기업명 비공개

저는 산업공학을 전공하며 제조 효율화와 공정 관리에 관한 관심을 가지고 다양한 프로젝트에 참여해 왔습니다. 특히 2024 제조데이터 해커톤에서는 사출성형 공정기를 대상으로 관리도 기반 Pseudo labeling 기법을 제시하고, AI 기반 전수검사와 샘플링 검사를 결합한 스마트 품질 검사 프로세스를 제안했습니다. 이를 통해 제조 현장에서 인프라를 구축하고 데이터 분석을 통해 산출률을 향상하는 경험을 했습니다. 이 과정에서 복잡한 문제를 수리적 모델로 정의하고 최적의 해결책을 도출하는 능력을 키웠습니다. LG전자가 추진하는 스마트 팩토리와 제조 데이터 분석은 제가 꿈꾸는 방향과 일치합니다. 특히 생성형 AI 기술을 통한 공정 품질 예측 및 생산성 최적화는 제가 익힌 기술을 적용할 수 있는 최적의 분야입니다. 저는 제조 과정에서 발생하는 다양한 문제를 사전에 예측하고 이를 해결하기 위한 AI 기반 솔루션을 개발하고 싶습니다. 학부 연구 인턴으로서 저는 약 1년 반 동안 인공지능을 활용한 연구를 진행하며 데이터 기반 문제 해결 능력을 키웠습니다. 특히 서울대학교 데이터사이언스 대학원에서 진행한 연구는 2024년 CKAIA 학술대회에 채택되었으며 이후 인턴십 과정에서는 고객사를 위한 LLM 모델을 활용한 어플리케이션 개발을 진행했고 문제 정의, 유관 API 개발 및 유지 보수를 지원했습니다. 특히 LLM 모델을 활용한 데이터 분석 및 서비스 개발에서 쌓은 경험을 바탕으로 LG전자의 스마트 팩토리 혁신에 기여할 수 있다고 자부합니다. LG전자의 생산기술연구소는 혁신을 위한 최적의 환경을 제공하며 제가 가진 역량과 기술을 통해 제조 공정에서 AI 기반 품질 예측 및 공정 자동화를 실현할 수 있는 이상적인 무대라고 생각합니다. 저는 이곳에서 AI를 활용하여 공정 자동화와 품질 예측을 통해 생산성 향상 및 비용 절감에 기여하는 기술을 개발하고 싶습니다. 궁극적으로 제조 환경에서 AI 전문가로서 새로운 공정 기술을 선도하며 LG전자의 혁신에 기여하고 싶습니다. 본인의 직무관련 경험과 강점에 기반한 향후계획에 대하여 생산기술 및 제조 프로세스 분야에서 전문성을 키우기 위해 전공 공부와 다양한 실무 경험을 쌓아왔습니다. 먼저, 대학에서는 생산시스템관리, 품질 경영, 프로세스 경영, 인간공학 및 HCI와 같은 공정 관련 과목을 이수하면서 생산 관리와 품질 개선의 기본 원리를 배웠습니다. 이러한 학문적 토대는 생산 공정에서 발생할 수 있는 문제를 분석하고 해결하는 능력을 기르는 데 큰 도움이 되었습니다. 전공 공부와 함께 인공지능에 대한 전문성도 쌓기 위해 네이버 커넥트재단 부스트캠프에 참여하여 NLP 트랙을 이수하였습니다. 이를 통해 AI에 대해 원론적으로 더 공부하여 공정 관리 및 제조업에 어떻게 적용될 수 있는지 이해하게 되었고, 자연어 처리 기술을 활용한 데이터 분석 경험을 쌓았습니다. 해당 경험을 바탕으로 PwC에서 진행한 삼성전자 N-ERP 프로젝트에 인턴으로 참여했습니다. 본 프로젝트는 Generative AI를 활용한 차세대 ERP 모듈 개발에 기여하고 있습니다. 이는 ERP 시스템 내에서 데이터 분석과 의사결정 지원을 지원합니다. 이러한 경험으로 생산 과정에서도 발생하는 여러 의사결정과정을 지원하여 업무의 효율을 더욱 높여줄 수 있다고 생각합니다. 전문가만이 수행할 수 있던 복잡한 분석과 검증 작업을 일반 사용자도 쉽게 접근하여 공정 과정의 실시간 모니터링 및 효율적인 의사결정이 가능해지고 혁신적인 기술 개발이 될 것으로 생각합니다. 이러한 경험을 바탕으로, 제조 환경에서 발생하는 다양한 데이터를 AI로 분석하고, 품질 예측 모델을 개발하여 비용 절감 및 산출율 향상을 도모하는 것이 저의 목표입니다. 특히, AI가 복잡한 공정 데이터를 분석하여 실시간 모니터링과 자동화된 의사결정을 가능하게 함으로써, 제조업의 생산성 혁신을 이루고자 합니다. LG전자는 66년간의 제조업 노하우에 AI 기술을 결합해 스마트 팩토리 솔루션을 2030년까지 조 단위 사업으로 육성하는 비전을 제시하고 있습니다. 이러한 데이터와 기술 자산에서 빠르게 성장하여 LG전자의 스마트 팩토리 구축 과정에서 AI 기술을 활용한 품질 검사 프로세스 혁신 및 생산성 향상에 중요한 역할을 하고 싶습니다.