이는 검사기술 직무에서 불량 원인 분석이나 품질기준 설정에 있어 매우 중요한 태도라고 생각합니다 .
특히 LG에너지 솔루션은 AI 기반 검사 기술, 불량 원인 분석시스템을 고도화하고 있는 기업으로, 제 전공지식과 데이터 분석 역량이 시너지를 낼 수 있는 곳이라고 판단했습니다.
검사 기술 직무에서 가장 중요한 역량은 무엇이라 생각하시나요?
저는 검사기술 직무가 단순 반복이 아닌 제조전략의 핵심 요소라 생각합니다.
데이터 기반 검사 기술이 발전하면서, AI 활용에 대한 생각은?
더불어 충격가속도센서를 장착해 실제 데이터를 기반으로 구조개선을 반복했습니다.
이는 검사기술 직무에서 불량 원인 분석이나 품질기준 설정에 있어 매우 중요한 태도라고 생각합니다 .
대학교 4학년 졸업 논문을 준비하던 중, 리튬이온 배터리의 셀 수율 분석 데이터를 활용한 품질 예측 모델을 개발하고자 했습니다.
하지만 지도교수님이 제공한 데이터 셋은 매우 불균형하고, 측정값 단위와 조건이 일정하지 않아 그대로는 예측 모델에 적용할 수 없는 상황이었습니다.
단순히 '예측 모델을 만들라'는 과제에서, 실제로 사용할 수 있는데이터 자체가 문제였던 것입니다.
제가 설정한 목표는 '정제된 데이터를 기반으로 과적합 없이 80% 이상의 예측 정확도를 갖는 품질분류 모델'을 만드는 것이었습니다.
특히 LG에너지 솔루션은 AI 기반 검사 기술, 불량 원인 분석시스템을 고도화하고 있는 기업으로, 제 전공지식과 데이터 분석 역량이 시너지를 낼 수 있는 곳이라고 판단했습니다.
검사 기술 직무에서 가장 중요한 역량은 무엇이라 생각하시나요?
품질 문제는 사소한 공정편차나 환경조건의 변화에서도 발생할 수 있기 때문에, 미세한 신호도 감지하고 해석할 수 있는 분석력과 책임감이 중요합니다.
검사는 단순히 '불량을 찾는' 행위가 아니라, 제조 전반의 품질 기준을 수립하고 공정 흐름을 통제하는 제어지점입니다.
데이터 기반 검사 기술이 발전하면서, AI 활용에 대한 생각은?
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