연구직으로서 복합적 문제를 구 조적으로 분석하고, 실험과 수치 해석을 병행해 기술적 타당성을 확보해 나가는 일에 강점을 보였던 만큼, 귀 연구원에서도 높은 수준의 기술개발 역량을 발휘할 수 있을 것이라 확신합니다.
대학원 재학 중 '수소기반 선박 추진시스템' 관련해외기술 동향을 모니터링하며 연구 아이템으로 확장시킨 경험이 있습니다.
이처럼 기술 동향을 면밀히 분석하고, 이를 연구 주제 발굴과 실무개발에 적용했던 경험은 향후 연구직 업무 수행에 있어 큰 밑거름이 될 것이라 확신합니다.
연구성과는 학회 발표와 논문으로 이어졌고, 수치 결과의 정확성과 해석 기반 설계의 효용성을 입증한 경험은 저에게 큰 자신감을 안겨주었습니다.
특히 조선기자재 기업에서 수행한 복합단열재 개발과제에서는 단순히 해석이나 설계에 머무르지 않고, 실제 제작 가능한 구조로 설계를 조정하고, 선급 승인 및 시험성적서를 준비하는 등 제품화 과정 전반을 경험할 수 있었습니다.
연구의 시작점이 '기술'이 아닌 '문제'라는 점이라고 생각합니다.
Q8.연구 과정에서 데이터를 해석하는 데 어려움을 겪었던 경험이 있나요?
저는 HD한국 조선해양 미래기술연구원에서 수소기반 에너지시스템의 열관리 기술 개발에 기여하고 싶습니다.
본인의 전공 및 경력사항이 HD현대HD한국 조선해양 미래기술연구원 연구직 업무수행에 어떻게 기여할 수 있다고 생각하는 지 구체적으로 설명해주세요.
특히 선박용 추진시스템의 연료 효율 향상과 배출가스 저감이라는 주제에 꾸준한 관심을 가져왔으며, 이러한 역량이 한국 조선해양 미래기술연구원의 친환경 선박 기술연구와 긴밀히 연결된다고 생각합니다.
제가 가진 학문적 기반과 산업현장의 실무 경험은 연료전환, 온실가스 저감, 에너지 효율화와 같은 과제에 즉시 투입 가능한 수준이라고 판단합니다.
대학원 재학 중 '수소기반 선박 추진시스템' 관련해외기술 동향을 모니터링하며 연구 아이템으로 확장시킨 경험이 있습니다.
이 경험을 통해 기술동향 분석이 단순 자료 수집이 아니라, 연구전략의 방향과 실효성을 좌우한다는 것을 체감하게 되었습니다.
당시 글로벌 조선소에서 '디지털 트윈 기반 선박 유지보수 기술' 개발 프로젝트가 추진되고 있었고, 관련 특허와 기술보고서를 조사한 결과, 온도·진동·습도 등 실시간 센서 데이터를 활용해 설비 수명을 예측하고 교체 시점을 판단하는 기술이 확산되고 있다는 점을 확인했습니다.
기술연구소 재직 당시, 선박용 연료 공급 계통의 고온 배관 설계 프로젝트에 참여하면서 팀 내 설계파트와 타 부서 인 생산기술팀, 품질보증팀, 영업기획팀 등과 협력해 과제를 수행한 경험이 있습니다.
복합단열재 구조를 도입했을 때 연료 효율이 몇 퍼센트 향상되는지를 수치적으로 정리하고, 선급 승인 자료에 들어갈 시뮬레이션 그림과 해석 그래프를 직접 작성하여 기술자료집에 포함시켰습니다.
예를 들어 폐열회수 시스템의 효율 향상 연구에서는 ANSYSF luent를 활용한 전산유체해석 결과로 시제품 열교환기를 제작했고, 실제 열전달 효율과 압력 손실을 측정하여 해석값 과 비교하는 과정을 통해 기술의 신뢰도를 확보할 수 있었습니다.
특히 조선기자재 기업에서 수행한 복합단열재 개발과제에서는 단순히 해석이나 설계에 머무르지 않고, 실제 제작 가능한 구조로 설계를 조정하고, 선급 승인 및 시험성적서를 준비하는 등 제품화 과정 전반을 경험할 수 있었습니다.
이 과정에서 시험 데이터를 정리하고, 고객사 대응을 위한 기술자료를 작성하는 역량도 키울 수 있었습니다.
따라서 향후에는 기계학습 기반 해석 기법이나 예측 모델링 기법을 학습하여 기존의 열유체·기계해석 역량에 데이터 분석 기반의 확장성을 더하고 싶습니다.
Q3.실제 산업현장에서 연구직이 가장 먼저 고려해야 할 요소는 무엇이라 생각합니까?
산업 현장에서의 연구는 단순한 기술 구현보다 실제 현장에서 겪는 불편, 요구, 규제 등을 해결하는 것이 우선입니다.
예를 들어 단열재 개발 시 성능은 좋았지만 생산성과 시공성이 떨어졌다면 적용이 어려워집니다.
연구는 결국 제품화 또는 정책 반영으로 이어질 가능성이 있어야 의미 있다고 생각합니다.
Q7. 실패했던 연구나 실험이 있다면 그 과정에서 무엇을 배우셨습니까?
당시 해석값을 맹신해 설계하고, 시험 오차 범위에 대한 고려가 부족했던 것이 원인이었습니다.
이 경험을 통해 어떤 값이든 숫자의 의미를 의심해보고, '결과보다 조건과 과정'을 먼저 검토해야 한다는 태도를 배우게 되었습니 다.
Q8.연구 과정에서 데이터를 해석하는 데 어려움을 겪었던 경험이 있나요?
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