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1. 연구 배경 및 목표

저는 늘 복잡한 문제들을 간결하고 효율적으로 해결하는 방법에 매료되어 왔습니다. 대학교 4년 동안 컴퓨터공학을 전공하면서, 특히 인공지능 분야에 깊은 흥미를 느꼈습니다. 단순히 이론적인 지식 습득에 그치지 않고, 실제 프로젝트들을 통해 딥러닝, 머신러닝 알고리즘의 구현 및 적용 경험을 쌓았습니다. 졸업 논문으로는 `시계열 데이터 기반의 주식 가격 예측 모델 개발`을 주제로 연구를 진행하면서, 방대한 데이터를 분석하고 모델을 최적화하는 과정에서 데이터 전처리의 중요성과 알고리즘 선택의 섬세함을 몸소 느낄 수 있었습니다. 예측 정확도를 높이기 위해 다양한 알고리즘을 비교 분석하고, 결과적으로 LSTM 기반의 모델을 통해 기존 모델 대비 15% 향상된 예측 정확도를 달성했습니다. 이 과정에서 데이터 분석 능력과 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있었고, 더 나아가 인공지능 기술의 잠재력과 사회적 영