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으로, 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 부족해
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/외 봉사활동 등 / 50자 이상 800자 이내)
가장 도전적이고 인상 깊었던 경험은 대학에서 수행한 ‘발전 설비 유지보수 시뮬레이션 프로젝트’입니다. 이 프로젝트는 발전소의 주요 설비를 가상으로 운영하며 고장 진단과 예방, 유지보수 계획
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활동 등 / 50자 이상 800자 이내)
가장 도전적이었고 인상 깊었던 경험은 대학에서 진행한 ‘복합발전 설비 유지보수 시뮬레이션 프로젝트’입니다. 이 프로젝트는 복합발전소의 주요 설비를 가상으로 운영하며, 유지보수 일정과 긴급 고장 대
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맡았던 일입니다. 이 프로젝트는 여러 학과가 협력하여 실제 기업의 문제를 해결하는 과제였으며, 총괄 일정 관리와 자원 배분, 팀원 간 소통 조율을 담당하는 역할을 수행했습니다.
처음 프로젝트를 시작할 때는 다양한 전공과 배경을 가진
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질문하며 부족한 부분을 채워나갔습니다.
특히, 실험 과정에서 여러 번의 시행착오를 겪으며 장비 세팅과 검사 환경을 최적화하는 데 집중했습니다. 한 번은 초음파 검사 시 잡음이 심해 결함 판별이 어려웠는데, 원인을 분석한 결과 센서 위
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다. 이 프로젝트는 무기체계의 구조적 안정성을 확보하면서도 무게를 최소화해 기동성과 효율성을 높이는 것을 목표로 했습니다. 초기에는 다양한 하중 조건과 재료 특성, 그리고 설계 변수들의 복잡한 상호작용을 이해하는 데 어려움을 겪
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트’가 가장 도전적이고 의미 있었습니다. 이 프로젝트는 고온, 고압 환경에서 터빈 블레이드의 구조적 안정성과 열적 내구성을 극대화하는 설계를 목표로 했습니다. 초기 단계에서는 복잡한 열응력과 유동 해석, 재료 특성 분석 등 다양한
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이 프로젝트는 공장 자동화 시스템을 설계하고 생산 공정의 효율성을 극대화하는 것을 목표로 했습니다. 초기 단계에서는 공정 설계와 자동화 기기의 통합, 데이터 수집 체계 구축 등 복잡한 과제들로 인해 어려움이 많았습니다. 특히 다양한
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기에는 센서 데이터의 결측과 노이즈, 다양한 시스템 간 통합 문제로 어려움을 겪었으며, 현장 직원과의 소통도 원활하지 않아 요구사항 파악에 한계가 있었습니다. 저는 팀원들과 함께 데이터 전처리 기술을 고도화하고, 머신러닝 알고리즘
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동 등 / 50자 이상 800자 이내)
대학 연구실에서 수행한 ‘산업용 설비 고장 예측 AI 모델 개발’ 프로젝트가 가장 도전적이면서 의미 있었습니다. 이 프로젝트는 실제 산업 현장 데이터를 활용해 설비 이상 징후를 조기에 탐지하는 모델을 만드
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