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업안전 리스크 평가 프로젝트’를 주도하며 가장 도전적이고 의미 있는 경험을 했습니다. 이 프로젝트는 실제 공장의 안전 데이터를 수집하고 위험 요인을 분석해 개선안을 제시하는 과제였습니다. 초기에는 데이터가 불완전하고, 현장 환경
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신입생들이 대학생활에 빠르게 적응하고 학업과 진로 고민을 해소할 수 있도록 선배 멘토와 연결해 지원하는 프로젝트였습니다. 초기에는 신입생 참여율이 낮고, 멘토와 멘티 간 신뢰 형성에도 어려움이 있었습니다. 저는 팀원들과 협력해
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페인의 목표는 작업 현장의 안전 수칙 준수율을 높이고, 근로자들의 안전 의식을 제고하는 것이었습니다. 초기에는 작업자와 경영진 사이의 인식 차이와 안전 규정에 대한 저항감이 컸고, 일부 현장에서는 안전 교육 참여율도 낮았습니다. 하
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수집부터 처리까지 모든 과정이 쉽지 않았습니다. 특히, 센서 데이터의 잡음과 누락 현상을 정제하는 과정에서 큰 어려움을 겪었고, 복잡한 시계열 데이터를 효과적으로 분석하는 알고리즘 설계에도 많은 시행착오가 있었습니다. 하지만 팀
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지만 관련 산업 표준과 규정을 꼼꼼히 공부하고, 교수님과 현장 전문가의 조언을 적극적으로 반영하며 체계적인 검사 프로세스를 구축했습니다. 특히 검사 대상 자재와 공정별 주요 품질 검사항목을 명확히 설정하고, 검사 체크리스트를 작
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기 다른 전공을 가진 팀원들과의 협업에서 의견 충돌이 잦아 효율적인 의사소통이 어려웠습니다. 이에 저는 주기적인 팀 회의를 주도하며 소통의 장을 마련하고, 각자의 의견과 제안을 체계적으로 정리해 공통 목표를 명확히 했습니다. 또한
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감을 느꼈습니다.
이러한 난관을 극복하기 위해 팀원들과 활발히 소통하며 의견을 조율했고, 각 작업별 상세 일정을 수립해 단계별 마일스톤을 명확히 설정했습니다. 리스크 관리에도 집중하여 잠재적 문제를 사전에 예측하고, 대응 계획을
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서 문제 해결 방안을 모색했습니다. 특히 폐플라스틱을 열분해하거나 용융하는 공정에서 발생하는 변수들을 세밀히 조절하기 위해 실험 조건을 세분화하고 반복 테스트를 실시했습니다.
이 과정에서 실험 장비의 미세한 조작 차이나 환경 변
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히 협의하며 해석 모델을 보완했습니다. 특히 난류 모델링 방식을 변경하고, 경계층과 회전 효과를 세밀하게 반영하여 해석의 정확도를 크게 향상시켰습니다.
또한 임펠러와 디퓨저의 형상을 최적화하는 과정에서도 수많은 시행착오가 있었
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이미지 분석 기법을 활용했으며, 이를 바탕으로 열처리 조건과 물성 간의 상관관계를 정량적으로 평가했습니다. 이러한 세밀한 분석은 연구의 신뢰성을 높이고, 최적화된 합금 설계에 핵심적인 역할을 했습니다.
또한 실험 과정에서 예기치
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