대학원 연구 경험을 구체적으로 설명하고 그 가치를 전달할 수 있는지를 봅니다. 연구 내용보다 어떤 문제를 왜 연구했고 어떤 결과를 얻었는지를 평가합니다.
이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
학부 졸업 프로젝트로 소형 전자부품 생산 라인의 불량률 분석을 진행했습니다. 4개월 동안 팀원 3명과 함께 공정 데이터를 수집하고 불량 원인을 찾는 프로젝트였습니다.
실제 부품 업체에서 3개월치 생산 로그 데이터 1,200건을 받아 불량 발생 시점과 공정 변수들을 비교했습니다. 분석 결과 온도 편차가 ±3도를 넘은 배치에서 불량률이 평균의 2.4배로 높아진다는 패턴을 발견했습니다. 그 결과를 기반으로 온도 관리 기준 재설정을 제안했습니다. 실패는 초반 2주 동안 전체 데이터를 다 보려다가 분석 방향을 못 잡은 것이었는데, 이후 가설 하나를 먼저 세우고 그것만 검증하는 방식으로 바꿨습니다.
데이터 분석은 전체를 보기 전에 가설을 먼저 세워야 한다는 것, 그리고 분석 결과는 숫자가 아니라 현장에서 실행 가능한 제안으로 연결돼야 한다는 것을 그 프로젝트에서 배웠습니다.
대학교 3학년 때 소형 컨베이어 벨트 모니터링 시스템을 팀 프로젝트로 만들었습니다. 센서 데이터를 실시간으로 수집해서 이상 여부를 알려주는 간단한 시스템이었어요.
4개의 초음파 센서를 벨트 구간마다 설치하고, 아두이노로 데이터를 읽어서 PC에 표시하는 구조를 만들었습니다. 통신 속도와 데이터 처리 주기를 맞추는 게 생각보다 어려웠는데, 센서 샘플링 주기를 100ms로 잡으니까 PC 화면 업데이트가 따라가지 못하는 문제가 생겼어요. 주기를 500ms로 늘렸더니 해결됐는데, 실패는 처음에 하드웨어 스펙만 보고 소프트웨어 처리 속도를 간과한 것이었습니다.
하드웨어와 소프트웨어를 연동할 때는 양쪽 처리 속도의 병목을 함께 고려해야 한다는 걸 그 프로젝트에서 직접 경험했어요.
재료공학 실험 과목에서 세 가지 금속 소재의 인장강도를 측정하고 비교하는 프로젝트를 진행했습니다. 실험 설계부터 결과 보고서 작성까지 약 6주 과정이었어요.
알루미늄, 구리, 연강 각각 5개씩 시편을 만들어 만능시험기로 측정했습니다. 연강이 인장강도가 가장 높게 나왔지만, 연신율은 알루미늄이 두 배 이상 높은 결과가 나와서 용도별로 선택 기준이 달라야 한다는 걸 실험으로 확인했어요. 실패는 구리 시편 중 2개가 규격 오차를 벗어나서 데이터를 제외해야 했는데, 가공 전에 치수를 충분히 확인하지 않은 것이었습니다.
실험은 결과 자체보다 데이터를 믿을 수 있는 조건을 만드는 과정이 더 어렵다는 걸 그때 배웠어요. 그 이후로는 실험 시작 전 시편 검수를 가장 먼저 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 LG전자 건설 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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