Python을 활용한 업무 자동화 경험에 대해 구체적으로 설명해 주세요.

학부 연구실에서 실험 데이터 전처리를 반복적으로 수작업으로 하는 병목을 발견해서 자동화 스크립트를 작성한 경험이 있습니다. 당시 CSV 형태로 쌓이는 측정값에서 이상치를 제거하고 특정 포맷으로 변환하는 작업을 연구원들이 매번 Excel로 하고 있었는데, 파일 수가 30개를 넘어가면 한 번에 2~3시간이 소요되는 구조였습니다.

pandas로 파일을 읽고 z-score 기준으로 이상치를 필터링한 뒤 표준 포맷으로 내보내는 스크립트를 만들었습니다. 가장 까다로웠던 부분은 측정 장비마다 열 이름과 단위가 미묘하게 달라서 매핑 테이블을 별도로 관리해야 했던 점입니다. 매핑 파일을 스크립트 외부 YAML에 분리해 두면 코드 수정 없이 새 장비를 추가할 수 있게 구조를 잡았고, 이후 다른 연구원이 직접 매핑만 추가해 사용했습니다. 재사용을 고려해 처음부터 입력 인터페이스를 분리해 두는 게 유지보수 비용을 낮춘다는 것을 그때 실감했습니다.