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실험 중 일부 팀원이 매뉴얼을 따르지 않고 임의로 실험 조건을 바꾸려 하여 논쟁이 발생한 적이 있습니다. 저는 실험의 일관성과 재현성이 중요한 만큼, 개별 아이디어를 반영하더라도 먼저 토론과 동의 절차가 필요하다고 설득했고, 이후
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실험 데이터가 분산되어 있어, 효율적인 데이터 관리가 어려운 문제가 있었습니다.
- 이를 해결하기 위해, 클라우드 기반 데이터 관리 시스템을 구축하여 연구 결과를 체계적으로 정리하였습니다.
둘째, 연구실 후배 교육 및 실험 지원
- 연
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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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번째로, 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 통합
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으로 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 하
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만 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
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은 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 병행하
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니다. 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
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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 실험
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및 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
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