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2021 전기공사의 시공품질 향상을 위한 시공품질 및 아이디어 안전개선 아이디어 공모전

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상세내용

2021 전기공사의 시공품질 향상을 위한 시공품질 및 아이디어 안전개선 아이디어 공모전

2021 전기공사의 시공품질 향상을 위한 시공품질 및 안전개선 아이디어 공모전

 

전기공사의 시공품질 및 안전개선을 위해 

창의적인 아이디어를 발굴하기 위한 공모전을 개최하니

여러분의 많은 응모 바랍니다.

 

○ 접수기간: 2021. 11. 08.(월) ~ 12. 31.(금)

 

○ 공모자격: 관심있는 누구나 (국내외 일반인 및 대학생, 개인·팀 응모 가능)

 

○ 공모주제

[아이디어 제안] 전기공사의 시공품질 및 안전개선 방안

-신공법 개발, 현 공법 작업절차 등 개선사항, 신공구·장비 개발 아이디어, 기존 제품 개선

 

○ 공모방법

-한국전기산업연구원 홈페이지(https://www.erik.re.kr/) > 알림마당> 공지사항> 양식 다운로드 후 기입하여 제출

※ 이메일 접수처: mhkim@erik.re.kr

(11월 8일(월)부터 12월 31일(금) 24시까지)

 

○ 시상내역

-대상(1명): 300만원 및 기념품

-최우수상(2명): 각 200만원 및 기념품

-우수상(3명): 각 100만원 및 기념품

※ 우수제안이 없을 경우 포상인원 및 상금이 조정될 수 있음

 

○ 발표 및 시상

2022년 1월 28일 한국전기산업연구원 홈페이지 입상자 공개

(입상자에 한해 시상일정 개별통지)

 

○ 기타사항

-이미 채택·시행중인 내용 또는 타공모전 수상·표절작 등은 제외 (수상 이후에도 수상 취소 및 상금 환수 조치될 수 있음)

-접수된 서류는 일체 반환하지 않으며 수상작에 대한 권리는 한국전기산업연구원에 있음

 

○ 문의사항

한국전기산업연구원 시공연구실 / E-mail: mhkim@erik.re.kr

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  • 한양대 / 재료화학공학 / 학점 3.54/4.5 / 오픽: IM2

    1. 삼성SDI를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오. [차세대 양극 소재 개발을 통해 글로벌 톱티어에 도전] 친환경적인 미래 구현을 위해 전기차에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 하지만 높은 가격은 전기차의 보급에 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있습니다. 삼성 SDI는 최근 IAA 2023에서 NMX, LMFP 등 코발트프리 소재를 이용한 배터리를 통해 가격경쟁력을 극대화하는 전략을 보였습니다. 또한 공간효율화를 통해 성능과 안전성을 강화한 폼팩터 기술력을 선보였습니다. 이렇듯 초격차 기술력을 기반으로 미래 전기차 산업을 선도할 삼성 SDI에서 전세계적인 전기차 보급을 위해 차세대 양극 소재 개발에 기여하고 싶습니다. 재료공학을 전공하며 건식 적층법을 이용해 차세대 양극재로 검토되고 있는 바나듐 산화물을 전기 화학 소자로 개발하고 그 수명 향상을 목표로 연구 과제를 수행해왔습니다. 또한, 베이항 대학교 연구팀과 함께 에너지 저장 소자 연구 프로젝트를 진행하며 니켈 소재 기반 전기화학 소자의 이온확산계수를 2배 향상시킨 성과를 얻었습니다. 이 과정에서 전이금속 산화물을 비롯한 다양한 무기 소재들의 구조적, 전기 화학적 특성들을 검토하고 분석할 수 있는 역량을 키웠습니다. 다양한 소재 분석 경험과 전기 화학 반응을 기반으로 한 양극 소재에 대한 이해도를 바탕으로 다양한 분야의 연구원들과 교류를 통해 차세대 양극 소재를 개발하여 삼성 SDI의 글로벌 배터리 톱티어로의 도전에 기여하겠습니다. 2. 본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (※작품속 가상인물도 가능) [시각화를 이용한 피드백 통해 키운 문제 해결 역량] 석사 시절 베이항 대학교와의 협업으로 진행한 에너지 저장 소자 개발 프로젝트는 제 직무 역량을 키우는데 큰 영향을 미쳤습니다. 이 프로젝트는 국제 대학 간 협업으로 20명 이상의 연구원들이 참여하였고, 다양한 언어와 문화를 고려해야 했기 때문에 정확한 의사소통과 피드백이 핵심 과제였습니다. 프로젝트의 효과적인 피드백을 위해서는 시각화가 필수라고 판단했습니다. 실험 진행과 결과를 도표와 그림으로 시각화하여 ppt 발표자료를 작성하고, 모든 결과 데이터를 이해하기 쉬운 형태로 메일에 첨부했습니다. 또한 실험 진행 과정을 도식화하여 의사소통 오류를 방지하였습니다. 매달 주기적으로 화상 회의를 통해 연구 발표와 피드백 시간을 가졌으며, 실험의 미흡한 부분을 개선하고 새로운 아이디어를 도입하여 연구의 완성도를 향상시켰습니다. 이러한 노력 덕분에 6개월 목표를 3개월 만에 달성하며 이온 확산계수가 2배 향상된 전기 화학 소자를 개발했습니다. 이 결과를 금속재료학회에서 발표하며 논문발표 우수상을 수상하였습니다. 이차전지는 전세계적으로 주목받는 산업인 만큼 다양한 문화적 배경을 가진 연구원들과 협업할 기회가 많을 것이라고 생각합니다. 그리고 시각화를 통해 효과적이고 정확성 있는 피드백과 문제를 해결한 경험은 이러한 이차전지 산업의 연구 개발 직무에 큰 도움이 될 것이라고 확신합니다. [생각을 행동으로 옮기는 용기] “인생을 바꾸는 것은 아이디어가 아닌 행동이다”라는 것이 바로 제 삶의 가치관입니다. 아이디어는 누구나 가질 수 있지만 세상은 그것을 행동으로 옮겨서 실현한 사람만이 바꿀 수 있다고 생각하기 때문입니다. 고등학생시절 마술에 흥미를 느껴 동아리 활동을 시작했습니다. 그러나 시간이 흐름에 따라 마술 그 자체보다는 관객과 소통하고 싶은 욕구가 강해졌고, 동아리원들과 함께 거리공연을 계획하게 되었습니다. 이 프로젝트를 실현하기 위해서는 호객이라는 난관을 극복해야 했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 동아리 선배와 함께 공원에 방문한 시민분들을 대상으로 먼저 대화를 걸고 스몰 토크와 10분가량의 짧은 시연을 통해 공연을 홍보했습니다. 이 과정에서 하루에 평균 20명의 다양한 사람들과 소통하며 피드백을 받아 공연 퀄리티를 개선했습니다. 대학생 시절에는 이 경험을 토대로 수천명이 넘는 신입생들 앞에서 환영회 공연을 진행하기도 했습니다. 이 경험을 통해 어떤 도전이라도 우선 행동으로 옮기는 실행력을 키웠습니다. 연구 개발 직무는 항상 새로운 기술에 도전하는 것이라고 생각합니다. 새로운 아이디어와 끊임없는 도전으로 셀 소재 개발 엔지니어로서 삼성 SDI의 기술 경쟁력 확보에 기여하겠습니다. 3. 최근 사회이슈 중 중요하다고 생각되는 한가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다. 차량용 배터리는 전기차 점유율의 지속적인 상승에 맞추어 장기적 관점에서의 기술경쟁력 확보와 새로운 소재 검토가 중요한 요소라고 생각합니다. [LFP vs 삼원계] 차량용 배터리의 시장 점유율과 수요는 향후 지속 증가할 것이 분명하다고 생각합니다. 이러한 환경에서 현재 LFP와 삼원계 배터리의 경쟁 구도 중 장기적 관점에서 삼원계 배터리가 경쟁력을 갖추게 될 것이라고 생각하는 이유를 말씀드리겠습니다. 첫째, 전기차 시장에서 중요한 것은 에너지 효율입니다. 초기에는 배터리의 가격이 중요한 구매 요소이겠지만 결국 가격이 지속 하락하면 성능의 구매 비중이 증가될 것이라고 생각했습니다. 따라서, 삼원계 배터리의 우수한 에너지 효율이 장기적 관점에서는 경쟁력을 갖출 수 있는 원동력이라고 느꼈습니다. 둘째, 폐배터리 재활용 관점에서도 삼원계 배터리가 유리하다고 생각합니다. 현재 전기차용 배터리의 교체 주기는 약 7~10년 정도이며, 앞으로 교체주기가 지속 도래하게 되면서 폐배터리 재활용의 비중이 높아질 것입니다. LFP 대비 삼원계 배터리는 니켈, 코발트 등 고가의 원재료를 회수할 수 있기 때문에 폐배터리 재활용 측면에서도 경쟁력을 갖출 수 있을 것이라고 생각했습니다. [양극 소재 개발이 미래 경쟁력] 배터리 기업들은 니켈 함량 증가와 실리콘 소재 활용 등의 기술 검토를 진행하고 있는 것으로 알고 있습니다. 하지만, 기존 양극 소재의 용량 증대는 재료적 관점에서 한계치에 가까운 수준이라고 생각합니다. 따라서, 미래 경쟁력을 조기에 확보하는 중요한 수단 중 하나는 ‘양극 소재’ 개발이 될 것입니다. 저는 니켈 대비 이론 용량이 약 1.5배 수준인 바나듐을 주제로 대학원 과정을 수행하였습니다. 석사 과정 중 바나듐 산화물의 전기 화학소자를 제작하고 수명 성능을 개선했던 경험을 토대로 삼성 SDI의 미래 경쟁력 확보에 이바지하는 소재/셀 재료개발 엔지니어가 되겠습니다.

    2023 하반기

    삼성SDI

    배터리 셀, 소재 개발

  • 지방사립대 / 자동차공학과 / 학점 3.1 / 사회생활 경험: 연구소인턴 / 어학연수 / 기타: 6시그마GB

    1. 본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (※작품속 가상인물도 가능) 1500자 이내 (영문작성 시 3000자) 학부 시절 휴학하고 밴쿠버 컬리지에서 공부하고, 품질인증기관에서 2개월 인턴을 했었습니다. "도망친 곳에 낙원은 없다." 한국해외취업 진흥협회에서 장학생으로 선정되어 캐나다 컬리지에서 공부하려고 결정했습니다. 휴학을 하고 모든 절차를 끝내고 일주일 뒤, 코로나 팬데믹이 터졌습니다. 국경은 닫히고 학교는 문을 닫았습니다. 모두가 캐나다행을 만류했고 같이 준비하던 동기들도 과정을 포기하며 떠났습니다. 저도 혼란스러웠습니다. 협회장님은 "계속 도망치면 습관이 된다."라고 말씀해 주셨습니다. 이전에도 무언가를 하려다가 쉽게 포기했던 적이 있던 저는 이 말은 매우 무섭게 다가왔고, 마음을 다잡고 현재 주어진 상황에 최선을 다하자고 결심했습니다. 하루 12시간씩 영어 공부를 했습니다. 영어로 모의 회의와 프레젠테이션을 진행해 보고, 인공지능이 제 발음을 인식할 수 있도록 100번 200번 혼자 발음해보며 반복하기도 했습니다. 꿈도 영어로 꿀만큼 영어 공부에 매진하였습니다. 결국 국경이 열리고 캐나다에서 공부하였습니다. 학교에서 수업을 들으며 방과 후에는 인턴십을 위한 인터뷰를 여러 군데 보았습니다. 제가 가고 싶었던 연구소와 인터뷰를 보았고 그동안 준비해 왔었기 때문에 수월하게 합격을 할 수 있었고 2개월 동안 카놀라유 품질테스트 업무를 수행하였습니다. 현재 자동차 업계는 우러 전쟁으로 인한 원자재 상승과 Ira 법안으로 위기를 맞고 있습니다. 더욱이 미·중 패권전쟁은 반도체에서 자동차로 옮겨오며 앞으로의 상황이 쉽지 않음을 알 수 있습니다. 하지만 힘든 위기 속에서도 버티면서 치밀하게 준비해야 상황이 좋을 때 치고 나갈 수 있다고 생각합니다. 아무리 힘들고 어려운 상황에서도 현재 주어진 상황에 최선을 다하며 기회가 왔을 때 잡을 수 있는 준비된 엔지니어가 되도록 노력하겠습니다. “사명감 있는 품질 엔지니어” 캐나다에서 인턴을 할 때, 중국으로 수출되는 카놀라유의 품질을 체크하고 수출인증 허가를 내주는 업무를 보조하였었습니다. 간단한 인화점 측정부터 ICP-MS를 사용하여 오일 내 불순물 함유량과 경금속을 측정하는 실험을 수행했습니다. 0.1g 차이로 테스트를 통과하지 못한 샘플은 수출을 못하고 재가공을 거쳐야 했습니다. 선임연구원께서는 아주 작은 수치일지라도 기준을 넘기면 그것이 소비자들에게 어떠한 영향을 미칠지 가늠할 수 없다고 하셨고, 그것은 여기서 결정된다고 하시며 품질의 중요성을 강조하셨습니다. 수출 허가된 기름이 배 위에서 낮은 인화점으로 인해 폭발하거나, 불순물이 많은 기름으로 요리하다가 소비자의 건강에 악영향을 끼칠 수도 있다고 생각하니 책임감을 느꼈습니다. 품질 리스크는 회사의 성과를 하루아침에 무너뜨리고 사업을 존폐 위기에 빠뜨릴 수 있는 만큼 사명감 있게 다루어야 합니다. 고객의 안전을 최우선으로 하기 위해 Zero Defect의 품질 의식과 사명감을 갖는 엔지니어가 되겠습니다. 2. 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오. 700자 이내 (영문작성 시 1400자) 방향성을 가지고 꾸준히 발전하는 품질 엔지니어가 되고 싶어 지원했습니다. 캐나다에서 2개월동안 품질 엔지니어 인턴 후 귀국하여 현대NGV에서 실시하는 신에너지자동체 이해 과정을 수강하며 배터리의 기본구조 및 소재와 성능관리, 평가방법을 습득할 수 있었습니다. 이후 품질역량이 부족하다고 판단되어 여름방학에 한국산업기술시험원(KTL)에서 주관하는 품질관리 전문인력양성프로그램에 선발되어 미니탭 실습을 통하여 통계적 품질관리를 배우며 품질실무를 경험하였습니다. 4학년인 지금은 모빌리티역량과 분석역량을 기르기 위해 전기자동차공학과 프로그래밍 수업을 수강 중입니다. 디에스시는 4분기 호실적을 거두었음에도 현재에 안주하지 않고 미래형시트에 막대한 투자를 하고 있습니다. 끊임없는 발전을 추구하는 디에스시라면 회사와 개인이 동반성장 할 수 있다고 생각하고 글로벌 품질 엔지니어로 성장하고 싶습니다. 입사 후, 시트 용접공정에서의 품질경쟁력을 높이고 싶습니다. 공급망 리스크와 각국의 자원전쟁, 환경문제를 생각한다면 꼭 필요한 과정이라고 생각합니다. 이를 위해 필요한 화학공학, 전기공학을 공부하고, 공정에서 추출된 데이터를 분석해 품질향상을 끌어낼 수 있도록 노력하겠습니다 3. 최근 사회이슈 중 중요하다고 생각되는 한가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다. 1000자 이내 (영문작성 시 2000자) 미국 상무부의 반도체 지원법이 이슈가 되고 있습니다. 중국을 견제하고 미국의 기술우위를 강화하기 위해 만들어진 이법은 초과 이익공유, 제조시설에 대한 접근권 제공 등의 독소조항이 포함되어 있습니다. 미·중 패권전쟁이 한국업체에도 영향을 미치는 데 문제는 이런 종류의 법안들이 반도체에서 자동차로 넘어오고 있습니다. 2020년에 타결된 신북미자유협정에 따르면 2025년부터 미국, 멕시코, 캐나다 내 생산부품을 75% 이상 사용해야 관세 폭탄을 피할 수 있습니다. 전기자동차의 경우 배터리 가격이 큰 비중을 차지하기 때문에 결국 자동차를 미국에서 생산해야 합니다. 또한 얼마 전 중국은 자국 내 자동차기업에 원자재 가격을 인하하며 내수시장에서의 치킨 싸움을 시작하였습니다. 미국 내 기업들과 합작법인을 늘려야 합니다. 미국 정부는 중국업체들을 견제하기 위해 끊임없이 법안을 만들 것입니다. 미국기업들과 제휴하여 소나기를 피해야 합니다. 중국업체들에 대한 견제가 확실하게 된다면 이러한 법안들은 위기가 아니라 기회가 될 것이라고 생각합니다. 미래형 시트와 ASSY-FRONT BACK통해 투트랙 전략을 사용해야 합니다. 디에스시만의 독자적인 캐시카우를 만들어 모빌리티 시장에서의 파이를 늘려가야 합니다. FRAME ASSY-FRONT BACK는 안정성이라는 장점이 있지만 프레임에 사용되는 기존 프레임보다 수배 이상 비싸다는 단점이 있습니다. 프리미엄 자동차에는 미래형 시트를 탑재하여 질적 성장을 이루고 ASSY 를 통하여 질적 확장을 이루어야 합니다. 원자재공급망 다변화를 이루어야 합니다. 현재 시트프레임 핵심 원자재의 중국 의존도는 매우 높습니다. 이러한 의존도는 IRA 법안의 핵심조건을 충족하지 못하기 대책 마련이 필요합니다. 미국과 FTA를 맺은 국가와 협약을 맺어 공급망을 관리하고 미래형 시트 기술에도 투자를 해야 합니다.

    2023 하반기

    디에스시

    품질관리

  • 단국대 / 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.

    2023 하반기

    LG전자

    생산기술원 - R&D인공지능

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