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[문제를 구조적으로 읽는 시각]
저는 시스템의 문제를 단순한 고장으로 받아들이기보다, 데이터를 바탕으로 원인을 나눠 보고 해
결해왔습니다. 현대자동차 울산 플랜트 운영 직무 역시 설비와 공정의 흐름을 이해하고, 현장의
작은 이상을 빠르게 포착해 생산 차질과 안전 리스크를 줄이는 역할이라고 생각합니다. 저는 자
율운항보트 프로젝트에서 항법 시스템의 불안정 원인을 데이터와 현장 테스트를 통해 개선했고,
IMO 모의총회에서는 배터리 추진 선박의 화재 위험을 분석하며 사고 대응보다 사전 차단 기준의
중요성을 고민했습니다. 이러한 경험을 바탕으로 울산 플랜트에서도 설비와 공정의 이상 징후를
구조적으로 해석하고, 생산 차질과 안전 리스크를 줄이는 데 기여하고자 합니다.
[데이터와 현장 보완으로 성능을 높인 경험]
2025 자율운항보트 대회에서는 LiDAR 기반 자율항법 알고리즘 개발을 맡았습니다. 초기에는 단
순 노이즈 제거 방식으로 데이터를 처리해 점 밀도가 높은 구간에서 하나의 장애물이 여러 개로
인식됐고, 그만큼 경로 판단의 신뢰도도 떨어졌습니다. 저는 이를 단순 센서 오류가 아니라 데이
터 처리 방식의 한계로 판단했습니다. 이에 LiDAR 데이터를 직교좌표계로 변환한 뒤 DBSCAN 기
반 클러스터링을 적용해 장애물 인식 정확도를 높였고, 선수 기준 상대각으로 데이터를 재정의해
안전구역을 탐색하는 로직을 설계했습니다. 여기에 장애물 주변의 안전 여유 범위를 반영하고, 여
러 안전구역 가운데 현재 진행 방향과 구역 중심각의 차이가 가장 작은 구역을 선택하도록 판단
기준도 구체화했습니다. 이후 실외 테스트에서는 자외선 노이즈와 센서 시야각 한계를 추가로 확
인했고, 3D 프린팅 차단막 제작과 센서 위치 재배치까지 수행했습니다. 그 결과 동일 구간에서 장
애물 회피율을 50% 향상시켰습니다. 이 경험을 통해 저는 데이터 분석, 판단 기준 설계, 현장 보
완을 연결해 실제 성능 개선으로 이어가는 역량을 길렀습니다.
[사고보다 예방을 먼저 보는 안전관]
2024 IMO 모의총회에서는 배터리 추진 선박의 화재 예방과 진압 방안을 주제로 발표했습니다.
이 과정에서 저는 화재 발생 이후의 진압 방법보다, 열폭주와 오프가스 같은 초기 신호를 어떻게
먼저 감지하고 확산을 막을 것인가에 집중했습니다. 이를 위해 실제 사고 사례와 리튬이온 배터
리의 열폭주 메커니즘을 분석했고, BMS 기반 실시간 모니터링, 오프가스 감지, 배터리실 격벽 분
리, 냉각 및 자동 진압 체계를 결합한 대응 방안을 제안했습니다. 이 경험을 통해 안전은 사고 이
후의 조치만으로 확보되는 것이 아니라, 이상 발생 가능성을 미리 관리하는 기준에서 시작된다는
점을 배웠습니다. 이후 저는 문제를 발생 후 처리할 대상이 아니라 사전에 통제해야 할 위험으로
보는 관점을 갖게 되었습니다. 이는 설비 상태를 지속적으로 점검하고 이상 징후를 선제적으로
관리해야 하는 플랜트 운영 직무와도 맞닿아 있습니다.
[현장과 함께 움직이는 운영 엔지니어]
입사 후에는 생산 공정과 설비 흐름, 운영 기준을 빠르게 익히고, 현장 숙련공 및 선배님들과 소
통하며 작은 변화도 데이터와 설비 상태를 함께 보며 판단하는 습관을 갖추겠습니다. 이후에는
문제 발생 후 대응에 그치지 않고, 반복되는 이상 패턴과 위험 요인을 선제적으로 파악해 설비
안정화와 생산 차질 예방에 기여하겠습니다. 저는 전공 프로젝트에서 쌓은 분석력과 예방 중심의
안전 관점을 바탕으로, 플랜트 운영에 실질적으로 힘을 보태는 엔지니어로 성장하겠습니다.