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주제는 "항만물류 효율화를 위한 데이터 기반 예측시스템 구축"이었습니다.
저는 프로젝트 전체 기획과 데이터 관리 역할을 맡았고, 팀원 네 명이 함께 참여했습니다.
디지털과 AI 시대에 가장 중요하다고 생각하는 기술은 데이터 해석 능력이라고 생각합니다.
저는 대학 시절 물류 관련 데이터를 분석하는 프로젝트를 통해 이점을 실감했습니다.
기술의 발전보다 중요한 것은 '데이터를 이해하는 사람'이며, 저는 그 역할을 맡을 준비가 되어 있습니다.
그래서 이후 학과에서 진행된 데이터 시각화 프로젝트에서는 기술 구현 뿐 아니라 팀원 교육까지 맡았습니다.
AI 시대의 핵심은 '데이터를 읽는 능력'이라고 생각합니다.
입사 후에는 '고객이 신뢰할 수 있는 디지털 물류시스템'을 구축하는데 기여하고 싶습니다.

없었다면 희망하는 역할을 설명해 주십시오.
물류산업은 단순히 화물을 옮기는 일이 아니라 국가 경제의 혈관 역할을 하는 분야라고 생각합니다.
선박의 항로, 화물운송 과정, 항만운영의 효율성 등을 연구하며 물류의 흐름을 시스템적으로 이해하게 되었습니다.
저는 물류 데이터 분석 역량을 바탕으로, 선박 운항 효율을 높이고 고객 대응 속도를 향상시키는 데 기여하겠습니다.
특히 중소형 화주를 위한 통합물류관리서비스 플랫폼이 필요하다고 생각합니다. 고객이 선적부터 도착까지 전 과정을 한눈에 확인할 수 있는 시스템을 개발한다면 회사의 경쟁력이 더욱 강화 될 것입니다.
그때부터 저는 어떤 일이든 맡은 일은 끝까지 마무리해야 한다는 원칙을 지니게 되었습니다.
이처럼 저의 가치관은 어려운 상황에서 포기하지 않고 끝까지 책임지는 과정에서 형성되었습니다.
저는 프로젝트 전체 기획과 데이터 관리 역할을 맡았고, 팀원 네 명이 함께 참여했습니다.
우선 통계 기반 분석을 완성한 후 예측 모델을 추가하는 방식이었습니다.
결국 마감 일주일 전통계 분석 결과가 완성되었고, 예측 모델을 연동한 뒤 전체 시스템이 정상적으로 작동했습니다.
처음엔 성과를 내기 위해 속도를 앞세웠지만, 팀원들이 공감하지 못하면 아무리 옳은 방향이라도 추진력을 잃게 된다는 것을 깨달았습니다.
학교에서 진행한 데이터 분석 수업 외에도, 직접 Kaggle 공모전에 참여해 실제 물류 데이터를 다뤘습니다.
이후 AI 모델이 잘못된 결과를 내는 경우 의원인을 역추적하며, 데이터 전처리의 중요성을 배웠습니다.
관련 자격증인 ADsP(데이터 분석준 전문가)를 취득했고, 올해 안에 빅데이터 분석 기사 자격도 준비 중입니다.
앞으로는 데이터 분석 역량을 기반으로 AI 기술을 실무에 접목하는 전문가로 성장하고 싶습니다. 고려해 운에서도 선박 운항 데이터를 분석해 효율적인 항로 설계나 연료 절감 전략을 세우는 업무를 맡아보고 싶습니다.
학교 산학협력 프로젝트에서 참여했던 "항만물류 자동화 시스템 개선"과제가 저의 첫 DT 프로젝트 경험이었습니다.
저는 데이터 처리자동화 파트를 맡았습니다.
기존에는 항만의 입출 항 기록과 하역데이터를 사람이 직접 엑셀로 정리했기 때문에, 오류가 많고 분석 속도도 느렸습니다.
자동화 프로그램의 시범 운영 결과를 팀 회의에서 시연했고, 처리 시간이 크게 줄어든 것을 직접 보여주었습니다.
그래서 이후 학과에서 진행된 데이터 시각화 프로젝트에서는 기술 구현 뿐 아니라 팀원 교육까지 맡았습니다.
Q2.인턴 경험에서 가장 크게 배운 점은 무엇인가요?
Q3.단체 활동 중 갈등 상황에서 가장 중요하게 생각한 점은 무엇인가요?
Q4.팀 프로젝트에서 리더로서 가장 중점을 둔 부분은 무엇인가요?
리더로서 가장 중요하게 생각한 것은 '명확한 역할 분담'과 '성과의 공유'였습니다.
구성원 모두가 참여감을 느낄 수 있을 때 팀의 집중력은 훨씬 높아졌습니다. 고려해 운에서도 이런 방 식으로 협업문화를 만들고 싶습니다.
Q6.AI 시대의 핵심 역량은 무엇이라고 생각하시나요?
AI는 빠르게 계산하지만, 그 결과를 의미 있게 해석하는 건 사람의 몫입니다. 고려해 운에서도 이런 데이터 해석력을 바탕으로 물류 효율화를 주도 하고 싶습니다.
Q7.고려해운에서 이루고 싶은 목표는 무엇인가요?
Q8. 본인이 생각하는 이상적인 조직문화는 어떤 모습인가요?

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