나는 이러한 비전 속에서 데이터 사이언스 기술로 한전의 디지털 혁신을 이끌고 싶다.
장기적으로는, 한전이 지향하는 '에너지 플랫폼 기업'으로의 전환을 데이터 사이언스 기술로 뒷받침하는 역할을 하고 싶다.
왜 한전의 데이터 사이언스 직무를 선택했나요?
한 전 ICT 운영처 데이터 사이언스팀에서 하고 싶은 프로젝트는 무엇인가요?
한전의 디지털 전환을 이끄는 데이터 사이언스 전문가가 되고 싶습니다.
전력 빅데이터센터 구축, 에너지 수요관리 고도화, AI 기반 예측 기술 적용 등 다양한 혁신적 시도가 이루어지고 있다.
학부에서는 전기전자공학을 전공하며 전력시스템의 기본구조와 운영원리를 배웠고, 대학원에서는 데이터 사이언스 석사과정을 통해 머신러닝, 딥러닝, 빅데이터 분석 기법을 체계적으로 습득했다.
주요 수강과목으로는 '머신러닝과 응용', '딥러닝과 최적화', '빅데이터 프로그래밍', '전력경제학' 등이 있으며, 각 과목에서 직접 데이터 셋을 구축하고 분석하는 프로젝트를 수행했다.
특히 전력수요 예측 프로젝트에서는 과거 10년간의 국내 전력 사용 데이터를 수집해 시계열 분석을 실시하고, LSTM(LongShort-TermMem ory) 기반 딥러닝 모델을 개발하여 기존 통계 모델 대비 12% 향상된 예측 정확도를 달성했다.
연구실적 측면에서는 "딥러닝 기반의 전력 수요 예측고도화"논문을 학회지에 게재한 경험이 있다.
이외에도 Kaggle에서 'Energy Forecasting '대회에 참가해 상위 10% 성적을 기록한 경험이 있으며, 이를 통해 실제 전력산업 데이터의 복잡성과 예측 모델 튜닝의 중요성을 깊이 체감할 수 있었다.
이처럼 전력산업에 대한 이해, 데이터 사이언스에 대한 전문성, 그리고 실전 프로젝트 경험까지 고루 갖춘 나는, 한전 ICT 운영처 데이터 사이언스 직무에서 빠르게 현장에 적응하고 즉시 가치를 창출할 준비가 되어 있다.
특히 전력 수요 예측, 설비 상태 진단, 전력거래 최적화 등 핵심 연구과제에 적극 참여하며 실전 경험을 쌓을 계획이다.
전력 수요 예측의 정밀도 향상, 송배 전망장애 예측, 스마트그리드 데이터 통합분석 등 데이터 기반 혁신 과제를 주도하며, 국내외 학회에도 연구성과를 발표하여 한전 ICT 운영처의 위상을 높이겠다.
한전은 에너지산업의 디지털 전환을 선도하는 기관입니다.
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