[면접 합격 자료] 한국과학기술연구원 대기과학 대기 측정 분석 대기모델링 우수 예문 질문 및 답변

1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.

저의 장점은 데이터 중심으로 문제를 분석하고 체계적으로 계획을 세우는 능력입니다. 대학원 시절 대기환경 연구에서 일간 대기질 데이터를 이용해 PM2.5 농도 예측 모델을 구축했습니다. 하루 평균 24시간 단위의 기온, 바람 방향, 풍속, 상대습도 등 6개 변수와 대기오염 물질 농도의 상관관계를 회귀모형으로 도출했고, 교차검증으로 R2를 0.82에서 0.89로 높였습니다. 이 과정에서 이상치 제거를 위해 IQR 방법을 적용했고, 결측치는 kNN 보간으로 보완했습니다. 결과를 보고서로 제출할 때는 신뢰구간과 p-value를 함께 제시해 모델의 통계적 의미를 강조했고, 팀 발표에서는 시각화 도구를 활용해 연도별 계절성 변화와 지역별 편차를 직관적으로 설명했습니다. 실무에서도 데이터 파이프라인 구축에 강점이 있습니다. 대기 모델링 프로젝트에서 데이터 수집부터 전처리, 모형 선택, 성능 평가, 결과 해석까지 전 과정을 파이프라인으로 설계했고, 파이프라인 자동화로 월 단위 재현성을 확보했습니다. 예를 들어 특정 대기 오염 물질의 예측 오차가 월별로 작게는 3%에서 크게는 9%까지 편차가 났던 구간이 있었는데…