울산과학기술원unist 대학원 인공지능학 학업계획서

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장기적으로는 대학원 과정에서 축적한 연구역량과 실험적 경험을 기반으로, 다양한 데이터 환경에서 안정적이고 효율적인 AI 모델을 설계하고, 현실 문제 해결과 학문적 연구를 동시에 수행할 수 있는 전문연구자로 성장할 계획입니다.
이를 통해 AI 모델 설계와 학습전략연구에서 학문적 깊이를 확장하고, 실질적 문제 해결 능력을 갖춘 연구자로 발전하는 것이 목표입니다.
학부와 대학원에서 수행한 이미지 처리, 자연어 처리, 강화학습 프로젝트 경험을 바탕으로, 대규모 데이터 환경에서 효율적이고 안정적인 모델 설계 및 최적화 연구를 수행할 계획입니다.
학부 연구 경험에서는 데이터 전처리와 모델 학습, 하이퍼파라미터 최적화, 성능평가 등 연구 전 과정을 직접 수행하며 실험적 분석 능력을 배양할 수 있었습니다.
또한 연구과정에서 습득한 모델 설계, 데이터 분석, 학습전략 최적화 경험을 체계화하여, 후속 연구나 산업 적용 프로젝트에서도 독립적으로 연구를 설계하고 수행할 수 있는 능력을 강화할계 획입니다.
대학원 과정에서 축적한 데이터 처리, 모델 학습, 실험설계 경험을 기반으로, 후배 연구자가 학문적 연구를 효율적으로 수행할 수 있도록 지도하고, 연구성과를 학술지와 학회 발표를 통해 공개하여 국내외 연구자와 협력할 계획입니다.
또한 UNIST의 인공지능 학과는 다양한 분야와의 융합연구를 강조하고 있어, 단일 분야 연구에 머무르지 않고, 실제 문제 해결과 기술 응용을 동시에 탐구할 수 있다는 장점이 있습니다.
학부에서 수행한 프로젝트 경험을 활용하여, UNIST에서의 학문적 연구환경 속에서 인공지능 문제 정의, 모델 설계, 성능평가, 개선전략 개발에 이르는 연구 전 과정을 체계적으로 경험하고, 학문적 성과를 창출할 수 있는 연구자로 성장하고자 합니다.
대학원 진학 후, 저는 단계적 학습과 연구수행을 통해 인공지능 분야의 기초부터 심화까지 학문적 역량을 체계적으로 확장할 계획입니다.
학부에서 수행한 이미지 처리와 자연어 처리 프로젝트 경험을 바탕으로, 학습 중 발생하는 문제를 데이터 기반으로 분석 하고 모델 성능 개선 전략을 검토하며, 학문적 연구자로서 문제 해결 능력을 강화할 예정입니다.
특히 모델 학습 과정에서 하이퍼파라미터 설정, 데이터 전처리, 모델 평가지표 설정 등 실제 연구 경험에서 익힌 절차를 대학원 학습과정에서 심화할 계획입니다.
강화 학습과 자율시스템', '딥러닝 모델 최적화', '대규모 데이터 분석'과목을 중심으로, 복잡한 AI 모델 설계와 최적화, 대규모 데이터 처리 전략을 학문적으로 학습하며 실험적으로 검증할 계획입니다.
또한 다양한 프로젝트 데이터를 활용하여 모델의 일반 화성능을 검증하고, 현실 환경에서 발생하는 문제를 학문적으로 분석하여 최적화 전략을 제시할 계획입니다.
학부 연구 경험에서 팀 기반 프로젝트 수행을 통해 협업 과정에서 발생하는 변수와 불확실성을 다루는 능력을 체득했던 경험은, 대학원에서 심화된 연구 설계와 문제 해결 능력 강화에 활용될 것입니다.
대학원에서는 이러한 경험을 기반으로, 다양한 환경 에서 안정적으로 학습할 수 있는 강화 학습 알고리즘을 연구하고, 실제 자율 시스템 적용 가능성을 검증하는 프로젝트를 수행할 계획입니다.
장기적으로는 대학원에서 수행할 연구를 통해, 대규모 데이터 기반 딥러닝 모델과 강화 학습 시스템의 학문적 이해를 심화하고, 실제 응용 가능한 모델 최적화 전략을 제시하는 전문연구자로 성장하고자 합니다.
학부 시절 경험한 모델 설계, 데이터 전처리, 학습 최적화 과정에서 얻은 통찰을 대학원 연구에 적용하여, 독창적인 연구결과를 도출하고, 학술논문과 학회 발표를 통해 국내외 연구 커뮤니티에 기여할 계획입니다.
이를 통해 AI 모델 설계와 학습전략연구에서 학문적 깊이를 확장하고, 실질적 문제 해결 능력을 갖춘 연구자로 발전하는 것이 목표입니다.
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