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소개

이 자료는 서울대 계산과학협동과정 입시준비를 위한 기출문제 유형분석 및 패턴, 답변 대응을 위한 연구, 핵심문제와 전공 문제, 여러 통계관련 입시에서 출제되었던 공통상식면접문제 및 면접자료 등 대학원 입학시험에 필요한 입시문제, 논술시험문제 및 자료를 포함하고 있습니다. 또 석박사 과정에 필요한 논술이나 전공과목에 걸맞는 연구계획서 작성방법, 자기소개서나 지원동기를 성공적으로 작성하기 위한 성공패턴들이 어떤 핵심주제가 있나 자기소개서에 담으면 절대 안되는 문구나 문장 등의 내용으로 필히 보셔야 할 내용들이 있습니다. 시험문제는 출제자들(주로 교수님들)이 이러한 다양한 문제의 내용을 활용하여 혹은 약간씩 변형하여 이들 문제를 참고삼아 출제하고 있는 경우가 많아 보너스로 드립니다. 또 대부분 시험을 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(IActa Numerica, Annals of Mathematics, Publications Mathématiques de l'IHÉS, Journal of the American Mathematical Society, Duke Mathematical Journal, Communications on Pure and Applied Mathematics , Journal of the European Mathematical Society, Biometrika, Memoirs of the American Mathematical Society, SIAM Review ). 이 자료들은 학계에서 공인된 이론으로 손색이 없어 입학시에 연구보고서나 논문을 작성하실 때 활용하셔도 좋습니다. 제 아이디의 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.

목차

<제목 차례>
 지원자는 학위과정에서 왜 계산과학을 연구하려하나? 19
1. 서론 (약 300단어)21
2. 계산과학 연구 동기 (약 600단어)21
2-1. 학문적 호기심과 탐구정신21
2-2. 현실 문제 해결 의지22
2-3. 개인 역량과 배경22
3. 학위과정에서 달성하고자 하는 목표 (약 600단어)23
3-1. 이론적 및 실습적 연구 역량 강화23
3-3. 특정 응용 분야에서의 전문성 확보23
3-4. 연구실 및 대학의 지원 환경 활용24
 이 자료를 구성하면서 읽어본 참고 문헌24
 계산과학 학술이론의 기본을 검증하는 최빈도 기출문제 40제28
1. 수치해석 (Numerical Analysis)28
2. 수치선형대수 (Numerical Linear Algebra)29
3. 미분방정식의 수치해석 (ODE & PDE)30
4. 과학적 컴퓨팅 및 고성능 계산30
5. 수치적 최적화 및 모델링31
6. 기타 융합 주제31
 수치해석 학술이론의 기본을 검증하는 최빈도 기출문제 40제32
 고급 수치선형대수 학술이론의 기본을 검증하는 최빈도 기출문제 40제35
1. 행렬 분해 및 해법 (Matrix Decomposition & Direct Methods)35
2. 선형 시스템의 반복법 (Iterative Methods)35
3. 고유값 문제 (Eigenvalue Problems)36
4. 희소 행렬 및 계산 복잡도 (Sparse Matrices & Complexity)36
5. 수치적 안정성과 조건수 (Stability & Conditioning)37
6. 응용 및 고급 주제 (Applications & Advanced Topics)37
 고급 편미분방정식 수치해석 기본을 검증하는 최빈도 기출문제 30제37
1. 고차 정확도 수치기법 (High-Order Accurate Methods)38
2. 고급 유한요소법 (Advanced FEM)38
3. 고급 유한체적법 (Advanced FVM)38
4. 비선형 및 복합 경계 조건 문제39
5. 안정성, 수렴성, 오류 해석39
 병렬 컴퓨팅 학술이론의 기본을 검증하는 최빈도 기출문제 30제40
1. 병렬 시스템의 기본 개념40
2. 병렬 알고리즘과 모델40
3. 병렬 프로그래밍 모델 및 언어41
4. 성능 분석과 최적화41
5. 응용 및 고급 주제41
 최적화 이론 및 계산 이론 검증 최빈도 기출문제 30제 42
1. 최적화 이론의 기초42
2. 제약 최적화 (Constrained Optimization)42
3. 계산 최적화 알고리즘 (Numerical Optimization)43
4. 이산 및 조합 최적화43
 시뮬레이션 기법 기본을 검증하는 최빈도 기출문제 30제44
1. 시뮬레이션 개론 및 모델링44
2. 무작위 수 생성 및 입력 분석44
3. 이산사건 시뮬레이션 (Discrete Event Simulation)45
4. 통계적 출력 분석 및 검정45
5. 고급 기법 및 실용 응용45
 계산물리 학술이론의 기본을 검증하는 최빈도 기출문제 30제46
1. 계산물리 기초 이론 (1~6)46
2. 수치 미분 및 수치 적분 (7~11)46
3. 선형 대수 및 행렬 계산 (12~15)47
4. 미분방정식 수치해석 (ODE & PDE) (16~22)47
5. 혼돈계, 비선형 동역학, 분자동역학 (23~26)47
6. 몬테카를로 및 확률 기법 (27~30)48
 계산화학 이론 기본 검증 최빈도 기출문제 30제48
1. 계산화학 개론 및 기초 이론 (1~5)48
2. 양자화학 기초 이론 (6~11)48
3. 계산 방법론 및 알고리즘 (12~17)49
4. 분자 모사 및 동역학 시뮬레이션 (18~22)49
5. 반응 경로 및 전이상태 해석 (23~26)50
6. 계산화학 소프트웨어 및 실무 (27~30)50
 계산유체역학 학술 이론 검증 최빈도 기출문제 30제50
1. 기본 이론 및 지배 방정식 (1~6)50
2. 수치 기법 (FDM, FEM, FVM 등) (7~13)51
3. 경계 조건 및 격자 생성 (14~18)51
4. 수치 안정성, 정확도, 수렴성 (19~23)52
5. 난류 모델링 (24~27)52
6. 고급 응용 및 실제 해석 (28~30)52
 부분미분방정식 이론 검증 최빈도 기출문제 30제53
 계산모델링 및 해석 이론을 검증하는 최빈도 기출문제 30제56
 데이터 기반 과학계산 이론을 검증하는 최빈도 기출문제 30제59
 계산생물학 학술이론의 기본을 검증하는 최빈도 기출문제 30제63
 계산재료과학 학술이론의 기본을 검증하는 최빈도 기출문제 30제66
 통계 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 69
기초 이론과 개념:80
회귀 분석 및 모델링:81
가설 검정과 추론:81
데이터 분석 및 시각화:82
빅데이터와 기계 학습:83
실험 계획법84
비모수 통계84
빅데이터와 머신러닝85
데이터 분석 도구와 소프트웨어85
 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제88
 학위과정 이론 입시준비 기출검증문제 50개95
 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선101
Ⅰ. 확률분포 이론 및 기대값101
Ⅱ. 확률변수 및 함수의 분포102
Ⅲ. 표본분포 및 중심극한정리102
Ⅳ. 추정이론102
Ⅴ. 가설검정 및 신뢰구간103
Ⅵ. 충분통계량 및 정리103
 회귀분석 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선104
Ⅰ. 회귀모형 기초104
Ⅱ. 모형 진단 및 적합성104
Ⅲ. 다중회귀 및 변수선택104
Ⅳ. 정규화 기법 및 과적합 방지105
Ⅴ. 진단 및 잔차분석 심화105
Ⅵ. 응용 및 특수 회귀모형106
 실험계획법 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선106
# Ⅰ. 실험계획의 기초106
Ⅱ. 분산분석 (ANOVA)107
Ⅲ. 요인설계 (Factorial Design)107
Ⅳ. 반응표면분석 (Response Surface Methodology, RSM)108
Ⅴ. 공정설계 및 신뢰성108
Ⅵ. 특수 설계 및 실제 적용109
 샘플링 이론 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선109
Ⅰ. 샘플링 이론 기초109
Ⅱ. 확률 샘플링 기법110
Ⅲ. 추정과 검정110
Ⅳ. 응답 및 편향 문제111
Ⅴ. 고급 샘플링 및 실제 적용111
Ⅵ. 컴퓨터 활용 및 통계 소프트웨어112
 다변량 분석 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선112
Ⅰ. 기초 개념 및 전처리113
Ⅱ. 주성분 분석(PCA)113
Ⅲ. 요인분석(Factor Analysis)114
Ⅳ. 판별분석 / 군집분석114
Ⅴ. 공분산분석 / 다변량 분산분석115
Ⅵ. 다변량 회귀 및 기타 고급기법115
 베이지안 통계 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선116
Ⅰ. 베이지안 통계의 기본 이론 (기초 개념 및 수식)116
Ⅱ. 베이지안 추정117
Ⅲ. 베이지안 결정이론 및 예측117
Ⅳ. 베이지안 모형과 사전분포 선택117
Ⅴ. 계산 방법론 (MCMC 등)118
Ⅵ. 베이지안 모델링과 실용적 적용118
 시계열 분석 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선119
Ⅰ. 시계열 분석의 기본 개념119
Ⅱ. 시계열 모델의 이해와 적용119
Ⅲ. 예측과 진단120
Ⅳ. 계절성 시계열 및 확장 모델120
Ⅴ. 비선형, 상태공간, 베이지안 시계열121
Ⅵ. 실용 적용과 고급 해석121
 생존분석 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선122
Ⅰ. 생존분석 기초 이론122
Ⅱ. 비모수적 생존 분석122
Ⅲ. 준모수적 모형 (Cox 비례위험 모형)123
Ⅳ. 모수적 생존분석123
Ⅴ. 고급 개념 및 실무 적용124
Ⅵ. 실용 통계와 시각화124
 범주형 자료분석 이론 검증 최빈도 기출문제 30선125
Ⅰ. 기초 이론 및 용어 정의125
Ⅱ. 카이제곱 검정125
Ⅲ. 로지스틱 회귀 분석126
Ⅳ. 다항 및 순서형 로지스틱 회귀126
Ⅴ. 교호작용과 다변량 분석127
Ⅵ. 고급 주제 및 실제 적용127
 데이터마이닝 / 머신러닝 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선128
Ⅰ. 머신러닝 기초 이론128
Ⅱ. 데이터 전처리 및 특징 선택129
Ⅲ. 주요 알고리즘 및 모델129
Ⅳ. 신경망 및 딥러닝130
Ⅴ. 군집화 및 비감독학습130
Ⅵ. 모델 평가 및 성능 측정131
 고급 확률론 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선131
Ⅰ. 확률론의 기본 개념132
Ⅱ. 확률 분포 및 특성132
Ⅲ. 조건부 확률 및 베이즈 정리133
Ⅳ. 확률 과정133
Ⅴ. 확률 변수의 변환 및 적합성134
Ⅵ. 고급 이론 및 적용134
 고급 수리통계학 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선135
Ⅰ. 확률 변수와 확률 분포135
Ⅱ. 모멘트 및 특성136
Ⅲ. 추정 이론136
Ⅳ. 신뢰 구간 및 검정 이론137
Ⅴ. 회귀 분석137
Ⅵ. 분포 이론 및 모델링138
 추론 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선139
 측도론 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선139
Ⅰ. 추론의 기초139
Ⅱ. 최대우도 추정(MLE)139
Ⅲ. 가설 검정140
Ⅳ. 신뢰 구간140
Ⅴ. 비모수적 추정141
Ⅵ. 통계적 추론의 고급 주제141
 다변량 통계분석 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선142
Ⅰ. 다변량 분석의 기본 개념142
Ⅱ. 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)143
Ⅲ. 판별 분석(Discriminant Analysis, DA)143
Ⅳ. 군집 분석(Cluster Analysis)144
Ⅴ. 다변량 회귀 분석(Multivariate Regression Analysis)144
Ⅵ. 분산 분석(Analysis of Variance, ANOVA)145
 공간통계학 / 네트워크 분석 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선145
Ⅰ. 공간통계학 기본 개념145
Ⅱ. 공간 회귀 분석(Spatial Regression Analysis)146
Ⅲ. 공간적 클러스터링 및 공간적 분석146
Ⅳ. 네트워크 분석(Network Analysis)147
Ⅴ. 네트워크 구조 및 응용147
 데이터 시각화 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선149
Ⅰ. 데이터 시각화의 기초149
Ⅱ. 시각화 유형 및 도구149
Ⅲ. 고급 데이터 시각화 기법150
Ⅳ. 시각화 분석 도구150
Ⅴ. 데이터 시각화의 해석151
Ⅵ. 시각화의 발전과 트렌드151
 공간통계학 / 네트워크 분석 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선152
Ⅰ. 공간통계학 기본 개념152
Ⅱ. 공간 회귀 분석(Spatial Regression Analysis)153
Ⅲ. 공간적 클러스터링 및 공간적 분석153
Ⅳ. 네트워크 분석(Network Analysis)154
Ⅴ. 네트워크 구조 및 응용154
Ⅵ. 공간 네트워크 분석(Spatial Network Analysis)155
 고성능 통계 컴퓨팅 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선155
Ⅰ. 고성능 통계 컴퓨팅 개요 및 이론156
Ⅱ. 수치적 안정성과 근사 기법156
Ⅲ. 고속 시뮬레이션 및 샘플링157
Ⅳ. 대용량 데이터와 통계 컴퓨팅157
Ⅴ. 병렬 알고리즘 구현 및 응용158
Ⅵ. 통계 소프트웨어 및 플랫폼158
 서울대 입시 자기소개서159
 서울대 계산과학협동과정 입시 학습계획서162
 서울대 계산과학협동과정 입시 연구계획서165
 계산과학협동과정 입시 준비 주요 기출-예상 연구과제 논문주제 171
 계산과학협동과정 입시 준비 주요 기출-예상 연구과제 논문 주제 100개171
1. 수치 해석171
2. 수치 해석 응용172
3. 수학172
4. 수학 응용172
5. 컴퓨터 과학173
6. 컴퓨터 과학 응용173
7. 통계173
8. 통계 응용174
9. 물리학174
10. 물리학 응용174
11. 화학175
12. 화학 응용175
13. 공학175
14. 공학 응용176
15. 경제학176
16. 경제학 응용176
17. 생물학177
18. 생물학 응용177
19. 의학177
20. 의학 응용178
21. 기타178
 서울대 계산과학협동과정 입시지원 영문자기소개서 183
 통계 유명 연구자들 연구 내용 관심도에 대한 검증문제187
 통계 영어능력을 검증하는 기출면접문제196
Mathematical Sciences Knowledge198
English Language Proficiency201
 통계 최신 학술적 연구흐름 관련 인식검증 기출문제213
 통계 및 계산과학에서 거론되는 이론222
 통계 기본적인 이론을 검증하는 기출문제224
 계산과학협동과정 기본 이론을 검증하는 기출문제229
 계산과학협동과정 입시지원자 이론적 배경 검증 문제231
 입시지원자가 보는 계산과학 연구 문제점234
1. 교육과정의 과도한 이론 중심234
2. 연구 주제 선택의 제한235
3. 연구 환경의 미흡236
4. 높은 학업 부담236
5. 협동 연구의 부족237
6. 연구 윤리 교육의 부족237
7. 글로벌 경쟁력의 부족238
8. 성과 압박238
결론239
데이터 품질과 신뢰성:239
데이터 프라이버시와 보안:239
데이터 통합과 표준화:239
빅데이터 분석과 모델링의 복잡성:240
연산 자원 및 인프라의 한계:240
사회적, 법적, 윤리적 측면:240
인재 양성과 교육 프로그램의 부재:240
효과적인 시각화 및 커뮤니케이션 도구의 부재:241
 통계 학술이론을 발전시킨 연구결과를 설명해 보세요.241
실시간 데이터 분석과 처리:241
빅데이터 시각화 및 인터랙션 디자인:241
머신러닝 및 딥러닝 응용:242
분산 컴퓨팅 및 클라우드 기술:242
경제학적 모델과 예측:242
빅데이터 윤리 및 프라이버시 보호:243
사회과학 및 인문학의 융합 연구:243
연구 활동의 협력과 국제화:243
 계산과학 활용의 문제점에 대한 지원자 견해244
 계산과학 연구개발발전에 대한 지원자의 방법론246
문제 정의와 목표 설정:250
문헌 고찰과 기존 연구 분석:250
최신 기술 및 도구 습득:250
다양한 데이터 수집 및 전처리:251
알고리즘 개발 및 적용:251
실험 및 검증:251
결과 해석과 의미 도출:252
학술지 게재 및 컨퍼런스 발표:252
산업체 및 기관과의 협력:252
지속적인 학습과 개발:252
 학위과정 입시지원자 전공 연구능력 검증 기출면접문제253
1. 자기 소개 및 연구 동기253
2. 학부 및 석사 연구 경험254
3. 학문적 업적과 기여254
4. 연구 방법과 도구 활용 능력255
5. 현재 연구 및 미래의 연구 방향255
6. 타 분야와의 융합 및 협력 경험256
7. 연구윤리 및 사회적 책임256
8. 질문에 대한 마무리와 전망256
 학위과정 연구보고서 논문작성 능력을 검증하는 문제257
 통계 과학의 관련성에 대한 이론을 검증하는 기출문제270
 데이터분석 기본능력을 검증하는 문제272
 대학원 왜 가야하나? 나 스스로에게 묻는다300
가. 대학원 왜 가야하나? 300
나. 학부와 대학원 이공/인문 등 다른 경우 특히 조심300
다. 대학원 지원 희망 학과도 결정한 경우301
라. 대학 출신 지원자는 지도교수를 어떻게 정해야 하나?301
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정301
나. 특수대학원 코스의 장단점302
 대학원 면접에 필수 준비사항302
가. 대학교 혹은 대학원의 교육목표/교육철학302
나. 기본이 중요한 이유304
다. 제가 듣고 싶은 이야기는...305
라. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘경험’307
 대학원 입시 영어면접문제307
 오버스펙315
 데이터의 관리와 인공지능317
가. 인공지능(AI)317
나. 인공지능(AI)이 중요한 이유317
다. 데이터 마이닝과 AI문제319
 일반상식 및 지식측정 문제352
 과학적 기본지식의 깊이를 검증하는 문제376
 논문과 연구보고서 작성능력을 검증하는 문제389
 연구계획서399
가. 요 약 서(예시)400
나. 연구추진계획401
다. 수행진전략401
라. 추진일정402
 자소서 입력 항목 분석403
 지원자 선발에 합격불합격을 가르는 면접패턴인식405
가. 정직이 최선의 무기405
나. 기업채용면접 시험의 면접전형은 어떻게 진행되는가? 405
다. 면접할 때 마이너스가 되는 단어가 있는지? 405
라. 블라인드 면접, 정말 아무것도 모르고 면접이 진행되는가? 406
마. 외모가 면접에 영향이 있지 않나? 406
바. “본인의 역량 개발, 게을리 하지 말라”406
 면접관과 면접 불합격의 특성407
가. 호감을 줄 만한 답변, 불합격되기 좋은 면접 407
나. 면접 합격과 불합격의 큰 차이408
다. 면접 합격과 불합격의 공통적인 성향 408
라. 모르는 것에 대한 답변태도 408
마. 면접시 불합격 요소를 찾나? 합격 요소를 찾나? 409
바. 수험생에게 꼭 명심해야 할일은?409
 인성검사에 대한 참고내용410
 대학원 진학에 대한 고민413
 입학시의 추천서의 중요성 415
가. 추천서의 의미415
나. 좋은 추천서416
다. 지도교수가 쓴 추천서 견본 416
라. 서울대 지도교수 추천서 견본416
마. 지원 대학원에 보낼(지도교수에게 부탁하는) 추천서 내용417
 "이런 면접이라면"418
 자기소개서 작성성공패턴과 독소조항420
가. 보편적인 양식과 일반원칙 420
나. 절대 조심해야 할 자소서의 독소 조항421
다. 불합격 자소서 합격자소서421
라. 자소서 작성의 키워드, [핵심]에 집중하라 422
마. 진부한 표현은 이제 그만 422
바. 자소서 작성의 핵심내용과 성공패턴423
사. 지원 동기의 작성요령 424
아. 성장과정의 작성요령425
자. 장단점의 작성요령426
차. 성공실패 사례의 작성요령426
카. 역량 표현의 작성요령427
타. 위기대응이나 순발력/ 임기응변의 작성요령428
파. 인화/조화/협력 경험의 작성요령429
하. 반드시 지켜야할 작성 내용 429
거. 자소서 작성 단계별 주제430
 지원대학과 소통의 중요성431

<표 차례>
[표 1] 면접 잘보는 8가지 주요 tip 305
[표 2] 직무수행 목표 401
[표 3] 세부과제 401
[표 4] 추진일정402
[표 5] 지도교수 추천서416
[표 6] 지도교수 추천서 세부기재내용 417

<그림 차례>
그림 1 자료들에 대한 구매자님들의 추천의 글2
그림 2 101
그림 3 101
그림 4 102
그림 5 102
그림 6 102
그림 7 103
그림 8 104
그림 9 104
그림 10 105
그림 11 통계분석의 유형 278
그림 12 오버 스펙 지원자 꺼리는 기업들 설문조사 316
그림 13 인공지능의 단계327
그림 14 신산업중에서 유망한 산업분야329
그림 15 4차 산업혁명과 관련된 테마336
그림 16 344
그림 17 344
그림 18 344
그림 19 344
그림 20 344
그림 21 344
그림 22 345
그림 23 345
그림 24 345
그림 25 345
그림 26 345
그림 27 345
그림 28 346
그림 29 346
그림 30 346
그림 31 346
그림 32 347
그림 33 이노릭스 기업의 정보지식 융합사례375
그림 34 빅데이터 시장393
그림 35 생산성이 높은 시스템 구축 방법론 사례395
그림 36 ict를 기반으로 하는 산업간의 융합396
그림 37 추천의 글 1432
그림 38 추천의 글 2433
그림 39 추천의 글 3434
그림 40 추천의 글 4435
그림 41 추천의 글 5436

본문내용

아래 기본정보들은 기출문제 유형 분석 패턴탐색, 지원자의 지원 의지, 합격 의지, 향후 연구 열정도 등을 검증하는 내용으로 자주 출제되는 내용이고 지원 전공과정에 대해 얼마나 알고 왔는지 검증하는 문제로 출제될 수 있는 내용 입니다. 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 하는 것도 있으나 지원자님이 스스로 준비해야 하는 내용이 많습니다. 답변이 있는 문제만해도 충분히 가성비가 되오니 이점 알고 계시면 합니다. 문제 부분에서는 문제은행처럼 문제가 너무 많아서 지면 문제로 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 있습니다.

아래 핵심문제나 자료들은 구매자님들의 편의를 위하여 항목의
번호가 이어져서 구성되었습니다. 일부 대주에의 나타난 항목이나 문제수는 다소 증감이 있을수 있습니다.

★ 지원자는 학위과정에서 왜 계산과학을 연구하려하나?
이 질문은 대부분의 면접관들이 묻는 최빈도 기출문제라기보다 아주 기본적이며 항상 묻는 질문이라고 생각하시면 됩니다. 대학원에서 계산과학분야 연구를 해야 하는 당위성을 논할 때, 개인적인 열정과 전문적인 목표, 그리고 사회적 가치와 기여에 대한 고려가 필요하다고 생각하고 이를 설명해야 합니다. 이에 대한 설명을 하자면 먼저, 지원자 개인적인 열정은 해당 분야에 대한 관심과 열망으로 출발합니다. [계산과학분야]에 대한 흥미와 높은 호기심은 제가 이 분야에서의 연구를 추구하고자 하는 핵심 원동력입니다. 예를 들어, [계산과학분야]의 중요성에 대한 이해나 이 분야에서의 선행 연구에 대한 흥미 등이 이에 해당합니다. 이러한 개인적인 열정은 연구를 지속하는 데 중요한 역할을 합니다. 연구는 언제나 도전과 열망이 필요한 활동이기 때문에, 이러한 열정이 없다면 어려움에 부딪혀도 계속해서 나아갈 동기부여를 찾기 어려울 수 있습니다. 또한, 지원자의 전문적인 목표와 관련하여 이 분야에서의 연구가 필요한 이유를 준비해야 합니다. 대학원에서의 연구는 학문적인 성장과 전문적인 경력 발전을 위한 중요한 기회입니다.