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타이어 설계시스템 연구가 왜 중요하다고 생각하나요?
CAE 기반 타이어 성능 예측 경험 또는 유사한 해석 경험이 있나요?
머신 러닝 또는 데이터 기반 모델링 경험이 있나요?
압박 질문 : 타이어 개발 경험도 없는데 시스템 연구를 잘할 수 있다고 생각합니까?
특히 타이어는 구조가 복잡하여 설계 최적화에 많은 시간이 필요한데, 이를 디지털 기반으로 단축하고 시스템화하는 과정에서 제 역량이 가장 잘 발휘될 수 있다고 판단했습니다.
데이터 기반 해석 프로젝트에서 실험팀·설계팀·데이터팀과 협업한 경험이 있습니다.
복잡한 공학문제를 구조적으로 분석하고 해결하는 과정에 강점을 가지고 있으며, 실제로 예측 모델 보정, 해석 결과 분석, 최적화 알고리즘 적용 등 다양한 디지털 기반 연구 경험을 쌓았습니다.
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압박 질문 : 실제 타이어 개발은 복잡한데, 디지털 모델링으로 얼마나 실무 품질을 담보할 수 있다고 보나요?
압박 질문 : 타이어 개발 경험도 없는데 시스템 연구를 잘할 수 있다고 생각합니까?
저는 물리 기반 해석과 데이터 기반 모델링이 결합될 때 기술 혁신이 가장 빠르게 일어난다고 믿습니다.
한국타이어의 디지털 연구 조직은 전통적인 물성 시험 중심의 개발을 넘어 가상개발 환경, CAE 기반 해석, 머신러닝을 결합한 예측 모델을 통해 개발 속도를 앞당기고, 비용과 리스크를 줄이며, 차세대 타이어 성능을 더욱 정밀하게 설계하는 역할을 맡고 있습니다.
타이어 설계시스템 연구는 이 복잡성을 정량적으로 해석하고, 예측 모델을 통해 불필요한 실험을 감소시키며, 더 빠른 설계의사결정을 가능하게 합니다.
특히 전기차 시대에는 하중 증가, 회전력 증가, 소음·진동 저감 요구 등 개발난도가 더 높아진 만큼 디지털 기반 설계시스템은 선택이 아니라 필수입니다.
실험 데이터를 활용하여 해석 모델을 보정하고, 예측 오차를 줄이는 단계입니다.
저는 열·구조 해석 및 비선형 거동분석 경험이 있으며, 데이터 기반 보정 과정을 수행해 본 경험이 있습니다.
특정 구조물의 동적 하중 조건을 준해 응력분포를 해석하고 설계변수를 조정하여 안전율을 개선한 경험이 있습니다.
예측 모델링 프로젝트에서 회귀기반 모델과 랜덤포레스트, XGBoost 등을 활용해 성능 예측 모델을 구축한 경험이 있습니다.
해석 모델의 예측 오차가 반복적으로 커지는 문제가 발생했을 때, 단순 모델링 오류가 아니라 입력 데이터의 분포 왜곡에서 원인이 있음을 밝혀낸 경험이 있습니다.
데이터 기반 해석 프로젝트에서 실험팀·설계팀·데이터팀과 협업한 경험이 있습니다.
실험의 오차범위를 이해하고, 해석 결과의 의미를 설계팀과 논의하며, 데이터팀과 함께 데이터 품질을 보정했습니다.
저는 단기간에 뛰어난 성과를 내는 스타일이 아니라, 문제를 깊이 있게 파고들어 장기적으로 더 정확한 결과를 만드는 유형입니다.
저는 물리 기반 해석과 데이터 기반 모델링을 결합해 더 빠르게, 더 정확하게 설계의사 결정을 이끄는 연구자입니다.
한국타이어의 Digital 연구직무는 타이어 개발의 디지털 전환을 이끄는 핵심부서이며, 저는 물성이해력, 해석 모델링 능력, 데이터 기반 사고 라는 세 가지 기반을 토대로 기여할 자신이 있습니다. |
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2025.11.21
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