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두산에너빌리티는 발전소와 산업설비라는 복잡계의 데이터를 해석하고, 이를 예측 모델과 제어 시스템으로 연결하는 스마트한 산업 AI를 구현하고자 합니다.
기계적 시스템의 작동원리를 이해하면서도, 그 작동을 수치적으로 해석하고 AI로 예측할 수 있는 역량은, 설비 중심의 데이터 기반 솔루션 개발에 있어 매우 큰 강점이 될 것입니다.
이 프로젝트는 두산에너빌리티와 같은 대규모 산업설비를 다루는 기업에서 AI 기술이 어떻게 구현되어야 하는지를 체득할 수 있는 소중한 경험이었습니다.
두산 에너빌리티의 AI 솔루션 개발 직무에서 본인이 가장 잘할 수 있는 일은 무엇입니까?
실제로 열교환기, 유압펌프 등의 산업설비 데이터를 분석한 경험이 있고, 고장 진단과 잔존 수 명예측을 위한 LSTM 기반 모델을 설계한 경험이 있어 AI 솔루션 개발 직무에서 곧바로 실무투입이 가능하다고 자신합니다.
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두산에너빌리티는 발전소와 산업설비라는 복잡계의 데이터를 해석하고, 이를 예측 모델과 제어 시스템으로 연결하는 스마트한 산업 AI를 구현하고자 합니다.
기계적 시스템의 작동원리를 이해하면서도, 그 작동을 수치적으로 해석하고 AI로 예측할 수 있는 역량은, 설비 중심의 데이터 기반 솔루션 개발에 있어 매우 큰 강점이 될 것입니다.
동시에 완벽주의로 인한 속도 지연 문제를 반복 실험 기반의 애자일 개발 방식으로 꾸준히 개선하며, 실용적이고 빠르게 작동하는 AI를 구현할 수 있는 실전형 엔지니어로 자리 잡겠습니다.
대학원 시절, 산업통상자원부 산하 스마트팩토리과제에 참여하여 실제 기업의 생산설비 데이터를 분석하고, 고장 진단 및 수 명예측 모델을 개발했던 경험은 제게 가장 도전적이면서도 값진 경험이었습니다.
프로젝트의 대상은 중소제조사의 유압펌프 시스템으로, 센서로부터 수집되는 진동, 압력, 온도 등의 데이터를 기반으로 고장을 조기에 예측해 생산손실을 줄이는 것이 핵심 과제였습니다.
또한 고장 발생 횟수가 적어 불균형 데이터 문제가 심각했고, 예측 모델이 제대로 작동하지 않았습니다.
이 프로젝트는 두산에너빌리티와 같은 대규모 산업설비를 다루는 기업에서 AI 기술이 어떻게 구현되어야 하는지를 체득할 수 있는 소중한 경험이었습니다.
실제로 열교환기, 유압펌프 등의 산업설비 데이터를 분석한 경험이 있고, 고장 진단과 잔존 수 명예측을 위한 LSTM 기반 모델을 설계한 경험이 있어 AI 솔루션 개발 직무에서 곧바로 실무투입이 가능하다고 자신합니다.
이를 통해 실제 설비 동작과 유사한 형태의 데이터를 재구성할 수 있었고, 모델 성능에도 긍정적인 영향을 미쳤습니다.
AI 모델의 성능보다 중요한 것이 있다고 생각한다면 무엇인가요?
네, 저는 실제 적용 성과 해석 가능성이 모델 성능보다 우선할 수 있다고 생각합니다. |
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2025.05.19
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