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합격 자소서

현대자동차 / 에너지 최적화 차량제어 알고리즘 개발 / 2023 상반기

광운대 / 로봇학부 / 학점 3.98/4.5 / 토익스피킹: 160/레벨 7 / 사회생활 경험: 인턴 1회 / 학술대회 포스터 발표

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1. 해당 공고 및 세부 수행직무를 희망하는 이유와 본인이 적합하다고 판단할 수 있는 이유 및 근거를 제시해 주십시오.(1000자) “어려움을 성취감으로 버티고 재미를 느끼다” 에너지 최적화 차량 제어 알고리즘 개발에 지원하게 된 이유입니다. 3학년 1학기 때, 자동 제어를 수강하며 시스템 모델링과 제어기와 보상기 설계 등에 대해 학습을 했습니다. 이를 통해 DC모터 PID 제어 설계 프로젝트도 구현했습니다. DC모터를 수학적으로 모델링하고 Matlab과 Simulink를 활용하여 폐루프 시스템을 만들고 외란에 강건하게 제어기와 보상기를 설계했습니다. 퍼포먼스 인덱스에 부합하게 지글러-니콜스의 과도 응답법으로 게인 튜닝을 하려했지만 개루프에서 발산하여 불안정해서 Trial&error로 문제를 해결해 프로젝트를 성공적으로 구현했습니다. 제어 설계의 다른 방법도 학습하고 싶어 제어 시스템 설계 과목을 수강하며 상태 공간 제어를 학습했고 controller와 estimator를 결합한 regulator 설계도 구현했습니다. 해당 학기 성적 장학금을 받으며 얻은 성취감과 프로젝트를 진행하며 문제를 해결할 때의 보람이 본 직무에 확신을 가지게 되었습니다. “안정된 제어 시스템 설계 구현” 본 직무를 수행하기 위해서는 제어 시스템 설계와 임베디드 제어 역량이 필요하다고 생각합니다. 펜듈럼의 제어기 설계 프로젝트를 진행하며 해당 역량을 키웠습니다. Simulink를 활용해 시스템에 대한 위치-속도-전류 순으로 제어기를 설계했습니다. 위치 제어는 외란에 안정적인 PD제어기를 사용했습니다. 전류, 속도 제어는 정확한 값을 출력해야 하기에 PI제어기를 사용하여 오차없이 설계했습니다. 또한, 전류 제어기에서 모터의 정격 전압을 넘어가지 않도록 리미터를 추가했습니다. 리미터에 의해 오차 누적에 의한 Delay를 방지하고자 Anti-windup을 구성했습니다. 또한, MFC통신 프로그램을 구현해 MCU인 Atmega128의 기구학과 동역학 계산 부담을 덜었습니다. 60도 입력 시 펜듈럼이 정확히 60도 회전하여 실제로도 잘 제어된 결과를 냈습니다. 이를 통해 임베디드 개발과 제어 설계 역량을 확보했습니다. 2. 본인의 역량을 나타낼 수 있는 주요 전공과목(최대 5개)을 선정하여, 해당 과목에서 습득한 역량 및 성취도(학점)를 기술해 주십시오. ※ 석사과정자는 연구경력 및 세부 전공에 대해 기술해 주십시오.(1000자) 자동제어(4.0/4.5): DC모터를 모델링하고 특성 방정식을 구한 후, Matlab과 simulink로 폐루프 시스템을 설계하였습니다. 시스템에 PID 제어기를 추가하여 원하는 성능에 맞게 게인 값을 조정하였고 주파수 응답과 Nyquist plot을 이용하여 보상기를 설계해 Step, Ramp, Sinusoidal와 같은 외란이 개입되어도 시스템을 강건하게 설계하였습니다. 이를 통해 PID제어를 이용한 제어 설계 역량을 키웠습니다. 제어시스템 설계(4.5/4.5): 시스템의 동역학을 기반으로 상태 공간 행렬을 구성하고 controllability, observability 등 시스템을 해석하는 방법을 배웠습니다. 또한 DC모터의 datasheet를 참고하여 Matlab의 simulink를 이용하여 state feedback controller와 state estimator를 결합한 regulator를 설계하는 프로젝트를 진행하였습니다. 이를 통해 제어하려는 시스템을 모델링하여 적합한 제어기를 설계할 수 있는 역량을 길렀습니다. 로봇학실험4 (4.5/4.5): 동역학 기반 시뮬레이션인 ODE를 이용하여 2자유도 매니퓰레이터를 시뮬레이션 상에서 구현하고 실제로 2자유도 pendulum을 이용하여 DC모터의 파라미터를 통해 pole-zero cancellation 기법으로 PID게인값을 구하여 위치, 속도, 토크 제어기를 cascade 구조로 구현하였습니다. 이론을 바탕으로 시뮬레이션 과정을 통해 결과를 예측하고 실제 시스템을 만들어 제어하는 과정을 배우게 되었습니다. 로봇학실험3(4.5/4.5): 여러 필터와 확률 기반 데이터 분석에 대하여 학습하였습니다. 이를 통해 MCU로 Atmega128를 사용하여 압력 센서, CDS 센서, 서미스터, 초음파 센서 등 각 센서를 필터링하고 수치화하여 역치값을 넘기면 Buzzer, 서보 모터 등의 출력 장치를 제어하는 프로젝트를 구현했습니다. 여러 센서 활용 능력과 임베디드 개발 역량을 길렀습니다.