이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
산업공학 수업에서 조선업의 생산 효율화 방안을 주제로 케이스 스터디를 진행했습니다. 조선소의 특성 중 선박 한 척을 수년에 걸쳐 만드는 긴 생산 주기가 인상적이었습니다. 디지털 트윈을 이 맥락에 적용한다면, 설계 단계부터 가상 모델을 만들어 구조 강도나 공정 간섭을 미리 시뮬레이션하는 데 쓸 수 있겠다고 생각했습니다. 실제 자료를 보니 일부 조선소에서 블록 조립 시뮬레이션에 이미 유사한 방법을 적용하는 사례가 있었습니다. 다만 데이터 품질과 모델 정확도가 충분하지 않으면 시뮬레이션 결과가 실제와 달라지는 문제가 있다는 것도 발견했습니다. 이 한계를 과제에 명시했더니 교수님이 현실적인 분석이라고 평가해주셨습니다. 기술을 제안할 때 가능성만큼 한계도 함께 보는 것이 중요하다는 걸 이 경험에서 배웠습니다.
학부 프로젝트에서 센서 데이터를 수집해 장비 상태를 모니터링하는 소규모 시스템을 만들어봤습니다. 제조 환경에서 쓰이는 방식과 비교하면 규모는 훨씬 작았지만, 데이터 수집·저장·시각화 흐름을 직접 구성한 경험이었습니다. 이 경험을 바탕으로 조선업의 선박 엔진이나 의장 설비에 센서를 달아 이상 징후를 미리 감지하는 구조가 가능하겠다고 생각했습니다. 다만 조선소는 바다와 접한 환경이라 센서 내구성과 통신 환경이 일반 공장과 다를 것이라는 점도 고려해야 할 것 같습니다. 실험에서 통신 신호가 불안정할 때 데이터가 누락되는 문제를 직접 겪었기 때문입니다. 작은 실험이었지만 현장 조건이 시스템 설계에 얼마나 영향을 주는지를 느낀 경험이었습니다.
졸업 논문 주제를 탐색하면서 제조업에서 이미지 기반 품질 검사에 AI를 적용하는 사례를 여러 건 조사했습니다. 조선업의 용접 품질 검사에도 비슷한 방식이 적용될 수 있겠다고 생각했습니다. 숙련 검사자가 눈으로 확인하는 작업을 카메라와 이미지 분류 모델로 보조하는 구조입니다. 사례를 보니 이미 일부에서 시도된 방식이었고, 조명 조건과 용접 표면의 다양성이 모델 성능에 크게 영향을 준다는 점이 현실적인 제약이었습니다. 직접 구현 경험은 없지만, 학부 과제에서 이미지 분류 모델을 처음 만들며 데이터 품질이 얼마나 결과를 좌우하는지 경험했기 때문에 이 제약이 구체적으로 와닿았습니다. 기술이 가능한지보다 현장 데이터가 충분히 준비될 수 있는지가 핵심 조건이라고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 SK inc.(AX) 생산관리 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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