1. 본인의 회사선택 기준은 무엇이며, 포스코가 그 기준에 적합한 이유를 서술하여 주십시오.
[최대:1800byte]
[공동체 의식을 바탕으로 성장하는 설비기술 전문가]
올바른 공동체 의식을 바탕으로 끊임없이 배워나갈 수 있는 환경과 문화가 갖추어진 회사에서 커리어를 쌓아가는 것을 목표하고 있습니다. POSCO는 기업시민이라는 경영이념을 바탕으로 함께 발전하고 더 나은 사회를 만들기 위해 앞장서는 회사입니다. 또한 전사적인 Smart Factory 구축과 같이 철강 산업의 미래를 밝히기 위한 끊임없는 디지털 전환을 시도하고 있습니다. 이렇듯 동반성장과 혁신을 통해 제조업의 미래를 앞당기는 POSCO에서 설비기술 전문가로서의 목표를 이루기 위해 다음과 같이 준비하였습니다.
첫째, 기계공학을 전공하며 설비구동원리 및 요소기술의 바탕이 되는 4대 역학 및 생산, 제어, 설계분야의 심화전공지식들을 학습하였습니다.
둘째, 현장실습을 통해 공학지식을 활용한 설비문제해결시도를 경험하였고, 이를 통해 설비기술 직무에 대한 이해를 높일 수 있었습니다.
셋째, 일반기계기사 자격증 준비를 통해 기계부품에 대한 CAD 및 도면해석 역량을 길렀습니다.
넷째, 학교 및 외부교육을 활용한 데이터분석 학습입니다. 이를 통해 Excel을 활용한 데이터처리 및 Python 라이브러리를 활용한 데이터처리/시각화, 머신러닝/딥러닝을 활용한 알고리즘 개발역량을 길렀습니다.
입사 후에는 설비의 돌발고장 및 이상 징후에 즉각적이고 선제적으로 대처할 수 있는 역량을 갖춰나갈 것입니다. 최적의 설비관리능력을 갖춘 전문가로 성장하여 POSCO의 Smart Factory 구축에 기여하겠습니다.
* 2. 희망하는 직무를 수행함에 있어서 요구되는 역량이 무엇이라 생각하며, 이 역량을 갖추기 위한 노력 또는 특별한 경험을 기술하여 주십시오. [최대:1800byte]
[기계공학지식 바탕의 공학적사고]
공학 이론지식 학습 및 실습 과정에서 기를 수 있었던 공학적 사고는 객관적 근거 및 가정을 바탕으로 설비문제를 해결하는 설비기술 업무수행의 바탕이 될 것입니다. 저는 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.
[데이터분석 학습]
데이터를 목적에 맞게 분석하고 활용하는 능력의 필요성을 느낄 수 있었던 현장실습 프로젝트를 계기로 학교에서 ‘빅데이터 분석 기초’ 강의를 수강하였습니다. Excel을 활용한 데이터분석 기초역량 및 문서관리능력을 기를 수 있었습니다. 보다 높은 수준의 데이터분석 학습을 위해 멀티캠퍼스에서 300시간의 ‘인공지능 기반의 빅데이터 분석과정’을 이수하였습니다. Python 라이브러리를 활용한 데이터처리 및 시각화, 머신러닝 및 딥러닝을 활용한 데이터분석을 학습했습니다. 교육생들과 참가한 AI경진대회에서는 학습한 머신러닝을 활용한 분류모델 알고리즘을 직접 구현해볼 수 있었습니다. 이는 설비고장분석 및 문제해결을 통한 설비보전시스템 구축의 바탕이 될 것이라 생각합니다.
* 3. 가장 힘들었던 순간과 이를 극복한 과정에 대해 기술하여 주십시오.
[최대:1800byte]
[설비보전기술 습득을 위한 데이터분석 학습]
설비기술 직무로 현장실습을 진행하며 센서데이터 분석을 통한 설비고장 예지모델 개발을 시도하였습니다. 낮은 정확도로 인해 목표했던 예지기능 수행이 불가하였고, 데이터를 목적에 맞게 분석하는 능력이 부족하다는 것을 느꼈습니다. 이후 센서데이터를 활용한 설비보전기술 습득을 목표로 데이터분석을 학습하였습니다.
학교로 돌아가 ‘빅데이터 분석기초’ 강의를 수강하였습니다. Excel을 활용한 데이터처리 실습을 통해 데이터분석 기초를 배울 수 있었습니다. 설비보전을 위한 높은 수준의 역량을 갖추기 위해 졸업 후 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. 이러한 경험을 바탕으로 입사 후에도 설비보전기술 습득을 목표로 끊임없이 배워나가겠습니다.
* 4. 최근 국내외 이슈 중 한 가지를 선택하여 본인의 견해를 서술하여 주십시오.
[최대:1800byte]
[디지털 트랜스포메이션 : 글로벌 일류기업을 향해]
기존의 사업 모델에 디지털 기술을 접목해 혁신을 꾀하는 디지털 트랜스포메이션은 이미 기업들 사이에서 화두가 된지 오래입니다. 하지만 코로나에 따른 산업 전반의 큰 변화로 이러한 디지털 트랜스포메이션이 가속화되고 있습니다. 대면 접촉이 어려운 상황에서 ZOOM과 같은 원격 회의 플랫폼을 이용한 화상회의 시스템 구축은 기업들이 진행하고 있는 디지털 트랜스포메이션의 대표적인 사례라고 할 수 있습니다.
이처럼 디지털 트랜스포메이션은 회사 내부 및 외부 운영의 개선을 통해 경쟁력을 높일 수 있다는 점에서 POSCO에게 좋은 기회가 될 것이라 생각합니다. POSCO는 디지털 트랜스포메이션 작업의 일환으로 Smart Factory 부서신설 및 데이터센터를 증축하는 등 사업기회 발굴 및 기업역량 강화를 위해 노력하고 있습니다. 보다 성공적인 디지털 트랜스포메이션을 위해 기업의 내부 및 외부 환경을 고려한 한 가지를 의견을 제시합니다.
디지털 기술 습득을 위한 조직차원에서의 노력입니다. IT 부서에만 국한되지 않고 회사의 전 구성원들이 적극적으로 디지털 기술 교육을 수행하고, 습득한 기술을 실무적으로 적용해보는 것입니다. 전사적인 노력을 통해 습득한 디지털 기술은 POSCO가 가지고 있는 배려와 공존의 조직분위기와 시너지가 되어 새로운 변화와 기회를 창출해낼 것이고, 이를 통해 성공적인 Smart Factory구축에 더 가까이 다가갈 수 있을 것이라 생각합니다.
