 |
기계제품들에서 많이 발생하고 있고 소비자들의 수준이 향상되면서 그 중요도가 증가하고 있으므로 흥미로운 주제가 될 것이라고 생각하였습니다. 수업 중 이론으로만 공부하던 분야를 직접 센서와 FFT Analyzer 이용하여 실험 데이터를 얻고
|
|
 |
것으로, 합금 조성과 열처리 조건을 변화시키며 물성 변화를 분석하는 과정이었습니다. 저는 주도적으로 실험 설계와 데이터 분석을 맡아 연구 전반을 책임졌습니다.
연구 초반에는 합금의 미세구조와 기계적 성질 간 상관관계 이해가 부족
|
|
 |
성능을 검증하는 과제였으며, 실험 중 기계적 결함으로 인해 예상치 못한 오차가 발생했습니다. 처음에는 부품 설계의 문제일 것으로 생각했으나, 실험 장비의 오차가 원인이라는 것을 발견했습니다.
그 문제를 해결하기 위해, 저는 실험 장
|
|
 |
엔진 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
|
|
 |
이론만큼 중요한 역할을 한다는 것을 깨달았습니다. 예를 들어, 엔진 효율성 향상을 위한 기계적 최적화 프로젝트에서는 실험 데이터를 기반으로 엔진 구성 요소의 성능을 분석하고, 개선 방향을 제시하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이러한
|
|
 |
실험 중, 중요한 변수 조절 실수로 인해 데이터 손실과 실험 실패를 경험했습니다. 당시 저는 실험 장비의 세부 조작법을 완전히 숙지하지 못한 상태에서, 냉각 속도를 잘못 설정하여 시료가 과도한 열응력을 받아 파손되는 상황을 초래했습
|
|
 |
실험 설계와 분석 능력, 그리고 문제 해결 역량입니다. 반복 실험 속에서도 원인을 분석하고 개선하는 과정에서 끈기와 집중력을 발휘했습니다. 데이터 기반으로 객관적인 판단을 내리는 습관을 갖고 있어, 연구 효율을 높일 수 있습니다. 앞
|
|
 |
기계적 특성과 내구성을 개선한 새로운 복합재료를 개발하는 것이었으며, 각 팀원은 재료 설계, 실험 기법, 데이터 분석 등을 담당했습니다. 하지만 프로젝트 중반에 각 팀원이 맡은 역할과 기술적 접근 방식이 다르다 보니, 초기에 진행 속도
|
|
 |
기계적 강도가 크게 향상되는 성과를 얻었습니다. 이 연구 결과는 학술 논문으로도 준비 중이며, 산업 현장에서 활용 가능한 기술로 발전시키고자 후속 연구를 계획하고 있습니다.
이 프로젝트는 연구개발자로서의 문제 해결력, 분석력, 실험
|
|
 |
기계 학습: 131
실험 계획법 132
비모수 통계 132
빅데이터와 머신러닝 133
데이터 분석 도구와 소프트웨어 133
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 136
? 석박사학위과정 최빈도 기초과학이론 기출문제 142
? 기출문
|
|
메뉴펼치기
