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1. 진학동기
공공 데이터 분석 인턴십 프로그램에 참여하여 도심 지역의 공공자전거 재배치 알고리즘을 고도화하는 프로젝트를 수행한 적이 있습니다. 당시 단순히 과거의 시간대별 대여량 평균값만을 활용했던 기존의 정적 재배치 방식은 예측 오차가 커서 출퇴근 시간대의 수요 불균형 문제를 해결하지 못했습니다. 저는 이를 해결하기 위해 기온, 강수량, 대중교통 환승 유동인구 등의 가용한 변수들을 통합하여 다중회귀분석과 시계열 모형을 구축했고, 이를 기반으로 자전거 수요를 예측하여 재배치 효율성을 기존 대비 28퍼센트 이상 향상시키는 성과를 거두었습니다. 복잡하게 얽혀 있는 현실 세계의 불확실성을 수학적 엄밀성과 통계적 모형화로 명쾌하게 해결하는 과정을 보며, 통계학이 가진 실천적 힘에 깊은 매력을 느끼게 되었습니다. 이 현장 경험은 저에게 단순한 데이터 가공 수준을 넘어, 통계학의 근간을 이루는 수리통계학적 이론을 깊이 있게 탐구하고 싶다는 강력한 학업적 동기를 심어주었습니다.
국내 유수의 대학 중 성균관대학교 통계학과를 선택한 이유는 전통적인 수리통계학의 탄탄한 기반 위에 데이터 사이언스와 기계학습을 유기적으로 결…