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합격 자소서

LG에너지솔루션 / R&D CTO / 2022 하반기

인하대 / 기계공학과 / 학점 4.02/4.5, 4.38/4.5 / 토익: 900, 토익스피킹: 150/IH

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1. [My Competency] (700자) 지원분야/직무에 대한 지원 동기와, 해당 분야/직무를 위해 어떤 준비를 해왔는지 소개해주세요. 저는 연구 직무에서 업무를 수행하기 위해 다양한 능력과 경험을 쌓았고, 이는 배터리 모델링& 시뮬레이션 팀에 적합하다고 생각하여 지원하게 됐습니다. 첫 번째로 배터리에 대한 이해력을 기르기 위하여 고출력전기화학시스템, 연료전지스택 전산해석 등을 수강하며 전기화학 대해 공부했습니다. 이를 바탕으로 연료전지 단위 셀에 대해 ANSYS Fluent 기반 2상 유동과 전기화학, 화학반응 등을 구현한 UDF 코드를 통해 CFD 해석을 진행하였습니다. 이를 통해 UDF 코드의 사용법과 Post-processing 처리 방법을 알 수 있었습니다. 또한 추가적인 배터리 관련 지식을 위하여 현대계열사에서 진행하는 H-모빌리티를 수강하며, 배터리팩의 구성요소, Lumped model 해석 등에 대한 것을 배웠습니다. 두 번째, 전기화학 외에 AI 기반 최적화 분야 지식은 저의 specialty 중 하나입니다. 대리모델로 목적함수를 구해 최적화기법에 적용하여 연료전지 유로 형상을 변수로 최적화를 진행해본 경험이 있습니다. 또한 성능과 가격처럼 trade-off 관계에 있는 두 가지 목적함수를 고려하는 다중목적 최적화도 연구 중입니다. 모든 최적화 과정은 MATLAB을 기반으로 코딩하였으며 또한 다양한 프로그래밍 언어에 대한 필요성을 느껴 교내에서 실시하는 AI 교육을 통해 PYTHON에 관한 공부도 진행하고 있습니다. 2. [My Story] (700자) 본인의 특성 및 성격(장점/보완점)을 자유롭게 기술해주세요. Guide> 구체적인 사례를 바탕으로 진솔하게 기술해주시기 바랍니다. 저는 새로운 분야 도전에 대한 두려움이 없다는 것이 제 장점이라고 생각합니다. 이러한 장점 덕분에 문제를 해결했던 경험이 있습니다. 수소저장합금 장치의 3D CFD 모델링하여 실제 실험 데이터와 validation을 하는 과제를 진행했던 적이 있습니다. 보통 3D CFD 모델링을 할 때는 해석의 편의성과 정확성을 높이기 위하여 내부 분포를 최대한 단순화합니다. 하지만 단순화한 모델을 이용한 결과는 실험 데이터와 오차가 약 20% 정도였습니다. 오차 문제를 해결하기 위해 논의하던 중 실제 실험에서는 우라늄이 가루 형태로 퍼졌단 것을 알게 되었습니다. 그래서 관심 있던 AI 분야의 아이디어에 착안하여 우라늄 가루의 porosity 분포에 정규분포 꼴인 RBF 함수를 적용했습니다. 하지만 이를 지금까지 사용했었던 코드를 사용할 수 없었고, 당시 연구실에서는 AI 분야를 연구하는 사람이 없어 도움 받을 수 없었습니다. 그래서 한 달 동안 주말까지 반납하며 관련 논문들과 서적, 외국 유튜브를 참고하며 코딩에 매달려야 했습니다. 마침내 코딩을 완료하여 모델에 적용하였고, 그 결과 실제 실험데이터와의 오차를 5%까지 줄일 수 있었습니다. 이때의 경험으로부터 스스로 자발적인 연구를 진행할 수 있는 역량을 쌓을 수 있었고, 다양한 분야를 학습하는 자세가 현재 연구 분야의 문제를 해결할 수 있는 실마리가 된다는 것을 알 수 있었습니다. 3. [My Vision] (700자) LG에너지솔루션에서 이루고 싶은 나만의 꿈과 비전을 소개해주세요. Guide> LG에너지솔루션에서 본인이 기대하는 미래의 모습과 계획을 바탕으로 기술해주시기 바랍니다. LG에너지솔루션에서 꿈꾸는 저의 비전은 크게 단기, 중기, 장기 3단계로 나누어져 있습니다. 입사 후 1년 동안 배터리의 대해서 공부를 진행하고자 합니다. 왜냐하면 배터리 셀과 팩의 구조, 배터리 시스템 구성, 배터리의 전산해석 방법 등의 지식을 통해 직무에 빠르게 적응할 수 있고 연구에 더욱 집중할 수 있는 사원이 될 수 있다고 생각하기 때문입니다. 배터리 지식을 바탕으로 실제 업무인 전기화학 기반 UDF 코딩을 통한 배터리 모델링과 시뮬레이션 업무를 완벽하게 수행할 것입니다. 제가 지원한 직무에서 수행해야할 가장 기본적인 업무이기 때문입니다. 또한 기본적인 업무부터 수행해야 다양한 연구를 진행할 수 있는 힘이 되기 때문입니다. 따라서 사용되는 툴과 프로그래밍 언어를 완벽한 숙지를 통해 배터리 모델링 / 시뮬레이션 분야의 전문가가 되고 싶습니다. 제가 가지고 있는 AI 분야 지식을 통해 배터리 구조ㆍ형상 최적화를 진행해보고 싶습니다. 현재 사용하는 리튬이온 배터리는 오랜 경험으로 대부분 최적화가 되었지만, 하지만 전고체배터리같은 차세대 배터리들의 경우 실용화를 위해서는 구조ㆍ형상 등의 최적화가 필요하다고 생각합니다. 따라서 배터리 지식을 기반으로 AI 분야뿐만 아니라 미래에 생겨날 새로운 분야들의 연구도 지속하며 차세대 배터리의 상용화에 앞장서고 싶습니다.