2025년도 2차 연구직 인공지능(AI) 분야 면접자료, 면접질문기출

1. 한국전력공사 2025년도 2차 연구직 인.hwp
2. 한국전력공사 2025년도 2차 연구직 인.pdf
한전의 전력 데이터 특성상 가장 중요한 AI 기술 요소는 무엇인가
실제 산업현장에 AI 모델을 적용할 때 가장 어려운 점은 무엇이며 어떻게 해결했는가
저는 대학원에서 AI 기반 예측 모델과 이상 탐지 모델을 중심으로 연구하며 실제 산업데이터를 모델에 녹여내는 과정을 반복적으로 경험했습니다.
또한 전력설비 데이터는 설명 가능성이 매우 중요해 모델의 블랙박스화를 방지하는 해석 가능한 AI 기법이 요구됩니다.
AI 연구직은 단순 모델 개발자가 아니라 전력 데이터의 구조를 이해하고 현장 요구를 정확히 기술로 변환하는 브릿지 역할을 수행해야 합니다.
전력설비의 안전성과 효율성을 높이는 실질적 AI를 만드는 연구자입니다.
저는 대학원에서 시계열 기반 예측 모델과 설비 이상 탐지 모델을 연구하며 산업데이터를 실제 현장의 문제 해결에 연결하는 데 집중해왔습니다.
복잡한 데이터를 안정적으로 다루는 능력, 그리고 모델의 설명 가능성을 확보해 현장에서 신뢰할 수 있는 AI를 개발하는 경험을 꾸준히 쌓아왔습니다.
AI 모델의 성능보다 설명 가능성이 더 중요할 때 어떻게 균형을 맞추는가
전력산업 분야에서 향후 AI 연구가 나아가야 할 방향은 무엇이라고 보는가
최신 AI 기술 트렌드 중 한전이 반드시 도입해야 한다고 생각하는 것은 무엇인가
전력 분야 경험이 부족한 데 한전 AI 연구직에 적합하다고 자신할 수 있는 근거는 무엇인가
한국전력공사의 인공지능 연구직에 지원한 이유는 전력산업이 가진 공공성과 기술적 깊이가 제 연구 방향성과 정확히 일치하기 때문입니다.
저는 대학원에서 AI 기반 예측 모델과 이상 탐지 모델을 중심으로 연구하며 실제 산업데이터를 모델에 녹여내는 과정을 반복적으로 경험했습니다.
그러던 중 전력수요 예측, 송배전 설비 상태 분석, 고장예방시스템 등 전력분야는 AI가 단순 성능 개선을 넘어 국가에너지 안정성과 직결되는 핵심가치가 있음을 확인했습니다.
데이터 노이즈가 심하고 오류가 많은 환경이었기 때문에 먼저 신호정제 기법을 설계하고, 그 다음 시 계열 기반 딥러닝 모델과 전통적 통계기반 이상 탐지 모델을 결합해 성능 안정성을 확보했습니다.
또한 전력설비 데이터는 설명 가능성이 매우 중요해 모델의 블랙박스화를 방지하는 해석 가능한 AI 기법이 요구됩니다.
제가 주로 사용하는 방식은 첫째, 시계열 패턴을 기반으로 한 자동 이상 치탐지로 왜곡된 값을 제거하고 둘째, 물리적 시스템의 특성을 반영하여 비현실적인 값은 즉시 필터링하는 방식입니다.
첫 단계는 설비 전용 의 정상 패턴을 학습하는 오토인 코더 기반 모델을 학습시키고, 두 번째 단계에서는 시계열 변동을 민감하게 감지하는 LSTM 또는 Temporal Convolution기반구조를 결합합니다.
모델 성능보다 예측의 안정성과 해석성을 우선으로 설계하는 것이 핵심입니다.
복잡한 모델을 적용하더라도 결과 해석 단계에서 SHAP 기반기법을 활용해 변수 영향도를 시각화합니다.
모델 수준에서 단순한 통계 기반 모델과 결합한 앙상블 구조를 적용해 설명 가능한 예측값을 함께 제공합니다.
전력 사용 패턴에 기반한 사용자 행동 예측 AI는 수요관리 효율을 크게 높일 수 있습니다.
이를 위해 첫째, 모델 성능을 지속적으로 평가하는 자동 모니터링을 적용하고 둘째, 예측 결과의 신뢰 구간을 함께 제공해 의사결정에 참고하도록 해야 합니다.
전력설비의 건전성 관리, 수요예측, 업무 효율화 등 디지털 전환의 모든 영역에서 데이터 기반의사결정 구조를 만들고 지속적으로 개선하는 책임이 있습니다.
단순히 기술을 만들기보다 안전한 AI를 만드는 것에 집중해왔기 때문에 전력 분야처럼 고위험 산업에 적합한 연구자로 성장해왔다고 생각합니다.
특히 문제의 원인을 데이터에서 찾고 해결 방법을 빠르게 구조화하는 능력은 전력산업처럼 높은 안정성이 요구되는 분야에서 강점이 될 것입니다.
모델, ai, 전력, 데이터, 기반, 설비, 예측, 현장, 이다, 산업, 구조, 분야, 성, 기술, 안정, 성능, 경험, 탐지, 설명, 만들다