학생부
2학년 MNIST 손글씨 인식 프로젝트와 연계한 3학년 진로 후속 탐구
안녕하세요. 저는 컴퓨터공학과 진학을 희망하는 고등학교 3학년 학생입니다.
2학년 인공지능 수업에서 MNIST 데이터셋을 활용한 손글씨 숫자 인식 알고리즘을 구현하고, 인공지능이 이미지의 특징을 학습하여 숫자를 분류하는 과정을 탐구했습니다. 3학년 진로활동에서는 이 활동을 단순히 반복하기보다, 기존 프로젝트의 한계점을 분석하고 이를 보완하는 방향으로 후속 탐구를 진행하고 싶습니다.
현재 생각하고 있는 방향은 오분류된 이미지의 공통적인 특징을 분석하거나, 이미지의 기울기·노이즈·글씨 굵기와 같은 조건에 따라 인식률이 어떻게 달라지는지 실험한 뒤 전처리 방법을 적용하여 성능을 개선하는 것입니다. 또는 기존 MNIST 데이터가 아닌 직접 작성한 손글씨 데이터를 활용해 실제 환경에서의 인식 성능을 비교하는 방향도 고민하고 있습니다.
이 중에서 2학년 활동과의 연계성, 탐구의 깊이, 컴퓨터공학 진로와의 관련성을 잘 보여줄 수 있는 후속 탐구 방향은 무엇인지 궁금합니다. 또한 단순한 정확도 비교에 그치지 않고 문제 발견, 원인 분석, 알고리즘 개선 과정이 드러나도록 탐구를 구성하려면 어떤 요소를 포함하는 것이 좋을지 조언 부탁드립니다.