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1. “LG전자”에 대한 지원동기에 대하여 구체적으로 기술하여 주십시오. 앞으로 살아남을 기업들은 각각의 업무에 인공지능 기술을 얼마나 잘 녹여냈느냐라고 생각합니다. 하지만 인공지능 기술의 과도기인 지금, 기업에서 인공지능 기술을 사용하기 위해서는 많은 연구 비용이 필요합니다. 그렇기 때문에 대부분의 기업은 필요성을 체감하지만, 쉽사리 시도를 못하고 있습니다. 하지만 LG전자의 경우, 적극적으로 인공지능 기술을 통해 생산성을 높이려고 시도하고 있습니다. 이는 제가 3번의 학회에 갔을 때 크게 실감하였으며, Data driven부터 인코더, 딥러닝 등 다양한 시도를 하며 트렌드를 따라가기 위해 노력한다고 느꼈습니다. 이 때문에 저는 LG전자가 추후 지금보다 더 높은 입지를 가질 것이라 생각하며, 이러한 기술들을 가장 앞에서 연구하는 생산기술원에서 제 기계공학적 지식과 소프트웨어 지식을 바탕으로 LG전자의 발전에 기여하고 싶어 지원하였습니다. 전산 수치 해석 및 Data Driven Design 기술 개발을 위해 중요한 것은 이를 구현할 수 있는 소프트웨어적 능력과 그 현상을 작동하고자 하는 역학적 지식을 이해하는 것이라 생각합니다. 저는 이러한 역량을 20개월간의 학부 연구생 경험을 통해 길러왔습니다. 다양한 해석 연구를 진행함과 동시에 AI 기반 PDE 솔버에 대한 연구를 하며 여러 지배방정식에 대해 이해하였으며, 이를 바탕으로 여러 연구를 성공적으로 마무리하였습니다. 특히, 물리 정보 지식 기반 PDE solver를 통한 역문제 해석에 관한 연구를 하며, 추가적인 수치해석적 이론을 도입하여 기존의 방법론으로만 불가능한 경계값이 구속되지 않은 역문제를 성공적으로 예측할 수 있었습니다. 제가 길러온 두 역량을 바탕으로, 현재 생산기술원에서 진행 중인 여러 연구에 참여하여, 트렌드를 선도하는 기술들을 같이 개발하고 싶습니다. 또한 추후 LG전자가 여러 업무에 적절하게 인공지능을 녹여내어 생산성과 효율성을 올려, 독보적인 기업으로 성장하는 데에 기여하고 싶습니다. 2. 본인이 지원한 직무관련 향후 계획에 대하여 딥러닝 기술의 발전으로 인해, 수치 해석을 기반으로 한 CAE 영역의 일부분은 AI 기술로 대체될 것입니다. PINN, PINO 같은 AI 기반 PDE 솔버의 경우, 정확도와 신뢰도의 문제로 CAE를 완전히 대체할 수는 없으며, 이는 멀티피직스와 같이 문제의 복합도가 올라갈수록 심해질 것입니다. 따라서 고차원 문제를 해결하기 위한, CAE의 결과를 바탕으로 한 AI 모델 개발에 참여하고 싶습니다. Python Script를 통해 해석을 자동화시켜, 이 결과들을 바로 불러와 AI 모델을 훈련한다면, 효율성은 많이 증가할 것입니다. 현재 제 지식은 AI 기반 PDE 솔버에 주로 국한되어 있지만, 이를 입사 후 MBSE 등의 기존 연구를 통해 다양하게 확장하겠습니다. 해석적 역량과 소프트웨어적 역량을 점차 키워나가, 최종적으로는 LG전자의 공정을 효율화시키는 모델 개발 연구에 참여하여, 실제로 AI 기술이 기존 CAE의 영역을 대체하는 것에 기여하고 싶습니다.