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1. 해당 직무의 지원 동기와 본인이 지원 직무에 적합하다는 것을 나타낼 수 있는 강점과 약점을 구체적으로 기술해 주십시오 782/800 (글자 수, 공백 포함) [언어 울렁증 극복, OPIc 중국어 IM1 취득 & 국내외 파트너사와 원활한 소통 가능자] 사업관리 업무 수행 시, 국내외 유관부서와의 원활한 소통이 필요합니다. 저는 영어 및 중국어 회화 역량을 보유하고 있고, 다음과 같은 경험을 통해 다양한 문제 상황에서도 편안하게 대화할 수 있는 자세를 갖추었습니다. 소통 역량을 발휘하여 팀에 빠르게 융화되고, 프로젝트 예산 및 계약 관리에서 해외 파트너사와 소통이 필요한 순간에 맡은 업무를 잘 수행하는 구성원이 되겠습니다. 대학교 3학년 시절, 교내 중국인 유학생이 길을 물어봤을 때 당황하며 번역기를 틀어 안내해 주었던 경험이 있습니다. 간단한 단어로도 충분히 알려줄 수 있었는데 평소 완벽한 문장을 구사해야 하는 강박이 원인이었습니다. 이를 극복하기 위해 중국인 친구에게 중국어를 배우기 시작했고, 2가지 행동을 꾸준히 실천하였습니다. 첫째, 짧거나 어법에 맞지 않아도 되니 오로지 중국어로만 대화했습니다. 모르는 단어는 중국어로 물어보고, 그 단어를 사용해서 다시 이야기를 이어나갔습니다. 둘째, 교내 유학생들이 공부하는 뉴실크로드센터에 3일에 한 번 방문하면서 유학생들과 대화했습니다. 점점 편하게 대화하는 자세를 갖게 되었고, 작년에 다녀온 대만에서 번역기 없이 여행할 수 있게 되었습니다. OPIc 중국어 IM1 자격증도 취득하면서 언어 울렁증을 확실하게 극복했고, 편안하게 대화할 수 있는 소통 역량을 얻었습니다. 이러한 경험을 토대로 앞으로도 두려움 앞에 멈춰서기보다 행동으로 실천하여 꾸준하게 개인 역량을 강화하는 인재가 되겠습니다. 2. 최근 5년 내 도전적인 목표를 수립하여 추진했던 성공과 실패 경험을 기술해 주십시오 800/800 (글자 수, 공백 포함) [PFD 및 데이터 분석에 근거한 전산모사 구동으로 공정 전환율 33%p 상승] 공정해석및설계 과목의 설계 프로젝트에서 Aspen Plus 전산모사 프로그램 구동 및 결과 데이터 분석 업무를 담당하여 공정 전환율 60%에서 93%까지 끌어올린 경험이 있습니다. 아래와 같은 경험을 통해 팀 전체가 함께 방향성을 찾는 것과, 업무 수행 시 객관적인 사실과 데이터에 근거하여 업무를 처리하고, 팀원들과 함께 유기적으로 업무를 수행하며 조직 전체의 성과를 높이겠습니다. 그린 암모니아의 수소화 공정 구현을 시작했을 당시, 전환율은 60%에 불과했습니다. 문제 원인을 파악하기 위해 ⅰ) PFD 분석 및 공정 조건 이상 점검, ⅱ) 매일 2시간씩 팀 회의를 실천했습니다. PFD 분석을 실시한 결과, 멀티 압축기에서 문제가 발생한 것을 확인했습니다. 반응물을 30bar에서 136bar로 압축시키는 것이 목표였으나 93bar까지만 압축되었고, 나머지는 버려지거나 회수되었던 것이었습니다. 팀 회의에서 논문 탐색을 통해 Aspen plus 프로그램의 3단 멀티 압축기 성능은 0.7, 단일 압축기 3개를 직렬연결 하였을 때 성능은 0.78 임을 알아내었습니다. 이에 프로그램 구동을 맡은 제가 압축기 성능을 고려하여 압축기 직렬연결 공정을 재구현했고, 결과 데이터를 기반으로 네 가지 조건을 고려해 최적 설계를 선정하였습니다. ⅰ) 공정 전환율, ⅱ) 필요 전력량, ⅲ) 수소 회수율, ⅳ) 이산화탄소 처리 비용을 고려했고, 가중치 평가에서 가장 경제성이 뛰어난 설계에서 전환율 93%를 달성하여 전체 15개 팀 중 1위를 차지했습니다. 3. 지원 직무 관련 수강과목(최대 2개)을 선정하고, 선정 사유 및 직무 수행 시 어떻게 활용 할 것인지를 기술해 주십시오 771/800 (글자 수, 공백 포함) [데이터에 근거한 AI 구동 방식 변경, 미지시료 예측률 70%p 상승] 캡스톤 디자인 경진대회에서 AI 구동 및 데이터 분석을 담당하여 미지시료 예측률을 10%에서 80%까지 끌어올려 동상을 수상한 경험이 있습니다. 팀장으로서 예산 사용에 따른 서류 작성, 중간 및 결과보고서 작성을 맡아 프로젝트 전반을 관리했습니다. 이러한 경험을 토대로 사업관리 업무 수행 시 체계적 프로세스로 업무를 처리할 수 있고, 아래와 같은 도전 정신으로 프로젝트 성공을 이끌고, 조직의 목표 달성에 기여하겠습니다. 475nm의 UV를 쐰 직후의 농약(DQ, Diquat) 샘플을 PL spectroscopy로 측정하는 과정에서 반응 후반부 그래프의 변동성이 크게 나타났습니다. 이에 Open NN이라는 AI 프로그램이 데이터의 차별성을 읽지 못하여 예측률이 10%에 그쳤습니다. 이를 해결하고자 먼저 그래프의 변동이 커진 이유를 분석했습니다. 3분이 지난 시점에서 변화가 커진 것을 부반응 발생으로 판단하였고, 이의 정확한 메커니즘 분석을 통해 DQ의 라디칼 부생성물 발생을 알아냈습니다. 이에 10분 동안 초 단위로 측정한 PL 데이터 중, 140초 내의 데이터만 사용하여 AI를 재 구동하였습니다. 그 결과 미지시료 예측률이 60%까지 오른 것을 확인하였고, 팀원들과 함께 오염된 데이터를 걸러내는 것에 열중하였습니다. 마감 기한 전날까지 포기하지 않고 밤을 새워 열중한 결과, 최종적으로 121초까지의 데이터를 사용하여 AI 미지시료 예측률 80%를 달성하며 데이터 신뢰성을 확보했습니다.