입학 후의 연구계획서성 명수험번호지원사항학위과정: 석사 학과: 산업경영공 전공: 산업경영공학1. 진학동기 및 목표고등학교 수업 때 독일로부터 시작한 ‘인더스트리 4.0’을 접하게 되었습니다. 공장 내에 모든 사람을 안전하고 생산 효율화를 극대화 시킨다는 개념은 제 학구열을 불태웠습니다. 그렇게 제가 좋아하는 수학이나 통계가 공장을 지휘하는 데에 있어 큰 도움이 될 수 있다는 점에서 ‘응용통계학과’ 학부에 입학하였고, 학부시절 다양한 과제와 프로젝트를 진행하며 딥러닝과 머신러닝 개념에 대해 공부할 수 있었습니다.학부 수준에서의 배움도 물론 유의미하고 좋았지만 컴퓨터 언어(파이썬)와 다양한 라이브러리(사이킷런, 파이 토치 등)를 사용하여 더욱 깊게 공부하고자 In----(고려대학교 ---- 연구실)의 학부 연구생으로 지원하여 활동하게 되었습니다. 연구실 선배들이 하고 계시는 연구를 지켜보고 또 제 연구를 위한 공부를 하면서, 제가 좋아하는 딥러닝(자연어처리)과 관련한 분야에서 활동하기 위해서라면 대학원에 진학하여 전문성을 키우는 것이 좋겠다는 생각을 하였습니다.그렇게 저는 ‘대한민국 AI를 리드한다’ 라는 원대한 꿈을 실현시키기 위해 고려대학교 산업경영공학 석사과정에 지원하게 되었습니다. 이곳에서 연구와 프로젝트를 멋지게 실현시키고 싶습니다.2. 학부과정에서 관심가졌던 학업적 활동 및 내용가. 학업적 측면학부시절 ‘딥러닝 이론 필기체 학습’ 개인 과제를 수행할 때에 신경망과 파라미터라는 개념에 대해 흥미가 생겼고 무수한 데이터를 학습하여 높은 정답률의 output을 낸다는 점에 매료되었습니다. 원론 학적인 접근 그 이상으로, 엑셀에서 함수를 활용하여 각 층 별(입력-은닉-출력층)로 가중치와 편향의 최적 값을 찾아가는 과정에서 희열을 느꼈습니다.또한 학부시절 데이터 마이닝 수업 때 팀 단위 프로젝트를 진행하였습니다. 5만여 개의 ‘미국 센서스 데이터’를 처리하는 데에 있어 다양한 기법(knn, SVC, 로지스틱, 앙상블 모형)들을 적용하여 분석한 경험이 있습니다. 다소 낮았던 정확도를 knn 0.836 결정나무 0.842 로지스틱 0.850 소프트보팅 0.852 수준까지 올렸으며 차원의 저주나 과적합이 발생되지 않도록 training과 validation, test set을 나누었고 모델 평가와 성능 향상을 위해 교차검증과 정분류율 탐색도 수행하였습니다. 이를 통해 교수님께 칭찬을 받으며 두 수업 모두 A+를 수료하였습니다. 이를 시발점으로 딥러닝과 머신러닝에 깊은 흥미를 갖게 되었습니다.나. 비학업적 측면학교를 다니는 동안 수업뿐만 아니라 R&B 중앙동아리에서 영업부장으로서 다양한 사람들을 만나 의견을 조율하고 학교 행사에 다수 참여한 경험이 있습니다.그중 2번의 국토대장정을 기획 및 영업을 담당하면서 실질적으로 여러 다양한 사람들이 모인 단체를 어떻게 해야 잘 운영해 갈지를 고민하고 많은 시행착오를 겪으면서 지속적으로 내면적인 성장을 진행해왔습니다. 사람들과 만나서 단순하게 국토대장정이라고 걷는 것만이 아닌 각종 레크리에이션과 숙식 등 행사를 하는 동안 전반적인 통솔 및 진행 책임을 맡으면서 행사에 있어서 전체적인 시야를 볼 수 있는 기회가 되었습니다.또한 평소 새로운 도전을 좋아하는 가치관을 가지고 있어 대학교 교육활동과 더불어 개인적으로 도전해보고 싶은 자격증 공부를 병행하였습니다. 이러한 경험들을 통해 졸업 시 평점 3.99(고려대학교 응용통계학과 졸업 석차 2등), 컴퓨터 활용능력 1급, 한국사 1급, 토익스피킹 150점(Lv.6), 토익점수를 최신화라는 성과를 얻었습니다.3. 석사학위과정 진학 후 관심연구분야, 방향 및 내용딥러닝과 머신러닝을 관심 연구 분야로 두고 있습니다.특히 딥러닝을 활용하여 ① SCM(공급망 관리) 분야에서 수요 예측 시스템 모델링 구현과② NLP(자연어 처리) 분야에서 파이썬 언어 기반, 파이 토치(Pytoch) 라이브러리를 사용하여 소비자의 만족도나 정서를 분석하여 인사이트를 제시하는 모델링을 구현하고 싶습니다. 그리고 이와 관련한 논문을 완성하고 싶습니다.