자소서 항목 질답

• 질문해당 공고 및 세부 수행직무를 희망하는 이유와 본인이 적합하다고 판단할 수 있는 이유 및 근거를 제시해 주십시오. 보기

  제가 희망하는 세부 직무는 시스템별 제어 HW 설계 및 SW 플랫폼 아키텍처 개발입니다. 좋은점 1이 직무를 희망하는 이유는 첫째, 자동차의 다양한 Subsystem에 대해 경험할 수 있으며, HW/SW 양쪽 모두에 대해 이해하고 있어야 하므로 다양한 경력개발의 기회가 있는 것. 둘째, 그동안의 경험이나 학습 이력을 스스로 점검했을 때, 가장 적성에 맞는 분야라고 생각하기 때문입니다.아쉬운점 1
  이 직무를 수행하기 위해서는 HW, SW에 대한 전반적인 이해와 제어 시스템에 대한 이해를 바탕으로 다양한 자동차 제어 시나리오를 예측할 수 있어야 합니다. 그렇게 해야 실제 주행 중인 차량에 대해 제어 시스템이 controllability를 잃는 상황을 제거하고, 안전한 자동차를 만들 수 있기 때문입니다.
  
  저는 전기공학을 전공하고 컴퓨터공학을 부전공하여 HW/SW에 대해 폭넓은 이해를 갖추고 있습니다. 이를 바탕으로 외국계 자동차 부품사 인턴을 수행하며 전장 제어기의 사양을 분석하고, HW 도면을 검증하거나 SW 사양을 작성하는 업무를 수행할 수 있었습니다. 이 인턴 동안 현대자동차의 표준 사양을 접할 수 있었고, 기능안전의 개념이 실제 설계에 어떻게 적용이 되는지 배울 수 있었습니다.좋은점 2
  
  현재는 모바일 GPU 아키텍처를 평가하고, 설계를 검증 및 디버깅하는 업무를 수행하고 있습니다. GPU는 그래픽처리 뿐만 아니라 범용적인 병렬처리에 좋은 회로입니다. 최근 자동차의 전자 시스템이 더 복잡하고 많아지는 만큼, 자동차용 제어칩에도 GPU의 중요성이 커지고 있으므로, 업무를 통해 다양한 GPU 아키텍처를 접해봤던 경험이 앞으로 제어 아키텍처 평가 직무를 수행하는 데 도움이 될 것으로 생각했습니다.좋은점 3

  좋은점 1 결론을 글 서두에 명쾌하게 제시한 점이 좋습니다.

  아쉬운점 1 이 분야가 앞으로 배울 것이 많을 것 같다는 내용이 주를 이루고 있습니다. 이런 내용보다는 뒤에 쓴 그 동안의 경험, 학습 이력이 이에 적절하다는 내용이 주를 이루도록 내용을 수정 배치하는 것이 좋겠습니다.

  좋은점 2 지원 직무와 직접적으로 연관이 있는 실제 경험을 제시한 점, 그리고 담당 업무 및 보유지식을 구체적으로 제시한 점이 좋습니다.

  좋은점 3 이 역시, 직접적으로 연관이 있는 경험을 제시한 점이 좋으며 실제 경험을 활용했다는 점이 좋습니다.

• 질문본인의 역량을 나타낼 수 있는 주요 전공과목(최대 5개)을 선정하여, 해당 과목에서 습득한 역량 및 성취도(학점)를 기술해 주십시오. ※ 석사과정자는 연구경력 및 세부 전공에 대해 기술해 주십시오. 보기

  지능형자동차제어시스템(4.0/4.5) - 자동차 동역학, 자율주행시스템, 시스템 모델링, MATLAB 실습(LKAS, SCC) 등을 학습하여 전반적인 자동차의 동력전달 시스템, 자율주행에 필요한 센서 또는 시스템 구성요소, ADAS를 위한 LQG 등 제어 이론에 대한 전반적인 지식을 쌓았습니다.
  임베디드제어시스템(4.5/4.5) - 자동차 전자제어 시스템, ECU 구조, ECU 프로그래밍 실습으로 자동차 내 다양한 ECU가 존재하고 있으며, 다른 임베디드 시스템과 차량용 임베디드 시스템에 어떠한 차이가 있는지, 차량 전자제어 시스템에는 어떠한 것들이 있으며 기존 방식과의 어떤 차이가 있는지 학습하였습니다.
  컴퓨터구조(4.5/4.5) - RISC 프로세서 구조, 파이프라인 및 해저드, OS에 대해 학습하였습니다. 임베디드 시스템에 들어가는 ECU의 Microcontroller에 대해 어떤 원리로 CPU가 작동하고, CPU 구조로부터 어떠한 성능 개선 Idea가 있었는지 학습할 수 있었습니다. 또한, Verilog HDL로 5 stage Pipeline을 설계 및 시뮬레이션하면서 디지털 HW 설계를 경험했습니다.
  제어공학(4.0/4.5) - Feedback 제어, Stability, 시스템 모델링에 대해 학습하였습니다. Op Amp 출력을 Feedback 제어하는 실습으로 전달함수를 구해 시스템을 모델링하고, 시스템의 상태를 평가하기 위한 Root Locus, Bode plot 같은 툴을 적용했습니다.
  컴퓨터비전(4.0/4.5) - CNN, Open CV 등 이미지 프로세싱을 가속화 할 수 있는 인공신경망과 프로그래밍 라이브러리에 대해 학습하고, 이를 이용해서 Feature Detection, Image Restoration 등의 실습을 수행했습니다. 이를 통해 자율주행 카메라 시스템의 이미지 처리를 위해 어떠한 기법이 적용되는지 학습하였습니다.좋은점 1

  좋은점 1 특별히 문제되는 부분이 없습니다. 관련 전공 성적도 좋고, 해당 전공에서 배운 것과 알고 있는 것을 구체적으로 설명한 점이 좋습니다.