한국항로표지기술원
- 기업형태
- 공공기관/공기업
- 접수기간
- 시작일2024.06.19마감일2024.07.05
- 채용형태
- -
- 모집직무
- 경영/사무
- 근무지역
- 세종특별자치시
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[한국항로표지기술원] 체험형 청년인턴 채용
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![[한국항로표지기술원] 체험형 청년인턴 채용](https://res.cloudinary.com/linkareer/image/fetch/f_auto,q_50/https://api.linkareer.com/attachments/387462)
상세내용
[한국항로표지기술원] 체험형 청년인턴 채용
[모집부문]
국립등대박물관
시험검사소
본원-전략사업실
본원-경영기획팀
[접수기간]
06월 19일 ~ 07월 05일
[채용공고]
![[한국항로표지기술원] 체험형 청년인턴 채용](https://res.cloudinary.com/linkareer/image/fetch/f_auto,q_50,w_1024/https://api.linkareer.com/attachments/387461 "1718950879807_mwqkcctpr.png")
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합격스펙 & 합격자소서
더보기단국대 / 산업공학과 / 학점 4.34/4.5 / 오픽: IM1 / 사회생활 경험: 연구원 인턴 경험 2회 / 기타: ADSP,SQLD,빅데이터분석기사
1. "LG전자"에 대한 지원동기에 대하여 구체적으로 기술하여 주십시오. LG전자 생산기술원의 기술적 혁신과 디지털 트랜스포메이션을 선도하는 역할에 큰 관심을 갖게 되었습니다. 특히, 구글의 안토스를 기반으로 한 ‘마빈 클라우드’ 플랫폼의 성공적인 구축을 보며, 이와 같은 기술 혁신에 참여하고 싶다는 강한 동기를 갖게 되었습니다. 저의 전문성과 마빈 클라우드 플랫폼을 활용하여 AI 기반의 설비 고장 예지 기술 개발에 기여하고자 지원하였습니다. 4년간 대학생활 동안 산업공학과 AI 지식의 융합을 추구하였습니다. 통계와 품질, 프로그래밍의 기초이론을 다졌으며, 6시그마와 빅데이터 분석기사 자격증을 취득하며 전문성을 높였습니다. "Computer Vision 분야의 연구 역량" A 연구원에서는 TensorFlow를 활용하여 Multi-label 기법을 활용한 구조물 결함 분류 모델을 개발하였습니다. 건물 균열 이미지를 활용하여 성능을 0.895로 크게 향상시켰습니다. 이러한 성과를 바탕으로 한국통신학회에 논문을 성공적으로 투고하였습니다. B 연구원에서는 PyTorch를 활용하여 작업자의 부하를 평가하는 모델 개발 프로젝트를 수행하였습니다. 카메라 영상에서 추출한 관절의 2차원 좌표를 MotionBERT 모델을 통해 3차원으로 변환하는 방식을 선택하여, 실제 현장에서의 문제 해결 능력을 키웠습니다. "설비 데이터 분석과 불량 예측" A 프로젝트에서는 공장 내 로봇 용접 설비 데이터를 수집하고, 파이썬의 판다스등 라이브러리를 활용하여 설비의 이상 여부를 분석하였습니다. 이를 통해 설비 데이터의 수집 체계를 구축하고, 분석하는 능력을 키웠습니다. 또한, 압연공정에서의 SCALE 불량 예측 프로젝트를 통해 공정 데이터의 시각화와 머신러닝 모델을 활용한 불량 예측 능력을 향상시켰습니다. 특히, 0.93의 높은 정확도를 달성하여 데이터 기반의 문제 해결 능력을 입증하였습니다. 이러한 제 전문성과 경험을 바탕으로 LG전자 생산기술원의 데이터 사이언스 및 고장 예지 기술 개발 분야에 기여하고 싶습니다 2. 본인이 지원한 직무관련 향후 계획에 대하여 본인이 지원한 직무와 관련된 본인의 향후 미래 계획에 대해 구체적으로 기술해주시기 바랍니다. "데이터와 기술로 생산 효율성을 혁신하는 연구자" LG 생산기술원에서 현재 사용중인 빅데이터 Tool에 대한 역량을 키워 대용량 데이터 처리의 효율성을 극대화하겠습니다. 이를 위해 내부 교육과 외부 세미나를 통한 지속적인 학습을 이어나가겠습니다. 또한 산업공학의 시스템적 접근법을 활용하여 공정의 특성과 설비 데이터의 상호작용을 분석하겠습니다. 그리고 최근 주목받는 트랜스포머 기반의 시계열 분석 기법을 활용하여, 설비의 작동 패턴과 이상 패턴을 분류하는 딥러닝 모델의 연구와 개발에 주력하겠습니다. "실시간 모니터링으로 생산 효율과 경쟁력 강화 전문가" 개발한 모델을 실시간 모니터링 시스템에 통합하여 설비의 고장을 사전에 예측하고 대응하겠습니다. 더하여 설비의 작동 데이터를 기반으로 최적의 작동 조건을 연구하며, 현장 피드백을 받아 모델을 지속적으로 개선하겠습니다. 이를 통해 생산 효율성을 크게 향상시키고, 불필요한 유지보수 비용을 절감하여 생산기술원의 경쟁력을 강화하겠습니다 3. 프로젝트 경험 (최선을 다해 참여했던 학교 수업의 팀플레이 과제, 경진대회, 공모전 등 가장 기억에 남고 많은 것을 배운 프로젝트에 대해 기술하세요. 프로젝트 제목/기간/참여 인원/본인의 역할/내용과 결과/본인의 역할을 반드시 포함해주시고, 최초 프로젝트 목표, 목표 대비 달성 수준과 본인이 배우고 느낀 점을 포함하면 좋습니다.) "다중라벨 분류 기법을 통한 구조물 결함 분류 모델 개발 및 학술논문 투고" A 연구원 인턴으로 2개월간 팀원 1명과 함께 C 인공지능 모델을 개발하였습니다. 저의 주요 역할은 ‘모델의 개발과 최적화’였습니다. 건축물의 안전성에 대한 사회적 관심이 높아지면서, 구조물의 다양한 결함을 신속하게 파악하는 기술의 필요성이 대두되었습니다. 이에 균열, 박리, 철근 노출 등의 다양한 구조물 결함을 동시에 분류할 수 있는 딥러닝 모델 개발을 목표로 하였습니다. 초기 데이터 분석 과정에서, 여러 결함이 동시에 나타나는 경우를 발견하였습니다. 이를 해결하기 위해 다중라벨 분류 기법을 도입하였고, 최신 연구 논문들을 참고하여 모델을 개선하였습니다. 특히, Asymmetric Loss와 DenseNet 기법의 적용을 통해 초기 목표로 설정한 0.8의 분류 성능을 크게 초과하여 0.895를 달성하였습니다. 이 결과는 초기 목표 대비 약 111.9의 성과를 보여줍니다. 이러한 성과를 바탕으로 A학회에 학술논문을 성공적으로 투고하였습니다. 모델의 분류 성능이 기대치에 못 미쳤을 때, 단순히 문제를 포기하지 않고 오분류한 이미지를 시각화하는 피드백 과정을 도입하여 문제점을 파악하였습니다. 이를 통해 데이터의 특성을 깊게 이해하고, 해당 특성에 맞는 최적의 기법을 적용하는 역량을 길렀습니다. 또한, 새로운 기법을 적용하기 전에 관련된 다양한 논문을 분석하였습니다. 이를 통해 최신의 연구 동향을 파악하고, 우리 모델에 가장 적합한 기법을 선택하여 적용하였습니다. 이 과정에서 지속적인 학습의 중요성과 최신 연구를 우리 문제에 어떻게 적용하는지에 대한 역량을 길렀습니다. 이 경험은 저에게 LG전자 생산기술원의 엔지니어로서 필요한 딥러닝 모델 개발 및 모델 최적화 역량을 갖추게 해 주었습니다. 이를 통해 복잡한 공정 데이터를 분석하고, 최적의 모델을 개발하는 데 기여하겠습니다.
부산대 / 식품자원경제학과 / 학점 3.91/4.5 / 토익: 880, 오픽: IM2 / 사회생활 경험: 신용보증기금 / 부산선박금융연구회, 폴라리스 대학생경제봉사단 / 한국사검정시험: 고급, 기타: 국제무역사 1급
1. 본인이 회사를 선택할 때의 기준은 무엇이며, HMM이 그 기준에 부합하는 이유에 대해 서술해주세요. (700) [업종 다각화로 성장을 실현하는 HMM] 성장 가능성이 높은 회사의 사업방향 속에서 자부심을 느끼며 자신 있는 실무를 할 수 있는 회사를 선택기준으로 삼고 있습니다. 그리고 HMM은 업종 다각화를 바탕으로 선택기준에 부합하는 종합해운물류사입니다. 지속적인 사업확장으로 성장을 꿈꾸는 회사가 지속가능한 영업이익을 만들 수 있고, 이러한 회사에서 자부심을 가질 때 꾸준한 직장생활을 할 수 있다고 생각합니다. 이때 HMM은 주력사업인 컨테이너와 더불어 벌크, 환경대응, 디지털 솔루션 구축으로 14분기 연속 흑자를 달성한 국적선사로써 선택기준에 부합하는 회사입니다. HMM은 장기불황이 예상되는 컨테이너시황에도 특수화물 및 냉동화물 등 고채선화물 유치를 강화하고 메탄올 추진선 9척을 발주하며 수익성 개선과 환경대응을 함께 하고 있습니다. 또한 장기운송계약이 가능한 벌크선의 강점을 활용해 벌크선대를 확장하여 선대 개선을 시도하고 있습니다. 그리고 디지털 부문에서 Hi Quote, 벤더 파트너즈 등 다양한 플랫폼을 운영하여 화주와 협력사에 실시간 데이터를 공유하고 페이퍼리스시대를 도모하고 있습니다. 이러한 컨테이너시장 장기불황과 환경규제, 디지털화에 대비하는 경영전략은 어떠한 해운시황도 이겨낼 수 있는 HMM만의 원동력이라 생각합니다. 따라서 이러한 성장 가능성이 풍부한 HMM과 함께하며 자부심을 느끼는 실무를 하여 회사에 기여하겠습니다. 2. 20~30대 시절 최고의 순간과 최악의 순간은 무엇이었나요? 해당 경험이 본인의 가치관 형성에 어떠한 영향을 주었는지 서술해주세요. [성취로 느낀 보람과 실패로 깨달은 팀워크] 신용보증기금에 재직하며 능동적인 업무처리로 감사함을 표하셨던 기업대표님을 응대한 경험이 최고로 보람을 느낀 순간이었습니다. 당시 전기 대비 매출이 감소하여 보증료가 인상될 상황에 처한 화물운송업체의 보증서 연장을 담당한 적이 있습니다. 이때 해당기업의 수취가 가능한 매출채권이 있는지 대표님과 검토하였고 효력이 있는 채권을 발견하였습니다. 이를 통해 보증료를 동결하며 기업에 동일한 금융지원을 할 수 있었습니다. 이러한 경험에 따라 타인과 사회에 행복한 바람을 불어넣어 드리자는 가치관을 형성할 수 있었습니다. 반면 팀장으로 참여한 해운시황분석대회에서 목표달성에 실패한 경험이 있습니다. 당시 팀원들과 3등 이상 수상이라는 목표를 설정하고 대회준비를 하였습니다. 이때 마감기한이 촉박하다는 독자적인 판단을 하여 팀원들이 맡은 역할까지 무리하게 병행하였고 보고서의 완성도가 떨어지며 목표를 달성하지 못하였습니다. 이러한 경험을 통해 협업하는 경우는 긴박성 등의 업무사항을 팀원과 함께 결정하고 서로의 역할수행을 믿을 때 오히려 좋은 결과가 나올 수 있다는 사실을 깨달으며 팀워크라는 가치를 쌓을 수 있었습니다. 3. 본인이 지원한 직무의 역할이 무엇이라 생각하는지 제시하고, 해당 직무를 수행하기 위해 어떤 노력과 준비를 하였는지 서술해주세요. [데이터로 말하는 컨테이너영업인] 지원한 직무는 현장의 최전선에서 HMM의 컨테이너운송이 필요한 화주의 사업을 이어드리는 '지원군'입니다. 또한 컨테이너영업직무는 화물종류마다의 효율적인 항로와 서비스를 화주께 제시하여 영업이익 극대화를 실현하는 역할입니다. 그러므로 시장조사를 하여 물동량 증가가 예상되는 업종의 화주를 발굴하고 항로, 선적 현황을 분석하여 화주의 니즈에 부합하는 조건을 신속히 제시하는 능력이 요구됩니다. 이에 따라 상황에 적합한 데이터를 분석하여 화주와 의사소통을 하기위한 준비를 하였습니다. 대학 시절 HMM 해기사님과 함께 컨테이너선사 경영프로젝트를 하며 SCFI, 공급망압력지수 등의 데이터를 통계분석하고 분석역량을 키웠습니다. 또한 화주라는 기업고객에 대한 응대경험을 쌓고자 신용보증기금 인턴직에 재직하였습니다. 이때 기업관계자와 협업하며 매출채권, 재무적 지표 등 다양한 자료들을 근거로 제시하며 신속한 의사소통을 하였습니다. 따라서 이러한 경험들로 다져온 역량을 변수가 많은 해운현장에서 적합한 항로 등의 데이터를 분석하고 최적의 해운경로와 운임을 신속히 화주께 제시하며 차질 없는 운송프로세스를 구축하는 데 기여하겠습니다. 4. HMM에서 어떤 인재로 성장하고 싶은지 서술해주세요. [종합물류화로 가치를 연결하는 HMM인이 되자] 화주의 가치를 종합물류화로 연결할 수 있도록 HMM의 사업영역을 확장하는 인재로 성장하고 싶습니다. HMM의 해운업과 함께 터미널 운영력을 강화하고 물류센터 등의 물류사업을 확장하면 HMM만의 종합해운물류업을 실현할 수 있다고 생각하기 때문입니다. 따라서 이러한 인재로 성장하고자 인턴 기간에 선배님과 업무메뉴얼을 통해 업무를 신속히 학습하고 현업에 적용하겠습니다. 이후 신입사원이 되어 화주의 니즈에 알맞는 운항조건을 제시하며 영업관리를 하고 HMM 서비스가 필요한 예비화주와 신규계약을 체결하며 영업경력을 쌓겠습니다. 이후 5~10년 차 HMM인이 되면 영업직무와 함께 화주의 가치를 극대화할 수 있는 사업전략을 고안하고 이를 기획부서에 전달하는 연결다리가 되겠습니다. 그리고 10년 차 이상의 HMM인이 되면 물류센터설립 등 구체적인 신규사업을 발굴하는 아이디어뱅크로 성장하여 화주가 만족하는 HMM의 종합물류화를 이루겠습니다.
인가경 / 기계공학과 / 학점 4.19/4.5 / 오픽: IM1 / 학부연구생, 학회 구두 발표 / 컴퓨터활용능력: 1급, 기타: 일반기계기사
1. “LG전자”에 대한 지원동기에 대하여 구체적으로 기술하여 주십시오. 앞으로 살아남을 기업들은 각각의 업무에 인공지능 기술을 얼마나 잘 녹여냈느냐라고 생각합니다. 하지만 인공지능 기술의 과도기인 지금, 기업에서 인공지능 기술을 사용하기 위해서는 많은 연구 비용이 필요합니다. 그렇기 때문에 대부분의 기업은 필요성을 체감하지만, 쉽사리 시도를 못하고 있습니다. 하지만 LG전자의 경우, 적극적으로 인공지능 기술을 통해 생산성을 높이려고 시도하고 있습니다. 이는 제가 3번의 학회에 갔을 때 크게 실감하였으며, Data driven부터 인코더, 딥러닝 등 다양한 시도를 하며 트렌드를 따라가기 위해 노력한다고 느꼈습니다. 이 때문에 저는 LG전자가 추후 지금보다 더 높은 입지를 가질 것이라 생각하며, 이러한 기술들을 가장 앞에서 연구하는 생산기술원에서 제 기계공학적 지식과 소프트웨어 지식을 바탕으로 LG전자의 발전에 기여하고 싶어 지원하였습니다. 전산 수치 해석 및 Data Driven Design 기술 개발을 위해 중요한 것은 이를 구현할 수 있는 소프트웨어적 능력과 그 현상을 작동하고자 하는 역학적 지식을 이해하는 것이라 생각합니다. 저는 이러한 역량을 20개월간의 학부 연구생 경험을 통해 길러왔습니다. 다양한 해석 연구를 진행함과 동시에 AI 기반 PDE 솔버에 대한 연구를 하며 여러 지배방정식에 대해 이해하였으며, 이를 바탕으로 여러 연구를 성공적으로 마무리하였습니다. 특히, 물리 정보 지식 기반 PDE solver를 통한 역문제 해석에 관한 연구를 하며, 추가적인 수치해석적 이론을 도입하여 기존의 방법론으로만 불가능한 경계값이 구속되지 않은 역문제를 성공적으로 예측할 수 있었습니다. 제가 길러온 두 역량을 바탕으로, 현재 생산기술원에서 진행 중인 여러 연구에 참여하여, 트렌드를 선도하는 기술들을 같이 개발하고 싶습니다. 또한 추후 LG전자가 여러 업무에 적절하게 인공지능을 녹여내어 생산성과 효율성을 올려, 독보적인 기업으로 성장하는 데에 기여하고 싶습니다. 2. 본인이 지원한 직무관련 향후 계획에 대하여 딥러닝 기술의 발전으로 인해, 수치 해석을 기반으로 한 CAE 영역의 일부분은 AI 기술로 대체될 것입니다. PINN, PINO 같은 AI 기반 PDE 솔버의 경우, 정확도와 신뢰도의 문제로 CAE를 완전히 대체할 수는 없으며, 이는 멀티피직스와 같이 문제의 복합도가 올라갈수록 심해질 것입니다. 따라서 고차원 문제를 해결하기 위한, CAE의 결과를 바탕으로 한 AI 모델 개발에 참여하고 싶습니다. Python Script를 통해 해석을 자동화시켜, 이 결과들을 바로 불러와 AI 모델을 훈련한다면, 효율성은 많이 증가할 것입니다. 현재 제 지식은 AI 기반 PDE 솔버에 주로 국한되어 있지만, 이를 입사 후 MBSE 등의 기존 연구를 통해 다양하게 확장하겠습니다. 해석적 역량과 소프트웨어적 역량을 점차 키워나가, 최종적으로는 LG전자의 공정을 효율화시키는 모델 개발 연구에 참여하여, 실제로 AI 기술이 기존 CAE의 영역을 대체하는 것에 기여하고 싶습니다.
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