이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
저는 석유·에너지 기관에서 직접 연구한 경험은 없지만, 에너지경제학 수업에서 국제에너지기구 공개 통계 데이터를 활용한 분석 과제를 2번 수행했습니다. 처음 과제에서 엑셀로 국가별 1차 에너지 소비 추이를 정리하다가 단위가 통일되지 않아 비교가 어려웠고, 그냥 제출했다가 교수님께 단위 환산이 빠졌다는 피드백을 받았습니다.
두 번째 과제에서는 데이터를 내려받자마자 단위 체계를 먼저 확인하는 순서를 정했고, 국가별 석유 수입 의존도와 신재생에너지 비중 변화를 5년 단위로 비교하는 분석을 완성했습니다. 교수님이 분석 흐름이 명확하다고 평가해 주셨습니다.
석유·에너지 통계 분야에서 본격적인 연구 경험은 아직 부족하지만, 입사 후 기관의 데이터 체계와 분석 방법론을 빠르게 익히겠습니다. 공개 통계를 다루면서 쌓은 데이터 검토 습관이 실무에서 도움이 될 것 같습니다.
졸업논문 주제를 정하면서 국내 에너지 믹스 변화와 탄소 배출 관계를 다루기로 했습니다. 에너지경제연구원과 산업통상자원부 보고서를 10개 이상 검토하면서 핵심 지표를 추출하는 작업을 2개월 동안 했습니다.
처음엔 보고서마다 쓰는 지표가 달라서 비교가 쉽지 않았습니다. 예를 들어 어떤 보고서는 최종에너지 소비 기준, 다른 보고서는 1차에너지 기준으로 작성돼 있어서 직접 환산식을 찾아 통일했습니다. 논문 지도교수님께 수치 하나를 잘못 환산한 것을 지적받아서 전체를 다시 검토한 일도 있었습니다.
이 과정에서 에너지 통계 분석은 수치 자체보다 기준과 정의를 먼저 맞추는 것이 중요하다는 걸 배웠습니다. 입사 후에도 이 원칙을 유지하겠습니다.
에너지시스템 설계 수업에서 팀 프로젝트로 가정 부문 전력 수요를 회귀분석으로 예측하는 작업을 했습니다. 저는 데이터 전처리와 모델 검증 부분을 담당했습니다.
과거 10년간 월별 전력 소비 데이터를 기온, 가구 수, 경제성장률과 연결해 회귀모형을 만들었는데, 처음 만든 모델의 결정계수가 0.62로 낮았습니다. 변수를 바꿔보다가 냉방도일수를 추가하니 0.81로 올라갔고, 이 변수가 여름철 수요 급증을 설명하는 핵심이었다는 걸 발표 때 설명했습니다. 발표 후 에너지 관련 기관 취업을 준비 중인 선배가 실무에서도 비슷한 접근을 한다고 해서 방향이 맞다는 확신이 생겼습니다.
석유·에너지 통계 분야 실무 경험은 부족하지만, 입사 후 기관 방법론에 빠르게 적응하겠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 한국석유관리원 SW·IT 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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