1. 성장과정 및 교육 배경

저는 어릴 적부터 호기심 많고, 꼼꼼한 성격으로 주변의 사물과 현상에 대해 끊임없이 질문하고 분석하는 것을 즐겼습니다. 특히 레고 블록을 가지고 놀 때, 단순히 조립 설명서대로 따라 만드는 것보다 제가 직접 설계하고 새로운 기능을 추가하는 데 더 큰 흥미를 느꼈습니다. 이러한 경험은 제가 문제를 해결하고 창의적인 아이디어를 구현하는 능력을 키우는 데 큰 도움이 되었습니다. 대학교에서는 컴퓨터공학을 전공하며, 수학적 사고력과 논리적 추론 능력을 함양했습니다. 특히 데이터베이스 관리, 알고리즘 설계, 머신러닝 관련 수업에서 우수한 성적을 거두었고, 다양한 프로젝트를 통해 실무 경험을 쌓았습니다. 복잡한 알고리즘을 이해하고 구현하는 능력은 물론, 효율적인 코드 작성 능력과 디버깅 능력을 향상시키기 위해 끊임없이 노력했습니다. 졸업 논문에서는 딥러닝 기반의 이미지 인식 기술을 활용하여 교통 상황

1. 성장과정 및 교육 배경

저는 어릴 적부터 호기심이 많았습니다. 복잡한 기계 장치를 보면 어떻게 작동하는지 궁금해 늘 분해하고 조립하며 원리를 파악하려고 노력했습니다. 고장 난 라디오를 고치는 것부터 시작해 컴퓨터를 직접 조립하고 운영체제를 설치하는 등 끊임없이 새로운 기술을 배우고 적용하는 과정을 즐겼습니다. 이러한 경험은 제게 문제 해결 능력과 분석적인 사고방식을 길러주었고, 자연스럽게 컴퓨터 공학 분야에 대한 깊은 관심으로 이어졌습니다. 대학교에서는 컴퓨터 공학을 전공하며 탄탄한 이론적 기반을 다졌습니다. 특히 머신러닝과 딥러닝 분야에 매료되어 관련 수업을 우수한 성적으로 이수했고, 다양한 프로젝트를 통해 실무 경험을 쌓았습니다. 대표적인 프로젝트로는 이미지 인식 기술을 활용한 자율 주행 자동차 시뮬레이션 개발을 들 수 있습니다. 팀 프로젝트였지만, 저는 이미지 전처리와 모델 학습 부분을 주도적으로 담당하여