이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
디지털 트윈을 직접 구현한 경험은 없지만, 스마트팩토리 수업에서 물리 설비의 상태를 가상으로 복제하여 시뮬레이션하는 개념을 배웠습니다.
특히 흥미로웠던 점은 실시간 센서 데이터가 가상 모델에 반영되면, 현장에 직접 가지 않아도 설비 상태를 볼 수 있다는 것입니다. 고장이 나기 전에 이상 징후를 먼저 탐지하는 예측 정비가 가능해진다는 점도 인상적이었습니다.
캡스톤에서 센서 데이터를 수집하는 소규모 시스템을 만들었는데, 데이터가 실시간으로 쌓이는 것이 가상 모델의 핵심 입력이라는 것을 느꼈습니다. 에너지 최적화도 비슷한 원리라고 생각합니다. 실제 소비 패턴을 데이터로 분석하여 낭비 구간을 찾아 줄이는 접근이 핵심이 될 것이라고 생각합니다.
캡스톤 프로젝트에서 서버실 전력 사용량을 수집해서 대시보드로 만드는 작업을 했어요. 시간대별 전력 소비 패턴을 보니 새벽 2~4시에도 낮과 비슷한 전력을 쓰고 있었습니다. 야간에 아무것도 안 하는데 대기 전력이 컸던 거예요.
스케줄러를 붙여서 사용자가 없는 시간대에 특정 서비스를 자동 종료하도록 바꾸니 야간 전력이 40% 줄었어요. 단순한 실험이었지만 데이터를 보기 전에는 몰랐던 낭비 패턴을 발견한 경험이었습니다.
디지털 트윈이나 에너지 효율 서비스도 비슷하다고 생각해요. 어디서 얼마나 쓰는지를 먼저 측정하고, 그 데이터를 기반으로 최적화 포인트를 찾는 구조가 핵심이 될 것 같습니다.
디지털 트윈 서비스를 직접 만들어본 경험은 없지만, 관련 논문과 오픈소스 프로젝트를 찾아보면서 기술 구조를 이해하려고 공부했어요.
크게 보면 센서/설비 → 데이터 수집 레이어 → 가상 모델 업데이트 → 시각화·분석으로 구성된다는 걸 알게 됐어요. 각 단계마다 데이터 지연과 정확도가 트레이드오프가 된다는 점도요. 실시간성이 높을수록 인프라 비용이 커지기 때문에 목적에 맞는 수준을 정해야 한다고 배웠습니다.
에너지 최적화는 현재 소비 패턴과 이상적인 소비 패턴의 갭을 계속 좁혀가는 작업이라고 이해하고 있어요. 아직 실무 경험은 없지만, 데이터 파이프라인과 시각화 쪽 경험을 살려서 빠르게 배우고 싶습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 SK inc.(AX) SW·IT 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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