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저는 이 경험을 통해 결과보다 과정 속에서 배움이 크다는 것을 알게 되었습니다.
이러한 경험은 앞으로 새로운 연구를 준비하는 과정에서도 흔들리지 않는 기반이 될 것이라 생각합니다.
제가 대학원에 진학하고자 결심하게 된 가장 큰 이유는 학부과정에서 경험한 연구활동이었습니다.
저는 연구 과정에서 협업의 중요성을 잘 알고 있습니다.
제가 관심을 두고 있는 연구 분야는 인공지능을 활용한 반도체 소자 데이터 분석입니다.
Q6.연구 과정에서 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요?
그 과정에서 불확실성이 연구의 본질이라는 사실을 받아들이게 되었습니다.
대학원에서는 반도체 소자의 전기적 특성을 정밀하게 측정하고, 그 데이터를 인공지능 모델로 분석하는 연구를 진행하고 싶습니다.

재학 중 관심을 가졌던 또 다른 과목은 반도체 소자였습니다.
지도교수님께서 진행하시던 주제는 이미지센서를 활용한 신호처리였습니다.
단순한 수업과 달리 연구는 결과가 불확실하다는 점에서도전적이었고, 데이터를 얻기까지 인내가 필요했습니다.
저는 이 경험을 통해 결과보다 과정 속에서 배움이 크다는 것을 알게 되었습니다.
이처럼 학부 시절 저는 전공 수업과 연구실 경험을 통해 단순한 지식 습득을 넘어 실제 현상에 적용하고, 예상치 못한 문제를 해결하는 과정을 경험했습니다.
제가 대학원에 진학하고자 결심하게 된 가장 큰 이유는 학부과정에서 경험한 연구활동이었습니다.
데이터를 단순히 받아 분석하는 것이 아니라, 왜 그런 결과가 나왔는지, 더 나은 방식을 만들 수 있는지 끊임없이 고민하면서 연구라는 과정의 매력을 알게 되었습니다.
제가 특히 관심을 가지게 된 분야는 인공지능을 활용한 반도체 소자 데이터 분석입니다.
최근 인공지능 기법이 반도체 공정 최적화나 소자 특성 예측에 적용되는 사례를 접하면서, 제가 학부에서 느꼈던 문제의식과 이어진다는 점이 매우 흥미로웠습니다.
대학원에 진학한다면 저는 반도체 소자의 전기적 특성을 정밀하게 측정하고, 그 결과를 바탕으로 인공지능 알고리즘을 적용하여 예측 모델을 만드는 연구를 하고 싶습니다.
첫 번째는 반도체 소자 측정 데이터를 체계적으로 수집하고, 데이터의 품질을 확보하는 것입니다.
신뢰할 수 있는데이터 없이는 인공지능 모델도 의미가 없기 때문에, 실험 과정에서의 반복성과 재현성을 확보하는 것이 중요하다고 생각합니다.
두 번째는 다양한 인공지능 모델을 적용하고 성능을 비교하는 단계입니다.
세 번째는 실제 반도체 공정 최적화 문제에 연구 결과를 적용하는 단계입니다.
장기적으로는 반도체 소자연구와 인공지능 기술의 융합을 통해 새로운 연구 분야를 개척하고 싶습니다.
수학 활동에서도 저는 꾸준히 도전을 이어갔습니다.
단순한 호기심에서 시작된 활동이었지만, 그 과정에서 문제를 해결하는 즐거움을 알게 되었고, 자연스럽게 공학 분야에 관심을 가지게 되었습니다.
부모님께서는 언제나 결과보다 과정을 중요하게 여기셨습니다.
새로운 분야에 도전할 때도 불안감보다는 기대감을 느낄 수 있었던 것은 이런 성장 배경 덕분이라고 생각합니다.
Q1.학부 시절 가장 인상 깊었던 연구 경험은 무엇인가요?
그래서 대학원에서는 반도체 소자 데이터를 정밀하게 측정하고 인공지능으로 해석 가능한 모델을 구축하고 싶습니다.
반도체 소자의 특성은 매우 복잡하고 변수도 많아 단순한 물리모델로는 설명이 어렵습니다.
저는 인공지능 기법을 단순히 적용하는데 그치지 않고 물리적 이해와 결합해 해석 가능한 모델을 만드는 데 주력하고 싶습니다.
Q6.연구 과정에서 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요?
실험을 통해 얻은 데이터를 기반으로 다양한 모델을 적용해 비교하며, 가장 적합한 방법을 찾는 과정에 집중하고자 합니다.
Q8. 본인의 성격이 연구에 어떤 도움이 된다고 생각하시나요?
Q10 .장기적인 연구자로서의 목표는 무엇인가요?

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