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1. 직무와 관련해 기울인 노력이나 경험(프로젝트/경진대회/공모전/연구/학습) 가운데 자신의 강점이 잘 드러나는 사례를 기술하고, 그 강점으로 LG유플러스에서 달성하고 싶은 목표가 있다면 기술하여 주십시오. (700) [고객 만족도 향상에 기여] 저는 LG유플러스의 유무선 네트워크 설비구축과 개선을 통해 고객 만족도 향상에 기여하고자 네트워크 기술/운영 직무에 지원하였습니다. 인터넷, IP TV, LTE, 5G 등 유무선망을 최적의 품질로 고객에게 제공하는 것이 목표입니다. 이를 위해서 유무선 네트워크 설비 이해도와 프로그래밍 역량을 높이고자 노력하였습니다. [유무선 네트워크 설비 이해 – 데이터통신, 디지털통신개론] 데이터통신에서 OSI 7계층과 프로토콜, 데이터 전송 방식 등 데이터 통신의 기초와 동축, 광케이블, DSU, 모뎀 등 네트워크 장비를 공부하여 유선 네트워크 설비의 이해도를 높이고자 노력하였습니다. 디지털통신개론에서 기저 대역 변조와 복조, 채널 부호화, 동기화 등 무선 통신기술의 이론과 CDMA, FDMA, UWB 등 현재 사용되는 이동통신 기술의 원리와 구성을 공부하면서 무선 네트워크 설비의 이해도를 높이고자 노력하였습니다. [프로그래밍 역량 – 기초프로그래밍, C 프로그래밍] 프로그래밍을 역량을 키우고자 기초프로그래밍 강의를 수강하여 C언어를 활용한 프로그래밍 방법과 기초이론을 배웠습니다. 나아가 C 프로그래밍 강의를 수강하여 C++ 언어를 활용한 프로그래밍 능력과 Class 개념을 배울 수 있었습니다. 2. 목표달성을 위해 스스로 노력하였던 점과 이를 통해 조직과 본인에게 일어난 변화를 구체적으로 기술하여 주십시오. (700) [분석력 - 일 방문자 수 100명 이상의 파워 블로그 달성] 학원 블로그의 일 방문자 수를 100명 이상을 목표에 도전한 경험에서 기존의 방식을 분석하여 새로운 방식을 개발하여 좋은 결과를 만들 수 있는 것을 배웠습니다 이투스24/7 부산 북구점에서 8개월 동안 블로그 홍보를 담당하였습니다. 문을 연 지 얼마 안 된 학원이라 블로그 일 방문자 수 10여 명 정도였습니다. 일 방문자 수를 늘리고 학원 홍보를 위해서 처음에는 다른 재수학원 블로그처럼 상위권 대학교의 입시 정보를 올렸습니다. 하지만 많은 블로그에서 같은 내용을 올려 저희 글을 찾기가 어려웠습니다. 많은 인기 블로그 사이에서 빛을 보기 위해 다른 접근 방법이 필요했습니다. 때문에 부산, 경남 지역의 대학교의 정보 위주로 블로그에 글을 올렸습니다. 상대적으로 정보의 수요가 적어서 다른 블로그에서 찾아보기 힘든 지방 대학교들의 전형 방법, 선발 인원, 전형 일정 등을 정리하여 올렸습니다. 이러한 방법으로 좋은 결과를 얻었습니다. 먼저, 부산, 경남 지역의 대학교 관련 검색어에서 게시물이 상위에 올라가 하루 방문자 수가 100명 이상이 방문하게 되었습니다. 다음으로 학원에 입학 상담 문의도 증가하여 학생 수 30명 이상 증가하였습니다. 3. 소속된 조직의 공동과업을 달성하는 과정에서 발생했던 어려움과 그 어려움을 극복하기 위해 기울인 노력에 대해 구체적인 사례를 바탕으로 기술해 주십시오. (700) [의견 공유 – 실내 2D SLAM 구현] 아이디어 공유를 통해서 기존의 해결방안의 문제점을 찾아 어려운 문제를 해결하면서 협업에서 의견의 공유가 중요하다는 것을 배웠습니다. 5명이 팀이 되어 현재 위치를 찾으면서 동시에 2D Map을 만드는 2D SLAM을 라이다 센서, 로봇의 데이터를 이용해 구현하는 프로젝트를 수행하였습니다. SW 역량이 있는 3명은 SW팀, 제어공학에 역량이 있는 저를 포함한 2명은 제어팀으로 나누어 진행하였습니다. SLAM 구현 중에 로봇이 위치를 놓치는 문제가 발생하여 제어팀은 위치 오차를 보정해주는 관성 센서를 추가하고 SW 팀은 위치 인식 개선을 위해서 코드를 수정하였지만 해결하지 못하였습니다. 저는 함께 문제를 해결하자고 SW 팀에게 제안하였고 아이디어를 공유하던 중에 사용하던 장비의 성능에 비해 정확하게 위치 인식하는데 많은 연산량이 요구되는 가혹한 실험이 문제가 있다는 것을 발견했습니다. 사용하던 위치 인식 기술은 위치 추정 입자 개수가 늘어나면 위치 정확도가 올라가지만, 연산량이 증가하여 장비에 과부하가 걸리는 데 정확한 위치 인식을 위해서 입자 수가 많이 필요한 실험 환경이었습니다. 때문에 복도에 장애물을 설치하여 다양한 Depth 값을 가지는 실험 환경을 만들어 90% 정확도로 위치 인식에 성공하였습니다.