SK에너지

[센서데이터 활용능력을 위한 데이터분석 학습] 설비기술 직무로 현장실습을 진행하며 데이터분석을 활용한 설비고장 예지모델 개발을 시도하였습니다. 낮은 정확도로 인해 목표했던 예지기능 수행이 불가하였고, 데이터를 목적에 맞게 분석하는 능력이 부족하다는 것을 느꼈습니다. 이후 센서데이터를 활용한 설비보전기술 습득을 목표로 데이터분석을 학습하였고, 센서데이터 활용 AI경진대회에서 약 80%의 정확도를 가지는 분류모델 알고리즘을 만들어낼 수 있었습니다. 데이터분석을 활용한 현장실습 프로젝트를 계기로 학교에서 개설된 ‘빅데이터 분석 기초’ 강의를 수강하였습니다. Excel을 활용한 데이터처리 실습을 통해 데이터분석 기초 및 업무자동화의 바탕이 되는 문서관리능력을 기를 수 있었습니다. 설비 예지보전을 위한 보다 높은 수준의 데이터분석 역량을 갖추기 위해 ‘빅데이터 분석과정’을 이수하였습니다. 300시간의 교육과정을 통해 각종 Python 라이브러리를 활용한 데이터 처리 및 시각화, 그리고 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 기반으로 한 데이터분석을 학습하였습니다. 교육 막바지에 진행했던 팀 프로젝트 활동에서는 ‘센서데이터를 활용한 분류모델 알고리즘 개발’을 주제로 AI경진대회에 참가하였습니다. 데이터시각화 라이브러리인 Seaborn 및 Matplotlib를 활용하여 센서데이터가 가지는 시계열특성을 반영한 데이터가공을 진행하였습니다. 이후 다수의 머신러닝 모델에 대한 학습을 진행하였고, 최종적으로 머신러닝 알고리즘을 통해 약 80% 정확도를 가지는 분류모델을 만들어 낼 수 있었습니다. 데이터분석을 학습하는 과정에서 뚜렷하고 높은 수준의 목표가 스스로의 성장에 무엇보다도 강력한 동기부여가 될 수 있다는 것을 느낄 수 있었습니다. 이러한 경험을 바탕으로 SK에너지에 입사 후에도 기계설비의 안정적인 운영 및 지속적인 효율성 개선을 목표로 끊임없이 배워나가겠습니다.

[시행착오를 통한 장치개발] 창의설계 프로젝트를 통해 조립공정 자동화 장치를 개발한 경험이 있습니다. 생산성, 장치사이즈, 개발비용 등 제품 제작을 위해 고려해야할 많은 어려움들이 있었습니다. 개념설계단계로 되돌아가며 시행착오를 반복한 끝에 이를 충족하는 장치를 개발해낼 수 있었습니다. 조립공정은 작업자들이 수작업으로 핀셋을 오므려 링 사이에 통과시키는 공정이었습니다. ‘어떻게 오므린 핀셋을 좁은 링 사이로 통과시킬 것인가’가 장치개발의 핵심이었습니다. 이를 위해 플레이트에 핀셋을 눕혀 고정시킨 상태에서 링에 체결하는 방법을 생각했습니다. 하지만 CAD 설계를 진행하는 과정에서 구동 메커니즘이 지나치게 복잡해 생산시간이 길어지는 문제를 발견하였습니다. 장치 개발을 위한 예산의 초과 또한 예상 되었습니다. 뿐만 아니라 이 방법은 반복 작업을 하는 작업자를 고려하지 않은 설계라는 교수님의 지적을 받았습니다. 개념설계로 다시 돌아가 아이디어를 고민하였습니다. CAD 모델링 및 3D 프린팅을 통해 부품을 출력 및 조립해가며, 장치의 각도 및 배치를 반복 수정해나갔습니다. 이를 통해 다음과 같이 문제를 개선해낼 수 있었습니다. 첫째, 눕혀서 고정시켰던 핀셋을 수직으로 세우는 ‘재배치’를 통해 작업자가 편리하게 작업을 진행할 수 있도록 하였습니다. 둘째, 핀셋을 오므리고 이를 링 사이에 통과시키는 두 단계를 ‘결합’하여 핀셋이 깔때기 모양의 본체를 따라 오므려져 내려가 한 번에 링을 통과할 수 있도록 하였습니다. 셋째, 제품 추출 단계에서 하나의 실린더를 스프링으로 ‘대체’ 함으로써 구동 부품수를 최소화하였습니다. 개선된 아이디어를 바탕으로 구현된 장치는 필드 테스트에서 100%의 성공률을 보여주었고, 생산성 항목에서 높은 평가를 받을 수 있었습니다. 문제해결을 위한 아이디어는 하늘에서 뚝 떨어지는 것이 아니었습니다. 시행착오를 감수하는 태도와 이를 통해 쌓은 경험을 바탕으로 문제의 실마리를 찾아낼 수 있다는 것을 느꼈습니다.

[설비보전 전문가를 향한 꿈] 현장실습을 계기로 제조업의 핵심인 설비를 책임지는 엔지니어를 목표하게 되었습니다. 생산 및 품질의 본질인 설비를 보전하는 역할의 중요성과 높은 기술적 역량을 느낄 수 있었기 때문입니다. 차별화된 고객서비스 제공을 이념으로 기술혁신에 매진하는 SK에너지에서 기계설비 보전전문가로서의 목표를 이루기 위해 다음과 같이 노력하였습니다. 1.기계공학 전공지식 저는 기계공학을 전공하며 4대 역학 및 생산, 제어, 설계분야의 심화 전공지식들을 습득하였습니다. 또한 실제 설비문제해결 과정을 경험하고자 4주 간 현장실습을 진행하였습니다. 공학지식 및 공학적 관점이 설비문제해결 및 소통을 위한 바탕이 된다는 것을 확인할 수 있었습니다. 이후 일반기계기사 자격증을 준비하며 기계요소부품에 대한 CAD 및 도면해석역량을 길러왔습니다. 이는 업무수행에 있어 설비 및 배관 등 기계설비 운영과정에서 발생하는 난제를 공학적 관점에 근거하여 해결하기 위한 바탕이 될 것입니다. 2.데이터분석 학습 데이터분석을 활용한 현장실습 프로젝트 경험을 통해 데이터분석의 중요성을 느꼈습니다. 이를 계기로 학교에서 ‘빅데이터 분석 기초’ 강의를 수강하였습니다. Excel을 활용한 데이터처리 및 시각화 실습을 통해 데이터분석 기초역량과 업무자동화의 바탕이 되는 문서관리능력을 기를 수 있었습니다. 보다 높은 수준의 데이터분석 역량을 위해 300시간의 ‘빅데이터 분석과정’을 이수하였고, Python 라이브러리를 활용한 데이터분석을 경험하였습니다. 교육 막바지에는 AI경진대회에 참가하였습니다. 이를 통해 학습했던 머신러닝을 활용한 분류모델 알고리즘을 직접 구현해볼 수 있었습니다. 이러한 데이터분석 학습경험은 설비운영전략 수립 및 최적의 설비보전시스템 구축업무를 수행하는 기계설비 직무에 활용될 수 있을 것이라 생각합니다.

[교육봉사를 통해 느낀 팀워크의 가치] 팀워크의 중요성을 느낄 수 있었던 해외봉사 경험이 있습니다. 교육봉사를 위해 인원분배 및 교육프로그램 구상이 필요했습니다. 뿐만 아니라 문화교류를 위한 단체공연 또한 준비해야 했기에 2주의 준비기간으로는 부족했던 시간이었습니다. 하지만 팀원들끼리 끊임없이 의견을 주고받으며 적절하게 업무를 분배한 결과, 교육활동을 차질 없이 준비해낼 수 있었습니다. 현지에서의 원활한 활동을 위해서는 3가지 교육에 대한 인원배치가 필요하였습니다. 개인의 관심도에 따라 팀을 배정하기로 합의하였습니다. 이를 통해 3가지 교육팀에 필요한 인원을 적절하게 배분할 수 있었습니다. 다음으로 회의를 통해 공용물품 및 단체공연 준비, 물품 후원 기관 섭외, 그리고 각 팀의 교육담당으로 역할을 구분하였습니다. 저를 포함한 교육 팀은 교육프로그램, 활동계획서, 교육물품, 공연준비를 맡았습니다. 시간 내에 준비를 마치기 위해 교육 프로그램 및 공연준비는 함께 준비하였습니다. 동시에 이를 제외한 나머지 준비항목들은 4명의 조원들이 각자 분담하기로 결정하였습니다. 교육프로그램을 구상하는데 어려움이 생겼을 때는 함께 고민하였습니다. 고심 끝에 전년도 교육봉사 단원과 연락을 해보기로 결정하였습니다. 이를 통해 당시 교육 활동자료 및 개선점에 대한 조언을 얻을 수 있었습니다. 이를 바탕으로 아이들의 낮은 집중력과 호기심을 고려한 놀이 활동까지 고려하여 교육을 준비할 수 있었습니다. 짧은 준비 기간이었지만 조원들 간 의견을 조율해가며 업무를 분배했던 결과 교육을 완성도 있게 준비할 수 있었고, 목표했던 교육 일정까지 잘 마무리해낼 수 있었습니다. 정해진 기간 내에 조직의 목표를 달성하기 위해서는 의견을 조율해가며 구체적인 계획을 세우고, 업무를 적절하게 분담할 수 있는 팀워크가 중요하다는 것을 느낄 수 있었습니다.