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2026 이공분야 석사과정생 연구장려금 합격 후기 - 연구계획서 작성요령, 결과 통보 안녕하세요 오늘은 대학원 생활 중 딱 한번 지원할 수 있는(석박통합이시면 두번이려나요)석사과정생연구장려금 합격 후기를 적어보려 합니다. 과제 개요해당 사업은 석사과정생의 석사 학위 논문 연구를 지원하는 것이 목적이라고 합니다.지원 대상은 전일제 (full-time) 재학중인 분들만 가능하고요,연구 개시일이 매년 09.01이라 본 사업 기준으로 27.09.01까지 연구가 가능한 신분이어야 합니다. 본인은 AI 관련 분야의 연구실에서 2025년 겨울부터 인턴을 진행했고그때부터 대학원 선배한테 미리 석사장려금 준비하라는 이야기를 들어서미리 미리 작성-수정-검토를 무한 반복..했습니다.저는 매일을 투자한건 아니지만 총 4개월 정도 작성했던 것 같네요:) 연구 계획서 양식 및 합격 전략석사장려금 심사 결과에 99..
Chapter5 : Machine Learning - Cross Validation, Ensemble Learning (XGBoosting, LightGBM, Random Forest) 머신러닝에서 “좋은 모델”은 당연하게도 학습 데이터에 잘 맞는 모델이 아니라, 처음 보는 데이터에도 안정적으로 작동하는 모델입니다. 그래서 모델을 이야기하기 전에 먼저 봐야 하는 것이 검증이며, 여기서 가장 중요한 개념이 편향-분산 Trade-off입니다.모델이 너무 단순하면 중요한 패턴을 놓쳐 편향이 커지고, 반대로 너무 복잡하면 노이즈까지 학습해 분산이 커집니다. 결국 목표는 편향과 분산 사이의 균형점을 찾아 전체 예측 오차를 최소화하는 것입니다.편향-분산 분해의 핵심 수식은 아래처럼 정리할 수 있습니다.$y = f^*(x) + \epsilon, \quad \epsilon \sim N(0,\sigma^2)$$\mathrm{MSE} = \mathbb{E}\left[(y - \hat f(x))^2\rig..
Chapter4 : Machine Learning - Unsupervised Learning, Clustering, Dimension Reduction Unsupervised Learning이란?머신러닝을 이야기할 때 많은 분들이 먼저 분류나 회귀를 떠올리지만, 실제 데이터 분석에서는 정답 레이블이 없는 경우도 훨씬 많습니다. 이럴 때 중요한 것이 비지도학습이고,비지도학습이란 종속변수 없이 데이터 자체의 구조를 이해하고그 안에 숨어 있는 패턴을 발견하는 접근입니다. 대표적인 문제로는 비슷한 데이터를 묶는 군집화,많은 변수를 더 간결하게 줄이는 차원 축소,그리고 대부분과 다른 이상치를 찾는 이상 탐지가 있습니다.비지도학습의 핵심은 “무엇이 정답인가”를 맞히는 것이 아니라, “데이터가 어떻게 이루어져 있는가”를 설명하는 데 있습니다. 그래서 이 영역은 예측 모델을 만들기 전 탐색적 분석 단계에서 특히 강력하고,고객 세분화, 패턴 발굴, 구조 파악, 시각화 ..
Chapter3 : Machine Learning - Logistic Regression, Softmax, LDA, QDA 안녕하세요 오늘은 수학적으로 배운 머신러닝에 대해서 리뷰할까 합니다.수학적으로 소개되는 만큼 다소 어렵고 이해가 오래 걸리니 차근차근 이해하면서 공부하는 것이 중요했습니다.Logistic Regression로지스틱 회귀의 핵심은 입력 X가 커질수록양성 클래스일 확률 $P(y=1 | X)$가 어떻게 변하는지를 모델링하는 것입니다.이때 확률 자체를 바로 직선으로 표현하지 않고 오즈(odds)와 logit을 통해선형식과 연결함으로써 분류 문제를 안정적으로 다룰 수 있습니다.확률: $P(y = 1 \mid X = x)$오즈: $\text{odds}(x) = \dfrac{P(y=1 \mid x)}{1 - P(y=1 \mid x)}$로짓: $\text{logit}(x) = \log \left( \dfrac{P(y=..
Chapter2 : Machine Learning - Supervised Learning, Classification 안녕하세요 오늘은 머신러닝의 supervised learning(지도학습)과 classfication(분류)에 대해 알아보겠습니다.지도학습이란?지도학습(Supervised Learning)은 독립변수 X와 이를 설명하는 종속변수 Y가 함께 주어졌을 때, 두 변수 사이의 관계를 학습해 새로운 입력에 대한 Y를 예측하는 방법입니다. 즉, “데이터의 Y 값을 잘 예측하는 것”이 지도학습의 목표라고 할 수 있습니다.이때 Y가 범주형이면 분류 문제, 연속형이면 회귀 문제로 나뉘게 되는데요,지난 chapter에서 회귀분석에 대해 다루어 봤으니 쉽게 이해가 될 수 있겠습니다.예를 들어 직원의 이직 여부, 암 발병 여부, 꽃의 종류 예측은 분류에 해당하고, 주식 가격이나 부동산 가격 예측은 회귀에 해당하는 것입니다. ..
Chapter1 : Regression Analysis(회귀분석) 안녕하세요, 제가 2월부터 AI LLM 부트캠프를 수강하게 되었는데요,오늘부터 부트캠프를 수강하면서 주차별로 배운 내용들을 정리해서 올려볼까 합니다.간단하게 복습할때 돌아보는 용도로 내용 정리만 해 놓아도 도움이 될 것 같더라구요중요한 개념이나 개인적으로 이해하기 어려운 개념들 위주로 작성할 예정이니다소 두서없더라도 좋게 봐주시면 감사하겠습니다^^ Correlation Coefficient (상관계수)correlation coefficient란 두 변수 사이의 상관성의 정도를 의미하며-1부터 1 사이의 값을 지님절대값이 0.3 이상이면 상관관계가 있다고 평가*상관관계가 있다고 해서 무조건 인과관계가 있는 것이라고 생각하면 안됨$$ r=\frac{\sum_{i}^{n}(x_{i}-\overline{x})(..
Baekjoon 1934번 : 최소공배수 (Python) / import math, lcm() Question Answer(인줄 알았던 것) T = int(input()) # 테스트케이스 개수 입력받기for i in range(0, T): # 테스트케이스 수 만큼 반복 A, B = map(int, input().split()) C = A * B for j in range(2, C): D = C / j if (D % A == 0) & (D % B == 0): C = int(D) print(C) 위 코드는 제가 정답이라고 확신하고 제출했던 코드입니다만,제출결과 시간초과로 오답처리되었습니다...그래서 시간초과가 안 뜨도록 메모리 관리를 위한 확인사항을 찾아보았습니다. 1. 불필요한 반복문은 없는지 제 코드를 보면 반복문은 2번 사용되..
Baekjoon 10039번 : 평균 점수 (Python) Question  Answer grade_list = []i = 0while i   Explanation 5명의 학생 점수를 list로 저장해 놓은 뒤 그 안에서 평균을 구할 생각입니다.따라서 빈 list를 하나 만들어주고5명 만큼만 반복해서 점수를  입력 받고 계산할 수 있도록 while문을 작성해줍니다.if문으로 40점 미만일 경우의 점수처리 과정을 담아주고5명의 점수가 각각 담겨있는 list 내에서 평균을 구해주면 끝입니다:)

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