기계 · 2022 하반기
작성자
송**
대학
호주 Group of Eight 대학
전공
기계공학
GPA
3.73/4.0
TOEIC
918점
지원한 직무와 관련하여 수행한 프로젝트 경험 또는 차별화 되는 본인의 강점을 구체적 사례와 함께 기술 426 / 500 (글자 수, 공백 포함)학부 4학년 때 한국과학기술연구원 기후탄소순환연구단 분석실에서 연구인턴으로 근무하며 대기 중 CO₂ 측정분석기 관리 업무를 수행했습니다. 해당 장비는 연구실 외부 옥상과 산 중턱에 설치되어 있어, 매주 현장에 직접 방문해 데이터 취득과 장비 상태 점검, 표준치 보정 작업을 진행했습니다. 또한 3주 주기로 필터와 압력센서를 교체하고 측정용 표준가스를 교환하며, 공구를 사용한 기초적인 유지·보수 작업을 수행했습니다. 외부 환경에 노출된 설비, 장비의 성능을 안정적으로 유지하고 운영하기 위해 점검 주기와 절차를 준수하는 것이 중요하다는 점을 체감했습니다. 이 경험을 통해 설비 관리 업무는 정확성과 꾸준함이 핵심이라는 것을 배웠습니다. 이러한 기초적인 현장 설비 관리 경험은 유틸리티 및 기계설비 직무 수행에 직접적으로 활용될 수 있는 강점이라고 생각합니다. 지금까지 가장 열정을 쏟아부었던 경험이 무엇이었으며, 성공과 실패 여부를 떠나 그 과정을 통해 무엇을 배웠는지 기술 498 / 500 (글자 수, 공백 포함)성공이란 반복적이고 입체적인 검증을 통한 결과입니다. 반복 검증은 완성도를 보장하는 성공의 기반이라고 믿습니다. 한국로봇항공기경연대회 참가 중 저속 비행 안정성을 확보하기 위해 4412 에어포일을 적용해 설계했으나, 시험비행 중 이륙-주행 전환 단계에서 기체가 코스를 이탈했습니다. 천이 구간에서 발생한 역류,와류에 따른 순간 추력 저하가 원인이었습니다. 이에 기체를 경량화하여 추력 한계를 보완하기로 결정하였습니다. 에어포일, 기체 바디 구조(원통형/ 복합 트러스형)를 달리하여 6가지로 모델링을 하고, 재질별 3개로 나누어 유체 거동 해석을 수행했습니다. 각 설계의 해석 결과 합성목판 재질 복합 트러스 구조가 가장 안정적임을 도출했습니다. 이를 통해 주행 안정성을 향상시켰고 본선 진출에 성공했습니다. 완성도 높은 결과는 반복적인 검증에서 비롯된다는 확신을 얻었습니다. 입사 후에도 이러한 태도로 생산/유틸리티 기계설비의 안정성과 효율성을 끊임없이 점검하고 개선하는 엔지니어가 되겠습니다. 공동의 목표를 위해 타인과 협업한 경험이 무엇이었으며, 그 조직의 발전을 위해 본인이 수행한 역할을 구체적으로 기술 478 / 500 (글자 수, 공백 포함)열시스템공학 팀 프로젝트로 '열교환기 제작'을 수행한 경험이 있습니다. 본 프로젝트는 열교환 효율과 제작 단가를 기준으로 평가되는 시험 대체 과제로, 초기 설계에서는 열교환 효율이 기대에 미치지 못하는 문제가 발생했습니다. 이에 열교환기 관련 IEEE 및 SCIE 공학 논문을 조사한 후 해결방안을 팀원들에게 공유하였습니다. 그 결과 배플 각도를 기존 수직 구조에서 60도로 변경하고, 배관 다발 배치를 1열 배열에서 사각 배열로 변경하여 열손실을 줄이는 방안을 도출했습니다. 변경된 설계의 타당성을 검증하기 위해 조원 중 열·유동 해석 tool 활용 경험이 있는 조원에게 열·유동 해석을 맡겼습니다. 그 결과 열손실 감소 효과를 확인했고, 이를 기반으로 Autocad를 통해 최종 설계 및 제작을 하였습니다. 역할 분담과 근거 기반의 설계 개선을 통해 프로젝트를 성공적으로 마무리했으며, 그 결과 팀은 전체 2등의 성과를 거둘 수 있었습니다. KCC 인재상 중 자신에게 가장 부합하는 항목과 그 이유 490 / 500 (글자 수, 공백 포함)[Challenge] 타인의 생각과 능력에 수용적인 태도를 가지고 임하고 도전할 때, 비로서 창의적인 아이디어가 도출되고 목표를 효율적으로 달성할 수 있습니다. 전국학생설계경진대회에서 기계,전자,AI 전공자가 모여 협업한 경험이 있습니다. 각자의 전공지식을 결합하면 더 참신한 아이디어가 나올거란 의견에 동의하여 ‘플라스틱 광섬유 기반 심장박동 판별 시스템’을 개발했습니다.전 센서 장착부와 회로 방열판 설계를 맡았습니다. 프로젝트 중반에 ai 학습을 위한 데이터 부족 문제가 발생했습니다. 이를 Python 기반 모터펌프 제어와 가압 챔버를 활용해 맥동 모사기를 제작, 실제 심장박동과 유사한 데이터를 생성해 AI 학습에 활용하여 해결했습니다. 그 결과 여러 분야의 융합을 인정받아 220여개 팀중 10위로 입상할 수 있었고, 협업과정에서 타인의 지식을 수용하는 태도가 성과로 이어짐을 확인했습니다. 업무중에도 유관 부서와 협력해 최적의 성과를 내고자 노력하겠습니다.