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이는 검사기술 직무에서 불량 원인 분석이나 품질기준 설정에 있어 매우 중요한 태도라고 생각합니다 .
특히 LG에너지 솔루션은 AI 기반 검사 기술, 불량 원인 분석시스템을 고도화하고 있는 기업으로, 제 전공지식과 데이터 분석 역량이 시너지를 낼 수 있는 곳이라고 판단했습니다.
검사 기술 직무에서 가장 중요한 역량은 무엇이라 생각하시나요?
저는 검사기술 직무가 단순 반복이 아닌 제조전략의 핵심 요소라 생각합니다.
데이터 기반 검사 기술이 발전하면서, AI 활용에 대한 생각은?
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더불어 충격가속도센서를 장착해 실제 데이터를 기반으로 구조개선을 반복했습니다.
이는 검사기술 직무에서 불량 원인 분석이나 품질기준 설정에 있어 매우 중요한 태도라고 생각합니다 .
대학교 4학년 졸업 논문을 준비하던 중, 리튬이온 배터리의 셀 수율 분석 데이터를 활용한 품질 예측 모델을 개발하고자 했습니다.
하지만 지도교수님이 제공한 데이터 셋은 매우 불균형하고, 측정값 단위와 조건이 일정하지 않아 그대로는 예측 모델에 적용할 수 없는 상황이었습니다.
단순히 '예측 모델을 만들라'는 과제에서, 실제로 사용할 수 있는데이터 자체가 문제였던 것입니다.
제가 설정한 목표는 '정제된 데이터를 기반으로 과적합 없이 80% 이상의 예측 정확도를 갖는 품질분류 모델'을 만드는 것이었습니다.
특히 LG에너지 솔루션은 AI 기반 검사 기술, 불량 원인 분석시스템을 고도화하고 있는 기업으로, 제 전공지식과 데이터 분석 역량이 시너지를 낼 수 있는 곳이라고 판단했습니다.
검사 기술 직무에서 가장 중요한 역량은 무엇이라 생각하시나요?
품질 문제는 사소한 공정편차나 환경조건의 변화에서도 발생할 수 있기 때문에, 미세한 신호도 감지하고 해석할 수 있는 분석력과 책임감이 중요합니다.
검사는 단순히 '불량을 찾는' 행위가 아니라, 제조 전반의 품질 기준을 수립하고 공정 흐름을 통제하는 제어지점입니다.
데이터 기반 검사 기술이 발전하면서, AI 활용에 대한 생각은? |
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2025.07.09
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