건국대편입 컴퓨터공학과 학업계획서

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건국대학교 컴퓨터공학과에서 알고리즘, 운영체제, 컴퓨터 구조, 인공지능 등의 기초이론을 탄탄히 다지고, 다양한 연구 프로젝트에 참여해 문제 해결의 과정을 직접 경험할 계획입니다.
특히 인공지능 분야는 인간의 사고를 수학적 모델로 구현하는 영역으로, 컴퓨터공학의 이론적 토대가 실제 문제 해결로 확장되는 대표적 예라 생각합니다.
제가 컴퓨터공학에서 가장 깊이 탐구하고 싶은 연구 주제는 인공지능과 인간의 사고 구조를 모방하는 학습 알고리즘의 발전 방향입니다.
제가 인공지능에 관심을 가지게 된 계기는 단순한 기술적 호기심이 아니라, 실제 문제 해결 과정에서 그 가능성을 체험했기 때문입니다.
또한 데이터의 질과 구조가 알고리즘의 학습 효율에 미치는 영향을 분석하는 연구도 병행할 예정입니다.
궁극적으로 제 연구 목표는 인간의 사고 과정에 가까운 투명하고 신뢰 가능한 인공지능 시스템을 구축하는 것입니다.
편입 이후 학부 과정에서 체계적으로 연구기반을 다진 뒤, 석사과정에서는 인공지능 알고리즘의 효율화와 데이터 최적화 연구를 지속적으로 수행할 계획입니다.
건국대학교 컴퓨터공학과에서 알고리즘, 운영체제, 컴퓨터 구조, 인공지능 등의 기초이론을 탄탄히 다지고, 다양한 연구 프로젝트에 참여해 문제 해결의 과정을 직접 경험할 계획입니다.
특히 소프트웨어 설계 과정에서 발생하는 복잡한 문제를 논리적으로 구조화하고, 효율적 알고리즘을 설계하는 능력을 갖추는 것이 제 목표입니다.
3학기에는 '인공지능', '머신러닝', '컴퓨터 비전', '딥러닝 응용' 등 최신 기술 기반 과목을 중심으로 학습할 계획입니다.
특히 인공지능 분야는 인간의 사고를 수학적 모델로 구현하는 영역으로, 컴퓨터공학의 이론적 토대가 실제 문제 해결로 확장되는 대표적 예라 생각합니다.
이 과정에서 파이썬 기반의 머신러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)를 활용하여 데이터를 학습시키고, 이미지 인식과 자연어 처리와 같은 응용 모델을 직접 구현해보려 합니다.
인공지능 연구실에 참여하여 머신러닝 기반 예측 모델을 개발하고, 빅데이터 분석 연구를 통해 데이터의 패턴을 해석하는 능력을 키우겠습니다.
제가 컴퓨터공학에서 가장 깊이 탐구하고 싶은 연구 주제는 인공지능과 인간의 사고 구조를 모방하는 학습 알고리즘의 발전 방향입니다.
저는 데이터가 인간의 경험과 유사한 방식으로 학습될 수 있는지에 대한 의문에서 출발해, 인공지능의 학습과정과 인지과정 간의 유사성을 체계적으로 분석하고 싶습니다.
제가 인공지능에 관심을 가지게 된 계기는 단순한 기술적 호기심이 아니라, 실제 문제 해결 과정에서 그 가능성을 체험했기 때문입니다.
연구방법으로는 먼저 기초적인 신경망 구조를 직접 설계하고, 데이터의 변화에 따른 학습경향을 시각화하여 모델의 작동원리를 분석할 계획입니다.
또한 데이터의 질과 구조가 알고리즘의 학습 효율에 미치는 영향을 분석하는 연구도 병행할 예정입니다.
특히 확률과 통계적 추론, 선형대수, 최적화 이론은 인공지능 연구의 기초가 되므로, 해당 과목들을 심도 있게 학습하고 실제 모델 설계에 적용할 예정입니다.
해당 연구실에서는 알고리즘 개발뿐 아니라 인공지능의 사회적 활용 가능성까지 탐구하고 있어, 제 연구 주제와 잘 맞습니다.
편입 이후 학부 과정에서 체계적으로 연구기반을 다진 뒤, 석사과정에서는 인공지능 알고리즘의 효율화와 데이터 최적화 연구를 지속적으로 수행할 계획입니다.
저는 기술의 발전이 인간의 통제와 조화를 이루는 방향으로 나아가야 한다는 철학을 가지고 있으며, 학문적 연구를 통해 그 기준을 제시하고 싶습니다.
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