI 모델링 경험을 쌓았습니다. 약 1억 건 이상의 교통 센서 수집 데이터를 수집, 정제하여 Python과 R을 활용해 데이터 전처리를 진행했고, 그중 30%는 이상치 제거와 결측치 보완 작업을 수행하였습니다. 머신러닝 알고리즘인 랜덤포레스트와 딥러닝 기반 LSTM을 적용하여 24시간 교통량을 시간대별로 예측했고, 예측 정확도는 MAPE 기준으로 12% 수준이었습니다. 또한, 도시 내 교통사고 위험 구역을 예측하기 위해 신경망 모델을 개발하여 15개 도시 구역 데이터를 활용, 사고 발생 빈도와 각 구역별 변수(교통량, 신호 횟수, 차량 유형)를 분석함으로써 교통 안전 정책 수립에 기여하였습니다. 이 과정에서 TensorFlow와 Scikit-learn, SQL을 적극 활용했으며, 최적화와 교통계획 수립에 유용한 인사이트를 도출하였습니다. 이러한 경험은 데이터 기반 교통 정책 설계와 AI 활용 교통 시스템 개발에 큰 도움을 줄 수 있다고 자신합니다.

2. 교통계획 및 교통공학 분야에서 해결하…