1.본인을 3가지의 해시태그로 표현해본다면? (ex #oo자격증보유자 #oo네이티브스피커 #운동매니아 등) (최소 10자, 최대 100자 입력가능)
#아는 것이 힘이다 #돌다리도 두드려보고 건너기 #몸으로 부딪히며 배우기
2.다음 성향 중 본인과 일치한다고 생각하는 한 가지를 선택 후 그 이유를 경험 중심으로 작성해주세요. (#1공감능력 #2꼼꼼함/치밀함 #3창의력 #4타인의견수용 #5배려 #6협동/희생 #7솔직함 #8원칙준수 #9자주성/적극성 #10학습지향 #11변화/혁신 #12집중력) (최소 10자, 최대 700자 입력가능)
#6협동/희생
[현장실습을 통해 얻은 팀워크의 가치]
현장실습을 통해 프로젝트를 진행했던 경험이 있습니다. 관측을 통해 운영되던 모니터링시스템을 개선하기 위해 데이터분석을 활용하여 설비고장을 예지해보는 것으로 동료와 합의하였습니다. 프로젝트 과정에서 지속적으로 의견을 나누고 업무를 분배하는 과정에서 팀의 중요성을 느낄 수 있었습니다.
설비에 부착된 센서를 통해 측정되는 마찰데이터를 활용해 예지모델을 만들기 위해서는 설비동작원리 및 요소기술에 대한 이해가 필요했습니다. 자료를 참고하며 주조설비 마찰 및 주형진동실린더의 진동에 대한 물리적 모델링을 진행했습니다. 물리적 수식결과를 토대로 주조 시 마찰에 영향을 주는 인자들을 도출할 수 있었습니다.
이후 예지수식도출을 위해 데이터분석을 진행하였습니다. 저는 DBMS 툴을 활용해 데이터를 수집하고 가공하는 역할을 맡았습니다. 동료는 분석 툴을 활용하여 상관관계분석 및 예측수식을 도출하였습니다. 회귀분석을 통해 수식을 도출할 수 있었지만 낮은 신뢰도로 인해 목표했던 예지기능 수행은 불가했습니다. 하지만 짧은 기간 동료와 의견을 조율해가며 업무를 분배한 결과 목표했던 일정 내에 프로젝트를 마무리해낼 수 있었습니다.
동료와 소통하며 업무를 분담하고, 맡은 업무에 대한 책임감을 바탕으로 신뢰를 쌓음으로써 목표에 빠르게 다가갈 수 있다는 것을 느낄 수 있었습니다.
3.지원한 직무에 필요한 역량이 무엇이라고 생각하는지 ①Knowledge(지식), ②Skill(기술/자격), ③Attitude(태도) 세 가지 관점으로 구분하여 작성해주세요. (최소 10자, 최대 700자 입력가능)
생산 직무는 제품 및 생산 공정/설비에 대한 이해를 바탕으로 운영상 발생하는 이슈를 해결함으로써 생산성과 품질을 개선하는 것이 주된 업무입니다. 이를 위해 다음과 같은 역량이 필요하다고 생각합니다.
첫째, 업무에 대한 책임감입니다.
책임감은 업무수행을 위해 갖춰야할 기본이라고 생각합니다. 업무의 바탕지식 및 기술, 동료와의 협업은 이러한 책임감이 바탕이 되었을 때 보다 높은 역량이 발휘될 수 있다고 생각합니다. 특히 생산엔지니어는 현장에서 발생하는 이슈에 대한 정확하고 신속한 대응이 필수적이기에, 책임감이 무엇보다 중요하다고 생각합니다.
둘째, 업무수행을 위한 바탕지식입니다.
Copper Rod 및 권선소재, 생산 공정 및 설비요소기술과 같은 직무수행의 바탕이 되는 업무지식에 대한 습득 또한 중요한 역량이라고 생각합니다. 이는 제품 및 생산에 대한 깊은 이해는 생산 시 발생하는 문제를 해결하기 위한 첫 단계로써 중요한 역량이 될 것이라 생각합니다.
셋째, 문제해결을 위한 기술입니다.
생산성 및 품질 향상을 위해 생산 시 발생하는 이슈의 원인을 빠르게 파악하고, 문제의 원인을 해결할 수 있는 기술적 역량 또한 중요하다고 생각합니다. 책임감과 업무지식을 바탕으로 문제해결역량을 기름으로써 저만의 기술영역을 구축하는 전문 엔지니어가 되는 것이 저의 최종목표이기 때문에 기술역량 향상을 위한 꾸준한 학습 또한 중요하다고 생각합니다.
4.본인은 직무 관련 어떤 역량을 가지고 있으며, 앞으로 개발하고자 하는 것은 무엇입니까? (구체적으로 작성할수록 좋습니다.) (최소 10자, 최대 700자 입력가능)
[기계공학 전공지식]
기계공학을 전공하며 고체, 열, 유체 등의 기초 역학지식을 습득하였습니다. 또한 기계공작, 정밀가공, 생산시스템 등 생산, 제어, 설계분야의 심화 전공지식들을 습득하였습니다. 일반기계기사 자격증 준비를 통해 CAD를 활용한 기구설계 및 도면해석 역량을 길렀습니다. 현장실습 프로젝트를 통해 공학지식을 활용한 설비문제분석 및 해결시도를 경험하였습니다. 이는 업무를 수행함에 있어 생산시설 및 설비요소기술의 이해 및 응용을 위한 바탕이 될 것입니다.
[데이터분석 학습]
데이터분석을 활용한 현장실습 프로젝트를 계기로 ‘빅데이터 분석기초’ 강의를 수강하였습니다. Excel을 활용한 데이터분석 기초를 기를 수 있었습니다. 데이터분석을 위한 프로그래밍 역량을 기르기 위해 300시간의 ‘데이터분석과정’을 이수하였습니다. 또한 AI경진대회에 참가하여 Python을 활용한 분류알고리즘을 직접 구현해볼 수 있었습니다. 이는 데이터를 기반으로 생산 공정 및 설비문제를 정확하게 진단하고 해결하기 위한 바탕이 될 것이라 생각합니다.
이를 바탕으로 LS전선 입사 후에는 Copper Rod 및 권선 소재에 대한 이해를 바탕으로 생산설비의 고장 및 이상에 즉각적이고 선제적으로 대처할 수 있는 역량을 갖춰나갈 것입니다. 최적의 생산설비운영능력을 갖춘 전문가로 성장하여 LS전선의 글로벌 케이블솔루션 경쟁력 향상에 기여하겠습니다.
5.과거부터 지속적으로 해오던 것은 무엇이 있으며, 지속해 온 이유는 무엇입니까? (최소 10자, 최대 700자 입력가능)
[데이터분석 학습]
설비기술 직무로 현장실습을 진행하며 센서데이터 분석을 통한 설비고장 예지모델 개발을 시도하였습니다. 낮은 정확도로 인해 목표했던 예지기능 수행이 불가하였습니다. 하지만 설비에 부착된 센서를 활용할 수 있는 능력이 엔지니어로써 갖출 수 있는 기술이 될 수 있다는 것을 느꼈습니다.
학교로 돌아가 ‘빅데이터 분석기초’ 강의를 수강하였습니다. Excel을 활용한 데이터처리 실습을 통해 데이터분석 기초를 배울 수 있었습니다. 설비보전을 위한 높은 수준의 역량을 갖추기 위해 멀티캠퍼스에서 진행하는 ‘빅데이터 분석과정’을 이수하였습니다. 300시간의 교육과정을 통해 Python 라이브러리를 활용한 데이터처리 및 시각화, 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 기반의 데이터분석을 학습하였습니다.
교육 막바지에는 ‘센서데이터를 활용한 분류모델 알고리즘 개발’을 주제로 DACON에서 주최하는 AI경진대회에 참가하였습니다. 시각화를 바탕으로 센서데이터 특성을 반영한 데이터가공을 진행하였고, 머신러닝 모델을 활용해 80%의 정확도를 가지는 분류 알고리즘을 만들어 낼 수 있었습니다.
뚜렷하고 높은 수준의 목표가 스스로의 성장에 무엇보다 강한 동기부여가 될 수 있다는 것을 느낄 수 있었습니다. LS전선에 입사 후에도 데이터를 활용한 문제원인분석 및 해결역량을 갖춘 전문가를 목표로 끊임없이 배워나가겠습니다.
