 |
후 사회에 나가서 경쟁력을 갖추는 데 필수적인 요소로 작용할 것입니다. 또한, 이러한 교육은 단순히 기술적인 부분에 그치는 것이 아니라, AI 기술을 어떻게 윤리적이고 책임감 있게 사용할 수 있을지에 대한 교육도 포함되어야 한다고 생각
|
|
 |
맞지 않는 어려움을 겪었습니다. 특히 Aspen Plus 프로그램을 활용한 반응 조건 설계에서 수치 오차가 발생했고, 이를 고치지 못해 중간 점검에서 교수님에게 "이 상태로는 발표 불가"라는 평가까지 받았습니다.
이후 저는 팀원 간 역할을 조정해
|
|
 |
후속 협업에 긍정 의사를 밝혔습니다. 이 경험은 저에게 영업에서 중요한 것은 실수 없는 결과가 아니라, 문제를 투명하고 책임감 있게 관리하는 자세라는 점을 일깨워주었습니다. 위기 상황에서도 의사소통과 고객 중심 접근을 바탕으로 신
|
|
 |
후 분해 안정성이 높은 구조로 설계를 바꿔 실험을 재개하자, 성능이 크게 향상되었고, 원인 분석 과정도 논문 보고서에 포함해 긍정적인 평가를 받을 수 있었습니다.
이 경험은 단순히 실험 실패를 반복하는 것이 아닌, 문제를 구조적으로 분
|
|
 |
결과에서도 양호한 성능을 보여 기대가 컸지만, 실제 OLED 셀 구성 후 발광 효율이 40% 이상 낮아지는 문제가 발생했습니다.
초기에는 합성 자체의 문제로 판단해 고순도 정제를 반복했으나, 결과는 개선되지 않았습니다. 이때 원인을 넓게 보기
|
|
 |
후 도포 전 슬러리 점도 측정을 표준화하고, 습식 필름 두께 기준을 사전에 조정해 편차를 최소화했습니다. 마지막으로 동일 조건에서 5개 이상의 샘플을 제작해 반복 측정한 결과, 용량 편차를 ±4% 수준으로 줄일 수 있었습니다.
이 경험은 실
|
|
 |
후 과제 수행 중 기술적 난관이 있을 때마다 문제를 수치화하고 비교 가능한 지표로 해석하며, 근거 기반의 실험 설계를 시도하게 되었습니다. 입사 후에도 예상치 못한 분석 결과나 품질 편차가 발생했을 때, 단순 반복보다는 원인 분석, 문
|
|
 |
입사 후 분석 또는 개발 업무에서도 문제 상황이 발생했을 때, 원인 파악 → 계획 수립 → 협업 및 보완 학습이라는 프로세스를 반복하며 실질적인 개선 성과를 만드는 자세로 이어질 것이라 확신합니다. 1. 자신의 강점 한 가지를 바탕으
|
|
 |
련했습니다. 통계는 ‘정확성’과 ‘윤리성’이 생명이라는 것을 잊지 않고, 공정하고 투명한 분석 결과만이 정책 신뢰도를 높인다는 점을 항상 염두에 두고 있습니다.
공무원연금공단은 기금운용, 복지서비스, 민원 응대, 제도 개선 등 모든
|
|
 |
강의를 수강하며 국가회계기준, 기금회계 흐름, 복식부기 회계 방식에 대한 기초 역량도 갖추기 위해 노력했습니다.
이러한 과정은 단순히 공부에 그치는 것이 아니라, 공단이 현장에서 마주하는 ‘지속가능한 연금 운영의 현실’을 직시하
|
|
메뉴펼치기
