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이 경험은 스마트팩토리 분야에서 데이터와 AI를 활용한 문제 해결 능력을 직접적으로 검증할 수 있었던 사례였습니다.
저는 제 전공과 프로젝트 경험을 바탕으로 LG CNS의 스마트팩토리고도화에 기여하고자 지원했습니다.
이후에는 AI 기반 예지 보전시스템과 디지털 트윈 구축 프로젝트를 주도적으로 수행하며, 중장기적으로는 LG CNS가 글로벌 제조혁신 표준을 선도하는데 기여하는 스마트팩토리 아키텍트으로 성장하고 싶습니다.
저는 데이터 분석, IoT 시스템 구현, AI 모델링 등 스마트팩토리 구현에 필요한 전공지식과 프로젝트 경험을 보유하고 있습니다.
협업 경험에서 배운 점은 무엇입니까?
저는 데이터 분석과 AI 모델링, IoT 시스템 구축 경험을 보유하고 있어, 스마트팩토리 구축의 핵심 요소에 기여할 수 있습니다.
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이후 빅데이터 분석, IoT 센서 활용, 머신러닝 기반 예측 모델링 등 다양한 학문과 프로젝트를 경험하면서 IT가 산업의 문제를 해결하는 실질적 도구라는 확신을 가졌습니다.
우선 데이터베이스, 네트워크, 머신러닝, IoT 센서 과목을 수강하며 제조 데이터의 구조와 처리 방식, 설비 데이터 수집 방법을 학습했습니다.
과목 명 : IoT 시스템 설계/취득 학점(3학점) : A
과목 명 : 생산 운영 관리/ 취득 학점(3학점) : A+
과목 명: 클라우드 컴퓨팅 / 취득 학점(3학점) : A
이러한 과목 학습을 통해 데이터 처리, 시스템 아키텍처 설계, AI 모델링, 제조운영 관리 등 스마트팩토리의 핵심 지식을 이론과 실습으로 습득했습니다.
이 프로젝트는 대학 산학협력단 연구로 진행되었으며, 목표는 제조설비의 센서 데이터를 분석해 고장을 사전에 예측하는 시스템을 구현하는 것이었습니다.
구체적으로는 (1) 센서로 그 데이터를 수집 및 전처리, (2) 이상치 탐지 알고리즘 구현, (3) 예측 모델 학습 및 평가, (4) 웹대시보드를 통한 시각화 과정을 수행했습니다.
이후에는 AI 기반 예지 보전시스템과 디지털 트윈 구축 프로젝트를 주도적으로 수행하며, 중장기적으로는 LG CNS가 글로벌 제조혁신 표준을 선도하는데 기여하는 스마트팩토리 아키텍트으로 성장하고 싶습니다.
저는 데이터 분석, IoT 시스템 구현, AI 모델링 등 스마트팩토리 구현에 필요한 전공지식과 프로젝트 경험을 보유하고 있습니다.
특히 설비예지 보전 프로젝트에서 LSTM 기반 예측 모델을 설계하고 구현하며 실제 성과를 낸 경험은 직무적합성을 보여줍니다.
협업 경험에서 배운 점은 무엇입니까? |
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데이터, 스마트, 프로젝트, 기반, 경험, 팩토리, 예측, 시스템, ai, lg, cns, iot, 구현, 제조, 설비, 분석, 센서, 활용, 과목, 가다 |
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2025.09.01
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