이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
제가 학부 프로젝트에서 고장 데이터를 분석해 본 경험이 있습니다. 처음에 저는 복잡한 분석 기법부터 써보려다, 정작 무엇을 보려는지 흐려진 실패를 했습니다.
그 뒤로 저는 도구를 목적에 맞춰 골랐습니다. 고장이 언제, 어디서 자주 나는지를 보려면 간단한 표와 그래프로도 충분했습니다. 화려한 기법이 필요한 게 아니었습니다.
저는 고장 데이터를 항목별로 쪼개 빈도를 세고, 그걸 그래프로 그렸습니다. 그러면 어느 원인이 가장 많은지가 한눈에 보였습니다. 통계 도구로 고장 분석을 할 때 제가 선호하는 건, 도구의 화려함이 아니라 지금 무엇을 보려는지에 맞는 가장 단순한 도구입니다. 목적에 맞으면, 간단한 도구가 더 또렷한 답을 줬습니다.
제가 학부 프로젝트에서 고장 분석을 하며 배운 건, 고장 원인을 덮어놓고 다 똑같이 다루면 안 된다는 점이었습니다. 원인 여러 개 중에서, 몇 개가 대부분의 고장을 차지했습니다.
처음에 저는 모든 원인을 같은 무게로 보다, 정작 핵심 원인에 집중 못 한 실패를 했습니다.
그 뒤로 저는 고장 원인을 빈도 순으로 줄을 세우는 방식을 썼습니다. 어떤 원인이 가장 많은 고장을 일으키는지를 그래프로 보면, 어디부터 손봐야 하는지가 또렷했습니다. 한정된 시간을 가장 큰 원인에 쓸 수 있었습니다. 통계 도구로 고장 분석을 할 때 제가 선호하는 건, 원인을 빈도로 정렬해 핵심을 가려내는 도구입니다. 그래야 개선이 헛돌지 않았습니다.
제가 학부 프로젝트에서 고장 분석을 하며 배운 건, 분석 결과는 데이터만큼만 믿을 수 있다는 점이었습니다.
처음에 저는 받은 고장 데이터를 덮어놓고 곧장 분석했다가, 사실 데이터에 오류와 누락이 섞여 결과가 어긋난 실패를 했습니다.
그 뒤로 저는 어떤 도구를 쓰든, 그 전에 데이터부터 점검했습니다. 고장 기록에 빠진 값은 없는지, 비정상으로 튀는 값은 없는지를 먼저 확인한 겁니다. 깨끗한 데이터 위에서야 분석이 믿을 만했습니다. 통계 도구로 고장 분석을 할 때 제가 중요하게 보는 건, 화려한 도구를 덮어놓고 쓰는 게 아니라 먼저 데이터의 정확성을 확인하고 분석하는 것입니다. 부실한 데이터는 어떤 도구로도 좋은 답을 못 줬습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 SK siltron 설비기술 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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