이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
학교 연구 프로젝트에서 반복적인 데이터 정리 작업에 매주 2~3시간을 쓰는 상황이 있었습니다. 저는 Python으로 정리 과정을 자동화하는 스크립트를 만들었습니다. 처음에는 엣지 케이스를 처리하지 않아서 일부 데이터가 잘못 분류되는 오류가 생겼습니다.
오류 케이스를 모아서 예외 처리를 추가하는 방식으로 반복 수정했습니다. 3번의 수정 이후 작업 시간이 2시간에서 10분으로 줄었습니다. 팀원들도 이 스크립트를 같이 쓰기 시작했고, 전체 연구 진행 속도가 빨라졌습니다. 데이터 자동화는 처음 만들 때 오류를 예상하고 여유를 두는 것이 중요하다는 걸 배웠습니다.
그 과정이 값진 배움이었습니다.
졸업 연구 준비 중 관련 논문 100편을 주제별로 분류하는 작업에서 AI 보조 분류 도구를 처음 써봤습니다. 처음에는 AI가 분류한 결과를 그냥 믿고 쓰다가, 일부 분류가 잘못됐다는 걸 나중에야 발견했습니다. 이후에는 AI 분류 결과를 20% 샘플링해서 직접 확인하는 검증 단계를 추가했습니다. 이 방식으로 오류율을 낮췄고, 처음 수작업으로만 할 때보다 전체 작업 시간이 절반으로 줄었습니다. 지도교수님께서 체계적인 문헌 관리 방식을 잘 갖췄다는 평가를 주셨습니다. AI 도구 활용에서 검증 없이 신뢰하지 않는 태도가 중요하다는 걸 배웠습니다.
그 과정이 값진 배움이었습니다.
학교 프로젝트에서 공공 데이터를 받아 분석했는데 수치만 봐서는 패턴이 보이지 않는 상황이 생겼습니다. 여러 시각화 방식을 시도하면서 히트맵을 적용했더니 특정 변수 조합에서 강한 패턴이 바로 눈에 들어왔습니다. 이 패턴이 연구 가설로 이어졌고, 이후 분석의 방향이 잡혔습니다. 처음에는 시각화가 발표용이라고만 생각했는데, 탐색 단계에서 인사이트를 발견하는 도구라는 걸 이 경험으로 배웠습니다.
발표에서 시각화가 연구 방향 수립에 기여했다는 과정을 설명했고 방법론이 체계적이라는 평가를 받았습니다. 데이터 관리에서 시각화는 발표 전이 아니라 분석 초반부터 활용하는 것이라는 걸 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 과학기술정책연구원 정책·연구 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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