제조 산업에서 가장 중요한 인프라는 공정 프로세스라고 생각합니다. 이를 효율적으로 구축하기 위해서는 전반적인 생산 공정에 대한 이해를 바탕으로, 시뮬레이션과 데이터 분석을 통해 자동화와 효율화하는 과정이 필요하다고 생각합니다. 산업공학과 소프트웨어 연계전공을 하며 시뮬레이션 경험과 데이터 분석능력을 쌓았습니다. 이러한 경험과 능력을 Infra 영역에서 가장 잘 발휘할 수 있다고 생각합니다.
먼저 생산통제, SCM, 신뢰성 공학 등을 수강하며 효율적인 생산을 위해 필요한 납기, 품질, 원가와 같은 요소들에 대해 공부했습니다. 이를 통해 생산 시스템을 구성하는 요소들에 대한 이해를 바탕으로 데이터를 분석할 수 있도록 기반을 쌓았습니다. 다음으로는 Arena 프로그램을 통해 다양한 생산 공정에 대해 시뮬레이션 해보았고 결과데이터를 분석하여 시스템을 최적화 하는 과정을 수행했습니다. 사례로 버스-드론 배송시스템을 시뮬레이션을 통해 구현해보며 총 배송시간을 최소화 하는 프로세스를 수립해보기도 했습니다.
데이터 분석능력을 기르기 위해서는 통계적 지식이 필요하다고 생각해 공학 통계를 수강하며 가설검정에 대해 배웠습니다. 이후에는 데이터베이스, R 데이터마이닝을 배우며 데이터를 체계적으로 수집하고 분석할 수 있는 기법들에 대해 배웠습니다. 배운 내용을 적용해보고자 데이터를 찾던 중 Kaggle 사이트에서 제공한 2015년도 미국의 주택판매가격 데이터가 눈에 들어왔습니다. 판매가격이 주택의 방의 개수, 우편번호와 같은 필드와 상관관계가 있는지 궁금했고 이를 확인해보기 위해 R 언어로 Regression 기법을 사용하여 분석했습니다. 그 결과 판매가격과 상관관계가 있는 필드들을 선별할 수 있었고, P value값을 통해 분석한 회귀 모형이 신뢰할 수 있다는 결과를 얻을 수 있었습니다. 이러한 데이터 분석능력을 통해 공정 프로세스를 구현하는 과정에서 비효율을 발생시키는 요소들을 정확하게 선별해낼 것이며, 통계적 검증을 통해 공정 프로세스의 최적화를 달성할 것입니다.