산업데이터융합(인공지능 SW 연계 지능화 제조공정 제어 기술 개발) 자기소개서

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KETI는 이러한 변화를 선도하는 기관으로, 산업데이터를 활용한 AI 기반 제조공정제어 기술을 연구하며 국가제조 혁신의 중심 역할을 수행하고 있습니다.
대학원에서 '공정데이터 기반 이상 탐지 모델 연구'를 수행하던 중, KETI의 연구 성과인"AI 기반 반도체 공정 결함 예측시스템"논문을 접했습니다.
해당 연구는 단순한 예측을 넘어 실시간 데이터와 AI 분석을 결합해 실제 생산현장에 적용 가능한 공정제어 모델을 제시하고 있었습니다.
저 역시 데이터를 통해 산업 현장의 문제를 해결하고, AI가 공정을 스스로 제어하는 새로운 제조 패러다임을 실현하는 연구자가 되기 위해 KETI에 지원했습니다.
대학원 시절 '지능형 제조공정 데이터 분석 프로젝트'에서 AI 모델의 예측 정확도가 기대에 못 미치는 문제가 발생했습니다.
입사 후 저는 KETI 산업데이터 융합본부의 'AI 기반 지능형 제조공정 제어기술개발' 연구를 중심으로, 산업데이터의 실시간 분석과 공정제어 자동화를 구현하는데 기여하겠습니다.
5년 후에는 'AI-산업데이터 융합전문 연구자'로서, KETI의 지능형 공정제어 기술 개발을 주도하는 인재가 되고 싶습니다.
저는 인공지능(AI)과 산업데이터 분석을 융합하여 제조공정의 효율과 지능화를 극대화하고자 한국전자기술연구원(KETI)에 지원했습니다.
대학원 시절 '지능형 제조공정 데이터 분석 프로젝트'에서 AI 모델의 예측 정확도가 기대에 못 미치는 문제가 발생했습니다.
저는 연구팀 내에서 분석 파트와 알고리즘 파트를 연결하는 커뮤니케이터 역할을 자주 맡았으며, 이를 통해 프로젝트 진행 속도와 완성도를 높였습니다.
이를 해결하기 위해 KalmanFilter기 반전 처리 모듈을 추가하자 모델의 정확도가 30% 개선되었습니다.
이외에도 "스마트팩토리 생산성 향상을 위한 AI 데이터 분석 경진대회"에서 팀장으로 참가해, 제조공정이상 탐지 모델을 개발하여 우수상을 수상했습니다.
이처럼 저는 데이터 수집부터 분석, 모델 설계, 현장 적용까지의 전 과정을 경험하며 'AI-제조융합형 연구자'로 성장했습니다.
해당 연구는 대학원 산학협력과제의 일환으로 수행되었으며, 실제 생산설비 데이터를 기반으로 설계되었습니다.
해당 연구는 '산업데이터 분석 및 예측부문 우수논문상'을 수상하였으며, KCI 등재 학술지에 게재되었습니다.
본 기술은 실시간 설비 데이터를 수집하여 AI 분석을 통해 이상 상태를 탐지하고, 제어명령을 자동으로 생성하는 구조로 구성되어 있습니다.
또한 공정데이터 시각화 툴 개발로 교내 '데이터 엔지니어링 공모전'에서 최우수상을 수상했습니다.
이중 제가 가장 의미 있게 생각하는 성과는 '강화 학습기반 공정제어시뮬레이터 개발'입니다.
입사 후 저는 KETI 산업데이터 융합본부의 'AI 기반 지능형 제조공정 제어기술개발' 연구를 중심으로, 산업데이터의 실시간 분석과 공정제어 자동화를 구현하는데 기여하겠습니다.
단기적으로는 KETI가 보유한 제조공정 데이터 셋과 공정 시뮬레이터 구조를 학습하여, 공정단계별 데이터 흐름과 변수간 관계를 명확히 이해하겠습니다.
장기적으로는 산업데이터 기반의 '자가학습형 제조 AI 플랫폼'을 구축하고 싶습니다.
KETI는 산업데이터와 인공지능을 융합하여 실제 제조 현장에서 작동 가능한 기술을 개발하는 기관입니다.
산업데이터와 인공지능을 결합한 연구의 핵심은 무엇이라고 생각합니까?
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