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철강은 국가기간산업이자 세계적인 경쟁이 가장 치열한 산업 중 하나이며, 공정 최적화는 곧 생산성, 품질, 에너지, 탄소경쟁력의 문제입니다.
저는 최적화를 '분석'이 아니라 '성과를 만드는 공정'으로 수행할 준비가 되어 있습니다.
저는 RIST가 현장에 가까운 연구기관으로서 , 탄소중립 전환 과정에서 발생할 공정 불확실성을 가장 빠르게 데이터로 해석하고, 설비와 공정의 최적 운전 조건을 제시할 수 있는 위치에 있다고 생각합니다.
제 전문 분야는 제조 데이터 기반 공정 최적화와 설비 신뢰성 관점의 문제 해결입니다.
예를 들어 특정 공정에서 품질 편차가 발생할 때, 공정데이터와 설비 상태 데이터를 결합해 변동원인을 찾고, 운전조건 조정과 설비점검 항목을 함께 제시할 수 있습니다.
저는 데이터로 원인을 구조화하고, 현장 실행으로 성과를 닫는 방식으로 RIS T의 공정 최적화 역량을 한 단계 끌어올리는 데 기여하겠습니다.
그래서 공정 최적화는 공정데이터와 환경 데이터, 설비 데이터를 통합해 의사결정하는 방향으로 발전해야 합니다.
10년 후에는 공정 최적화와 설비 신뢰성, 에너지 및 탄소까지 연결된 통합과제의 리더로 성장하고 싶습니다.

본인의 회사 선택 기준은 무엇이며, RIST가 그 기준에 적합한 이유를 기술하여 주십시오(600자)
최근 국내외 이슈 중 한 가지를 선택하여 본인 의 견해를 기술하여 주십시오(600자)
제가 회사를 선택하는 기준은 단순히 안정성이나 복지가 아니라, 기술이 현장을 바꾸는 속도와 깊이입니다.
다시 말해 연구가 보고서로 끝나지 않고 설비, 공정, 제조 품질로 연결되는 구조를 가진 조직인지가 제 첫 번째 기준입니다.
세 번째 기준은 데이터와 사람의 결합입니다.
철강은 국가기간산업이자 세계적인 경쟁이 가장 치열한 산업 중 하나이며, 공정 최적화는 곧 생산성, 품질, 에너지, 탄소경쟁력의 문제입니다.
문제를 숫자로 정의하고, 원인을 분해하고, 실행 가능한 개선안을 만들고 검증하는 과정입니다.
또한 분석 결과는 현장 언어로 바꾸는 연습을 했습니다.
그런데 데이터를 더 확보하고 조건을 바꾸어 재분석하자, 상관이 약해지고 다른 변수가 더 중요해 보였습니다.
제 분석이 '정답'이 아니라 '혼란'이 되었기 때문입니다.
이 경험 이후 저는 빠른 결론보다 흔들리지 않는 근거를 만드는 사람이 되었습니다.
기회인 이유는 데이터 기반 공정제어, 예지보전, 공정시뮬레이션, 설비운영 최적화 같은 엔지니어링 역량이 성과를 더 크게 좌우하게 되기 때문입니다.
저는 RIST가 현장에 가까운 연구기관으로서 , 탄소중립 전환 과정에서 발생할 공정 불확실성을 가장 빠르게 데이터로 해석하고, 설비와 공정의 최적 운전 조건을 제시할 수 있는 위치에 있다고 생각합니다.
제 전문 분야는 제조 데이터 기반 공정 최적화와 설비 신뢰성 관점의 문제 해결입니다.
저는 공정데이터를 분석할 때 단순 지표 비교가 아니라, 공정 흐름을 기준으로 데이터를 구조화합니다.
예를 들어 공정구간별로 데이터를 분할하고, 이벤트 기반으로 조건 변경을 라벨링하며, 품질 결과와의 시간 지연을 고려해 인과 가능성을 높이는 방식입니다.
예를 들어 특정 공정에서 품질 편차가 발생할 때, 공정데이터와 설비 상태 데이터를 결합해 변동원인을 찾고, 운전조건 조정과 설비점검 항목을 함께 제시할 수 있습니다.
저는 먼저 공정의 핵심 품질 특성과 연결되는 선행 변수를 선정합니다.
먼저 현상고정에서는 고장 시점의 운전조건, 알람 로그, 정비 이력, 부품 교체 기록, 작업자 진술을 시간 순으로 정리해 동일 사건을 재현 가능한 형태로 만듭니다.
세 번째 검증 단계에서는 유사라인의 데이터 비교, 부품검사 결과, 시험 운전 결과로 가설을 검증합니다.
마지막 표준화 단계에서는 점검 주기, 윤활기준, 운전조건 제한, 센서 알람 기준을 업데이트하고, 작업 표준과 체크리스트를 수정합니다.
현장 저항은 대개 변화가 불편해서가 아니라, 리스크가 불명확해서 생깁니다.
앞으로의 최적화는 생산성과 품질 중심에서 에너지와 탄소, 환경리스크를 포함한 다목적 최적화로 바뀌어야 합니다.
그래서 공정 최적화는 공정데이터와 환경 데이터, 설비 데이터를 통합해 의사결정하는 방향으로 발전해야 합니다.
동시에 제가 강점을 가진 데이터 구조화와 변동성 분석 을 적용해, 작은 개선이라도 재현 가능한 성과로 남기겠습니다.

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