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1. 포스코DX에 지원하게 된 계기와 해당 분야에 관심을 가지게 된 이유를 구체적으로 설명해 주시길 바랍니다 포스코DX는 이차전지부터 철강에 이르기까지 국가 핵심 산업의 공정 지능화를 주도하며, 무인 설비와 로봇을 융합한 최첨단 자동화 인프라를 구축하고 있습니다. 저는 이러한 스마트팩토리의 혈관이자 신경망 역할을 하는 전기 및 PLC 시퀀스 제어 분야에 깊은 매력을 느껴 포스코DX에 지원했습니다. 저는 AI 비전 센서 기반 배터리 분류 자동화 시스템 캡스톤 프로젝트를 주도하며 제어 분야의 실무 감각을 키웠습니다. 단순히 PLC 모터를 구동하는 것에 그치지 않고, AI 센서의 인지 타이밍과 구동계 간의 신호 지연을 오실로스코프로 계측하고 통신 주기를 동기화하는 시퀀스 최적화에 집중했습니다. 또한, 미국 인턴십 현장에서 전원 단락 불량 원인을 추적하며 하드웨어 간 신호 인터페이스의 중요성을 체감했습니다. 이러한 경험을 통해 전기/통신 신호의 미세한 오차가 전체 설비의 셧다운으로 이어질 수 있음을 체득했습니다. 입사 후, 현장의 이종 기기 간 복잡한 통신을 완벽하게 동기화하는 무결점 시퀀스를 설계하여 포스코DX 스마트팩토리의 안정성을 극대화하겠습니다. 2. 해당 분야에서 타인과 차별화될 수 있는 전문역량은 무엇인지 구체적으로 설명해 주시길 바랍니다 저의 차별화된 전문 역량은 물리적 하드웨어의 특성을 완벽히 이해하고, 소프트웨어 제어 로직을 최적화하는 융합 설계 능력입니다. 단순히 주어진 시퀀스를 코딩하는 것을 넘어, 설비의 물리적 한계를 인지하고 이를 소프트웨어적으로 극복하는 역량을 갖추었습니다. 퍼듀대학교 연수 중 적응형 PID 제어 시스템 설계 프로젝트에서 초기에는 아날로그 회로 중심의 물리적 제어 방식을 검토했으나, 다양한 변수가 존재하는 환경에서는 하드웨어 튜닝만으로 통제 속도와 정확도를 담보할 수 없다고 판단했습니다. 이에 따라, 물리적 아날로그 회로대신 FPGA 내부에 소프트웨어 기반의 디지털 PID 제어 로직을 직접 설계하는 방향으로 프로젝트를 전면 수정했습니다. 또한 제어 로직의 한계를 시험하기 위해 시스템 입력값의 범위를 0에서 F까지 폭넓게 확장하여 설계했습니다. 그 결과, 극한의 변수 하에서도 안정적인 제어 성능을 실증했으며, 실제 물리적인 하드웨어 컴포넌트 제조와 연동 가능한 수준으로 프로젝트의 목표를 고도화했습니다. 이러한 저의 '하드웨어/소프트웨어 통합 제어' 역량은 포스코DX 현장의 복잡한 이종 설비들을 연동하고 오차를 최소화하는 데 가장 강력한 무기가 될 것입니다. 3. 생성형 AI 도구를 활용하여 생산성을 높이거나 더 나은 결과물을 만들어본 경험을 구체적으로 설명해 주시길 바랍니다 미국 현지 기업 인턴십 당시, 생성형 AI를 활용하여 오실로스코프 계측 데이터 분석을 자동화하고 업무 생산성을 극대화했습니다. 당시 디스플레이 패널의 전원 단락(Burnt) 원인을 규명하기 위해, 장비에서 추출된 방대한 양의 전원/신호 로그를 분석해야 했습니다. 수작업으로 수만 행의 데이터를 일일이 훑어보며 비정상적인 전압 강하 시점을 찾는 것은 비효율적이었습니다. 이를 해결하고자 생성형 AI에 계측 데이터의 구조와 특정 임계값 이하의 전압 변동 구간 추출 조건을 프롬프트로 입력하여, Python 기반의 데이터 자동화 스크립트를 단시간에 작성했습니다. 구문 오류는 AI에 에러 코드를 피드백하여 즉시 수정했습니다. 그 결과, 수 시간이 걸리던 데이터 분석을 단 몇 분 만에 시각화하여 처리했습니다. 이렇게 단축한 시간은 근본적인 회로 단락 원인 분석과 현지 엔지니어와의 공정 개선 협의에 집중할 수 있었고, 이는 불량률 감소라는 실질적 성과로 이어졌습니다.