공정 개발은 새로운 제품을 생산하기 위한 최적의 프로세스와 설비를 구축하는 직무입니다. 기계 공정을 모사하기 위한 전산유체해석에 대한 이해와 검증을 위한 공정 데이터 분석 능력이 필요하다고 판단했고, 유체역학 연구실에서 전산해석과 데이터 분석에 대한 역량을 갖추기 위해 노력했습니다.
"전산유체해석 경험"
석사 시절 In-house code로 인체 기관지 전산유체해석 연구를 하면서 전산해석 경험을 쌓았습니다. 여러 환자의 인체 기관지 형상을 유한 요소 기반으로 모델링하고 말단 기관지들에 경계 조건을 설정해보며 전산해석을 위한 전처리 과정을 이해했고, 큰 에디 모사 모형을 사용한 유동장 해석을 하면서 CFL 수, 물성치 등 계산에 필요한 값의 설정방법을 이해했습니다. 그리고 압력장, 속도장, vorticity 등 여러 유체역학적 변수들을 지역별로 계산하고 분석해보며 후처리 역량을 키웠습니다.
또한, ANSYS로 다상 유동 해석을 해보면서 해석 모형과 이산화 기법들에 대해 이해를 했습니다. VOF와 Eulerian 2가지 다상 유동 모형을 사용해 다수의 벤치마크 문제를 풀어보면서 상류 차분, 중앙 차분, MHRIC 등 전산해석에 사용되는 다양한 이산화 기법들에 대해 이해를 할 수 있었습니다. 저의 전산유체해석에 대한 이해와 사용역량을 기계 공정 모사에 사용하고 싶습니다.
"데이터 분석 경험"
기관지 전산유체해석의 선행연구로 환자 의학 영상에 영상 처리 기법과 통계 분석을 활용한 분석 연구를 했습니다. 영상 처리 기법을 적용해 추출한 약 1,300개의 변수에 대해 통계 분석으로 유의미한 변수를 찾기 위해 다양한 통계 기법을 적용해봤습니다. 이때 다중비교검정, 랜덤모형 등을 학습하며 다양한 통계 분석을 이용한 분석 기술을 습득했고, 각 분석 기법에 맞는 데이터 종류를 파악하는 능력을 갖췄습니다. 데이터의 유형을 파악하고 알맞은 통계 기법을 찾아 특징을 분석할 줄 아는 역량은 각 factor가 공정에 미치는 영향을 분석할 때 도움이 될 것입니다.