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소개글

이 자료는 한양대 디지털의료융합학 대학원 입학시험을 준비하기 위하여 작성된 자료입니다. 제시된 답변들은 면접 교수의 성향에 따라 다르기는 하나 유명학회지에서 보편적으로 인정하는 학술적 이론과 답변으로 구성되었습니다(Artificial Intelligence in Medicine, Computers in Biology and Medicine, Journal of Medical Engineering & Technology, International Journal of Medical Informatics, Journal of Medical Internet Research (JMIR), Sensors (MDPI), Biomedical Signal Processing and Control, Medical Image Analysis, Journal of Healthcare Engineering, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics ,Journal of Clinical Engineering, Journal of Medical Systems, Telemedicine and e-Health, BioMedical Engineering OnLine, Digital Health (SAGE), Frontiers in Digital Health, Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery, mHealth (JMIR), The Open Biomedical Engineering Journal, PLOS Digital Health 등). 채점자들의 생각과 철학에 따라 다를 수 있으나 보편적으로 학계에서 공인된 이론으로 손색이 없어 입학후에 연구보고서나 논문을 작성하실 때 활용하셔도 좋습니다. 본 자료는 한양대 및 기타 여러 문헌에서 참고하여 작성된 것이나, 해마다 조금씩 내용이나 데이터에 변경이 될수 있음을 알려 드립니다.
이 자료는 기출문제의 유형분석 및 패턴탐색과 답변 대응을 위한 연구, 핵심문제 및 전공 문제와 여러 대학원에서 출제되었던 공통상식면접문제 및 면접자료 등 대학원 입학시험에 필요한 입시문제, 논술시험문제 및 자료를 포함하고 있습니다. 또 석박사 과정에 필요한 논술이나 전공과목에 걸맞는 연구계획서 작성방법, 지원동기 작성방법, 자기소개서나 지원동기를 성공적으로 작성하기 위한 성공패턴들이 어떤 핵심주제가 있나 자기소개서에 담으면 절대 안되는 문구나 문장 등 의 내용으로 필히 보셔야 할 내용들이 있습니다. 다양한 자료들은 어느 대학원이고 입학을 할때 필요한 문제들입니다. 시험문제는 출제자들(주로 교수님들)이 이러한 다양한 문제의 내용을 활용하여 혹은 약간씩 변형하여 이들 문제를 참고삼아 출제하고 있는 경우가 많아 보너스로 드립니다. 또 대부분 시험를 준비하시는 지원자님들은 여기에 나오는 문제를 접하기 어렵고 많은 시간을 들여야 구할 수 있는 자료도 많습니다. 읽어 보시면 어떤 면접이라도 좋은 결과를 얻는데 충분한 도움이 될 것이라 생각합니다. 더 필요한 자료가 있으면 고객센터를 통하여 문의하시면 됩니다. 제 ID의 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. 아래 구매자님들의 구매 평가와 글은 구매하시는 분의 구매 의사결정에 매우 좋은 자료가 되니 꼭 읽어 보시고 참고하시면 합니다. 구매 후 궁금한 점이나 더 필요한 자료는 무료로 제공 드리니 자세한 내용을 해피캠퍼스 문의 사항 메뉴에서 문의하시면 됩니다. 어떤 자료나 지원 요청에도 성실히 응해 드립니다.

목차

없음

본문내용

건강 정보학(Health Informatics)
21. 전자의무기록(EMR) 시스템의 주요 기능은 무엇인가?
22. HL7 표준이란 무엇인가?
23. 의료 데이터 마이닝에서 사용되는 주요 알고리즘은 무엇인가?
24. 데이터 프라이버시와 HIPAA의 관계는 무엇인가?
25. 텔레메디슨의 장점과 단점은 무엇인가?

6. 인공지능 및 머신러닝 응용(AI & Machine Learning in Healthcare)
26. 의료 분야에서 딥러닝의 주요 응용 사례는 무엇인가?
27. 의료 영상 분석에서 CNN(Convolutional Neural Networks)의 역할은 무엇인가?
28. 강화 학습이 의료 로봇에 응용되는 사례는 무엇인가?
29. 의료 챗봇 개발에서 자연어 처리(NLP)의 중요성은 무엇인가?
30. SVM(Support Vector Machine)이 의료 진단에서 사용되는 이유는 무엇인가?

7. 생체계측(Biomedical Instrumentation)
31. 혈당 측정기의 작동 원리는 무엇인가?
32. 심전도(ECG) 측정 ......<중 략>