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1. AI데이터디지털 기술을 활용하여 문제를 효율적으로 해결하거나 기존 방식을 개선한 경험을 기술해 주세요.
대학 시절 `지능형 자동차 제어 연구` 프로젝트를 수행하며, 모터 구동 데이터의 비정상적인 노이즈로 인해 고장 감지 정확도가 떨어지는 고질적인 문제를 디지털 기술을 활용해 혁신적으로 해결한 경험이 있습니다. 당시 기존의 방식은 단순히 특정 임계값을 넘을 때만 오류를 발생시키는 하드웨어적 비교 방식에 의존하고 있었습니다. 하지만 실제 주행 환경에서는 노면 상태나 외부 전자기 간섭에 의해 신호 변동이 불규칙하게 발생했고, 이로 인해 실제 결함이 아님에도 경고등이 점등되는 오진단율이 약 15%에 달했습니다. 저는 이러한 아날로그적 방식의 한계를 극복하기 위해 파이썬 기반의 머신러닝 알고리즘을 도입한 `비정상 신호 예측 모델` 구축을 제안했습니다.
먼저, 다양한 가혹 주행 환경에서 발생한 약 7만 건의 모터 전류, 전압 및 토크 데이터를 수집하여 정규화 작업을 거쳤습니다. 데이터의 양이 방대했기에 단순히 모든 데이터를 학습시키기보다 주성분 분석(PCA) 기법을 활용하여 제어 응답성과 실제 고장 사이의 상관관계가 높은 핵심…