A+ 이화여자대학교 편입학 인공지능학과 학업계획서
분야
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1. 지원 모집단위에 대한 본인의 전공적합성과 학업적 우수성을 작성하시오.
2. 본교 편입학 후 학업 계획 및 졸업 후 진로 계획에 대하여 작성하시오.
1. 지원 모집단위에 대한 본인의 전공적합성과 학업적 우수성을 작성하시오.
저는 컴퓨터공학을 전공하며 데이터 분석, 알고리즘, 그리고 인공지능 분야의 실질적인 역량을 쌓기 위해 꾸준히 노력해왔습니다. 이 과정에서 단순히 교과목 성적에 만족하지 않고, 실생활 문제 해결과 타인에게 실질적으로 도움이 되는 프로젝트에 적극적으로 참여함으로써 이화여자대학교 인공지능학과가 추구하는 전공적합성과 학업적 우수성을 실제로 갖추었다고 자신합니다.
저의 인공지능 분야에 대한 진지한 관심은 2학년 때 수강한 ‘데이터마이닝’ 과목에서 시작되었습니다. 당시 실제 공공 데이터를 분석해 실생활 문제를 해결하는 팀 프로젝트가 있었는데, 저희 팀은 지역별 대기오염 데이터를 활용해 미세먼지 예측 모델을 개발하였습니다. 처음에는 단순 통계 분석 수준에 머물렀으나, 지도교수님의 조언으로 머신러닝 기반 회귀 모델을 시도하게 되었고, 그 과정에서 scikit-learn, pandas 등 다양한 파이썬 라이브러리를 익혔습니다. 예측 정확도를 높이기 위해 특성 선택, 하이퍼파라미터 튜닝 등 실제 산업에서 활용되는 기법들을 직접 실험해봤고, 팀원들과 함께 결과를 분석하고 개선점을 찾아내는 과정을 반복했습니다. 프로젝트를 마치고 실제로 지역 사회에 예측 데이터를 제공해 환경 캠페인에서 활용된 것을 보며, 인공지능이 사회에 직접적인 변화를 일으킬 수 있음을 체감했습니다. 이 경험은 제가 단순한 이론 학습을 넘어, 인공지능 기술을 실질적으로 적용하고, 타인의 삶에 도움이 되는 방안을 끊임없이 고민하는 계기가 되었습니다.
이후 학업적으로도 인공지능의 다양한 분야를 직접 체험하고 싶어 ‘머신러닝’, ‘딥러닝’, ‘컴퓨터 비전’, ‘자연어처리’ 등 심화 전공 과목을 선택해 성실하게 이수했습니다. 각 과목마다 실제 데이터를 다루는 실습과 프로젝트가 필수였기 때문에, 저는 이론적 개념을 체계적으로 익히는 동시에 다양한 데이터셋을 직접 분석하고, 모델을 설계하는 데 적극적으로 참여했습니다. 예를 들어, 딥러닝 과목에서는 CNN(합성곱 신경망)을 활용한 손글씨 숫자 이미지 인식 모델을 구현했고, 자연어처리 과목에서는 LSTM 기반 텍스트 감정 분석기를 개발해 실제 사용자 피드백을 받는 등, 실전 중심의 학습을 이어갔습니다.
또한 인공지능 분야에서의 실질적 성장을 위해, 학과 동아리 ‘AI Makers’에 가입해 매주 스터디와 프로젝트에 참여했습니다. 동아리 활동 중 가장 기억에 남는 경험은, 코로나19 확산 초기 비대면 학습이 확산되던 시기에 ‘온라인 강의 요약 시스템’ 개발에 도전했던 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 실제 동료 학생들이 장시간 온라인 강의 내용을 한 번에 복습하기 어렵다는 문제를 해결하는 데서 출발했습니다. 저는 자연어처리(NLP) 기술을 도입해, 음성 인식 및 자동 요약 알고리즘을 설계하고, 오픈소스 데이터셋과 직접 수집한 강의 자료를 활용해 모델을 학습시켰습니다. 오류가 반복될 때마다 데이터 전처리 과정, 하이퍼파라미터 수정, 요약 알고리즘 구조 등을 팀원들과 협의해 개선해 나갔고, 최종적으로 실제 동아리원들과 교수님께 데모를 선보일 수 있었습니다. 프로젝트 결과는 단순한 기술 구현에 머물지 않고, 학과 내에서 실제 학습 효율을 높이기 위한 실험적 도구로 활용되었으며, 이를 통해 인공지능 기술이 실질적으로 타인에게 도움이 될 수 있음을 깊이 체감할 수 있었습니다.
학업 성취도 면에서도 꾸준한 노력을 이어왔습니다. 데이터구조, 컴퓨터알고리즘, 확률과통계, 선형대수 등 인공지능의 기초가 되는 과목은 모두 높은 성적으로 이수했으며, 각종 프로그래밍 및 코딩 테스트에서 실력을 인정받았습니다. 특히 3학년 여름방학에는 산학협력 인턴십에 참여해, 실제 IT 스타트업에서 빅데이터 기반 수요 예측 모델 구축 프로젝트에 팀원으로 참여한 경험이 있습니다. 이 과정에서 기업의 실질적인 데이터 문제를 해결하기 위해 팀원들과 함께 대규모 데이터를 전처리하고, 다양한 머신러닝 알고리즘을 비교·적용하는 한편, 예측 정확도 향상과 모델 경량화까지 폭넓게 경험할 수 있었습니다. 프로젝트의 결과물이 실제 서비스의 한 기능으로 도입되어 많은 고객에게 실질적으로 활용되는 것을 보며, 이론과 실무의 연결, 그리고 사회적 기여에 대한 보람을 느꼈습니다.
이외에도 AI분야의 최신 트렌드와 지식을 꾸준히 학습하고자 MOOC, AI 관련 외부 세미나, 온라인 논문 리딩, Kaggle 대회 등에도 적극 참여했습니다. 특히 Kaggle에서는 타임시리즈 데이터 분류 경진대회에 참가해, 처음 접하는 데이터에도 빠르게 적응하고 다양한 모델을 실험하며 실제 순위를 크게 끌어올린 경험이 있습니다. 이를 통해 문제 해결력과 실전 감각을 키웠을 뿐 아니라, 글로벌 커뮤니티에서 다양한 접근법과 피드백을 주고받으며 시야를 넓힐 수 있었습니다.
◆ 구체적 사례와 진솔한 경험을 바탕으로 강점을 명확히 표현했습니다.
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