대한항공 통계 분석 합격 자소서
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작성일 23-11-28 10:28
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그리고 anomaly detection과 기계학습을 통해 예측 유지보수 解法(해법)을 만들 수 있습니다.
지원동기 및 입사 후 포부(600자 이내)
제 주학습분야인 IoT와 machine learning, anomaly detection은 대한flight(항공)의 사업성 향상에 직접적으로 기여할 수 있는 바가 매우 많습니다.
석/박사 과정 연구분야 상세 기술(600자 이내)
상세분야
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다. 예를 들면, IoT와 센서를 통해 flight(항공)기 내 기계설비들을 데이터 센터와 연결하고 온도, 진동, 압력 등을 측정(測定) 하여 가동 상태 및 이상 여부를 실시간으로 파악할 수 있습니다. 이는 매 주기마다 엔지니어가 확인해야 하던 방법보다 비용적, 효율성 우위를 가져다 줄 것입니다.
데이터 分析가로써 위의 예와 같은 IoT 解法(해법) 및 빅데이터 分析을 통해 대한flight(항공)의 사업성 향상에 기여하겠습니다. 또한, 기존 데이터를 활용하여 운영비와 거리를 최적화함으로써 연료 소비를 줄일 수 있는 route planning을 할 수 있습니다.
