WHY??
- 언어를 데이터로 다루는 관점을 갖고 있어 ELLT가 지향하는 ‘언어+기술’ 융합 학습에 유리합니다.
- 영어를 ‘시험 과목’이 아니라 ‘지식을 탐구하는 도구’로 써 왔고 학과의 학술적 지향과 결이 같습니다.
- 한국어 감정 분석 프로젝트를 구상 계획 및 해당 과정에서의 문제의식이 뚜렷합니다.
- 코퍼스언어학 입문서를 꾸준히 읽고 요약·질문하며 자료 기반 언어 연구 습관이 형성돼 있습니다.
- 논문을 ‘읽고 끝’이 아니라 구조를 분해해 내 말로 재구성하는 방식으로 공부합니다.
- RAG, 프롬프트, 커리큘럼 러닝 등 최신 NLP 흐름을 실제 논문 문장으로 이해하려고 합니다.
- 영어권 청중에게 한국을 소개하고 싶다는 목표가 있어 글로벌 커뮤니케이션 지향과 맞습니다.
- 웹사이트를 직접 만들며 콘텐츠를 설계해 왔고 학과의 실무형 프로젝트 수업에 강합니다.
- HTML/CSS/JS를 손으로 수정해 본 경험이 있어 ‘툴 사용자’가 아니라 ‘제작자’로 참여합니다.
- 템플릿을 뜯어고치며 디버깅을 반복해 문제 해결 과정이 몸에 배어 있습니다.
- 언어의 ‘형태’뿐 아니라 ‘의미·감정·맥락’을 다루는 데 흥미가 강합니다.
- Python 기본기를 바탕으로 자료구조·ML로 확장 중이라 성장 곡선이 가파릅니다.
- 선형대수 풀이에서 가우스 소거·기본행렬 등 정석적 접근을 선호해 수학적 기반을 쌓고 있습니다.
- 복잡한 내용을 단계적으로 검증하며 설명하려는 태도가 학과의 학술 훈련과 맞습니다.
- 엑셀을 단순 사무가 아니라 데이터 처리 도구로 접근해, 분석 과목에도 강점이 됩니다.
- R 사용 가능성이 있는 전공 환경을 알고 있어, 도구 전환에 대한 저항이 적습니다.
- SQL 같은 데이터 언어에 관심을 갖고 배우려는 태도가 데이터 기반 연구에 도움이 됩니다.
- 공부를 ‘정답 암기’가 아니라 ‘왜 그런가’로 끌고 가는 질문 습관이 있습니다.
- 코드를 한 줄씩 해체해 이해하는 방식이라 팀 프로젝트에서 설명·리뷰에 강합니다.
- 설계-구현-디버깅-배포 흐름을 경험해 프로젝트 전 과정을 연결해 볼 수 있습니다.
- 템플릿의 불필요한 HTML을 제거하며 구조를 단순화해 유지보수성을 높일 수 있습니다.
- 방학에 굴착기·용접을 배운 경험이 있어, 새로운 환경 적응력이 검증돼 있습니다.
- ‘AI와 반대 영역’도 경험하며 시야를 넓히려는 태도가 융합형 인재상에 부합합니다.
- 기술이 인간 삶을 더 낫게 해야 한다는 문제의식이 있어 책임 있는 AI 관점이 있습니다.
- 심리학 수업 관심(양가감정 등)으로 언어·인지·정서 연결을 탐구할 수 있습니다.
- 언어학과 컴퓨터언어를 같은 ‘언어’로 보는 관점이 있어 학과 핵심 철학과 맞습니다.
- 영어 교육과 AI 기술을 연결하는 커리큘럼에서 다리 역할을 할 수 있습니다.
- 학과에서 요구하는 ‘융합 프로젝트’에 대한 동기와 아이디어가 이미 있습니다.
- 내 사진·내 서사를 담은 포트폴리오 사이트를 만들며 자기표현을 실전으로 연습했습니다.
- ‘왜 전과인가’를 사이트로 증명하려는 태도가 말보다 결과로 보여주는 스타일입니다.
- 오류가 나면 원인을 가정하고 검증하는 디버깅 사고를 갖고 있습니다.
- 지식이 부족하면 자료를 찾아 구조화해 배우는 자기주도성이 강합니다.
- 학습 계획(시간 단위)을 세워 실행하려는 습관이 있습니다.
- POS 태깅, 띄어쓰기 오류 같은 한국어 특수 문제에 흥미가 있어 로컬 이슈에도 강합니다.
- 언어 데이터의 품질(띄어쓰기, 잡음)을 중요하게 보고 전처리를 성실히 합니다.
- 코퍼스 분석을 위한 데이터 수집·정제·분석 흐름을 배우는 동기가 큽니다.
- 의미분석(감정)과 문법/형태(품사) 모두 관심이 있어 균형이 좋습니다.
- 학과의 목표인 ‘기술을 활용한 언어 교육 혁신’에 기여할 구체적 아이디어가 있습니다.
- 웹과 언어를 연결해 ‘콘텐츠-학습-기술’ 삼각형을 구현하려 합니다.
- 학과에서 배우는 이론을 곧바로 서비스 형태로 실험해볼 태세가 돼 있습니다.
- ‘내가 만들겠다’는 목표가 명확해 수업 과제를 포트폴리오로 확장할 수 있습니다.
- 학술제 우승 목표처럼 구체적인 성취 지향이 있어 동기 부여가 강합니다.
- 교수 논문을 읽고 질문을 준비하는 태도는 진지한 연구 관심의 증거입니다.
- 학과 동료들과 협업할 때, 기술·언어·기획을 연결해 조율할 수 있습니다.
- 공학적 사고와 인문학적 감수성을 동시에 가져 학과의 융합 인재상에 부합합니다.
- 기술을 ‘사람이 쓰는 언어’ 문제로 연결해 의미 있는 주제를 만들 수 있습니다.
- 학과가 요구하는 자기주도 연구/프로젝트에서 주도적으로 리드할 자신이 있습니다.
- 남들이 안 하는 방식으로 돌파하는 창의성이 있습니다.
- 디테일을 끝까지 붙잡는 집요함이 있어 ‘완성도’에서 차이가 납니다.
- 실패에도 포기하지 않고 밀어붙이는 열정이 있어 장기 과제에서 강합니다.
- 새로운 도구를 빠르게 익히고 적용하는 속도가 빠릅니다.
- 문제 상황에서도 감정에 휘둘리기보다 해결책을 찾는 방향으로 전환할 수 있습니다.
- 학과 수업에서 요구하는 코딩·분석 과제를 ‘두려움’보다 ‘재밌음’으로 받아들입니다.
- 언어 기술을 ‘나를 증명하는 도구’로 쓰며 책임 있게 결과를 내는 스타일입니다.
- ELLT에서 배운 것을 밖으로 확장해 실제 서비스/연구로 이어갈 계획이 있습니다.
- 목표가 ‘ELLT에 들어가는 것’에서 끝이 아니라 ‘ELLT의 성과를 만들기’까지 이어집니다.
- 학과가 원하는 ‘성장하는 학생’의 전형으로 입학 후 성과로 보답할 자신이 있습니다.
- 학과 커리큘럼에서 배운 분석 방법을 한국어·영어 데이터에 모두 적용해 비교 연구를 시도할 수 있습니다.
- 기술을 배울 때 ‘왜 이 방법이 효과적인가’를 끝까지 따져 단순 구현을 넘어 설명 가능한 결과를 만듭니다.