KG ICT 자소서 피지컬 AI 제조 AX 캠퍼스 3기 자기소개서 지원서와 면접자료 | 문서저장

1. KG ICT 피지컬 AI 제조 AX 캠퍼스 3기에 지원한 이유는 무엇입니까
2. 피지컬 AI와 일반적인 소프트웨어 기반 AI의 차이는 무엇이라고 생각합니까
3. 제조 현장에서 AI를 도입할 때 가장 먼저 고려해야 할 요소는 무엇입니까
4. 교육과정 중 어려운 기술이나 과제를 만났을 때 어떻게 해결하겠습니까
5. 팀 프로젝트에서 의견 충돌이 발생하면 어떻게 조율하겠습니까
6. 파이널 프로젝트에서 구현하고 싶은 제조 AX 서비스는 무엇입니까

제가 피지컬 AI에 관심을 갖게 된 계기는 AI 모델의 정확도가 높다는 사실만으로는 현실의 문제가 해결되지 않는다는 점을 깨달았기 때문입니다. 처음 AI를 접했을 때에는 데이터를 학습시키고 높은 정확도를 얻는 것이 가장 중요한 목표라고 생각했습니다. 그러나 제조 현장을 가정한 프로젝트를 수행하면서 생각이 달라졌습니다. 분석 결과가 아무리 정교하더라도 센서가 데이터를 안정적으로 수집하지 못하거나, 설비의 제어 장치와 연결되지 않거나, 작업자가 결과를 신뢰하지 못하면 그 모델은 실제 현장에서 사용할 수 없었습니다. 화면에 표시되는 95%의 정확도보다 설비가 이상 징후를 놓치지 않고 안전하게 멈추는 과정이 훨씬 중요할 수 있었습니다.

저는 온도와 진동 데이터를 활용해 설비의 이상 상태를 구분하는 간단한 실습을 진행한 적이 있습니다. 초기에는 정상 데이터와 이상 데이터를 분류하는 모델을 만드는 데 집중했습니다. 전처리 방식을 바꾸고 여러 알