2025 한국철도기술연구원 [철도 데이터 및 인공지능 융합 연구] 자기소개서 자소서와 면접

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저는 대학과 대학원에서 기계·데이터 융합연구를 수행하며 철도분야에 적용할 수 있는 기술적 가능성을 탐구했습니다.
특히 철도차량의 진동 및 열화데이터를 머신러닝으로 분석하여 고장 예측 정확도를 높이는 프로젝트를 수행하며, 철도연구 분야에서 데이터 기반 기술의 중요성을 체감했습니다.
이러한 경험을 바탕으로 한국철도기술연구원에서 철도 데이터·AI 융합연구에 기여하고 싶습니다.
나아가 철도 데이터와 AI 융합연구에서도 단순히 기존 모델을 적용하는 데 그치지 않고, 철도 데이터의 특수성을 고려한 새로운 방식의 연구를 시도해야 한다는 신념을 가지게 되었습니다.
철도 데이터와 인공지능 융합연구에서 가장 중요한 역량은 무엇이라고 생각합니까?
본인이 철도 데이터·AI 융합연구에서 반드시 이루고 싶은 성과는 무엇입니까?
한국철도기술연구원[철도 데이터 및 인공지능 융합연구]자기소개서자소서와 면접
특히 철도차량의 진동 및 열화데이터를 머신러닝으로 분석하여 고장 예측 정확도를 높이는 프로젝트를 수행하며, 철도연구 분야에서 데이터 기반 기술의 중요성을 체감했습니다.
이러한 경험을 바탕으로 한국철도기술연구원에서 철도 데이터·AI 융합연구에 기여하고 싶습니다.
특히 Python, R을 활용한 데이터 처리와 머신러닝 알고리즘(랜덤포레스트, XGBoost, 딥러닝 CNN·RNN 모델)을 학습했고, 이를 실제 설비 진단 데이터 분석 프로젝트 에 적용했습니다.
또한 공공데이터 포털에서 제공하는 교통 데이터와 IoT 센서 데이터를 활용하여 열차 운행 패턴을 분석하고, 이를 통해 고장 징후를 조기에 탐지할 수 있는 알고리즘을 설계한 경험이 있습니다.
전문성을 높이기 위해 Kaggle 데이터 분석 경진대회에 참여하여 글로벌 수준의 문제 해결 방식을 익혔고, TensorFl ow와 PyTorch를 활용한 모델 개발 경험도 쌓았습니다.
이를 통해 저는 복잡한 철도 데이터를 구조화하고, 문제 상황을 진단하며, 효율적인 예측·분석 모델을 제시할 수 있는 역량을 확보했습니다.
그래서 기존의 주파수 분석을 보완하기 위해 딥러닝 기반 CNN 모델을 적용했습니다.
그 결과 기존의 주파수 분석 기반 모델보다 12% 높은 이상 감지 정확도를 달성할 수 있었고, 조기 고장 예측의 신뢰도를 크게 향상시켰습니다.
나아가 철도 데이터와 AI 융합연구에서도 단순히 기존 모델을 적용하는 데 그치지 않고, 철도 데이터의 특수성을 고려한 새로운 방식의 연구를 시도해야 한다는 신념을 가지게 되었습니다.
데이터 부족 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 데이터를 생성하여 학습에 활용했고, Bayes ian Optimiz ation을 적용해 모델의 하이퍼파라미터를 최적화했습니다.
결과적으로 고장 발생 시점 예측의 정확도를 85%까지 높이는 성과를 얻을 수 있었고, 이는 기존 과제 목표를 넘어서는 결과였습니다.
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