울산과학기술원UNIST 인공지능대학원 면접족보 – 2026 | 다운로드

Q01 UNIST 인공지능대학원에 지원한 학문적 동기와 입학 후 궁극적 연구 비전 Q02 관심 있는 세부 AI 연구 분야(CV, NLP, 강화학습 등)와 해당 도메인의 핵심 난제 Q03 트랜스포머(Transformer)의 Self-Attention 메커니즘과 계산 복잡도 개선 방안 Q04 딥러닝 최적화에서 발생하는 기울기 소실폭주(Vanishing/Exploding Gradient) 극복 기법 Q05 과적합(Overfitting) 방지를 위한 정규화 기법들과 일반화 성능 향상 전략 Q06 생성형 AI 모델(Diffusion, GAN, VAE 등) 간의 구조적 차이와 발전 흐름 Q07 거대언어모델(LLM)의 환각(Hallucination) 현상 억제 및 RAGRLHF 활용법 Q08 합성곱 신경망(CNN)과 비전 트랜스포머(ViT)의 귀납적 편향(Inductive Bias) 차이 Q09 AI 모델의 경량화 및 온디바이스 최적화(양자화, 가지치기

Q1. UNIST 인공지능대학원에 지원한 학문적 동기와 입학 후 궁극적 연구 비전
동남권 첨단 산업 클러스터의 중심에서 이론적 AI 원천기술과 실전 산업 융합을 선도하는 UNIST 인공지능대학원의 혁신적 연구 생태계에 매료되어 지원하게 되었으며, 복잡한 실세계 데이터를 정밀하게 이해하고 제어하는 강건한 인공지능 알고리즘 을 개발하고자 하는 확고한 연구 비전을 품어왔습니다. 학부 시절부터 기계학습과 딥러닝 이론을 심도 있게 탐구하며 최신 모 델 아키텍처를 직접 구현해 보았고, 제조 및 헬스케어 등 다양한 응용 도메인과의 융합 잠재력에 깊은 관심을 기울여왔습니 다. 입사 후에는 UNIST의 우수한 슈퍼컴퓨팅 인프라와 세계적 수준의 교수진 밑에서 원천 모델의 한계를 돌파하는 연구에 몰입하겠으며, 글로벌 톱티어 학회에 주저자로 논문을 발표하여 세계적인 AI 연구자로 도약하겠습니다.

Q2. 관심 있는 세부 AI 연구 분야(CV, NLP, 강화학습 등)와 해당 도메