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1. 지원 동기 (500자)
[자율주행 고장 진단 경험으로 항공 예지정비의 방향을 그리다]
고장 유발 인자를 데이터 기반으로 추출하고 예측 모델을 개선한 경험을 통해, 항공기 예지정비 시스템 구현에 기여할 수 있다고 확신했습니다. 현대자동차와의 산학 프로젝트에서 자율주행 차량의 센서 데이터와 고장 이력을 활용해 이상 징후를 조기에 포착하는 모델을 설계했습니다. 비정형 CAN 데이터를 파싱하고, 신품과 고품의 신호 차이를 통계적으로 분석한 후, Random Forest와 fANOVA 기법을 결합해 고장 유발 인자 7개를 도출했으며, 모델의 분류 정확도는 기존 대비 15% 향상되었습니다.
이러한 경험을 통해 실제 운행 조건에서 발생하는 이상 현상을 정량화하고 해석하는 역량을 길렀으며, 이는 항공기 정비 데이터를 기반으로 고장을 조기에 예측하고, 정비 리소스를 효율적으로 배분하는 데 충분히 활용 가능하다고 판단하여 본 직무에 지원했습니다.
2. 직무관련 경험 및 역량 (500자)
[고장 데이터 없이 열화만으로 수명분석이 가능한 통합모델 설계]
고장이 발생하지 않은 신제품의 열화 데이터만으로 수명을 예측할 수 있는 통합열화수명모델을 졸업연구에서 개발하고, 이를 실무 데이터에 적용해 실효성을 입증했습니다. LG전자 프로젝트의 고신뢰성 압축기 데이터를 활용하여, 고장 없이도 열화량 누적으로 수명을 정량화할 수 있도록 모델을 구성했습니다. 핵심은 파괴시험에서 측정된 단조 증가 특성을 갖는 열화량을 파리의 법칙 기반 누적 마모 함수로 수식화하고, 이를 감마 확률과정 기반의 마커로 변환하여 와이블 수명 분포의 척도 모수로 반영한 점입니다. 이 모델은 기존 일반 열화모형 대비 수명 예측 정확도를 약 6% 향상시켰고, 신제품 보증 정책 수립의 기반으로 실무에 적용되었습니다. 기존 모델이 한계에 부딪힌 문제에 대해 직접 수식을 설계하고 해석함으로써, 예지정비의 구조적 해법을 제시한 성과라고 생각합니다.
3. 인턴십 프로그램 참여 포부
[실무 적용 가능한 수명 예측 모델로 정비 전략 최적화에 기여]
항공기 구성품의 열화 데이터를 기반으로 수명을 추정하고 정비 주기를 최적화하는 예지정비 체계를 인턴십에서 직접 설계하고자 합니다. 특히 고장이 드물고 교체 주기가 명확하지 않은 엔진, 기체, 착륙장치 등 핵심 부품에 대해 통계 기반 생존 모델과 열화 모델을 결합한 통합예측모델을 적용하고자 합니다. 그동안의 프로젝트 경험을 통해 감마 확률과정 기반 열화모형, fANOVA 기반 변수 선택, 생존분석 기법을 실무 데이터에 적용해본 경험이 있어, 항공 정비 시스템의 디지털 전환을 실현할 수 있습니다. 단순한 이상 탐지를 넘어, 데이터 기반으로 잔여 수명을 정량화하고, 정비 시점과 자원을 최적화함으로써 정시 운항률 향상과 정비 비용 절감을 동시에 달성하는 데 기여하겠습니다. 이번 인턴십을 통해 대한항공의 예지정비 고도화 방향에 실질적인 성과를 내고 싶습니다.
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합격 자소서
대한항공 / 항공기술 / 2025 상반기
한양대 / 산업공학 / 학점 3.56 / 오픽:IM3
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[자율주행 고장 진단 경험으로 항공 예지정비의 방향을 그리다]
고장 유발 인자를 데이터 기반으로 추출하고 예측 모델을 개선한 경험을 통해, 항공기 예지정비 시스템 구현에 기여할 수 있다고 확신했습니다. 현대자동차와의 산학 프로젝트에서 자율주행 차량의 센서 데이터와 고장 이력을 활용해 이상 징후를 조기에 포착하는 모델을 설계했습니다. 비정형 CAN 데이터를 파싱하고, 신품과 고품의 신호 차이를 통계적으로 분석한 후, Random Forest와 fANOVA 기법을 결합해 고장 유발 인자 7개를 도출했으며, 모델의 분류 정확도는 기존 대비 15% 향상되었습니다.
이러한 경험을 통해 실제 운행 조건에서 발생하는 이상 현상을 정량화하고 해석하는 역량을 길렀으며, 이는 항공기 정비 데이터를 기반으로 고장을 조기에 예측하고, 정비 리소스를 효율적으로 배분하는 데 충분히 활용 가능하다고 판단하여 본 직무에 지원했습니다.
2. 직무관련 경험 및 역량 (500자)
[고장 데이터 없이 열화만으로 수명분석이 가능한 통합모델 설계]
고장이 발생하지 않은 신제품의 열화 데이터만으로 수명을 예측할 수 있는 통합열화수명모델을 졸업연구에서 개발하고, 이를 실무 데이터에 적용해 실효성을 입증했습니다. LG전자 프로젝트의 고신뢰성 압축기 데이터를 활용하여, 고장 없이도 열화량 누적으로 수명을 정량화할 수 있도록 모델을 구성했습니다. 핵심은 파괴시험에서 측정된 단조 증가 특성을 갖는 열화량을 파리의 법칙 기반 누적 마모 함수로 수식화하고, 이를 감마 확률과정 기반의 마커로 변환하여 와이블 수명 분포의 척도 모수로 반영한 점입니다. 이 모델은 기존 일반 열화모형 대비 수명 예측 정확도를 약 6% 향상시켰고, 신제품 보증 정책 수립의 기반으로 실무에 적용되었습니다. 기존 모델이 한계에 부딪힌 문제에 대해 직접 수식을 설계하고 해석함으로써, 예지정비의 구조적 해법을 제시한 성과라고 생각합니다.
3. 인턴십 프로그램 참여 포부
[실무 적용 가능한 수명 예측 모델로 정비 전략 최적화에 기여]
항공기 구성품의 열화 데이터를 기반으로 수명을 추정하고 정비 주기를 최적화하는 예지정비 체계를 인턴십에서 직접 설계하고자 합니다. 특히 고장이 드물고 교체 주기가 명확하지 않은 엔진, 기체, 착륙장치 등 핵심 부품에 대해 통계 기반 생존 모델과 열화 모델을 결합한 통합예측모델을 적용하고자 합니다. 그동안의 프로젝트 경험을 통해 감마 확률과정 기반 열화모형, fANOVA 기반 변수 선택, 생존분석 기법을 실무 데이터에 적용해본 경험이 있어, 항공 정비 시스템의 디지털 전환을 실현할 수 있습니다. 단순한 이상 탐지를 넘어, 데이터 기반으로 잔여 수명을 정량화하고, 정비 시점과 자원을 최적화함으로써 정시 운항률 향상과 정비 비용 절감을 동시에 달성하는 데 기여하겠습니다. 이번 인턴십을 통해 대한항공의 예지정비 고도화 방향에 실질적인 성과를 내고 싶습니다.