1. 한국수자원공사 2025 하반기 최종 합격.hwp
2. 한국수자원공사 2025 하반기 최종 합격.pdf

데이터 기반의 기술 분석 역량입니다.
실험과 현장 데이터를 수집하고 패턴을 분석해 효율을 높이는 방법을 제시할 수 있습니다.
수자원공사의 업무는 단순한 설비관리가 아니라 국민의 신뢰를 지키는 일이라 생각합니다.
입사 후에는 수질관리 직무에서 현장의 데이터를 기반으로 오염원 예측 모델을 고도화하고 싶습니다.
수자원 관리에서는 현장 데이터의 정확성이 중요하며, 분석과 판단의 신뢰도가 국민의 안전과 직결됩니다.
데이터를 기반으로 공정을 분석하고 개선한 경험은 현장의 실질적인 문제 해결과 연결됩니다.
데이터 기반의 의사결정이 가장 중요하다고 생각합니다.
현장의 데이터를 이해하지 못하면 기술적 해결도 어렵습니다.

이 과정에서 수처리 기술뿐 아니라 문제 해결을 위한 현장형 분석 능력을 키웠습니다.
이런 경험은 수자원공사에서 수행하는 실시간 수질감시 업무와도 연결됩니다.
저는 지역 하천의 수질개선을 위한 자원봉사활동에도 꾸준히 참여했습니다.
지역 환경단체와 함께 오염원 조사를 수행하며 생활하수가 하천 수질에 미치는 영향을 분석했습니다.
데이터 기반의 기술 분석 역량입니다.
실험과 현장 데이터를 수집하고 패턴을 분석해 효율을 높이는 방법을 제시할 수 있습니다.
입사 후에는 수질관리 직무에서 현장의 데이터를 기반으로 오염원 예측 모델을 고도화하고 싶습니다.
장기적으로는 정수장 운영 효율 향상과 수질 안정성 확보를 위한 디지털 모니터링 시스템 개발에도 기여하고 싶습니다.
제가 한국수자원공사에서 이루고 싶은 목표는 기후변화에 대응하는 스마트 수자원 관리체계를 구축하는 것입니다.
저는 변화하는 기후조건 속에서도 효율적으로 수량을 관리하고 수질을 유지하는 기술기반의 시스템을 만드는 일을 하고 싶습니다.
당시 목표는 과거 10년간의 강수량과 하천 유량 데이터를 분석해, 특정 지역의 물 부족 시기를 예측하는 것이었습니다.
수자원공사에서도 이런 경험을 살려 데이터 기반 운영 시스템의 신뢰도를 높이는 업무에 기여하고 싶습니다.
당시 팀은 하천의 오염물질 농도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하고 있었는데, 데이터 불균형으로 인해 모델의 정확도가 낮아졌습니다.
강우가 잦은 시기에는 수질이 급격히 악화되는데, 비가 거의 오지 않는 기간의 데이터가 훨씬 많아 학습 결과가 왜곡되는 문제가 발생했습니다.
기존 방식으로는 모델이 비정상적인 오염상황을 제대로 반영하지 못했고, 개선이 필 요했습니다.
그래서 우선 문제의 근본 원인을 파악하기 위해 비강우기와 강우기 데이터를 분리해 오염물질 농도의 변화를 분석했습니다.
각 구간별 오염패턴을 세분 화해학습 데이터에 반영하자 예측 정확도가 72%에서 88%로 향상되었습니다.
프로젝트 후반에는 코드 오류로 모델이 작동하지 않는 문제가 발생했습니다.
먼저 혁신과 관련된 경험입니다.
두 번째로 신뢰와 관련된 경험입니다.
기술 혁신을 통해 국민의 신뢰를 얻는 것, 그것이 제가 한국수자원공사에서 이루고 싶은 가치입니다.
특히 농촌정수장 처리 효율 개선 프로젝트에서 유입 유량 제어시스템을 직접 설계해 탁도제거율을 15% 향상시켰던 경험이 있습니다.
데이터를 기반으로 공정을 분석하고 개선한 경험은 현장의 실질적인 문제 해결과 연결됩니다.
수자원공사 직무는 기술뿐 아니라 국민의 안전한 물 공급이라는 공공성이 요구됩니다.
Q4.기 후 변화 대응 수자원관리에서 가장 중요한 요소는 무엇이라 생각하십니까?
Q7.한국수자원공사의 핵심가치 중 가장 공감하는 것은 무엇입니까?
저는 '신뢰'에 가장 공감합니다.
Q8. 본인이 생각하는 '혁신'이란 무엇입니까?
현장의 불편함을 개선해 실질적인 효과를 만드는 것이 진짜 혁신이라고 생각합니다.

데이터, 관리, 경험, 예측, 분석, 문제, 현장, 효율, 해결, 싶다, 물, 수자원공사, 모델, 기술, 시스템, 개선, 수질, 기반, 수자원, 신뢰