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활동하며 실험과 데이터를 처리하는 경험을 쌓았습니다. 그 중 하나는 약물의 안정성을 실험하는 프로젝트였는데, 실험 초기에는 예상치 못한 변수로 인해 결과가 불안정하게 나왔습니다. 저는 실험 환경을 다시 점검하고, 변수들을 하나씩
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초기 실험에 사용된 샘플 간 품질 차이가 커 정량 비교가 어려웠고, 실험기기 유지보수로 분석 일자도 변경되는 등 변수들이 연이어 발생했습니다. 처음에는 일정 차질을 우려해 고객사와의 소통을 미루었으나, 데이터 완성도가 떨어지는 상
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단순히 실험을 하는 것이 아니라, 그 데이터를 통해 공정을 이해하고 예측할 수 있어야 합니다. 데이터 없이 반복은 무의미하며, 문제의 원인을 밝히고 개선하기 위한 판단 기준이 바로 데이터입니다. 저는 실험 후 항상 통계분석을 병행하며
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2년 동안의 실험실 경험을 통해 LG Life Science에서 추구하는 인재상을 체계적으로 준비해 왔습니다. 새로운 유전 물질의 역할을 규명하고 관련된 질병의 드럭 타겟을 찾기 위해 독창적이고 차별화된 실험 전략을 세우고 아침부터 밤까지 생명의
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한 팀원이 실험에 어려움을 겪고 있을 때 이를 돕기 위해 나선 경험이 있습니다. 당시 우리 동아리에서는 환경화학 프로젝트를 진행하고 있었고, 프로젝트의 핵심은 배출가스 저감 기술을 적용하는 실험이었습니다. 하지만 한 팀원이 실험에
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째로, 실험 설계 능력은 효과적이고 체계적인 연구를 수행하는 데 필요합니다.
이 두 가지 역량을 개발하기 위해 여러 방법으로 노력하였습니다. 융합적 사고를 기르기 위해 다양한 전공 과목을 수강하고, 여러 분야의 지식을 배우며 통합적
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그에 연결된 실험 장비들의 효율성을 극대화하고, 연구자들이 안정적이고 정확한 실험 데이터를 얻을 수 있도록 돕는 것입니다. 이를 위해, 실험 장비의 운용 상태를 실시간으로 모니터링하고, 데이터를 분석하여 최적의 상태에서 실험을 진
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. 특히 실험실 수준의 기술을 상용 수준으로 스케일업하고, 공정 안정성을 확보하는 데 중점을 둘 예정입니다.
② 저는 ‘질문하고 기록하는 연구자’가 되고자 합니다. 단순히 결과를 도출하는 데 그치지 않고, 그 결과의 배경과 변수 간 연
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측정을 하는 실험을 맡았습니다. 하지만 이전부터 행해진 룰을따라 이론을 확인하는 것이 이 실험의 주였습니다. 며칠을 걸쳐 다른 방법의 실험을 생각하다 만약 Magnetic bar만 있다면 세탁기와 유사할 것 같다는 생각이 들었습니다. 즉시 조원
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설계의 이론뿐만 아니라 실험적 접근 방식도 매우 중요하다는 것을 깨달았습니다. 예를 들어, 엔진 효율성 향상을 위한 기계적 최적화 프로젝트에서는 실험 데이터를 기반으로 엔진 구성 요소의 성능을 분석하고, 개선 방향을 제시하는 데 중
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