면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
학부 실습에서 시편 검사를 진행하던 중 동일한 위치에서 반복적으로 측정값이 튀는 현상을 발견했습니다. 처음에는 시편 자체의 결함이라 생각했지만, 다른 장비로 재측정해보니 정상 범위였습니다.
원인을 추적한 결과 측정 장비의 센서 캘리브레이션이 어긋나 있었다는 것을 확인했습니다. 이후 저는 매 실습 전 캘리브레이션 확인을 첫 단계로 습관화했습니다.
이 경험으로 품질 문제는 검사 대상뿐 아니라 검사 도구 자체도 의심해봐야 한다는 것을 배웠습니다.
동아리 품질검사 실습에서 경미한 흠집을 불량으로 판정할지 여부를 두고 팀원 간 의견이 갈린 적이 있습니다. 명확한 기준이 없어 사람마다 판단이 달랐습니다.
저는 관련 규격 문서를 찾아 흠집의 크기와 깊이에 따른 판정 기준을 표로 정리해 팀에 제안했습니다. 이후 판정 기준이 통일되면서 팀원 간 이견이 크게 줄었습니다.
이 경험으로 품질검사 문제의 상당수는 기준의 모호함에서 비롯되며, 이를 명문화하는 것이 근본적 해결이라는 것을 배웠습니다.
저는 최근 AI 기반 영상 판독이 비파괴검사 분야에 도입되는 흐름에 관심을 갖고 있습니다. 기존에는 검사자가 육안으로 판독하던 초음파·방사선 영상을 딥러닝 모델이 1차로 스크리닝하는 사례가 늘고 있다고 알고 있습니다.
관련 세미나에서 이 기술이 검사자의 피로도를 줄이고 미세 결함 탐지율을 높인다는 발표를 접했는데, 다만 최종 판정은 여전히 사람이 해야 한다는 한계도 함께 언급됐습니다.
저는 이런 변화 속에서 검사자의 역할이 판독 자체보다 AI 결과를 검증하는 방향으로 옮겨갈 것이라 생각하며, 이에 맞춰 데이터 해석 역량을 함께 키우고 싶습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.