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1. 자발적으로 최고 수준의 목표를 세우고 끈질기게 성취한 경험에 대해 서술해주십시오.
목표/ 목표 수립과정/ 처음에 생각했던 목표 달성 가능성/ 장애물 및 그때 감성 생각/ 구체적 노력 및 결과 경험 진실성
[‘마부작침’ 도끼를 갈아 바늘을 만들다]
보름 동안 어머니를 뵐 수 없었습니다. 부족하지만 아들을 위해 항상 곁에서 응원해주시고 제가 좌절하여도 용기를 북돋우시며, 저에 대한 기대를 저버리지 않은 어머니이셨습니다. 하지만 잠깐의 자만으로 대입에 실패하면서 실망하신 어머니는 수능 당일부터 보름 동안 방에서 나오지 않으셨습니다.
저는 한치의 고민도 없이 더 큰 목표인 수능 만점을 위해 재수를 다짐했습니다. 주변에서는 불가능한 목표라며 기존 성적에 맞춰 대입을 권했지만, 다시 한번 응원해주시는 어머니를 보며 목표를 향해 질주했습니다. 고3때는 이공계 수시 우선 선발로 수학과 과학 성적이 우수하면 대입의 기회가 주어졌지만 해당 제도가 사라지면서 국어와 영어도 처음부터 차근차근 다시 시작해야 했습니다. 새로운 마음가짐으로 1년 뒤를 기약하며 주변 사람들과 연락을 끊고 공부에 몰두했습니다. 하루하루가 수능이라 생각하며 생활했습니다. 매일 6시 기상 12시 취침을 하루도 빠짐없이 반복하며, 권토중래의 자세로 임했습니다.
부족했던 국어와 영어를 집중적으로 공부했지만 성적이 눈에 띄게 향상되지 않았습니다. 그리고 기존에 자신 있던 수학과 과학마저 성적이 나오지 않았습니다. 힘들때 마다 수능 만점이라는 목표를 다시 한번 다짐하며 초심을 잃지 않고 매진했습니다.
2014년 11월 13일, 국어 만점, 수학 만점, 과학 만점이라는 목표를 달성했습니다. 아쉽게 영어에서 두 문제를 틀렸지만 희망했던 연세대학교 산업공학과에 합격했습니다. 그리고 한국장학재단에서 이공계 국가우수장학생으로 4년 전액 장학금을 받으며 입학했습니다. 끝까지 믿고 응원해주신 부모님께 감사하며, 불가능해 보이는 것이라도 하면 된다는 것을 깨달았습니다. 실패는 성공의 기회가 되었으며, 성공은 할 수 있다는 의지를 저에게 주었습니다.
이러한 경험을 바탕으로 어떠한 상황에서도 목표를 세우면 끈기의 자세로 목표를 성취할 수 있다는 자신감이 생겼습니다.
2. 새로운 것을 접목하거나 남다른 아이디어를 통해 문제를 개선했던 경험
기존 방식과의 차이/ 계기/ 주변 반응/ 감수해야했던점/ 구체적 과정 및 결과
[데이터분석 기법을 통한 참전용사 추천 시스템 설계 및 논문기고]
저는 전공지식 중 데이터 분석 기법을 활용하여 국가유공자의 승인과정에서 발생하는 사회적 어려움의 해결법을 제안한 경험이 있습니다.
한국전쟁 70년이 지났지만, 여전히 많은 참전용사분들이 국가유공자 승인 과정에서 인우보증의 어려움을 겪고 있다는 기사를 접하였습니다. 기존에는 참전기록을 분실하거나 소멸된 경우나 非군인 신분으로 참전했을 경우 참전사실을 증명하기 위해 인우보증이 필요합니다. 하지만 직속상관이나 전우와 같은 인우보증인을 찾는 것은 참전용사들의 몫이며, 이 또한 참전용사들의 노령화로 인우보증인을 찾는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 이들의 안타까운 사연을 접하고, 제가 작은 기여를 할 수 있는 방법을 모색하였습니다. 그 결과 데이터분석 기법을 적용하여 해결하는 아이디어가 떠올랐습니다. 이에 국가 공공데이터 포털에 공개된 “한국전쟁 데이터”에 “Link Prediction 기법”을 적용하여 인우보증의 가능성이 높은 참전용사를 추천하는 시스템을 설계하였습니다. 이 프로젝트로 혁신성과 실현가능성을 학교에서 인정받아 교내 “사회혁신 프로젝트 우수사례”로 뽑히게 되는 성과를 냈습니다. 그로 인해 ‘데이터 마이닝 전문가’이신 손소영 교수님 지도 하에서 학부 연구생으로 연구할 기회를 얻을 수 있었습니다.
방법론적으로 ‘Graph Neural Network’까지 확장하기 위해 논문을 읽으며 밤을 새우기 일쑤였지만, 점점 더 공부를 할 수록 데이터 분석기법에 빠져들었습니다. 결과적으로 프로젝트에 필요한 논문들을 모두 읽고 학습하여 보다 정밀한 시스템을 설계할 수 있었습니다. 교수님 지도를 받으며 친구와 함께 공동저자로 논문(제목: Identifying Guarantors of War Veterans Using Link Prediction Based on GraphSAGE: A Case of the Korean War’)을 작성하였고 AAAI학회에 제출하는 성과를 거두었습니다.
3. 지원 분야와 관련하여 특정 영역의 전문성을 키우기 위해 꾸준히 노력한 경험
전문성의 구체적 영역(통계분석)/ 전문성을 높이기 윟나 학습과정/ 투입한 시간 및 방법/ 지식을 실전적으로 적용해본 사례/ 전문성을 객관적으로 확인한 경험/ 전문성 향상을 위해 교류하고 있는 네트워크/진실성
[데이터 스페셜리스트를 향한 첫걸음]
저는 데이터 애널리스트가 되기 위해 학업에 열중하고 있으며, 10년 내 “데이터 스페셜리스트”로 성장하는 것을 목표로 하고 있습니다. 무엇보다 데이터 애널리스트는 분석 능력뿐만 아니라 비즈니스 영역과 IT 영역을 넘나들며 끊임없이 커뮤니케이션하는 능력이 필요하다고 생각했습니다.
이를 위해 학업도 중요하지만, 무엇보다 비즈니스 현장에서 경험이 필요하다고 생각하여 3학년 2학기 4개월 동안 삼성전자 반도체연구소 데이터분석 부서에서 현장실습을 수행한 경험이 있습니다.
먼저, 저는 4번에 걸진 OJT 발표로 기존에 DA 부서 내에 정립되어 있지 않았던 통계분석 방법론 SOP를 마련했습니다. 제가 실습했던 DA 부서는 신생부서로 다양한 전공, 직무, 분야로 구성되어 있습니다. 그래서 각자 지식과 경험을 바탕으로 데이터 분석을 진행하여 정립된 SOP가 없었습니다. 저의 발표를 통해 부서에서 통용될 수 있는 통계 분석 SOP를 제안했습니다. 그로 인해 DA 부서의 주 업무인 공정 내의 Hidden 인자 발굴이 용이해지도록 기여했습니다.
또한, Parametric 통계 분석 방법에 문제를 제기하고, 시스템적으로 Analytics R를 통해 기존에 없던 데이터 분석 방법론을 정형화 제안을 했습니다. 실제 공정의 데이터는 정규화 양상을 띠고 있지 않다는 것을 데이터를 통해 배울 수 있었습니다. 따라서 기존에 정형화된 모수적인 통계 분석 방법에 한계가 있다고 생각하여 비모수적인 방법론의 정형화에 기여했습니다. 비정형 TOOL는 데이터 비전문가가 다루기 어렵지만, 정형화 시 정해진 조건 내에서 누구나 쉽게 데이터 분석을 진행할 수 있습니다. 따라서 양산관리 및 라인에서 초기에 즉각적으로 excursion을 제어할 수 있습니다.
삼성전자 반도체연구소에서 실습을 통해 학부수업에서 배운 지식을 직접 현업에서 활용할 기회였으며, 저의 목표의식을 더욱 확고히 할 수 있었습니다.
4. 혼자 하기 어려운 일에서 다양한 자원활용, 타인의 협력으로 최대한 이끌어 내며, 팀워크를 발휘하여 목표 달성에 기여한 경험
사람들과의 관계 및 역할/ 혼자 하기 어렵다고 판단한 이유/ 목표설정과정/ 자원 활용 계획 및 행동/참여도 및 의견 차이 / 협조를 이끌어내기 위한 구체적 행동/ 목표 달성 정도 및 기여도/ 진실성
[블록체인을 적용한 데이터 신뢰도향상 프로젝트]
제대했을 당시 많은 사람이 비트코인에 열광하고 있었습니다. 그때 저는 블록체인 기술에 도전하고자 그 원리를 이용해, 배달플랫폼의 데이터 신뢰도를 향상시킨 경험이 있습니다. 배달플랫폼의 단점은 식당 홍보를 위해 가짜리뷰가 많으며, 반대로 리뷰가 너무 적은 식당도 있다는 것입니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 저는 블록체인을 리뷰 데이터베이스시스템에 결합하는 아이디어를 냈습니다.
하지만 당시 블록체인 기술에 대해 지식이 많이 부족했던 저 혼자 프로젝트를 진행하기란 쉽지 않았습니다. 이를 실현하기 위해 교환학생으로 포스텍에서 홍원기 교수님이 진행하는 블록체인 수업을 수강했습니다. 이를 통해 컴퓨터공학과 학생들과 협업하며 이더리움 블록체인 플랫폼 위에 Decentralized App를 구현하는 프로젝트를 진행했습니다. 그러나 다른 학교, 다른 전공의 학생들과 협업을 통해 시스템을 설계하기가 쉽지 않았습니다. 먼저 소통의 어려움을 해결하고자 경험하지 못한 블록체인과 데이터 베이스, 웹개발에 대해 끊임없이 학습했습니다.
이더리움 네트워크 위에서 동작하는 smart contract를 구현하기 위해 개발된 언어인 Solidity를 이용하여 데이터 베이스를 이더리움 블록체인 상에 구축하는 과정에서도 어려움이 발생했습니다. 당시 이더리움은 신기술이라 논문에서 해결방법을 찾기가 불가능 했습니다. 문제를 해결하기 위해 밤을 새우며 처음부터 소스코드 전체를 훑어보기를 수십 번 한 결과, 오류의 원인을 찾아낼 수 있었습니다. 그리고 이를 직접 github에 게시하여, 다른 유저들로부터 좋은 코멘트를 받을 수 있었습니다.
결과적으로 성공적인 시스템을 구현하여 우수한 성적을 거뒀으며, 교수님의 제안으로 UDC 컨퍼런스 2019에 참여할 기회를 얻었습니다.
이러한 끈기 있는 자세와 타 전공생과의 협력으로 데이터 신뢰도가 낮은 문제와 데이터가 부족한 문제를 동시에 해결할 수 있는 뜻깊은 경험이었습니다.