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1. 자신에게 영향을 끼친 사건과 인물 등을 포함하여 본인이 가지고 있는 가장 중요한 가치관은 무엇인지 설명해 주세요. "적극적인 태도로 학습하며 3/21" 늘 지식을 탐구하시던 할아버지의 영향을 받아 배움과 발전을 추구하는 가치관을 가지게 되었습니다. 할아버지께서는 70세가 넘은 연세에도 컴퓨터 사용법을 익히기 위해 수업을 들으시는 등 배움에 열정적이셨습니다. 이러한 모습을 보고 자란 저는 무슨 일이든 적극적으로 배우려는 자세를 취하여 성장하고자 합니다. 이를 바탕으로 완성차 기업 인턴을 하는 동안 적극적인 자세를 취하며 21명 중 3등의 결과를 낸 적이 있습니다. 당시 저는 3d 툴 사용 경험은 있지만 업무에 사용되는 NX-UG 사용 경험이 전무한 상태였습니다. 부족한 스킬을 극복하기 위해 사내 강의 자료를 보며 매일 1개의 부품을 설계하였습니다. 중요한 기능이나 헷갈리는 기능은 필기 노트에 따로 요약 정리하여 자료를 찾아볼 때 소요되는 시간을 단축했습니다. 또한 선배님께 부품 설계 파일을 요청하여 저와 선배님의 방법을 비교 분석하였고, 다른 부분에서 왜 이렇게 한 건지, 어떤 차이가 있는지에 대해 질문했습니다. 실무자와의 대화를 통해 현업에 도움이 되는 스킬과 지식을 기를 수 있었던 경험이었습니다. 이 경험을 통해 주인의식을 가지고 학습함으로써 좋은 성과를 낼 수 있다는 것을 깨닫게 되었으며, 입사 후에도 주어진 업무를 넘어서 회사와 팀의 목표를 위해 적극적으로 행동하고 목표를 달성하겠습니다. 2. 도전적인 목표를 설정하여 가치있는 혁신을 실현해 본 경험해 대해 실행과정과 결과, 느낀점을 포함하여 설명해 주세요. "특허 참고와 모터 선정 기준 수립을 통한 비용 최적화로 예산 20% 절감" 캡스톤 디자인 프로젝트에서 예산 36만원 이내로 차별화된 제품을 제작하는 것을 목표로 자율주행 공 수거 로봇을 제작하였습니다. 당시 영상처리를 위해 아두이노보다 7배 비싼 라즈베리 파이를 구매해야 했기 때문에 제작 과정에서 비용 절감이 필요했습니다. 또한 학교에서 제공하는 모터의 출력이 너무 약해 변경이 필요했습니다. 이를 해결하기 위해 저는 첫째, HW에서의 비용 절감이 필요하다고 생각하였습니다. 그래서 5건 이상의 특허에서 공 수집 메커니즘을 분석했고, 재료가 가장 적게 드는 물레방아 방식을 선정했습니다. 이때 사용되는 보조축과 수집 블레이드를 3d 프린터로 직접 출력하여 비용을 절감했습니다. 둘째, 모터에 필요한 최소 토크를 계산하여 로봇 주행에 필요한 힘을 정확히 파악했습니다. 이에 따라 과도한 비용을 들이지 않으면서 작업에 필요한 힘을 충족하는 모터를 선정했습니다. 그 결과 예산의 20%를 절감한 28만원을 사용하여 제작을 완료했습니다. 이 경험을 통해 비용 관리 및 대안 탐색 역량과 데이터 기반의 제품 사양 결정 능력을 기를 수 있었습니다. 회사에 들어가서도 성능을 위해 고가의 구성품을 취해야 할 때, 대안 탐색과 데이터 기반의 결정을 통해 그 외 과정의 비용을 절감하여 성능과 수익성을 동시에 만족하는 방안을 찾겠습니다. 3. 지원직무를 선택한 이유와 그 직무를 수행함에 있어 본인만의 차별화된 역량은 무엇인지 설명해 주세요. "무에서 유를 창출하는 선행연구와 기술개발" 스마트 냉동 기계연구실에서의 학부 연구생 경험을 통해 선행 기술 개발에 관심을 가지게 되었습니다. 당시 차량용 히트펌프 시스템을 구체화하는 것을 목표로 시제품 조사와 논문 분석, 시뮬레이션을 진행했습니다. 덴소와 한온시스템과 같은 차량용 열교환기 제조사의 제품 조사와 논문 분석을 통해 샘플 열교환기 설계안을 작성했습니다. 또한 Coil Designer를 사용하여 헤더 배치에 따른 열량 최적화 시뮬레이션을 수행했습니다. 이 경험을 통해 기술 조사 및 지식 확보와 기술 혁신 KPI를 달성했습니다. 이 과정에서 기존의 기술을 참고하여 새로운 개념을 만드는 것에 흥미를 느꼈으며, 지속적인 개선을 통해 제품의 품질과 안전성을 확보한다는 점에서 엔지니어로서 성취감을 얻을 수 있었습니다. 이러한 이유로 선행 연구와 기술 개발 직무가 저의 적성에 잘 맞는다고 생각하였으며, 이를 직업으로 삼아 역량과 관심을 더욱 발전시키고 싶어 지원하였습니다. "기술 문서 해석과 실험 분석을 통한 문제 요인 추출로 인식범위 650% 향상" 기술개발 직무에서 가장 중요한 목표는 성능 개선이라고 생각합니다. 저는 캡스톤 디자인 프로젝트를 통해 문제를 해결하고 성능을 개선한 경험이 있습니다. 당시 테니스 코트 유지 보수 비용 절감과 공 수집 시간 단축을 목표로 자율주행 공 수거 로봇을 개발했습니다. 처음에는 공 인식 가능 범위가 20cm로 제한적이며, 인식 정확도도 15% 수준으로 낮아 현실적인 사용이 불가능한 상황이었습니다. 뿐만 아니라 복잡한 코딩으로 인해 방향 전환 속도가 느린 문제가 있었습니다. 이 문제를 해결하기 위해, 기술 블로그와 부품사 홈페이지에서 제공되는 예제를 30건 이상 분석하여 인식 정확도와 관련된 2가지 변수를 도출하였습니다. 또한 정확도 향상을 위해 추출된 변수의 범위를 좁히거나 숫자를 조정하는 등 100회 이상 반복 실험을 수행하였습니다. 이러한 노력 끝에 공 인식 가능 범위를 1.5m로 늘려 650% 향상하고, 인식 정확도를 84% 개선했습니다. 수거 시간을 최소화하기 위해 방향 전환 알고리즘을 간소화하였으며, 좌표화 대신 YES or NO 방식을 선택하여 코드 실행 시간을 단축하였습니다. 이로써 수집에 소요되는 시간을 약 1분 단축하였습니다. 이러한 노력 끝에 공 인식률은 100%, 수집률은 99%로 성공적인 결과를 도출하였고, 제품의 품질과 성능 개선 KPI를 달성하였습니다. 이 경험을 통해 기술 문서 해석과 실험을 통한 문제 해결 능력을 기를 수 있었습니다. 이러한 능력은 회사에서도 이슈를 파악하고 원인을 분석함으로써 성능을 개선하는데 적용할 수 있습니다. 이를 바탕으로 한국타이어의 기술개발 직무에서 제품 경쟁력을 높일 수 있는 기술을 개발하는 데 기여하겠습니다.