대학원 AI시스템공학과 합격 학업계획서

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학부에서 다양한 AI 관련 과목과 프로젝트를 경험하면서, 단순히 알고리즘 개발이나 모델 구현에 그치지 않고, 실제 사회 현장에 적용 가능한 실용적 AI 시스템을 설계·구현하는 역량의 필요성을 절감하게 되었습니다.
데이터 수집·분석부터 모델 구축·평가, 현장 적용·피드백까지 전 과정을 아우르는 통합적 연구 경험을 쌓는 것입니다.
석사과정에서 저는 실제 사회 현장에서 부딪히는 복잡한 문제들을 AI 기술로 해결하는 실증적 연구에 전념하고자 합니다.
학부생활과 다양한 팀 프로젝트, 현장 연계 경험을 통해, 단순히 알고리즘 개발에 머무르지 않고 실제 데이터와 사용자의 요구를 적극적으로 반영하는 연구가 얼마나 중요한지 깊이 체감해 왔습니다.
학부 시절 의료·금융 분야 데이터 프로젝트를 하며, 알고리즘의 불투명성이나 예측 결과의 설명 부재가 실제 현장 적용에서 큰 걸림돌이 된다는 점을 직접 경험했습니다.
이를 통해, 단순히 성능 좋은 AI를 넘어 사회적으로 신뢰받고 실제 현장에서 활용 가능한 AI 시스템을 만드는 것이 저의 목표입니다.
성균관대학교 대학원 AI시스템공학과에 진학하고자 결심한 이유는, 인공지능 분야에서 체계적이고 깊이 있는 연구를 통해 사회적으로 의미 있는 변화를 만들어내고자 하는 열망 때문입니다.
학부에서 다양한 AI 관련 과목과 프로젝트를 경험하면서, 단순히 알고리즘 개발이나 모델 구현에 그치지 않고, 실제 사회 현장에 적용 가능한 실용적 AI 시스템을 설계·구현하는 역량의 필요성을 절감하게 되었습니다.
이 과정에서 단순히 기존 기술을 가져오는 것만으로는 복잡한 현실 문제를 해결하기 어렵다는 점을 절실히 깨달았습니다.
성균관대학교 대학원 AI시스템공학과는 선도적인 교수진, 첨단연구 인프라, 그리고 산학연계 프로젝트 등 실제 적용 중심의 연구환경이 뛰어나다고 생각합니다.
저의 석사과정 목표는 첫째, 현실의 복잡한 문제를 해결할 수 있는 맞춤형 AI 시스템 설계 역량을 갖추는 것입니다.
데이터 수집·분석부터 모델 구축·평가, 현장 적용·피드백까지 전 과정을 아우르는 통합적 연구 경험을 쌓는 것입니다.
석사과정에서 저는 실제 사회 현장에서 부딪히는 복잡한 문제들을 AI 기술로 해결하는 실증적 연구에 전념하고자 합니다.
연구의 첫 단계는 실제 적용이 가능한 데이터 수집과 전처리 체계를 구축하는 것입니다.
석사과정에서는 더 다양한 현장 데이터를 수집하고, 데이터의 특 성과 한계, 불균형이나 잡음 등 실제 환경에서 발생하는 문제를 직접 해결해 나갈 것입니다.
이를 위해 자동화된 데이터 파이프라인 구축, 고품질 데이터 셋 설계, 윤리적 수집 절차 등에도 적극적으로 도전할 계획입니다.
학부 시절 의료·금융 분야 데이터 프로젝트를 하며, 알고리즘의 불투명성이나 예측 결과의 설명 부재가 실제 현장 적용에서 큰 걸림돌이 된다는 점을 직접 경험했습니다.
저는 AI 시스템공학과 석사과정을 통해, 기술적 전문성은 물론, 실용성·윤리성·사회적 책임까지 균형 있게 갖춘 연구자로 성장하고자 합니다.
앞으로도 대학원 과정 중에는 산학협력이나 지역사회 연계 프로그램에 적극 참여해, 기술의 사회적 파급력과 윤리적 책임에 대해 더 깊이 고민하고 실천하려고 합니다.
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