문장 스크랩

---

복사

---

공유

1. 윈스에 지원하신 동기와 5년 후 본인의 모습을 기술해주십시오.  성신여대 융합보안공학과에 진학한 후, 학과 학생회장으로서 윈스 산업체 견학을 추진하며 처음 윈스를 접했습니다. 이후 윈스 강연자님의 특강을 통해 보안 업계를 깊이 이해하게 되었고, 교수님들의 추천과 실제로 윈스에서 일했던 동기들의 높은 업무 만족도를 보며 저 역시 윈스에서 일하고 싶다는 마음을 확고히 하게 되었습니다. 이를 위해 학부 시절 동안 운영체제와 네트워크 등을 공부하며 기초 컴퓨팅 지식을 쌓고, 보안성평가방법론 수업에서 통합보안 솔루션을 분석하며 보안 솔루션에 대한 이해도를 높였습니다. 그리고 소프트웨어 개발 프로젝트와 개발 인턴십을 통해 테스트 케이스 작성, 이슈 관리, 코드 분석 역량을 쌓으며 실무를 경험했습니다. 이러한 경험을 바탕으로 사이버 보안 일등 기업인 윈스에서 품질보증 직무를 통해 제 역량을 발휘하고자 지원하였습니다. 5년 후, 저는 윈스의 보안 솔루션에 대한 깊은 이해를 바탕으로 품질보증 시스템의 주요 책임자로 성장하는 것을 목표로 하고 있습니다. 체계적인 품질보증 프로세스를 수립하고, 사내 QA 표준을 확립하여 제품의 일관된 품질과 안정성을 확보하겠습니다. 또한, 다년간의 경험을 통한 노하우로 복잡한 버그나 시스템 오류의 근본 원인을 빠르게 분석하여 품질 저하 요인을 파악하고 해결책을 제시해, 품질 향상을 이끌어내겠습니다. 이를 위해 입사 후 직무에 빠르게 적응하여 제품의 기능과 보안 메커니즘을 학습하고, 기존 QA 표준에 따라 테스트 케이스를 작성하며 제품의 품질을 검증하겠습니다. 뿐만 아니라 2년 내에 소프트웨어 테스팅 자격증인 ISTQB를 취득하여 전문성을 강화하겠습니다. 2. 희망 직무를 수행하기 위한 본인의 역량과 직무와 관련된 본인 경험을 기술해주십시오.  IT 스타트업에서 4개월간 개발 인턴으로 근무하며 기능 개발, 테스트 케이스 작성, 이슈 관리를 경험했습니다. 서버 관리 플랫폼에서 서버 인증 기능 개발 프로젝트를 담당하면서, 기존 인증 시스템의 보안 취약점을 해결하기 위해 JSON Web Token을 활용한 서버 로그인 기능을 구현했습니다. 그리고 개발과 동시에 테스트 케이스를 작성하며 테스트 케이스 설계 및 작성 역량을 길렀습니다. 예를 들어, POST 요청을 통해 서버 ID와 key로 중앙 서버에 로그인을 시도할 때 ID나 key의 누락, 요청 형식 오류, 비정상적인 입력 값 등 다양한 경우를 고려하여 여러 개의 테스트 케이스를 작성하고 수행하며 서비스를 검증했습니다. 뿐만 아니라, 테스트 과정에서 발생하는 오류를 식별하고 수정하며 지속적으로 이슈를 관리했습니다. 특히, Websocket 인증 테스트 수행 중에 유효한 토큰을 만료된 토큰으로 잘못 인식하는 오류가 있었습니다. 원인을 파악하기 위해 2일간 라이브러리 내부 코드까지 깊이 있게 분석한 결과, 클라이언트 서버 프로그램이 잘못된 Token 값을 전송하여 오류가 발생한 것을 확인했습니다. 이에 Token 형식을 수정하여 UnitTest와 통합 테스트를 모두 통과시켰고, 이후 수 많은 테스트 과정을 거쳐 개발한 기능을 실제 시스템에 배포하였습니다. 이와 같이 인턴 기간 동안 기능 개발과 동시에 40여 개의 테스트 케이스를 작성하고, 약 10여 개의 버그를 발견하고 수정하며 시스템 품질을 향상시키는 데 기여했습니다. 이를 통해 테스트 케이스 설계 및 작성 역량과 문제 해결 역량을 기를 수 있었습니다. 3. (신입 필수, 경력 선택) 공동의 목표를 달성하기 위하여 노력하였던 점과 목표 달성에 어떤 영향을 주었는지 기술해주십시오.  “국제 학술지에 논문 게재” 학부 연구생으로 AI 기반 IoT 악성 트래픽 탐지 성능 향상 연구에 참여하며 지도교수님과 함께 세운 공동 목표였습니다. 이를 달성하기 위해 데이터 분석과 반복 실험을 하며 꾸준히 노력했습니다. 본 연구에서는 악성 트래픽을 포함한 4개의 데이터셋을 선정하여, 데이터셋의 유사도와 악성 트래픽 탐지 성능 향상 간의 관계를 분석하고자 했습니다. 이를 위해 두 개의 데이터셋을 훈련과 테스트 데이터로 나누어 16가지 경우의 수에 대해 딥러닝 실험을 진행했습니다. 그러나 실험 결과를 분석하는 과정에서 16가지 경우의 수에 해당하는 실험 결과 값들이 매우 방대해 비교가 어려웠습니다. 그래서 sklearn을 활용해 결과 데이터를 그래프로 시각화하고, 엑셀 시트에 정리하여 중요한 성능 지표를 문서화했습니다. 정확도와 손실 함수 값이 0.00 단위로 차이가 나는 경우, 오차가 생기면 실험 결과의 의미가 크게 왜곡될 수 있기 때문에 결과 값을 시트에 꼼꼼히 정리하고 비교 분석했습니다. 또한, 실험 중 한 번의 테스트에 100번의 epoch가 소요되며 최소 20분에서 1시간이 걸리는 실험을 원하는 성능이 나올 때까지 반복 수행했습니다. 과적합이 발생한 경우에는 이를 해결하기 위해 파라미터 값을 조정해가며 실험을 지속하고, 심지어 1주일 동안 동일한 실험을 반복하며 결과 값을 세밀하게 추적한 경험도 있습니다. 이와 같은 꼼꼼한 데이터 분석과 반복 실험으로 높은 성능을 검증한 것이 목표 달성에 결정적인 역할을 하였고, 2년 간의 노력 끝에 MDPI 국제 학술지에 논문을 게재하는 성과를 이뤄냈습니다.