서울대학교 과학교육대학원 기출문제유형분석 자기소개서작성성공패턴 구두면접예상문제 논술주제 연구계획서견본 연구계획서견본 자소서입력항목분석 지원동기작성요령3

소개글

이 자료는 기출문제유형분석과 패턴탐색을 위한 연구방법, 핵심문제 및 전공 문제와 여러 대학원에서 출제되었던 공통상식면접문제 및 면접자료 등 대학원 입학시험에 필요한 입시문제를 포함한 면접 시험문제 및 자료를 포함하고 있습니다. 면접시 처음 3~4개의 질문에 답을 잘못하시면 다음 질문이 이어지지 않습니다. 다음 질문이 이어지지 않으면 대부분 탈락입니다. 이유는 기본적인 몇 개를 물어보고 대답이 시원치 않으면 다음 질문을 할 필요가 없기 때문입니다. 많은 문제들이 이러한 기본적인 문제는 물론 깊이 들어가는 핵심문제를 모두 망라하고 경우의 수를 가정하여 특별히 여러 대학의 문제를 예제로 드리는 것입니다. 어디에서 나올지 몰라 여러 문제를 풀어보고 준비 하시는 것이 어려운 입시 관문을 뚫을 수 있는 포인트가 되기 때문입니다. 기출문제는 거의 한국의 모든 전공 관련 대학원 문제가 혼재되어 있고 여러 공기업이나 기관 혹은 공무원이나 공직 선발에서 자주 활용하거나 변형하여 출제하는 문제들로 구성하였습니다.
또 우수한 인재를 선발하고자 하는 대기업 및 해외 유명대학 및 기업의 문제도 번역하여 예제로 드렸습니다. 이 자료에 나오는 문제들의 해답은 개개인의 전공 지원동기들이 다르기에 그리고 수천여개가 넘는 문제로 일일이 답을 달아 놓지 못하고 극히 일부 공통적으로 활용할 수 있는 문제에만 답을 제시하였습니다. 제 아이디의 자료들은 해피캠퍼스에서 수만여개가 판매되었으며 구매자님들이 작성하신 댓글과 평가점수의 95%가 A+ 혹은 A를 받는 후하고 좋은 댓글과 평가들이 실로 즐비합니다. 어느 자료를 구매하든, 구매전 저의 자료는 물론 다른 분들의 자료도 판매자 정보(평균점수, 판매량 등 객관적 사실)도 읽어 보시고 구매자 평가도 읽어 보신후 구매하시면 좋습니다. 자료에 대한 구매평가를 하신분들중 보완자료를 요청하신분들은 적절한 방법으로 여기 게재하지 못한 다양한 자료를 보완해 드릴수 있습니다. 구매평가를 해주신 구매자분들은 어느 경우라도 분량 문제로 혹은 기타 다른 자료가 필요하실 때 고객문의란으로 문의해 주시면 보충해 드릴수 있습니다.

목차

<제목 차례>
 소개의 글2
 서울대학교 대학원 입시 기본정보 탐색8
가. 대학원 분위기9
나. 서울대학교 대학원 입시 정보9
다. 서울대학교 캠퍼스 현황11
라. 서울대학교 부설 연구기관15
마. 서울대학교의 국내외 평가15
바. 입시원서 제출전 주의 사항17
 기출문제의 유형분석 연구 능력을 검정하는 문제21
 대학원 기출영어문제의 유형과 대응48
가. 꼬리질문의 대응62
나. 면접문제 대응이 정확하고 간결해야 하는 이유63
 대학원 왜 가야하나? 나 스스로에게 묻는다63
가. 대학원 왜 가야하나? 64
나. 학부와 대학원 이공/인문 등 다른 경우 특히 조심64
다. 대학원 지원 희망 학과도 결정한 경우65
라. 대학 출신 지원자는 지도교수를 어떻게 정해야 하나?65
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정66
 면접에 기본을 갖추어야 하는 이유67
가. 기본이 중요한 이유67
나. 제가 듣고 싶은 이야기는...69
다. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘학습 경험’70
라. 면접관 생각의 중요성71
 기업 3곳 중 1곳 '오버스펙' 꺼린다74
 과학교육 과정 연구의 주요 연구 내용76
가. 과학교육 과정을 성공으로 이끄는 3가지 조건76
나. 인공지능(AI)의 역사77
다. 인공지능(AI)이 중요한 이유78
라. 단기적 인공지능개발 연구분야80
마. 대학원 졸업후 진로86
 빈도 높은 논술주제와 키워드86
 대학원 입시 핵심주제와 문제100
가. 전공기본상식문제102
나. 교양상식문제170
 자소서 입력 항목 분석207
 자기소개서 작성성공패턴과 독소조항210
가. 보편적인 양식과 일반원칙 210
나. 절대 조심해야 할 자소서의 독소 조항211
다. 자소서 작성의 키워드, [핵심]에 집중하라 212
라. 진부한 표현은 이제 그만 213
마. 자소서 작성의 핵심내용과 성공패턴214
바. 지원 동기의 작성요령 215
사. 성장과정의 작성요령216
아. 장단점의 작성요령217
자. 성공실패 사례의 작성요령218
차. 역량 표현의 작성요령219
카. 위기대응이나 순발력/ 임기응변의 작성요령220
타. 인화/조화/협력 경험의 작성요령221
파. 반드시 지켜야할 작성 내용 222
하. 자소서 작성 단계별 주제223
 연구계획서 업무계획서224
가. 요 약 서(예시)224
나. 연구추진 기본방향 225
다. 추진전략226
라. 추진일정227
 면접과 지원자 선발에 합격불합격을 가르는 패턴인식228
가. 정직이 최선의 무기228
나. 기업채용면접 시험의 면접전형은 어떻게 진행되는가? 229
다. 면접할 때 마이너스가 되는 단어가 있는지? 229
라. 블라인드 면접, 정말 아무것도 모르고 면접이 진행되는가? 229
마. 외모가 평가 항목이 아니더라도 외모가 면접에 영향이 있지 않나? 230
바. “본인의 역량 개발, 게을리 하지 말라”230
 면접관과 면접 불합격의 특성231
가. 호감을 줄 만한 답변, 불합격되기 좋은 면접 231
나. 면접 합격과 불합격의 큰 차이232
다. 면접 합격과 불합격의 공통적인 성향 232
라. 모르는 것에 대한 답변태도 233
마. 면접시 불합격 요소를 찾나? 합격 요소를 찾나? 233
바. 수험생에게 꼭 명심해야 할일은?234
 "이런 면접이라면"235

<표 차례>
[표 1] 전국 일반대학원 주요 Data 비교 21
[표 2] 면접 잘보는 8가지 주요 tip 68
[표 3] 핵심! 핵심, 아래 문제들은 반드시 풀고 가야 통과101
[표 4] 인턴이 중요한 이유190
[표 5] 연구수행 목표 226
[표 6] 세부과제 226
[표 7] 추진일정227
[표 8] 공무원( 공직자) 선발 면접에 중요한 면접 포인트228

<그림 차례>
그림 1 오버 스펙 지원자 꺼리는 기업들 설문조사 그래프76
그림 2 디도수 공격 상황92
그림 3 우리나라 iot 기술 수출전망94
그림 4 생산성이 높은 시스템 구축 방법론 사례97
그림 5 ict를 기반으로 하는 산업간의 융합99
그림 6 ICT융합학전공 분야121
그림 7 주요 22개 신성장 동력122
그림 8 인공지능의 단계128
그림 9 신산업중에서 유망한 산업분야132
그림 10 4차 산업혁명과 관련된 테마143
그림 11 155
그림 12 156
그림 13 156
그림 14 156
그림 15 156
그림 16 156
그림 17 156
그림 18 157
그림 19 157
그림 20 157
그림 21 157
그림 22 157
그림 23 158
그림 24 158
그림 25 158
그림 26 159
그림 27 159
그림 28 국가별 4차산업혁명 기반산업 기술수준 평가160
그림 29 메모리 반도체 시장규모174
그림 30 이노릭스 기업의 정보지식 융합사례206
그림 31 추천의 글 견본 1237
그림 32 추천의 글 견본 2238

본문내용

나. 인공지능(AI)의 역사

인공지능(AI)이라는 용어는 1965년에 처음 등장하였지만 데이터의 양적 증가, 첨단 알고리즘, 컴퓨팅 파워와 스토리지가 개선된 오늘날 매우 활발히 연구되 고 있는 분야입니다.

1950년대에 시작된 초기 인공지능(AI) 연구에서는 문제 해결과 기호법 등의 주 제를 탐구했습니다. 1960년대로 접어들면서 이러한 연구에 관심을 보인 미국 방부는 인간의 기본적인 추론 방식을 흉내 낼 수 있도록 컴퓨터를 훈련하기 시작하였고, 1970년 국방 고등 연구 기획국(DARPA)이 수행한 도로 지도화 프 로젝트가 그 사례라고 할 수 있습니다. 국방 고등 연구 기획국은 또한 Siri, Alexa나 Cortana와 같은 인공지능이 개발되기 한참 전인 2003년에 지능형 개 인 비서를 개발하기도 하였습니다. 이러한 노력들은 오늘날 우리가 일상에서 접하고 있는 자동화와 형식 추론 기술의 기틀을 다지는 역할을 하였으며, 이러 한 기술에는 사람의 능력을 보완하고 확장할 수 있는 의사 결정 지원 시스템 과 스마트 검색 시스템이 포함됩니다. 할리우드 영화나 공상 과학 소설에서는 인공지능(AI이 세상을 집어삼키는 인간형 로봇으로 묘사되지만 현재의 인공지 능(AI) 기술은 그 정도로 똑똑하거나 위협적이지는 않습니다. 다만, 모든 산업 분야에서 이점을 제공하고 있으며 아래의 글을 통해 의료 및 소매 등 산업 전 반적인 분야에서 현재 활용되고 있는 인공지능(AI) 사례들을 확인하실 수 있습 니다.

다. 인공지능(AI)이 중요한 이유

인공지능(AI)은 반복적 학습과 데이터를 인사이트 통한 발견을 자동화합니다. 인공지능(AI)은 하드웨어에 기반을 둔 로봇 자동화와는 다른 개념으로, 수작업 을 자동화 하는것을 넘어서서 반복적인 대량의 전산 작업을 간단하게 수행합 니다. 이러한 유형의 자동화를 위해서는 지속적으로 시스템 설정하고 올바른 질문을 전달하는 인력의 노력이 필요합니다.