성균관대융합정보디자인학대학원입학기출, 성균관대융합정보디자인학대학원면접, 융합정보디자인학대학원어학능력검증, 성균관대융합정보디자인학대학원입학추천서, 성균관대융합정보디자인학대학원지원동기, 성균관대융합정보디자인학대학원기출문제, 성균관대융합정보디자인학대학원입학자소서, 융합정보디자인학대학원연구계획서, 성균관대융합정보디자인학대학원논술, 융합정보디자인학대학원학업계획서

소개

이 자료는 성균관대 융합정보디자인학 입시준비를 위한 기출문제 유형분석 및 패턴, 답변 대응을 위한 연구, 핵심문제와 전공 문제, 여러 통계관련 입시에서 출제되었던 공통상식면접문제 및 면접자료 등 대학원 입학시험에 필요한 입시문제, 논술시험문제 및 자료를 포함하고 있습니다. 또 석박사 과정에 필요한 논술이나 전공과목에 걸맞는 연구계획서 작성방법, 자기소개서나 지원동기를 성공적으로 작성하기 위한 성공패턴들이 어떤 핵심주제가 있나 자기소개서에 담으면 절대 안되는 문구나 문장 등의 내용으로 필히 보셔야 할 내용들이 있습니다. 시험문제는 출제자들(주로 교수님들)이 이러한 다양한 문제의 내용을 활용하여 혹은 약간씩 변형하여 이들 문제를 참고삼아 출제하고 있는 경우가 많아 보너스로 드립니다. 또 대부분 시험을 준비하시는 입시 지원자님들은 여기에 나오는 문제를 접하기에 쉽지 않고 많은 시간을 들여야 구할 수 있는 자료도 많습니다. 구매하신 자료는 시중에 나와 있는 자료나 시험자료를 종합하고 분석하여 전제하였거나 어렵게 여러 경로를 통하여 구한 자료들로 구성되어 있습니다(IActa Numerica, Annals of Mathematics, Publications Mathématiques de l'IHÉS, Journal of the American Mathematical Society, Duke Mathematical Journal, Communications on Pure and Applied Mathematics , Journal of the European Mathematical Society, Biometrika, Memoirs of the American Mathematical Society, SIAM Review ). 이 자료들은 학계에서 공인된 이론으로 손색이 없어 입학시에 연구보고서나 논문을 작성하실 때 활용하셔도 좋습니다. 제 아이디의 자료는 수만개나 판매되었으며 구매자님들이 작성하신 댓글과 평가점수의 95%가 A+ 혹은 A를 받는 후하고 좋은 추천 댓글이 있습니다. 어느 자료를 구매하시든, 구매하기전 저의 자료는 물론 다른 분들의 자료도 판매자 정보(평균점수, 판매량 등 객관적 사실)도 잘 읽어보고 구매자 평가도 관찰한후 구매하시면 좋습니다.

목차

<제목 차례>
v 학위과정에서 왜 융합정보디자인학을 연구하려하나? 22
1. 서론 (약 300단어) 23
2. 융합정보디자인학 연구 동기 (약 600단어) 23
2-1. 학문적 호기심과 탐구정신 24
2-2. 현실 문제 해결 의지 24
2-3. 개인 역량과 배경 24
3. 학위과정에서 달성하고자 하는 목표 (약 600단어) 25
3-1. 이론적 및 실습적 연구 역량 강화 25
3-3. 특정 응용 분야에서의 전문성 확보 25
3-4. 연구실 및 대학의 지원 환경 활용 26
v 이 자료를 구성하면서 읽어본 참고 문헌 26
v 융합정보디자인학 최근 연구 동향 2000단어 30
1. 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)과의 융합 31
머신러닝 방법론의 통계적 정교화: 31
설명 가능한 AI (Explainable AI, XAI)와 해석 가능성: 32
2. 빅데이터 및 복잡 데이터 분석 32
대규모 데이터 처리 기법: 32
새로운 데이터 유형 분석: 32
3. 통계적 추론 및 방법론의 발전 33
베이지안 융합정보디자인학(Bayesian Statistics): 33
인과 추론(Causal Inference): 33
비모수 및 반모수 통계(Nonparametric and Semiparametric Statistics): 33
4. 통계적 윤리 및 사회적 책임 34
데이터 프라이버시 및 보안: 34
알고리즘 편향 및 공정성(Algorithmic Bias and Fairness): 34
1. 기초 이론 및 원칙 (Fundamental Principles) 35
2. 시각화 및 구조 (Visualization & Structure) 35
3. 인지 및 심리학 (Cognitive Psychology) 35
4. 프로세스 및 방법론 (Process & Methodology) 36
5. 매체 및 기술 융합 (Media & Technology) 36
6. 사례 및 윤리 (Cases & Ethics) 36
[학습 팁] 37
Ⅰ. UX 개념 철학 (기초 이론) 37
Ⅱ. 인지과학 심리학 기반 이론 (면접 최빈도) 38
Ⅲ. 인터랙션 디자인 HCI 이론 38
Ⅳ. UX 평가 연구 방법론 (대학원 면접 핵심) 38
Ⅴ. UX 전략 확장 이론 (고급 질문) 39
면접관이 이 질문으로 보는 것 39
Ⅰ. 인터페이스 디자인의 이론적 기초 39
Ⅱ. 인지 지각 이론 기반 인터페이스 설계 40
Ⅲ. 행동 조작 중심 인터페이스 이론 (최빈도) 40
Ⅳ. 인터페이스 구조 시스템 이론 40
Ⅴ. 평가 방법론 확장 이론 41
Ⅵ. 고급 확장 이론 (상위 대학원 대비) 41
 교수들이 이 문제로 평가하는 핵심 41
1부: 데이터 시각화 기초 이론 (1-15번) 42
2부: 게슈탈트 원리와 인지심리학 (16-30번) 46
3부: 차트 유형과 선택 기준 (31-40번) 49
Ⅰ. Python 기반 학술 이론 문제 (1–18) 51
Ⅱ. R 기반 학술 통계 이론 문제 (19–36) 51
Ⅲ. D3.js 기반 시각화 이론 문제 (37–50) 52
✔ 면접 대비 핵심 팁 (짧게 정리) 53
Ⅰ. 인터랙션 디자인 핵심 이론 (1–15) 54
Ⅱ. 인지과학 심리학 기반 이론 (16–30) 54
Ⅲ. 인터랙션 모델 프레임워크 (31–40) 55
Ⅳ. 윤리 비판적 관점 미래 이론 (41–50) 56
✔ 면접 답변 구조 추천 (교수들이 좋아하는 방식) 56
v 학술이론 기본 검증 최빈도 기출문제 40제 56
1. 수치해석 (Numerical Analysis) 57
2. 수치선형대수 (Numerical Linear Algebra) 57
3. 미분방정식의 수치해석 (ODE & PDE) 58
4. 과학적 컴퓨팅 및 고성능 계산 58
5. 수치적 최적화 및 모델링 58
6. 기타 융합 주제 58
v 수치해석 학술이론 기본검증 최빈도 기출 40제 59
v 고급 수치선형대수 학술이론의 기본을 검증하는 최빈도 기출문제 40제 62
1. 행렬 분해 및 해법 (Matrix Decomposition & Direct Methods) 62
2. 선형 시스템의 반복법 (Iterative Methods) 62
3. 고유값 문제 (Eigenvalue Problems) 63
4. 희소 행렬 및 계산 복잡도 (Sparse Matrices & Complexity) 63
5. 수치적 안정성과 조건수 (Stability & Conditioning) 64
6. 응용 및 고급 주제 (Applications & Advanced Topics) 64
v 고급 편미분방정식 수치해석 기본을 검증하는 최빈도 기출문제 30제 64
1. 고차 정확도 수치기법 (High-Order Accurate Methods) 64
2. 고급 유한요소법 (Advanced FEM) 65
3. 고급 유한체적법 (Advanced FVM) 65
4. 비선형 및 복합 경계 조건 문제 66
5. 안정성, 수렴성, 오류 해석 66
v 병렬 컴퓨팅 학술이론의 기본을 검증하는 최빈도 기출문제 30제 66
1. 병렬 시스템의 기본 개념 66
2. 병렬 알고리즘과 모델 67
3. 병렬 프로그래밍 모델 및 언어 67
4. 성능 분석과 최적화 68
5. 응용 및 고급 주제 68
v 최적화 이론 및 계산 이론 검증 최빈도 기출문제 30제 68
1. 최적화 이론의 기초 68
2. 제약 최적화 (Constrained Optimization) 69
3. 계산 최적화 알고리즘 (Numerical Optimization) 69
4. 이산 및 조합 최적화 70
v 시뮬레이션 기법 기본을 검증하는 최빈도 기출문제 30제 70
1. 시뮬레이션 개론 및 모델링 70
2. 무작위 수 생성 및 입력 분석 71
3. 이산사건 시뮬레이션 (Discrete Event Simulation) 71
4. 통계적 출력 분석 및 검정 71
5. 고급 기법 및 실용 응용 72
v 계산물리 학술이론의 기본을 검증하는 최빈도 기출문제 30제 72
1. 계산물리 기초 이론 (1~6) 72
2. 수치 미분 및 수치 적분 (7~11) 73
3. 선형 대수 및 행렬 계산 (12~15) 73
4. 미분방정식 수치해석 (ODE & PDE) (16~22) 73
5. 혼돈계, 비선형 동역학, 분자동역학 (23~26) 74
6. 몬테카를로 및 확률 기법 (27~30) 74
v 계산화학 이론 기본 검증 최빈도 기출문제 30제 74
1. 계산화학 개론 및 기초 이론 (1~5) 75
2. 양자화학 기초 이론 (6~11) 75
3. 계산 방법론 및 알고리즘 (12~17) 75
4. 분자 모사 및 동역학 시뮬레이션 (18~22) 76
5. 반응 경로 및 전이상태 해석 (23~26) 76
6. 계산화학 소프트웨어 및 실무 (27~30) 76
v 계산유체역학 학술 이론 검증 최빈도 기출문제 30제 77
1. 기본 이론 및 지배 방정식 (1~6) 77
2. 수치 기법 (FDM, FEM, FVM 등) (7~13) 77
3. 경계 조건 및 격자 생성 (14~18) 77
4. 수치 안정성, 정확도, 수렴성 (19~23) 78
5. 난류 모델링 (24~27) 78
6. 고급 응용 및 실제 해석 (28~30) 78
v 부분미분방정식 이론 검증 최빈도 기출문제 30제 79
v 계산모델링 및 해석 이론을 검증하는 최빈도 기출문제 30제 82
v 데이터 기반 과학계산 이론을 검증하는 최빈도 기출문제 30제 85
v 계산생물학 학술이론의 기본을 검증하는 최빈도 기출문제 30제 89
v 계산재료과학 학술이론의 기본을 검증하는 최빈도 기출문제 30제 92
v 통계 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 95
기초 이론과 개념: 105
회귀 분석 및 모델링: 106
가설 검정과 추론: 107
데이터 분석 및 시각화: 107
빅데이터와 기계 학습: 108
실험 계획법 109
비모수 통계 109
빅데이터와 머신러닝 110
데이터 분석 도구와 소프트웨어 110
v 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 113
v 학위과정 이론 입시준비 기출검증문제 50개 120
v 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선 126
Ⅰ. 확률분포 이론 및 기대값 126
Ⅱ. 확률변수 및 함수의 분포 126
Ⅲ. 표본분포 및 중심극한정리 127
Ⅳ. 추정이론 127
Ⅴ. 가설검정 및 신뢰구간 127
Ⅵ. 충분통계량 및 정리 128
v 회귀분석 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선 128
Ⅰ. 회귀모형 기초 128
Ⅱ. 모형 진단 및 적합성 128
Ⅲ. 다중회귀 및 변수선택 129
Ⅳ. 정규화 기법 및 과적합 방지 129
Ⅴ. 진단 및 잔차분석 심화 130
Ⅵ. 응용 및 특수 회귀모형 130
v 실험계획법 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선 130
Ⅰ. 실험계획의 기초 131
Ⅱ. 분산분석 (ANOVA) 131
Ⅲ. 요인설계 (Factorial Design) 131
Ⅳ. 반응표면분석 (Response Surface Methodology, RSM) 132
Ⅴ. 공정설계 및 신뢰성 132
Ⅵ. 특수 설계 및 실제 적용 133
v 샘플링 이론 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선 133
Ⅰ. 샘플링 이론 기초 133
Ⅱ. 확률 샘플링 기법 134
Ⅲ. 추정과 검정 134
Ⅳ. 응답 및 편향 문제 135
Ⅴ. 고급 샘플링 및 실제 적용 135
Ⅵ. 컴퓨터 활용 및 통계 소프트웨어 136
v 다변량 분석 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선 136
Ⅰ. 기초 개념 및 전처리 136
Ⅱ. 주성분 분석(PCA) 137
Ⅲ. 요인분석(Factor Analysis) 137
Ⅳ. 판별분석 / 군집분석 138
Ⅴ. 공분산분석 / 다변량 분산분석 138
Ⅵ. 다변량 회귀 및 기타 고급기법 139
v 베이지안 통계 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선 139
Ⅰ. 베이지안 통계의 기본 이론 (기초 개념 및 수식) 139
Ⅱ. 베이지안 추정 140
Ⅲ. 베이지안 결정이론 및 예측 140
Ⅳ. 베이지안 모형과 사전분포 선택 141
Ⅴ. 계산 방법론 (MCMC 등) 141
Ⅵ. 베이지안 모델링과 실용적 적용 141
v 시계열 분석 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선 142
Ⅰ. 시계열 분석의 기본 개념 142
Ⅱ. 시계열 모델의 이해와 적용 142
Ⅲ. 예측과 진단 143
Ⅳ. 계절성 시계열 및 확장 모델 143
Ⅴ. 비선형, 상태공간, 베이지안 시계열 144
Ⅵ. 실용 적용과 고급 해석 144
v 생존분석 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선 145
Ⅰ. 생존분석 기초 이론 145
Ⅱ. 비모수적 생존 분석 145
Ⅲ. 준모수적 모형 (Cox 비례위험 모형) 145
Ⅳ. 모수적 생존분석 146
Ⅴ. 고급 개념 및 실무 적용 146
Ⅵ. 실용 통계와 시각화 147
v 범주형 자료분석 이론 검증 최빈도 기출문제 30선 147
Ⅰ. 기초 이론 및 용어 정의 147
Ⅱ. 카이제곱 검정 148
Ⅲ. 로지스틱 회귀 분석 148
Ⅳ. 다항 및 순서형 로지스틱 회귀 149
Ⅴ. 교호작용과 다변량 분석 149
Ⅵ. 고급 주제 및 실제 적용 149
v 데이터마이닝 / 머신러닝 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선 150
Ⅰ. 머신러닝 기초 이론 150
Ⅱ. 데이터 전처리 및 특징 선택 151
Ⅲ. 주요 알고리즘 및 모델 151
Ⅳ. 신경망 및 딥러닝 152
Ⅴ. 군집화 및 비감독학습 152
Ⅵ. 모델 평가 및 성능 측정 153
v 고급 확률론 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선 153
Ⅰ. 확률론의 기본 개념 154
Ⅱ. 확률 분포 및 특성 154
Ⅲ. 조건부 확률 및 베이즈 정리 154
Ⅳ. 확률 과정 155
Ⅴ. 확률 변수의 변환 및 적합성 155
Ⅵ. 고급 이론 및 적용 156
v 고급 수리융합정보디자인학 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선 156
Ⅰ. 확률 변수와 확률 분포 157
Ⅱ. 모멘트 및 특성 157
Ⅲ. 추정 이론 158
Ⅳ. 신뢰 구간 및 검정 이론 158
Ⅴ. 회귀 분석 159
Ⅵ. 분포 이론 및 모델링 159
v 추론 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선 160
v 측도론 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선 160
Ⅰ. 추론의 기초 160
Ⅱ. 최대우도 추정(MLE) 161
Ⅲ. 가설 검정 161
Ⅳ. 신뢰 구간 162
Ⅴ. 비모수적 추정 162
Ⅵ. 통계적 추론의 고급 주제 163
v 다변량 통계 학술이론 검증 최빈도기출문제 30선 163
Ⅰ. 다변량 분석의 기본 개념 164
Ⅱ. 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA) 164
Ⅲ. 판별 분석(Discriminant Analysis, DA) 164
Ⅳ. 군집 분석(Cluster Analysis) 165
Ⅴ. 다변량 회귀 분석(Multivariate Regression Analysis) 165
Ⅵ. 분산 분석(Analysis of Variance, ANOVA) 166
v 융합정보디자인학 네트워크 학술이론 최빈도기출문제 30선 166
Ⅰ. 공간융합정보디자인학 기본 개념 166
Ⅱ. 공간 회귀 분석(Spatial Regression Analysis) 167
Ⅲ. 공간적 클러스터링 및 공간적 분석 167
Ⅳ. 네트워크 분석(Network Analysis) 168
Ⅴ. 네트워크 구조 및 응용 168
v 데이터 시각화 학술이론 검증 최빈도 기출문제 30선 169
Ⅰ. 데이터 시각화의 기초 169
Ⅱ. 시각화 유형 및 도구 170
Ⅲ. 고급 데이터 시각화 기법 170
Ⅳ. 시각화 분석 도구 171
Ⅴ. 데이터 시각화의 해석 171
Ⅵ. 시각화의 발전과 트렌드 172
v 융합정보디자인 네트워크 분석 학술이론 기출문제 30선 172
Ⅰ. 공간융합정보디자인학 기본 개념 173
Ⅱ. 공간 회귀 분석(Spatial Regression Analysis) 173
Ⅲ. 공간적 클러스터링 및 공간적 분석 174
Ⅳ. 네트워크 분석(Network Analysis) 174
Ⅴ. 네트워크 구조 및 응용 175
Ⅵ. 공간 네트워크 분석(Spatial Network Analysis) 175
v 고성능 통계컴퓨팅 검증 최빈도 기출문제 30선 176
Ⅰ. 고성능 통계 컴퓨팅 개요 및 이론 176
Ⅱ. 수치적 안정성과 근사 기법 176
Ⅲ. 고속 시뮬레이션 및 샘플링 177
Ⅳ. 대용량 데이터와 통계 컴퓨팅 177
Ⅴ. 병렬 알고리즘 구현 및 응용 178
Ⅵ. 통계 소프트웨어 및 플랫폼 178
v 성균관대 입시 자기소개서 179
1. 지원 동기 및 학문적 배경 179
2. 학부 시절의 학업 및 연구 경험 179
3. 연구 관심 분야 및 향후 계획 180
4. 성균관대에서의 기대 180
5. 결론 180
v 융합정보디자인학 입시 학습계획서 181
1. 학문적 목표 181
2. 연구 주제 및 방향 182
3. 구체적인 학습 계획 182
4. 협력 및 발전 계획 182
5. 결론 183
v 융합정보디자인학 입시 연구계획서 183
1. 서론 184
2. 연구 주제 184
3. 연구 배경 및 중요성 184
4. 선행 연구 검토 185
5. 연구 방법론 185
6. 연구 예상 성과 185
7. 기대 효과 185
8. 연구 계획 185
9. 지도 교수 186
10. 연구 자원 확보 계획 186
11. 결론 186
12. 참고 문헌 186
참고 186
v 융합정보디자인학 예상 연구과제 논문주제 189
v 주요 기출예상 연구과제 논문 주제 100개 189
1. 수치 해석 190
2. 수치 해석 응용 190
3. 수학 190
4. 수학 응용 191
5. 컴퓨터 과학 191
6. 컴퓨터 과학 응용 191
7. 통계 192
8. 통계 응용 192
9. 물리학 192
10. 물리학 응용 193
11. 화학 193
12. 화학 응용 193
13. 공학 194
14. 공학 응용 194
15. 경제학 194
16. 경제학 응용 195
17. 생물학 195
18. 생물학 응용 195
19. 의학 196
20. 의학 응용 196
21. 기타 196
v 융합정보디자인학 입시지원 영문자기소개서 200
v 유명 연구자 관심도에 대한 검증문제 205
v 영어능력을 검증하는 기출면접문제 213
Mathematical Sciences Knowledge 215
English Language Proficiency 218
v 통계 학술적 연구흐름 관련 인식검증 기출문제 230
v 융합정보디자인학에서 거론되는 이론 238
v 통계 기본 이론 검증하는 기출문제 240
v 융합정보디자인학 기본 이론 검증 기출문제 245
v 입시지원자 이론적 배경 검증 문제 247
v 융합정보디자인학 연구 문제점 250
1. 교육과정의 과도한 이론 중심 250
2. 연구 주제 선택의 제한 251
3. 연구 환경의 미흡 251
4. 높은 학업 부담 252
5. 협동 연구의 부족 252
6. 연구 윤리 교육의 부족 252
7. 글로벌 경쟁력의 부족 253
8. 성과 압박 253
결론 254
데이터 품질과 신뢰성: 254
데이터 프라이버시와 보안: 254
데이터 통합과 표준화: 254
빅데이터 분석과 모델링의 복잡성: 254
연산 자원 및 인프라의 한계: 255
사회적, 법적, 윤리적 측면: 255
인재 양성과 교육 프로그램의 부재: 255
효과적인 시각화 및 커뮤니케이션 도구의 부재: 255
v 통계 학술이론을 발전시킨 연구결과 255
실시간 데이터 분석과 처리: 256
빅데이터 시각화 및 인터랙션 디자인: 256
머신러닝 및 딥러닝 응용: 256
분산 컴퓨팅 및 클라우드 기술: 257
경제학적 모델과 예측: 257
빅데이터 윤리 및 프라이버시 보호: 257
사회과학 및 인문학의 융합 연구: 257
연구 활동의 협력과 국제화: 258
v 융합정보디자인학 문제점에 대한 지원자 견해 258
1. 머신 러닝과 딥 러닝의 발전 259
2. 네트워크 이론의 발전 259
3. 최적화 이론의 발전 259
4. 확률론 및 융합정보디자인학의 발전 260
5. 이산수학 및 그래프 이론의 발전 260
v 융합정보디자인학 연구에 대한 지원자의 방법론 260
1. 연구 자금 지원 261
2. 산업체와의 협력 강화 262
3. 연구 인프라 개선 262
4. 국제적인 연구 네트워크 구축 262
5. 창의적인 연구 활동 지원 262
6. 지속적인 교육 및 훈련 263
7. 정부 정책 및 지원 263
결론 263
문제 정의와 목표 설정: 263
문헌 고찰과 기존 연구 분석: 264
최신 기술 및 도구 습득: 264
다양한 데이터 수집 및 전처리: 264
알고리즘 개발 및 적용: 264
실험 및 검증: 265
결과 해석과 의미 도출: 265
학술지 게재 및 컨퍼런스 발표: 265
산업체 및 기관과의 협력: 265
지속적인 학습과 개발: 265
v 입시지원자 연구능력 검증 기출면접문제 266
1. 자기 소개 및 연구 동기 266
2. 학부 및 석사 연구 경험 267
3. 학문적 업적과 기여 267
4. 연구 방법과 도구 활용 능력 267
5. 현재 연구 및 미래의 연구 방향 268
6. 타 분야와의 융합 및 협력 경험 268
7. 연구윤리 및 사회적 책임 268
8. 질문에 대한 마무리와 전망 269
v 연구보고서 논문작성 능력을 검증하는 문제 269
v 통계 과학 관련성 이론 검증기출문제 281
v 데이터분석 기본능력을 검증하는 문제 284
v 대학원 왜 가야하나? 나 스스로에게 묻는다 309
가. 대학원 왜 가야하나? 309
나. 학부와 대학원 이공/인문 등 다른 경우 특히 조심 310
다. 대학원 지원 희망 학과도 결정한 경우 310
라. 대학 출신 지원자는 지도교수를 어떻게 정해야 하나? 310
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정 311
나. 특수대학원 코스의 장단점 311
v 대학원 면접에 필수 준비사항 312
가. 대학교 혹은 대학원의 교육목표/교육철학 312
나. 기본이 중요한 이유 314
다. 제가 듣고 싶은 이야기는... 315
라. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘경험’ 316
v 대학원 입시 영어면접문제 316
v 오버스펙 324
v 데이터의 관리와 인공지능 326
가. 인공지능(AI) 326
나. 인공지능(AI)이 중요한 이유 326
다. 데이터 마이닝과 AI문제 327
v 일반상식 및 지식측정 문제 359
v 과학적 기본지식의 깊이를 검증하는 문제 383
v 논문 작성능력을 검증하는 문제 396
v 연구계획서 406
가. 요 약 서(예시) 407
나. 연구추진계획 408
다. 수행진전략 408
라. 추진일정 409
v 자소서 입력 항목 분석 409
v 지원자 선발에 합격불합격을 가르는 면접패턴인식 411
가. 정직이 최선의 무기 411
나. 기업채용면접 시험의 면접전형은 어떻게 진행되는가? 411
다. 면접할 때 마이너스가 되는 단어가 있는지? 412
라. 블라인드 면접, 정말 아무것도 모르고 면접이 진행되는가? 412
마. 외모가 면접에 영향이 있지 않나? 412
바. “본인의 역량 개발, 게을리 하지 말라” 412
v 면접관과 면접 불합격의 특성 413
가. 호감을 줄 만한 답변, 불합격되기 좋은 면접 413
나. 면접 합격과 불합격의 큰 차이 413
다. 면접 합격과 불합격의 공통적인 성향 414
라. 모르는 것에 대한 답변태도 414
마. 면접시 불합격 요소를 찾나? 합격 요소를 찾나? 415
바. 수험생에게 꼭 명심해야 할일은? 415
v 인성검사에 대한 참고내용 415
v 대학원 진학에 대한 고민 418
v 입학시의 추천서의 중요성 420
가. 추천서의 의미 420
나. 좋은 추천서 420
다. 지도교수가 쓴 추천서 견본 421
라. 지도교수 추천서 견본 421
마. 지원 대학원에 보낼(지도교수에게 부탁하는) 추천서 내용 422
v "이런 면접이라면" 423
v 자기소개서 작성성공패턴과 독소조항 424
가. 보편적인 양식과 일반원칙 425
나. 절대 조심해야 할 자소서의 독소 조항 425
다. 불합격 자소서 합격자소서 425
라. 자소서 작성의 키워드, [핵심]에 집중하라 426
마. 진부한 표현은 이제 그만 427
바. 자소서 작성의 핵심내용과 성공패턴 427
사. 지원 동기의 작성요령 428
아. 성장과정의 작성요령 429
자. 장단점의 작성요령 429
차. 성공실패 사례의 작성요령 430
카. 역량 표현의 작성요령 431
타. 위기대응이나 순발력/ 임기응변의 작성요령 431
파. 인화/조화/협력 경험의 작성요령 432
하. 반드시 지켜야할 작성 내용 433
거. 자소서 작성 단계별 주제 433
v 지원대학과 소통의 중요성 434

<표 차례>
[표 1] 면접 잘보는 8가지 주요 tip 315
[표 2] 직무수행 목표 408
[표 3] 세부과제 408
[표 4] 추진일정 409
[표 5] 지도교수 추천서 421
[표 6] 지도교수 추천서 세부기재내용 422

<그림 차례>
그림 1 자료들에 대한 구매자님들의 추천의 글 2
그림 2 126
그림 3 126
그림 4 126
그림 5 127
그림 6 127
그림 7 127
그림 8 128
그림 9 128
그림 10 130
그림 11 통계분석의 유형 289
그림 12 오버 스펙 지원자 꺼리는 기업들 설문조사 325
그림 13 인공지능의 단계 336
그림 14 신산업중에서 유망한 산업분야 338
그림 15 4차 산업혁명과 관련된 테마 344
그림 16 352
그림 17 352
그림 18 352
그림 19 352
그림 20 352
그림 21 352
그림 22 352
그림 23 353
그림 24 353
그림 25 353
그림 26 353
그림 27 353
그림 28 353
그림 29 354
그림 30 354
그림 31 354
그림 32 354
그림 33 이노릭스 기업의 정보지식 융합사례 383
그림 34 빅데이터 시장 400
그림 35 생산성이 높은 시스템 구축 방법론 사례 402
그림 36 ict를 기반으로 하는 산업간의 융합 403
그림 37 추천의 글 1 435
그림 38 추천의 글 2 436
그림 39 추천의 글 3 437
그림 40 추천의 글 4 438
그림 41 추천의 글 5 439

본문내용

★ 학위과정에서 왜 융합정보디자인학을 연구하려하나?
이 질문은 대부분의 면접관들이 묻는 최빈도 기출문제라기보다 아주 기본적이며 항상 묻는 질문이라고 생각하시면 됩니다. 대학원에서 융합정보디자인학분야 연구를 해야 하는 당위성을 논할 때, 개인적인 열정과 전문적인 목표, 그리고 사회적 가치와 기여에 대한 고려가 필요하다고 생각하고 이를 설명해야 합니다. 이에 대한 설명을 하자면 먼저, 지원자 개인적인 열정은 해당 분야에 대한 관심과 열망으로 출발합니다. [융합정보디자인학분야]에 대한 흥미와 높은 호기심은 제가 이 분야에서의 연구를 추구하고자 하는 핵심 원동력입니다. 예를 들어, [융합정보디자인학분야]의 중요성에 대한 이해나 이 분야에서의 선행 연구에 대한 흥미 등이 이에 해당합니다. 이러한 개인적인 열정은 연구를 지속하는 데 중요한 역할을 합니다. 연구는 언제나 도전과 열망이 필요한 활동이기 때문에, 이러한 열정이 없다면 어려움에 부딪혀도 계속해서 나아갈 동기부여를 찾기 어려울 수 있습니다. 또한, 지원자의 전문적인 목표와 관련하여 이 분야에서의 연구가 필요한 이유를 준비해야 합니다. 대학원에서의 연구는 학문적인 성장과 전문적인 경력 발전을 위한 중요한 기회입니다. 특히, 지원자가 향후 어떤 분야에서의 경력을 쌓고 싶은지, 어떤 전문성을 키우고자 하는지에 대한 목표가 분명히 있어야 합니다. 이러한 목표는 해당 분야에서의 연구가 지원자의 진로에 어떻게 부합하는지를 설명하고, 해당 연구를 통해 어떤 식으로 성장할 수 있는지에 대한 비전을 제시해야 합니다. 예를 들어, [융합정보디자인학분야]에서의 연구를 통해 얻게 될 전문 지식이나 연구 방법론이 어떻게 지원자가 향후 원하는 진로에 도움을 줄 것인지에 대한 계획이 필요합니다.
마지막으로, 이 분야에서의 연구가 사회적 가치와 기여에 대한 중요성을 강조해야 합니다. 대학원에서의 연구는 단순히 개인적인 목표만을 위한 것이 아니라, 사회에 기여할 수 있는 연구를 수행하는 것이 중요합니다. 따라서, 해당 분야의 연구가 어떻게 사회적 문제의 해결이나 기술 혁신에 기여할 수 있는지에 대한 비전을 제시해야 합니다.