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저는 지금까지 다양한 현장에서 전기 분야 실무를 경험하면서 전문적인 역량을 체득하였고, 이를 바탕으로 조직 내에서 실질적인 기여를 해왔습니다.
두 번째 협업 경험은 실제 현장에서의 설비진단 및 개선활동입니다.
저는 오랜 기간 현장에서 쌓아온 실무 경험을 바탕으로, 연세대학교의 전기설비와 에너지 인프라 관리 업무에 꼭 기여하고 싶다는 목표를 품고 있습니다.
전기설비 관리와 같은 전통적인 기술 분야에서도 AI 기반도구의 도입이 확산되고 있어, 저 역시 시대 변화에 발맞추기 위해 꾸준히 새로운 기술을 학습하고 실무에 적용하려고 노력해왔습니다.
제가 본격적으로 생성형 AI에 관심을 가지게 된 계기는, 전기설비 데이터 분석 업무를 맡으면서부터입니다.
이러한 경험을 통해, 단순히 자료를 분석하거나 요약하는 수준을 넘어, 실제로 기술문서를 생성하거나, 전기설비 관련 매뉴얼을 자동으로 번역·해설하는 데 활용할 수 있다는 점을 깨달았습니다.
이처럼 저는 생성형 AI를 단순한 트렌드가 아니라, 현장 실무에 직접 활용 가능한 실질적 역량으로 받아들이고 있습니다.
최근에는 생성형 AI나 데이터 분석과 같은 최신 도구를 직접 활용해, 업무의 효율성과 정확성을 높이는 데 주력하고 있습니다.

타인과 함께 협업하여 수행한 활동 경험(업무, 프로젝트, 학업, 공모전 또는 대외활동 등)과 본인의 역할을 개조식으로 작성해주세요
연세대학교에 입사하게 된다면 수행해 보고 싶은 직무(업무) 혹은 근무해보고 싶은 부서와 그 이유를 개조식으로 작성해주세요
특히 프로젝트 단위의 실무 경험과 더불어, 학창시절부터 이어온 팀 기반 활동을 통해 협업의 중요성을 몸소 느끼고 실천해왔습니다.
팀 내에서 적극적으로 의견을 조율하고, 각자 맡은 바 역할을 책임 있게 수행하여 최종적으로 우수상을 수상할 수 있었으며, 다양한 전공의 구성원이 협업할 때 시너지 효과를 내는 방법과, 복합적인 문제를 다각도로 접근하는 방법을 실질적으로 배울 수 있었습니다.
여러 협업 경험을 통해 신뢰를 쌓고, 팀의 역량을 극대화하는 방법을 꾸준히 연마해 왔으며, 이러한 경험을 바탕으로 앞으로도 조직 내 다양한 구성원들과 원활하게 협업할 자신이 있습니다.
당시 업무는 단순한 설비점검이나 고장 대처를 넘어, 다양한 사용자와의 소통, 예산 내에서의 최적 솔루션도출, 시설물 증축이나 리모델링 과정에서의 설계지원 등 매우 다층적인 역할을 요구하였습니다.
연세대학교에서도 이러한 실무 경험을 적극 활용해, 대학 캠퍼스 전체의 설비 상태를 체계적으로 파악하고, 효율적이면서도 안전한 관리체계를 정착시키고자 합니다.
최근 스마트 캠퍼스 구축이 전 세계 대학의 새로운 흐름이 되고 있는데, 이는 전기설비 분야에서도 자동화, 데이터 기반 예측 유지보수, 실시간 모니터링 등으로 이어지고 있습니다.
최근 들어 인공지능 기술이 사회 전반에 빠르게 확산되면서, 생성형 AI 또한 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
제가 본격적으로 생성형 AI에 관심을 가지게 된 계기는, 전기설비 데이터 분석 업무를 맡으면서부터입니다.
당시 반복적으로 발생하는 고장 패턴을 분석하기 위해 엑셀이나 전통적인 통계도구만으로는 한계가 있다고 느꼈고, 더 진보된 데이터 분석 기법에 대해 알아보던 중, 생성형 AI 모델과 자연어 처리기술에 대한 학습을 시작하게 되었습니다.
처음에는 다양한 온라인 강의를 통해 기초적인 개념과 동작원리를 익혔으며, 실제로 구글의 AI 기반 문서 요약 서비스나, 오픈 AI의 ChatGPT와 같은 생성형 AI 서비스를 직접 체험해 보았습니다.
이러한 경험을 통해, 단순히 자료를 분석하거나 요약하는 수준을 넘어, 실제로 기술문서를 생성하거나, 전기설비 관련 매뉴얼을 자동으로 번역·해설하는 데 활용할 수 있다는 점을 깨달았습니다.
실제로 어느 현장에서는 100페이지가 넘는 방대한 보고서를 검토해야 했는데, 생성형 AI의 요약 기능을 통해 중요한 이슈와 수치만 신속하게 추려내 프로젝트 회의 준비에 큰 도움이 되었습니다.
아울러, AI를 활용한 데이터 분석 역량도 꾸준히 키우고 있습니다.
에너지 소비 데이터를 분석할 때, AI를 활용해 과거 패턴을 학습시키고, 이상 징후나 예측치를 도출해내는 실습을 직접 진행한 경험이 있습니다.
또한, AI를 통해 자료 조사, 표작성, 차트생성 등의 반복 업무를 자동화하면서, 팀원들이 보다
최근에는 생성형 AI의 한계를 극복하고자, AI의 답변을 검증하고 보완하는 역량도 함께 키우고 있습니다.
실무에서 AI가 생성한 번역본이나 보고서를 무작정 신뢰하기보다, 직접 사실관계를 확인하고, 필요한 경우에는 추가적인 조사를 병행하는 습관을 들였습니다.
이를 위해 관련 논문과 산업동향을 꾸준히 파악하고 있으며, 실제로 일부 현장에서는 파일럿 테스트를 통해 AI 기반 고장 예측시스템을 시험 적용해본 경험도 있습니다.
이처럼 저는 생성형 AI를 단순한 트렌드가 아니라, 현장 실무에 직접 활용 가능한 실질적 역량으로 받아들이고 있습니다.
저는 늘 새로운 지식과 기술을 받아들이는 것을 즐기며, 실제 현장에서 직접 부딪히며 배우는 과정에서 큰 보람을 느끼는 사람입니다.

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