이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
고장 분석 관련 과제에서 가장 많이 쓴 도구는 R이었습니다. 처음에 Excel로 관리도를 그리다가 데이터가 300건을 넘어가면서 수작업 갱신이 버거워졌고, 그때 스크립트 방식으로 전환했습니다. 파레토 분석이나 회귀 분석을 별도 구현 없이 쓸 수 있는 통계 패키지가 탑재돼 있다는 점이 R을 선택한 이유였습니다. 다만 처음에 문법이 익숙하지 않아 간단한 데이터 정제 스크립트를 짜는 데 예상보다 시간이 걸렸고, 그 부분이 아쉬웠습니다.
이상 신호 해석에서는 관리도 이탈만 보는 게 아니라 런 규칙 위반 여부도 함께 확인하는 방식으로 보완했습니다. 데이터 정합성 측면에서 입력 단계에서 이미 오류가 있으면 어떤 도구로도 결과를 믿기 어렵다는 것을 원데이터 검수 경험에서 배웠습니다.
분석 도구보다 먼저 중요한 게 입력 데이터의 신뢰성이라는 걸 직접 틀리고 나서 알았습니다. 수업 프로젝트에서 설비 운전 이력 데이터를 받아 회귀 분석을 돌렸는데, 결과가 예상과 크게 달랐습니다. 원인을 찾아보니 측정 주기가 서로 다른 두 센서 데이터를 병합한 것이 문제였습니다. 데이터를 그대로 믿고 분석한 것이 오류의 시작이었습니다. 그 이후로 분석을 시작하기 전에 결측값·중복 시점·단위 불일치 여부를 확인하는 단계를 고정으로 두고 있습니다. 좋은 도구를 쓰는 것보다 깨끗한 데이터를 확인하는 것이 더 확실한 분석의 출발이라고 생각합니다. 데이터 신뢰성 점검을 분석 이전 단계로 습관화하면 뒤집히는 결과를 줄일 수 있습니다.
통계 분석이 의미 있으려면 결과가 현장 행동으로 이어져야 한다고 생각합니다. 수업 설비 데이터 분석 실습에서 특정 운전 구간에 진동 수치가 주기적으로 높아지는 패턴을 발견했습니다. 데이터로만 보면 '주의 구간'이었는데, 담당 교수님에게 해당 구간에서 어떤 조치가 가능한지 물어봤습니다. 윤활 보충 주기를 해당 구간 직전으로 앞당기면 진동이 줄 수 있다는 조언을 받았고, 시뮬레이션으로 검증해봤습니다. 분석 결과를 리포트에만 넣는 것과 실제 조치 방향으로 연결해보는 것은 전혀 다른 경험이었습니다. 입사 후에도 데이터 결과가 어떤 현장 결정을 뒷받침할 수 있는지를 염두에 두고 분석하겠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 기술지원 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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