연구실 지원 방법

연구실 지원 시 필요한 기초 역량

• 지원 분야에 대한 문제 의식과 연구 진행 방향: 스마트 제조의 연구 분야와 ICT는 매우 다양하여 간단히 정의하기 어렵습니다. 그래서 지원자의 관심과 사전 학습이 매우 중요하다고 생각합니다. 아래의 기초 역량과 함께, 산업 현장의 문제 해결에 대한 관심과 방향이 일치한다면 기초 역량은 짧은 시간에 학습을 하거나 다른 연구원과 협업으로 해결할 수 있습니다.

• 딥러닝 기초: 산업 문제 또는 데이터를 다루고, 개선 또는 해결할 수 있는 응용 방법을 구성하는데 다양한 딥러닝 모델(TensorFlow, PyTorch 등)을 활용합니다.

• 프로그래밍 기초: 데이터 및 인공지능 모델 연구의 대부분은 파이썬 언어 및 관련 라이브러리를 사용하며, 사용자 UI 및 3D 가시화(Unity)는 C# 언어를 사용합니다. 엣지 컴퓨팅 및 로봇 제어는 리눅스 환경에 대한 기초적인 경험이 필요합니다.

• 컴퓨터 비전 및 사물인터넷 기초: 산업 현장의 문제 해결에 접근하는 과정에서 데이터가 미리 주어져 있지 않거나 제안된 방법의 검증을 위해, 컴퓨터 비전, 사물인터넷 등을 활용한 시작품을 만들어 평가합니다.