동일한 AI 모델과 동일한 문제를 사용하여 기존 방식과 개선 방식을 비교하고, 어떤 구조가 실제 성능에 영향을 주는지 검증한 연구 사례입니다. 단순히 결과값만 비교하는 것이 아니라 문제의 구조, 오류 발생 지점, 불필요한 계산과 처리 과정을 분석하여 개선 가능성을 찾습니다. 진행 과정 1. 기존 방식(Baseline) 성능 측정 2. 오류 및 실패 구조 분석 3. 개선 구조 설계 4. 동일 조건에서 재실험 5. 결과 비교 및 검증 6. 재현 가능한 자료와 결과 정리 실험에서는 가능한 한 동일한 데이터, 동일한 AI 모델, 동일한 평가조건을 유지하여 개선 효과를 비교합니다. 또한 결과가 좋지 않거나 개선되지 않은 경우에도 해당 결과를 제외하지 않고 원인을 분석합니다. 이러한 방식으로 AI 활용, 데이터 분석, 알고리즘 개선, 자동화, 연구 아이디어 검증, 벤치마크 비교 등의 프로젝트를 진행할 수 있습니다. ※ 공개 가능한 범위의 연구 결과만 포트폴리오에 소개하며, 특허 및 핵심 알고리즘에 해당하는 내부 기술은 공개하지 않습니다.