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소개

이 자료는 서울대학교 공학전문대학원 입학 기출문제의 유형분석 및 패턴탐색과 답변 대응을 위한 연구, 핵심문제 및 전공 문제와 여러 대학원에서 출제되었던 공통상식면접문제 및 면접자료 등 대학원 입학시험에 필요한 입시문제, 논술시험문제 및 자료를 포함하고 있습니다. 또 석박사 과정에 필요한 논술이나 전공과목에 걸맞는 연구계획서 작성방법, 지원동기 작성방법, 자기소개서나 지원동기를 성공적으로 작성하기 위한 성공패턴들이 어떤 핵심주제가 있나 자기소개서에 담으면 절대 안되는 문구나 문장 등 의 내용으로 필히 보셔야 할 내용들이 있습니다. 시험문제는 출제자들(주로 교수님들)이 이러한 문제 내용을 활용하여 혹은 약간씩 변형하여 이들 문제를 참고삼아 출제하고 있는 경우가 많아 드립니다. 대부분 시험를 준비하시는 입시 지원자님들은 여기에 나오는 문제를 접하기에 쉽지 않고 많은 시간을 들여야 구할 수 있는 자료도 많습니다. 구매하신 자료는 시중에 나와 있는 자료나 시험자료를 종합하고 분석하여 전제하였거나 어렵게 여러 경로를 통하여 구한 자료들로 구성되어 있습니다. 답변의 일부는 학술저널(Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR), IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Artificial Intelligence Review, Neural Computation, Expert Systems with Applications, Knowledge-Based Systems, Journal of Machine Learning Research (JMLR), Pattern Recognition, Computational Intelligence, Journal of Intelligent Information Systems (JIIS), IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking (IEEE TCCN), International Journal of Information Management (IJIM), Future Generation Computer Systems (Elsevier), Journal of Systems and Software (Elsevier), IEEE Transactions on Big Data (IEEE TBD),Journal of Information Technology) 등을 번역하여 나름대로 합리적인 정답을 구성하려 노력하였습니다. 이러한 자료의 구성은 적어도 타당성을 가진 자료라고 생각하고 채점자만이 아는 답변이나 내용은 채점자의 마음속에 있는 생각이며 생각과 철학에 따라 다를 수 있으나 보편적으로 학계에서 공인된 이론으로 손색이 없어 입학후 연구보고서나 논문을 작성하실 때 활용하셔도 좋습니다. 더 필요한 자료가 있으면 고객센터를 통하여 문의하시면 됩니다. 제아이디의 자료는 수만개나 판매되었으며 구매자님들이 작성하신 댓글과 평가점수의 95 %가 A+ 혹은 A를 받는 후하고 좋은 추천 댓글이 있습니다. 어느 자료를 구매하시든, 구매하기전 저의 자료는 물론 다른 분들의 자료도 판매자 정보(평균점수, 판매량 등 객관적 사실)도 잘 읽어보고 구매자 평가도 관찰한후 구매하시면 좋습니다. 아래 구매자님들의 구매 평가와 글은 구매하시는 분의 구매 의사결정에 매우 좋은 자료가 되니 꼭 읽어 보시고 참고하시면 합니다. 구매 후 궁금한 점이나 더 필요한 자료는 무료로 제공 드리니 자세한 내용을 해피캠퍼스 문의 사항 메뉴에서 문의하시면 됩니다.

목차

 지원자는 왜 공학전공을 연구개발하려하나? 1500단어14
서론15
1. 공학전공의 정의와 목적15
2. 공학전공의 필요성16
3. 공학전공의 장점17
4. 공학전공의 도전과 과제18
결론19
 이 자료를 구성하면서 읽어본 참고 문헌20
 공학전공 관련 주요 학술 이론 관련 문제 25
딥러닝 (Deep Learning) 관련 문제26
기본 개념26
심층 신경망26
합성곱 신경망 (CNN)27
순환 신경망 (RNN)27
생성적 적대 신경망 (GAN)28
강화학습 (Reinforcement Learning) 관련 문제29
기본 개념29
정책과 가치 기반 방법30
심층 강화학습30
탐험 전략 및 고급 주제31
응용 및 사례 연구31
 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP) 관련 문제32
기본 개념33
언어 모델 및 임베딩33
문장 및 텍스트 처리34
신경망 및 딥러닝 응용34
응용 및 사례 연구35
 빅데이터 분석 (Big Data Analytics) 관련 문제35
기본 개념36
데이터 저장 및 관리36
데이터 처리 및 분석37
데이터 시각화37
고급 주제 및 응용38
컴퓨터 비전 (Computer Vision) 관련 문제39
기본 개념39
이미지 처리40
객체 검출 및 인식40
딥러닝과 컴퓨터 비전41
응용 및 사례 연구41
의사결정 시스템 (Decision Support Systems) 관련 문제42
기본 개념43
데이터 관리 및 분석43
모델링 및 분석 기법44
시스템 설계 및 구현44
응용 및 사례 연구45
인터넷 of Things (IoT) 및 센서 네트워크 관련 문제46
기본 개념46
네트워크 및 통신47
데이터 관리 및 분석47
시스템 설계 및 구현48
응용 및 사례 연구48
 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithms) 관련 문제49
기본 개념49
선택 연산50
교차 연산50
돌연변이 연산51
고급 주제51
성능 개선 및 평가51
응용 및 사례 연구52
최신 연구 동향53
 클라우드 컴퓨팅 및 분산 시스템 관련 문제53
기본 개념54
클라우드 서비스 모델54
클라우드 배포 모델55
클라우드 컴퓨팅 아키텍처55
클라우드 컴퓨팅 기술56
분산 시스템의 주요 알고리즘56
클라우드 및 분산 시스템 응용56
최신 연구 동향 및 미래 전망57
 신경망 해석 가능성 및 설명 가능 인공지능 관련 문제57
기본 개념58
모델 해석 기법58
신경망 해석 가능성 향상 방법59
도전 과제 및 논의60
응용 및 사례 연구60
 공학전공 학술이론에 대한 지식검증 기출문제61
 공학전공 연구를 위한 주요 논문주제67
 과학과 공학에 대한 최근 연구동향 인식 검증 기출문제74
 공학전공 발전에 기여한 유명학자 학술이론 인식검증 기출문제84
 공학전공 발전에 기여한 유명학자 학술이론 인식 기출문제91
 공학전공에 대한 자주출제되는 학술영어용어 96
 입시지원자가 보는 공학전공 연구 문제점106
 면접시험에 자주 출제된 최빈도 출제 기초과학이론 기출문제108
 관심있는 전공관련 유명 이론 몇개만 선택하여 설명해 보세요122
 공학전문대학원 입시 영어구사능력을 검증하는 문제 124
 공학전공 학술이론을 발전시킨 연구결과를 설명해 보세요 131
 공학전공의 활용의 문제점에 대한 지원자 견해133
 공학전공 연구개발발전에 대한 지원자의 방법론136
 홍길동의 서울대학교 공학전문대학원 입시 자기소개서142
 서울대학교 공학전문대학원 입시준비 연구계획서 144
 공학전문대학원 입시지원 영문자기소개서 147
 학위과정 입시지원자 공학전공분야 연구능력검증 기출면접문제152
 학위과정 입시지원자 공학전공분야 연구능력검증 기출면접문제159
 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 165
1. 의사 결정에 필요한 데이터 분석:167
2. 현상 이해와 예측:167
3. 실험 설계와 해석:167
4. 오류와 불확실성 다루기:167
5. 다양한 분야와의 융합:168
6. 정보의 해석과 의사 소통:168
7. 진실을 파악하는 도구:168
나. 기초 이론과 개념:169
다. 회귀 분석 및 모델링:169
라. 가설 검정과 추론:170
마. 데이터 분석 및 시각화:170
바. 빅데이터와 기계 학습:171
사. 실험 계획법172
아. 비모수 통계172
자. 빅데이터와 머신러닝172
차. 데이터 분석 도구와 소프트웨어173
 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제176
 면접시험에 자주 출제된 최빈도 출제 기초과학이론 기출문제182
 학위과정 입시지원자 과학과 공학분야 연구능력검증 기출면접문제198
 논문작성 연구보고서 작성능력 검증 기출문제205
 공학전공 학습계획서-학업계획서213
 기본적인 논문구성 능력을 검증하는 문제216
 전공분야 지식의 깊이를 검증하는 문제239
가. 핵심문제의 분석과 대응요령239
나. 답변의 대응방법304
 면접에 필요한 중요한 준비과정과 내용304
가. 기본이 중요한 이유304
나. 제가 듣고 싶은 이야기는...306
다. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘학습 경험’307
라. 면접을 보는 교수님이나 전공 교수님 생각의 중요성307
마. 면접문제 대응이 정확하고 간결해야 하는 이유310
 전공계열별 논술주제 키워드310
가. 인문계열 대학원 논술 문항 키워드 311
나. 사회과학계열 대학원 논술 문항 키워드 311
다. 자연계열 대학원 논술 문항 키워드 311
라. 공통적으로 많이 나타나는 대학원 논술 문항 키워드 312
 오버스펙312
 연구보고서 작성능력을 검증하는 문제314
 일반적인 전공관련 상식을 검증하는 문제329
가. 공통문제331
나. 통계능력을 검증하는 문제357
 입학시의 추천서의 중요성 391
가. 추천서의 의미391
나. 좋은 추천서392
다. 지도교수가 쓴 추천서 견본 392
라. 서울대학교 지도교수 추천서 견본392
마. 지원 대학원에 보낼(지도교수에게 부탁하는) 추천서394
바. 교직원 임용 추천서 395
 자소서 입력 항목 분석395
 연구계획서 397
가. 요약서(예시)398
나. 연구추진 계획399
다. 추진전략400
라. 추진일정400
 면접과 지원자 선발에 합격 불합격을 가르는 패턴인식401
가. 정직이 최선의 무기401
나. 면접전형은 어떻게 진행되는가? 402
다. 면접할 때 마이너스가 되는 단어가 있는지? 403
라. 블라인드 면접, 정말 전혀 모르고 면접이 진행되는가? 403
마. 외모가 면접에 영향이 있지 않나? 403
바. “본인의 역량 개발, 게을리 하지 말라”404
 면접관과 면접 불합격의 특성404
가. 호감을 줄 만한 답변, 불합격되기 좋은 면접 405
나. 면접 합격과 불합격의 큰 차이405
다. 면접 합격과 불합격의 공통적인 성향 406
라. 모르는 것에 대한 답변태도 406
마. 면접시 불합격 요소를 찾나? 합격 요소를 찾나? 407
바. 수험생에게 꼭 명심해야 할일은?407
 대학원 진학에 대한 고민408
 AI 면접 실전 진행과 분석, 평가방법409
 지원대학과 소통의 중요성413
 연구팀과 조화 능력을 검증하는 문제414
 "이런 면접이라면"417
 자기소개서 작성성공패턴과 독소조항419
가. 보편적인 양식과 일반원칙 419
나. 절대 조심해야 할 자소서의 독소 조항420
다. 자소서 작성의 키워드, [핵심]에 집중하라 421
라. 진부한 표현은 이제 그만 421
마. 자소서 작성의 핵심내용과 성공패턴422
바. 지원 동기의 작성요령 423
사. 성장과정의 작성요령424
아. 장단점의 작성요령424
자. 성공실패 사례의 작성요령425
차. 역량 표현의 작성요령426
카. 위기대응이나 순발력/ 임기응변의 작성요령427
타. 인화/조화/협력 경험의 작성요령428
파. 반드시 지켜야할 작성 내용 428
하. 자소서 작성 단계별 주제429
 인공지능연구의 주요 연구 내용430
가. 공학전문대학원 주요수업 진행 내용430
나. 인공지능을 성공으로 이끄는 3가지 조건431
다. 인공지능(AI)의 역사431
라. 인공지능(AI)이 중요한 이유432
마. 단기적 AI개발 연구분야433
바. 대학원 졸업후 진로438

<표 차례>
[표 1] 면접 잘보는 8가지 주요 tip 305
[표 2] 핵심! 핵심, 아래 문제들은 반드시 풀고 가야 통과330
[표 3] 지도교수 추천서393
[표 4] 지도교수 추천서 세부기재내용 394
[표 5] 수행 목표 399
[표 6] 세부과제 399
[표 7] 추진일정401
[표 8] 공무원( 공직자) 선발 면접에 중요한 면접 포인트402

<그림 차례>
그림 1 구매하신분들의 구매평가 글 2
그림 2 195
그림 3 195
그림 4 195
그림 5 195
그림 6 195
그림 7 195
그림 8 196
그림 9 196
그림 10 196
그림 11 196
그림 12 196
그림 13 196
그림 14 197
그림 15 197
그림 16 197
그림 17 197
그림 18 198
그림 19 네커큐브, 착시현상266
그림 20 오버 스펙 지원자 꺼리는 기업들 설문조사313
그림 21 생산성이 높은 시스템 구축 방법론324
그림 22 ict를 기반 산업간 융합329
그림 23 공학교육의 인증효과345
그림 24 반도체 공정349
그림 25 AI분석가를 위한 개발영역350
그림 26 로봇시스템 과정이수후 진출분야351
그림 27 나노기술 주요연구주제352
그림 28 지능형 로봇 기술354
그림 29 홈 iot 서비스 구성도357
그림 30 블록체인 작동원리358
그림 31 블록체인을 통한 거래 프로세스359
그림 32 4차산업 혁명의 현재와 미래361
그림 33 4차산업혁명과 산업의 변화363
그림 34 융합의 사례368
그림 35 디지털 컨버전스 구성도368
그림 36 디지털 융합의 패러다임 확장의 개념369
그림 37 디지털 세상의 생명과학을 활용한 컨버전스370
그림 38 4차 산업혁명과 관련된 테마373
그림 39 ICT를 기반으로 하는 산업간 융합375
그림 40 산업혁신성장을 통한 통제 활력 회복을 위한과제376
그림 41 381
그림 42 381
그림 43 382
그림 44 382
그림 45 382
그림 46 382
그림 47 382
그림 48 382
그림 49 383
그림 50 383
그림 51 383
그림 52 383
그림 53 383
그림 54 384
그림 55 384
그림 56 384
그림 57 384
그림 58 국가별 4차산업혁명 기반산업 기술수준 평가385
그림 59 정보통신연구개발인력388
그림 60 한국 정보통신산업 생산/수출 증감율추이391
그림 61 인공지능 주요 연구 진행 내용430
그림 62 추천의 글 1439
그림 63 추천의 글 2440
그림 64 추천의 글 3441
그림 65 추천의 글 4442

본문내용

아래 기본정보들은 기출문제 유형분석 패턴탐색, 지원자의 지원 의지, 합격 의지, 향후 연구 열정도 등을 검증하는 내용으로 자주 출제되는 내용이고 지원 전 전공 과정에 대해 얼마나 알고 왔는지 검증하는 문제로 출제될수 있는 내용입니다. 내용은 향후 연구할 내용의 이모저모에 관련한 내용이나 한번 훑어보지 않으면 출제문제에 대해 답을 하기 어려운 문제입니다. 준비된 사람이 아니라는 인상을 줄 수도 있고 합격하기 위하여 얼마나 집중하여 준비하였나를 점검하는 문제로 출제될 수 있습니다. 읽어보시면서 이해를 하셔야 합니다. 특히 전공 분야는 다양한 방법으로 문제가 출제됩니다. 문제를 보시고 스스로 어떻게 나의 환경과 내용에 맞게 답변을 준비해야 하나를 정리해야 합니다. 물론 일부 내용은 지원자의 삶의 철학이나 목표 등 공통되는 문제들은 답변을 스스로 준비해야 하는것도 있으나 지원자님이 스스로 준비해야 하는 내용들이 많습니다. 답변이 있는 문제만해도 충분히 가성비가 되오니 이점 알고 계시면 합니다. 문제 부분에서는 문제은행처럼 문제가 너무 많아서 지면문제로 일일이 답변을 못해 드린 점 이해하시고 스스로 답을 찾으면 범위에 있지 않은 많은 내용을 스스로 공부하는 기회를 얻게 됩니다. 여기 문제들은 출제경향과 기출문제의 성격임을 감안하여 이를 방향점으로 삼아 혹은 지표로 삼아 학습에 임해 주시면 좋은 결과를 보실수

참고자료

· ★ 이 자료를 구성하면서 읽어본 참고 문헌
· 아래 유명 학술저널은 이자료를 구성하면서 참고한 전공관련 유명저널입니다. 대학원 입시 준비 과정에서 유명 학술 저널을 읽는 것은 매우 중요한 요소입니다. 학술 저널은 해당 분야의 최신 연구 결과와 이론, 실질적인 응용 사례를 다루고 있기 때문에 학문적 깊이를 넓히고 연구자의 시야를 확장하는 데 필수적입니다. 이러한 이유로, 유명 학술 저널을 읽는 것은 대학원 입시 준비에서 큰 이점을 제공합니다.
· 첫째, 학술 저널을 통해 얻은 지식은 연구 주제를 선정하고 연구 계획을 수립하는 데 큰 도움이 됩니다. 대학원 입시에서 중요한 요소 중 하나는 자신이 어떤 주제로 연구를 하고 싶은지를 명확히 밝히는 것입니다. 이를 위해서는 해당 분야의 최신 연구 동향을 파악하고, 그 안에서 자신이 기여할 수 있는 연구 주제를 찾아내는 것이 필수적입니다. 저널을 읽음으로써 어떤 연구가 이미 이루어졌고, 어떤 부분에서 추가적인 연구가 필요한지를 알 수 있습니다. 이는 차별화된 연구 주제를 설정하고 입학 심사 위원들에게 신뢰를 줄 수 있는 중요한 기반이 됩니다.
· 둘째, 학술 저널은 논문 작성 능력을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 대학원 입시 과정에서 연구 계획서나 자기소개서를 작성할 때 논리적이고 체계적인 글쓰기가 요구됩니다. 저널 논문은 이러한 글쓰기의 좋은 모델이 될 수 있습니다. 저널을 통해 연구자들이 어떻게 논리적으로 주장을 전개하고, 실험 결과를 분석하며, 결론을 도출하는지를 배우게 됩니다. 이는 입시에서 제출하는 서류의 질을 높이는 데 직접적으로 기여할 수 있습니다.
· 셋째, 학술 저널을 읽는 것은 해당 분야의 주요 연구자들과 그들의 연구 스타일을 이해하는 데 도움이 됩니다. 대학원 과정에서는 특정 교수의 연구실에 입학하기 위해 연구실이나 지도 교수의 연구 방향과 스타일을 파악하는 것이 중요합니다. 저널 논문은 이러한 정보를 제공하는 중요한 창구입니다. 저널을 통해 해당 교수나 연구팀의 연구 업적과 방향을 파악함으로써, 입학 지원서에서 더 구체적이고 목표지향적인 내용을 담을 수 있게 됩니다.
· 마지막으로, 학술 저널을 읽는 것은 입시 면접 준비에 큰 도움이 됩니다. 대학원 입시 면접에서는 지원자가 자신의 연구 주제에 대해 깊이 있는 이해를 가지고 있는지, 그리고 그 분야에서 최신 연구 동향을 잘 파악하고 있는지를 평가합니다. 유명 저널에서 다루어진 최신 연구를 숙지하고 있으면 면접에서 보다 자신감 있게 대답할 수 있으며, 자신의 학문적 관심과 연구 방향을 더욱 명확하게 설명할 수 있습니다.
· 결론적으로, 유명 학술 저널을 읽는 것은 대학원 입시 준비의 필수 요소입니다. 이는 연구 주제 선정, 논문 작성 능력 향상, 연구자 이해, 그리고 면접 준비에 이르기까지 다양한 측면에서 중요한 역할을 하며, 성공적인 입시 결과를 위한 든든한 기반이 됩니다.
· ===========================
· 1. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
· Focuses on the theory, design, and applications of neural networks and learning systems.
· 2. Artificial Intelligence
· Covers a broad range of AI topics, including machine learning, reasoning, and natural language processing.
· 3. Journal of Intelligent Systems
· Publishes research on intelligent systems and their applications across various fields.
· 4. Knowledge-Based Systems
· Emphasizes the development and application of knowledge-based systems.
· 5. Information Fusion
· Focuses on the integration of information from different sources to enhance decision-making.
· 6. Expert Systems with Applications
· Covers expert systems and their applications in real-world scenarios.
· 7. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics
· Addresses complex systems involving human-machine interactions and intelligent systems.
· 8. Journal of Artificial Intelligence Research
· Publishes high-quality research across all areas of AI.
· 9. Machine Learning
· Focuses on research in machine learning algorithms and their applications.
· 10. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing
· Explores the interaction between intelligent systems and humans in various contexts.
· 11. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology
· Publishes research on intelligent systems, emphasizing technology transfer.
· 12. International Journal of Intelligent Systems
· Covers theoretical and practical aspects of intelligent systems.
· 13. Neurocomputing
· Focuses on the application of neural networks and computational intelligence techniques.
· 14. Artificial Intelligence Review
· Reviews advancements in AI and their implications for various domains.
· 15. Journal of Machine Learning Research
· Publishes research on all aspects of machine learning.
· 16. Data Mining and Knowledge Discovery
· Focuses on methods for discovering patterns and knowledge from large data sets.
· 17. International Journal of Knowledge-Based and Intelligent Engineering Systems
· Emphasizes knowledge-based systems and intelligent engineering solutions.
· 18. Cognitive Computation
· Explores the intersection of cognitive science and computational intelligence.
· 19. Journal of Information Processing
· Focuses on information processing methods and intelligent systems.
· 20. Future Generatio