본문/내용
1. LG에너지솔루션 및 모집분야에 지원한 동기를 구체적으로 소개해주세요.
저는 연구실에서 배터리 제조 공정의 품질 편차를 줄이기 위해 실험실 규모의 파일럿 라인 구축 프로젝트를 수행하면서 제조지능화 분야에 깊은 흥미를 갖게 되었습니다. 당시 주어진 핵심 과제는 실시간으로 측정되는 전극 슬러리의 점도 변화와 도포 두께 편차 간의 상관관계를 분석하여 불량 발생 시점을 사전 예측하는 것이었습니다. 이를 위해 저는 파이썬 기반 데이터 파이프라인을 구축하여 센서 데이터를 수집정제했고, TensorFlow를 활용해 이상 탐지용 LSTM 모델을 직접 설계했습니다. 모델 학습 과정에서 과적합 문제를 해결하기 위해 드롭아웃, 배치 정규화, 조기 종료 기법을 도입하였고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 F1-score를 0.87까지 향상시켰습니다. 이 시스템은 파일럿 라인에서 30일간 시범 운영되며 실제 불량 검출 정확도를 92% 수준으로 올려 공정 안정화에 크게 기여했습니다.
제 전공이 화학공학이었지만, 데이터 사이언스와 머신러닝 분야에 대한 추가 학습을 위해 방학마다 온라인 강의를 수강하고 오픈소스 프로젝트에 참여했습니다. 여러 산업용 스택 머신러닝 경…