포스코

[생산/설비의 마에스트로] 저는 설비과정에서 나온 데이터를 통해 학습하고 자동화되어 스스로 판단/제어하는 스마트 팩토리를 구현해보고 싶어서 설비기술 직무에 지원하게 되었습니다. 포스코는 인공지능 및 딥러닝 기술을 활용한 최초의 computing infra를 갖춘 곳이기에 제 꿈을 펼칠 수 있는 시작점이라고 생각하기 때문입니다. 포스코는 철강분야를 선도하고 있는 기업입니다. 이를 총괄하여 최고의 생산성을 내도록 하는 스마트 팩토리는 공정과정을 전반적으로 지휘하는 마에스트로라고 느꼈습니다. 이와 더불 어 최신 기술들을 항상 접해야 하고 수많은 데이터를 통해 다양한 시각을 요구하는 포스코는 저의 가슴을 뛰게 했습니다. 또한 빅데이터를 이용해 시스템 요구사항을 공부하여 다양한 서비스 분야를 제공할 수 있는 훌륭한 마에스트로가 되는 것이 최종 목표입니다. 기계공학을 전공하면서 HW의 분야에 호기심이 생겼고 컴퓨터학과를 이중전공하며 새로운 분야를 접하는 것에 대해 학문간의 밀접한 관계가 있다는 것을 느꼈습니다. 예를 들어 딥러닝을 수강하며 배운 CNN을 구현하여 이미지 처리, 숫자를 판별하는 프로젝트를 구현한 적이 있습니다. 이는 NPU를 설계할 때 CNN의 원리를 이용해 명령어를 설정할 때 큰 도움이 되었습니다. 이러한 경험은 신기술을 받아들일 준비가 되어 효율적인 관리 시스템을 만들 수 있다는 확신에 지원하였습니다.

이러한 갈증을 해결하기 위해 컴퓨터학과로 이중전공에 진입하여 ‘컴퓨터구조’에서 CPU를 직접 설계해 보았습니다. pipeline을 바로 구현하는 것보다 그것의 기초단계인 single cycle부터 구현하면서 단계를 이해해 나갔습니다. 단계사이의 forwarding에서 생기는 hazard와 같이 이해가 되지 않는 부분은 조교님한테 여쭤보면서 해결하였습니다. 저는 언어와 이론에 적응해가며 파이프라인을 구현에 성공하였고 보드에 불이 들어오는 순간 갈증이 해결됨을 느꼈습니다. 이후 만족하지 않고 심화된 CPU를 다루고 싶었고 딥러닝 전용 CPU인 NPU에 대해 연구하는 연구실에서 학부연구생 인턴을 하게 되었습니다. NPU에서 어떤instruction이 주로 사용되는지 확인한 후 이를 가속화시킬 수 있는 custom instruction을 만들었고 기존 CPU대비 성능이 좋은 NPU를 개발할 수 있었습니다. 이처럼 제가 겪은 문제에 대해 고민하고 해결하였을 시 이에 멈추지 않고 끊임없이 호기심을 가지고 궁금해하는 학문에 대한 열정은 최신 기술에 대한 학구열로 이어질 것입니다.

설비기술에서의 스마트 팩토리 구축은 지능성&신뢰성, 능동성 등의 여러가지 요소들을 필요로 하고 과정 중에서 여러 난제들이 발생할 것입니다. 인턴기간동안 크고 작은프로젝트의 경험을 통해 필요기술, 문제해결을 위한 커뮤니케이션 방법을 경험해보고 향후 스마트 팩토리 구축에 있어 발생할 수 있는 어려움을 해결/극복할 수 있을 것입니다. 또한 제가 가지고 있는 기술적 지식을 확인하고 발전시켜 추후에 포스코의 명성을 발전시키는 데 힘을 더하고 싶습니다