이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
GIS를 학부 지리정보 수업에서 처음 접했습니다. 2개월간 오픈소스 GIS 소프트웨어로 지역별 인구 분포와 의료 시설 접근성을 분석하는 팀 프로젝트를 진행했습니다.
제 역할은 공공 데이터를 내려받아 레이어로 가공하고, 의료 시설 반경 내 인구를 추출하는 공간 쿼리를 작성하는 부분이었습니다. 처음엔 좌표계를 통일하지 않아서 레이어가 전혀 겹치지 않는 오류가 났는데, 2시간을 헤매다가 교수님께 물어보고서야 해결했습니다.
그 경험에서 GIS 작업은 데이터 전처리 단계가 핵심이라는 걸 배웠습니다. 분석 방법보다 입력 데이터의 품질과 형식이 결과를 좌우하더라고요.
입사 후에는 의료 데이터와 GIS를 연결하는 업무에서 이 경험을 발전시키고 싶습니다.
GIS를 대학원 진학 준비 중 독학으로 공부하면서 소규모 프로젝트에 활용한 경험이 있습니다.
지역 대기 오염 데이터를 지도 위에 시각화하는 작업을 3개월간 혼자 진행했는데, 측정 지점이 불균등하게 분포해서 보간법을 적용해 공간 분포를 추정하는 과정이 가장 어려웠습니다.
처음 선택한 보간법 결과가 실제 데이터와 많이 달라서 세 가지 방법을 비교했고, 검증 데이터와 가장 가까운 결과를 주는 방법을 최종 선택했습니다. 방법 하나의 선택이 결과를 크게 바꾼다는 걸 그때 배웠습니다.
팀이 없이 혼자 진행했기 때문에 완성도가 아쉬웠지만, 입사 후 팀과 함께라면 더 완성도 높은 분석을 할 수 있을 것 같습니다.
공중보건 수업에서 GIS를 활용해 특정 질환의 지역별 분포를 분석하는 과제를 4주간 진행했습니다.
지역별 발생률 데이터를 단계 구분도로 만들었는데, 색상 구간 설정을 잘못해서 분포 차이가 잘 보이지 않는 지도가 나왔습니다. 교수님 피드백 후 자연 분류법으로 구간을 다시 설정했더니 패턴이 명확하게 드러났습니다.
지도 시각화는 데이터 분류 방식에 따라 완전히 다른 인상을 줄 수 있다는 걸 그때 배웠습니다. 분석 결과만큼 표현 방식도 중요하다는 걸 알게 됐습니다.
의료 분야에서도 GIS를 이런 방식으로 활용할 수 있을 것 같고, 입사 후 구체적인 활용 방법을 배워가겠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 국립중앙의료원 임상·시험 연구 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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