본문/내용
1. 지원 동기와 KT AI석사과정을 선택한 이유를 말씀해 주세요.
답변.
저는 AI를 단발성 모델 성능 경쟁이 아니라, 산업 현장에서 반복적으로 성과를 내는 코어 기술로 만들고 싶습니다. 최근 AI는 빠르게 발전했지만, 현업에서는 데이터 편향, 배포 환경 차이, 비용 제약, 안정성 요구 때문에 성능이 쉽게 무너집니다. 저는 이 “현장 간극”을 줄이는 연구가 앞으로 가장 큰 가치가 된다고 확신합니다. KT는 통신, 미디어, B2B, 고객 접점 등 대규모 실제 데이터와 운영 환경을 가지고 있어, 코어 AI 연구를 현실 문제와 연결해 검증할 수 있는 드문 조직입니다. 또한 석사과정이라는 구조는 단순히 지식을 배우는 것을 넘어, 문제 정의부터 실험, 논문화, 확산까지 학습의 전 주기를 체계화할 수 있는 기회입니다. 저는 KT의 실데이터와 현장 과제 기반으로 코어 AI 연구를 수행하며, 연구가 논문으로 끝나지 않고 서비스 품질과 비용 구조를 바꾸는 형태로 이어지게 만들고 싶습니다.
2. 코어 AI 연구개발을 한 문장으로 정의해 보세요.
답변.
코어 AI 연구개발은 특정 서비스의 트릭이 아니라, 다양한 도메인과 환경에서 재사용 가능한 학습, 추론,…