MATLAB 활용 경험의 깊이와 실제 문제 해결에 적용한 사례를 통해 수치 해석 역량과 도구 활용 능숙도를 검토하려 한다.
이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
MATLAB을 처음 쓴 것은 신호 처리 수업에서 파형 분석 과제를 수행하면서였습니다. 정현파를 생성하고 주파수 스펙트럼을 시각화하는 코드를 작성했는데, 처음에는 문법이 낯설어서 오류를 반복했습니다. Python과 달리 행렬 연산이 기본 구조라는 점을 이해하고 나서 속도가 붙었습니다. 시뮬레이션 결과가 이론과 일치하는지 확인하는 과정이 흥미로웠고, 코드 한 줄이 수식과 어떻게 대응되는지를 직접 보는 것이 도움이 되었습니다. 이후 제어 시스템 실습에서도 MATLAB을 사용했는데, 같은 도구라도 분야마다 쓰는 방식이 달라진다는 것을 배웠습니다.
도구 자체보다 그 도구로 무엇을 분석하는지가 중요하다는 것을 느꼈습니다. 이론을 코드로 옮기는 과정이 이해를 확인하는 방법이 되더라고요.
제어공학 수업에서 `MATLAB Simulink`를 이용해 `PID` 제어기를 설계하고 성능을 시뮬레이션해봤습니다. 이득값을 조정하면서 응답 속도와 오버슈트 사이의 트레이드오프를 직접 확인했어요. 이론으로만 배울 때는 감이 안 왔는데, 파라미터를 바꾸면서 그래프가 바뀌는 걸 보니 이해가 달라졌습니다. 처음엔 응답이 너무 느려서 이득을 올렸다가 오버슈트가 심해지는 경험을 반복했어요. 시뮬레이션이 실수를 빠르게 반복할 수 있게 해준다는 게 큰 장점이라고 느꼈습니다.
실제 하드웨어 없이도 수십 번 시도가 가능하다는 점이 학습 효율을 높여줬어요. MATLAB이 추상적인 개념을 시각화해서 이해시켜주는 도구라는 걸 그때 알게 됐습니다.
졸업 프로젝트에서 측정 장비에서 수집한 센서 데이터를 `MATLAB`으로 처리하고 시각화하는 작업을 맡았습니다. CSV로 받은 데이터를 MATLAB으로 불러와서 이상치 제거·평균화·스펙트럼 분석까지 이어지는 파이프라인을 만들었어요. 처음엔 데이터 포맷이 맞지 않아서 오류가 났고, 형식을 전처리하는 단계가 왜 중요한지를 그때 배웠습니다.
분석 결과를 그래프로 시각화하니 지도교수님께 설명하기가 훨씬 쉬워졌어요. 숫자보다 그림이 먼저 눈에 들어온다는 걸 보고서 작성 과정에서 실감했습니다. 데이터를 분석하는 것과 전달하는 것은 다른 기술이라는 걸 배웠어요. 분석 결과를 읽히는 형태로 만드는 것도 역량이더라고요.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 경동나비엔 일반 연구개발 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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