해피레포트 - 서울대학교 데이터사이언스대학원 박사 자기소개 및 수학(연구)계획서

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공학,기술계열 서울대학교 데이터사이언스대학원 박사 자기소개 및 수학(연구)계획서 서울대학교 데이터사이언스대학교 박사.hwp 등록인 asdfghjkl 등록/수정일 25.04.22 / 25.04.22 문서분량 7 페이지 다운로드 0 구매평가 판매가격 6,000원

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보고서설명
서울대학교 데이터사이언스대학원 박사과정 진학 자기소개 및 수학(연구)계획서 1) 데이터 기반 시스템 설계, 이기종 컴퓨팅, AI 가속기 최적화 등 첨단 데이터사이언스 분야의 최신 연구 흐름을 반영하여 작성된 박사과정 진학 학업계획서로, 이론적 토대와 실증적 기술개발 목표가 균형 있게 담겨 있습니다. 2) 고성능 컴퓨팅과 머신러닝 기반 설계 공간 탐색을 중심으로 한 지원 동기와 연구 비전이 구체적으로 서술되어 있으며, 미래 지향적이고 실용성 있는 연구자로 성장하려는 의지가 명확하게 드러납니다. 3) 강화학습 기반 설계 자동화, AI 컴파일러 최적화, 이기종 시스템용 런타임 연구 등 데이터사이언스와 시스템 소프트웨어 분야를 융합하는 핵심 연구계획을 중심으로 구성되어 있습니다. 4) 이론적 깊이와 산업적 응용을 동시에 추구하며, 산학연 협업과 글로벌 공동연구를 통해 사회적 임팩트를 창출할 수 있는 차세대 데이터사이언스 연구자로의 진로가 설득력 있게 제시되었습니다. 5) 서울대학교 데이터사이언스대학원 진학을 준비하는 이공계열 분들에게 체계적이고 실질적인 방향을 제시할 수 있는 우수 학업계획서 참고자료가 될 것입니다.

본문일부/목차
서울대학교 데이터사이언스대학원 박사 자기소개 및 수학(연구)계획서 1.경력(대학생활 또는 직장활동 상황) 2.지원동기 및 장래계획 3.성격의 장단점 및 특기 4.상벌사항 5.기타(특기사항) 6.석사․박사 진학시 희망 연구분야 및 연구계획 7.학부, 대학원 이수 전공과목 중 관심과목 8.석사․박사 이후의 계획(박사진학,취업,유학 등) 9.비고 (기타) 10.연구실적 목록 (논문, 보고서, 연구참여 등) 1.경력(대학생활 또는 직장활동 상황) 2.지원동기 및 장래계획 머신러닝 기반 설계 공간 탐색을 활용한 AI 가속기 및 고성능 연산 시스템의 최적화입니다. 최근 딥러닝 모델은 빠르게 복잡해지고 있으며, 이를 처리하기 위한 시스템 설계는 단순한 속도 향상만으로는 대응할 수 없습니다. 하드웨어 구성, 연산 스케줄링, 메모리 계층 구조, 통신 비용 등의 복합 요소를 고려해야 하며, 이러한 트레이드오프를 정밀하게 탐색하는 데 머신러닝은 중요한 도구가 될 수 있습니다. 특히 저는 강화학습 기반의 동적 컴파일러 최적화와 그래프 신경망(GNN)을 이용한 연산 패턴 분석을 접목시켜, 연산 시간과 에너지 효율을 동시에 최적화할 수 있는 프레임워크를 제안하고자 합니다 ...<중략> 3.성격의 장단점 및 특기 4.상벌사항 5.기타(특기사항) 6.석사․박사 진학시 희망 연구분야 및 연구계획 TVM, MLIR, XLA 등의 최신 컴파일러 프레임워크를 기반으로, AI 연산의 런타임 효율을 극대화하는 동적 컴파일러 및 커널 튜너 개발을 진행할 예정입니다. 특히, 실행 시간 예측 모델을 통해 런타임 중 최적 경로를 실시간으로 재설정하거나, 파이프라인 내 연산 스케줄을 자동 조정하는 구조를 설계하고자 합니다. 이는 서울대학교 데이터사이언스대학원의 시스템 최적화, 인공지능 하드웨어 설계, 대규모 분산 처리 플랫폼 등과의 연계성을 높여줄 것입니다. ...<중략> 7.학부, 대학원 이수 전공과목 중 관심과목 8.석사․박사 이후의 계획(박사진학,취업,유학 등) 9.비고 (기타) 10.연구실적 목록 (논문, 보고서, 연구참여 등)

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