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대학 시절, 실험실에서의 데이터 수집 및 분석 과정에서 비효율성을 발견했습니다. 매번 수동으로 데이터를 입력하고 분석하는 데 많은 시간이 소요되었고, 이로 인해 실험 효율성이 떨어졌습니다. 이를 개선하기 위해, 저는 자동화된 데이터
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대학 시절, 자동화 기계 부품 개발 프로젝트에서 실제로 설계부터 제작, 시험까지의 전 과정에 참여한 경험이 있습니다. 저는 이 프로젝트에서 부품의 내구성 및 효율성을 테스트하고, 그에 따른 개선 사항을 도출해내는 역할을 맡았습니다.
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대학교에서 기계공학을 전공하면서, 다양한 이론과 실습을 통해 실무 능력을 배양했습니다. 특히, 여러 조별 프로젝트를 통해 기계 설계와 조립, 그리고 테스트 과정에 참여하며 현장 경험을 쌓을 수 있었습니다. 그 중에서도 ‘자동화된 조
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자동화 프로젝트에 참여하여 회사의 경쟁력 강화에 기여하며, 안전한 생산 환경 조성을 선도하는 인재가 되는 것이 목표입니다.
Q6. 팀 내 갈등 상황을 경험한 적이 있다면 어떻게 해결하였습니까?
대학 시절 팀 프로젝트 중 의견 충돌이 발생
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자동화 사례를 주장했습니다. 두 분야 모두 의미 있었지만, 발표 시간이 10분으로 제한되어 있었기에 한쪽에 집중해야 하는 상황이었습니다.
저는 먼저 두 아이디어의 공통점과 차이점을 정리하고, 발표 목표(혁신성과 국민 체감도 강조)를 기
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불량을 일으킬 수 있다는 점을 강조하셨습니다. 이러한 환경에서 자라며 표준화와 규격 관리의 중요성을 자연스럽게 인식하게 되었습니다.
이러한 관심은 대학에서도 이어졌습니다. 저는 스마트팩토리와 규격 관리에 대한 체계적인
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대학에서 진행한 산학 협력 프로젝트에서는 기존의 화학 공정 최적화 방법을 개선하는 새로운 접근법을 시도했습니다. 기존의 방법은 일정한 기준에 맞춰 공정 변수들을 조절하는 방식이었지만, 저는 빅데이터 분석을 활용하여 자동화된 공
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대학에서 원가관리와 재무이론을 공부하며 규정과 제도적 틀을 익혔고, 다양한 프로젝트와 보고서 작성을 통해 실제 기업 회계 흐름을 수치화·시각화하는 역량을 길러왔습니다.
향후에는 STX엔진 내부의 ERP 및 제조원가 시스템에 대한 이해
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자동화 시스템 등 다양한 산업 문제를 해결할 수 있는 실질적인 AI 솔루션을 개발하는 경험을 얻고자 합니다. 이 과정에서 산업별 특성에 맞는 맞춤형 AI 모델을 만드는 데 필요한 데이터 분석 및 모델링 기술을 배우고 싶습니다. 예를 들어, 고
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대학 시절, 디스플레이 제조 공정 최적화 프로젝트에 참여한 경험이 있습니다. 프로젝트에서는 공정 개선을 통해 생산 효율성을 높이고, 불량률을 줄이기 위한 방법을 모색했습니다. 이를 위해 공정 흐름 분석과 문제점 진단, 자동화 시스템
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