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1. 지원동기 및 향후계획 본인의 직무관련 경험과 강점에 기반하여 LG전자에 대한 지원동기를 작성해주세요. (본인의 경험에 기반하여 직무관련 본인의 강점과 경쟁력이 무엇인지 구체적으로 적고, 이를 바탕으로 입사 후 활용될 수 있는 부분 혹은 향후계획에 대해 구체적으로 기술해주시기 바랍니다) 저는 생산라인의 효율을 높이는 기술적 개선 과정에서 보람을 느껴 LG전자 생산기술원 전기전자 직무를 선택했습니다. 단순한 장비 운용이 아니라, 데이터를 기반으로 공정을 분석하고 자동화·지능화를 추진하는 과정이 제조 경쟁력을 좌우한다고 생각합니다. 대학교에서 전자전기공학을 전공하며 회로설계, 제어시스템, 센서 인터페이스를 중심으로 공부했습니다. 특히 팀 프로젝트로 스마트 생산설비 제어 모듈을 설계한 경험이 있습니다. 당시 센서 데이터의 지연 문제로 제어 응답이 불안정했는데, 저는 회로와 알고리즘을 동시에 검토하여 신호 노이즈를 최소화하는 필터 구조를 제안했습니다. 이를 통해 시스템 응답속도를 40% 개선할 수 있었고, 단순 하드웨어 개선보다 문제의 근본 원인을 전기적·제어적 측면에서 통합적으로 분석한 경험이었습니다. 또한 대기업 인턴으로 근무하며 생산라인 설비의 로그 데이터를 수집·분석해 설비 이상을 조기 감지하는 프로젝트를 수행했습니다. 당시 설비별 센서 파형의 패턴을 비교해 불량 발생 전 전류 진폭의 미세 변화를 검출하는 알고리즘을 개발했습니다. 이 결과 설비 점검 주기를 주 단위에서 일 단위로 세분화할 수 있었고, 공정 이상률을 눈에 띄게 줄일 수 있었습니다. 이 경험은 데이터 기반 문제 해결과 생산현장 최적화 능력을 키운 계기였습니다. LG전자는 글로벌 시장에서 디지털 전환 기반의 스마트 팩토리 고도화를 적극 추진하고 있습니다. 특히 AI·IoT 기반의 공정 예지보전, 자동화 라인 최적화 등은 제가 익힌 전기전자 지식과 데이터 분석 역량이 직접적으로 활용될 수 있는 분야입니다. 입사 후에는 생산설비의 전력 제어 및 신호 모니터링 기술을 심화 연구해, 설비 안정성 향상과 불량률 최소화에 기여하겠습니다. 나아가 장기적으로는 공정데이터와 설비제어를 연동하는 지능형 생산시스템 구축 전문가로 성장해, LG전자가 추구하는 ‘무결점 품질 생산체계’ 실현에 기여하고 싶습니다. 2. 역경극복 대학교 시절을 포함한 이후 인생에서 직면했던 어려운 과제와, 이를 극복했던 경험에 대해 기술하여 주세요. (어떠한 어려움이었으며 어떻게 극복하였는지를 구체적으로 작성하고, 이와 같은 경험을 통해 배운 점이 있다면 함께 기술해 주시기 바랍니다.) (1000자) 저는 학부 시절 전공 프로젝트에서 기술적 한계를 극복한 경험이 있습니다. 전자회로 응용 설계 수업에서 팀 프로젝트로 온습도 자동제어 시스템을 제작했는데, 초기에는 회로의 노이즈 문제와 제어 오차가 심해 제대로 동작하지 않는 상황이었습니다. 특히 아날로그 센서에서 발생하는 미세 전압 변동이 제어 로직에 직접 영향을 주어, 팬과 히터가 불규칙하게 작동하는 문제가 발생했습니다. 문제의 원인을 파악하기 위해 저는 하드웨어와 소프트웨어 양쪽에서 접근했습니다. 먼저 회로 배선의 접지 간섭을 분석하기 위해 오실로스코프로 파형을 측정했고, 센서 출력에 저역통과필터를 추가해 신호의 안정성을 높였습니다. 이후 제어 알고리즘 단계에서도 PID 제어 대신 임계값 기반의 단순 피드백 로직을 적용해, 온도 변화에 따른 반응 속도를 향상시켰습니다. 이런 방식으로 하드웨어 간섭을 줄이면서 시스템의 연산 부하까지 줄일 수 있었습니다. 하지만 중간 점검에서 예상치 못한 문제가 또 발생했습니다. 실험 환경에 따라 센서 위치와 공기 흐름이 달라 제어 오차가 커졌던 것입니다. 저는 이를 해결하기 위해 팀원들과 함께 제어 오차를 수치화해 보정하는 데이터 기반 접근을 시도했습니다. 여러 실험을 반복하며 온도 편차를 기록하고, 이를 토대로 보정 계수를 구해 제어 알고리즘에 반영했습니다. 결과적으로 시스템의 온도 제어 정확도를 ±1.5°C 수준으로 줄이는 데 성공했습니다. 이 경험을 통해 저는 문제 해결의 핵심은 원인을 추정이 아닌 검증으로 찾는 것임을 배웠습니다. 처음에는 단순히 코드 오류라고 생각했던 문제가 실제로는 하드웨어 간섭에서 비롯된 것이었고, 이를 수치 기반으로 분석하며 문제를 단계적으로 해결했습니다. 이후에도 어떤 기술적 문제에 부딪히더라도, 그 원인을 추상적으로 판단하지 않고 데이터를 기반으로 가설을 세워 검증하는 습관을 유지하고 있습니다. 이러한 태도는 향후 연구개발이나 생산기술 현장에서 공정 불량이나 장비 결함을 분석할 때도 큰 강점이 될 것이라 생각합니다.