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무기체계는 특정한 운용 목적을 달성하기 위한 무기를 중심으로 구성된 주요 장비 및 관련되는 기재의 총체로, 당사의 경우는 유도무기/감시정찰/지휘통제통신/항공전자/전자전/무인로봇/사이버전/M&S/IPS(ILS)를 의미합니다. 자신을 가장 잘 표현할 수 있는 당사의 무기체계 또는 무기를 선택하고, 어떠한 점이 본인을 잘 표현했다고 생각했는지 이유를 작성해주세요.(경력사원의 경우 회사 및 직무의 지원동기로 대체 가능합니다) (최소 400자, 최대 1,000자 입력가능)
[유도무기 : 다표적 동시 대응]
유도무기, 특히 다표적 동시 대응 능력을 갖춘 천궁이 제 모습과 가장 유사하다고 생각합니다. 저 또한 힘든 일정 속에서도 별도로 시간을 내어 동시에 두 개 이상의 활동을 진행하여 한 쪽이 소홀해지는 일 없이 양쪽 모두 목표를 달성한 경험이 있습니다.
먼저 매 학기 20학점 이상의 학점을 들으면서도 1년간 학부연구생으로서 연구 및 설계를 진행하고 학술지 논문을 게재한 경험이 있습니다. 학점을 모두 전공과목으로 채웠기에 학기마다 3개 이상의 설계 프로젝트가 있었습니다. 하지만 한발짝 더 성장하는 것을 목표로 매일 5시간 이상씩 시간을 내어 별도로 연구를 진행했습니다. 그 결과 대부분의 전공 과목에서 A 이상의 학점을 취득하면서도 논문을 작성하고 게재하는 초기의 목표를 이루는 성과를 거뒀습니다.
또한 사회복무를 병행하며 퇴근 후 어학 공부를 통해 JLPT N1 만점을 취득한 경험이 있습니다. 매일 9시부터 6시까지 시설이 열악한 중증 장애인 센터에 복무했고, 업무가 사회복지사와 한두개를 빼곤 거의 비슷하게 이루어질뿐더러 다른 곳에 입소할 수 없을만큼 공격성을 지닌 이용인들도 많았습니다. 심지어 2명이 업무 스트레스로 복무지를 이전하며 업무 가중으로 분위기마저 험악한 상태였습니다. 그럼에도 지속적인 업무 조율을 통해 사회복지사와 사회복무요원 간의 사이를 중재했고, 퇴근 후에는 정신적 스트레스를 극복하며 일본어 공부에 매진했습니다. 그 결과 센터의 분위기를 성공적으로 조율했다며 4일의 포상 휴가를 받았고, JLPT N1 시험에서는 상위 0.6%만이 취득할 수 있는 180점을 받았습니다.
보다 나은 성과를 위해 양쪽을 동시에 수행하면서도 어느 한쪽의 성과가 나빠지는 일 없이 성공적으로 목표를 쟁취하는 제 모습을 천궁의 고정밀 다표적 동시대응능력으로 표현할 수 있다고 생각합니다.
[직무 수행에 필요한 3가지 역량]
심화 전공과 학부연구생, 종합설계 프로젝트 등의 경험을 통해 직무 수행에 필요한 디지털/아날로그 회로에 대한 이해와 프로그래밍 역량을 갖췄습니다. 회로 관련 6개 전공과 설계 프로젝트 경험들을 통해 쌓은 역량이 임베디드HW를 설계, 검증하여 안정성과 효율성을 갖춘 무기체계 개발에 필요하다고 확신합니다.
첫째, 디지털논리회로1,2, 고급디지털회로 과목에서 모두 A+를 취득하며 HW를 고려한 RTL 설계 역량을 키웠습니다. 특히 Verilog를 이용한 4족 로봇 설계 프로젝트에서 목표치보다 면적이 많이 나오는 문제를 해결한 경험이 있습니다. Vivado 툴을 이용해 면적, 속도 등을 측정했고 코드에 불필요한 연산이 들어갔다 판단해 면적이 큰 덧셈기 블록을 조건 연산자로 대체하는 등 코드를 개선한 결과 면적을 17% 감소시켰습니다. HW비용을 고려한 설계 역량이 유도무기의 가격 경쟁력에 도움이 될 것입니다.
둘째, 전자회로1,2, 집적회로 과목을 수강하며 아날로그 회로에 대한 이해와 안정성을 확보하는 회로 디버깅 역량을 쌓았습니다. 2 stage Op Amp 설계 프로젝트에 Cap, Tr 등의 변수별 파라미터를 표로 정리,분석하여 65도의 Phase Margin을 확보하면서 rising시 입출력 전압 간 시간 차이를 기존 94ns에서 37ns로 줄였습니다. 이러한 목표 안정도를 충족시키는 변수 설정으로 정확한 동작이 생명인 무기체계의 오동작을 방지하겠습니다.
셋째, 프로그래밍 역량을 쌓았습니다. C언어와 HDL관련 5개 전공을 수강하며 쌓은 코딩 지식을 바탕으로, 학부연구생 활동에서 C++과 Verilog를 이용하여 HW를 설계, 검증, 테스트하여 이를 바탕으로 논문을 작성한 경험이 있습니다. 또한 종합설계 프로젝트에서 Python을 이용하여 14만장 이상의 이미지를 전처리, 모델링하여 99%의 인식률을 얻었습니다. 위의 경험들을 통해 C, C++, Verilog, Python 등 프로그래밍 언어를 이용한 설계 역량을 쌓았습니다.