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1. LS ELECTRIC에 지원한 동기를 구체적으로 기술 바랍니다. (최소 200자, 최대 500자 입력가능)
“생산공장의 심장을 뛰게 하는 기술”
저의 기업 선택 기준 중 가장 중요한 것은 해당 기업과 산업이 사회적으로 어떤 영향을 미치는지입니다. 회사의 일원으로서 사회에 기여한다는 성취를 이루고 장기적으로 업무를 수행할 수 있는 동기부여를 얻기 위해서입니다.
최근 국내 주요 기업들이 미국 등 다른 국가에 생산공장을 설립하면서 공장 배전시스템에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 배전산업은 현대 사회에서 산업 및 경제 발전을 위해서 꼭 필요하기 때문입니다.
LS일렉트릭은 배전 및 저압 분야에서 국내에서 선도적인 위치를 차지하고 있으며, 전력기기와 전력인프라 분야에서 글로벌 경쟁력을 향상시키고 있습니다. 실제로 LS일렉트릭은 올 상반기 기준 매출 2조1775억원, 영업이익 1867억원으로 역대 최대 실적을 달성하며 그 영향력을 증명했습니다. 이를 통해 LS일렉트릭의 사업이 사회적으로 중요하며 기업과 국가의 발전에 기여한다고 생각하였고, 이는 저의 가치관과 부합한다고 생각하여 지원하였습니다.
2. 희망하는 직무를 수행함에 있어 필요한 역량과 이 역량을 갖추기 위한 노력 또는 경험을 기술 바랍니다. (최소 200자, 최대 500자 입력가능)
"30건 이상 예제 분석을 통한 문제 요인 추출로 인식범위 650% 향상"
지식과 실험을 바탕으로 이슈를 분석해 원인을 찾아 성능을 개선할 수 있는 역량이 가장 중요하다고 생각합니다. 캡스톤 디자인에서 자율주행 공 수거 로봇을 만들 때 공 인식 가능 범위가 20cm로 제한적이고 인식 정확도 또한 15% 수준으로 낮은 문제가 있었습니다.
이를 해결하기 위해 부품사 홈페이지의 예제를 30건 이상 분석하여 인식 정확도에 관련된 2가지 변수를 추출했고, 100회 이상 반복 실험을 통해 추출 인자의 범위를 좁혔습니다. 이를 통해 공 인식 가능 범위를 1.5m로 650% 향상했으며, 인식 정확도는 84% 개선한 99%를 달성했습니다. 또한 수거 시간을 최소화하기 위해 방향 전환 알고리즘을 좌표화 대신 Yes or No 방식을 선택하였고, 이를 통해 수집에 걸리는 시간을 약 1분 단축하였습니다. 그 결과 공 인식률 100%, 수집률 99%라는 성공적인 결과를 창출하였습니다.
3. 본인의 성격에 가장 큰 강점과 약점을 기술하여 주시기 바랍니다. (최소 200자, 최대 500자 입력가능)
"책임감과 리더십을 통해 팀 효율 향상"
저의 강점은 책임감이 강하며 리더십이 있는 성격입니다. 책임감을 바탕으로 리더십을 펼친 경험이 있습니다. 캡스톤 디자인을 하며 자율주행 로봇을 제작할 때, 팀원들이 코딩 경험이 많지 않아 소극적인 태도를 보였습니다. 이를 해결하기 위해 먼저 예제를 분석한 뒤 각 코드를 설명하는 주석을 달아 팀원들에게 공유하여 이해도를 높였습니다. 이를 통해 팀원들의 참여율이 향상되었고, 아이디어 회의도 활발하게 진행되는 결과를 낳았습니다.
"정석만이 답은 아닐 수도 있다"
제가 보완해야 할 점은 융통성이 부족한 것입니다. 평소 체계적인 단계를 좋아하기 때문에 무슨 일이든 정석대로 하려는 경향이 있습니다. 하지만 융통성을 가지는 것이 효율적일 수도 있다는 것을 인지하고 팀 프로젝트 진행 시 아이디어 회의를 활발하게 진행하거나 다른 사람의 의견을 적극적으로 수용하는 노력을 통해 저의 부족한 점을 보완하고 있습니다.
4. 도전적인 목표를 세우고 이를 달성하기 위해 노력했던 사례와 결과를 구체적으로 기재해 주시기 바랍니다. (최소 200자, 최대 500자 입력가능)
"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.
이를 위해 첫째, 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 80%인 28만원을 사용하여 제작할 수 있었습니다. 회사에서도 대안 탐색과 데이터 기반의 결정을 통해 성능과 비용 절감을 동시에 만족하는 개발을 하겠습니다.