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합격자소서

합격자소서 상세

2022년 하반기 삼성메디슨㈜

신입 전기·전자엔지니어
  • 수도권4년 학교
  • 전자공학과 학과
  • 3.53/4.5학점
  • IH 오픽
  • 2 개 자격증
  • 1 회 인턴
  • 2 회 동아리
  • 4 회 사회활동

자소서 항목

  1. Q1 삼성메디슨을 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오. (700자 이내)
  2. Q2 본인의 성장과장을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (1500자 이내)(※작품 속 가상인물도 가능)
  3. Q3 최근 사회이슈 중 중요하다고 생각되는 한 가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다. (1000자 이내)
  4. Q4 지원 직무 관련 프로젝트/과제 중 기술적으로 가장 어려웠던 과제와 해결방안에 대해 구체적으로 서술하여 주시기 바랍니다. (1000자 이내)(과제 개요, 어려웠던 점, 해결방법, 결과 포함)

자소서 항목 질답

  • "삼성메디슨의 성장 가능성에 주목했습니다."

    삼성메디슨은 매출의 17%를 연구 개발에 사용하며, 초음파 진단 기기 업계의 경쟁력을 갖추고자, ai 기반 진단 보고 기능, 워크 플로우 개선 등 차별성을 가진 기술 혁신을 통해 경쟁력을 갖추고자 끊임없이 노력하고 있습니다. 이러한 기술력을 바탕으로한 V8 장비로 영상의학과, 산부인과 등 다양한 진료과에 맞춰 최적화된 장비의 개발로 소형병원부터 대형 병원까지 두루 사용 가능할 수 있도록 적용 범위를 넓혀 시장에서의 경쟁력을 함양하고 있습니다. 사용의 용이성에 대한 니즈가 다체화 되는 초음파 진단기 시장의 변화 속 최선의 대응은 도전이라고 생각합니다. 삼성메디슨의 기술 혁신을 통한 도전에서 회사의 미래를 그릴 수 있었습니다. 미래의 성장에 이바지하고자 지원하게 되었습니다.

    "영상 최적화의 전문가로 회사의 경쟁력 향상에 기여하고자 합니다"

    삼성 메디슨에 입사 후 저의 커리어의 종착역은 영상 최적화 전문가로서 가시적인 회사의 성장을 이루는 것입니다.
    이러한 꿈을 이루기 위해 학부 시절 배운 영상, 신호 처리 전공을 수강하며 다양한 영상 신호 처리 관련 지식을 쌓았습니다. 또한 Matlab을 활용해 프로젝트를 진행하며 IMG 결과물의 최적화를 통해 분석 및 대응 경험을 쌓았습니다. 나아가 python 프로그램 활용 역량을 강화하며 신호 분석을 위한 tool의 숙련도를 함양 했습니다. 위 역량들을 바탕으로 업무를 빠르게 습득해 빠르게 회사의 성과에 기여하는 인재가 되고 싶습니다.

  • "회장 선배가 심어준 나의 가치관 : 판단은 노력 후에 하는 것"

    학기 말 진행되는 밴드부 정기 공연을 위해 교내 소극장을 대여했고, 회장 선배는 소극장의 만석을 목표로 공연을 기획했습니다. 대부분의 관람객이 동아리원의 지인이었기 때문에 100좌석이 넘는 소극장을 채우는 것은 불가능할 것이라고 모두가 생각했고, 저 또한 같은 생각을 가졌습니다. 하지만 회장 선배는 교내 밴드 동아리들과의 합동 공연 추진, 주기적인 버스킹과 교내 커뮤니티 홍보 포스터 제작으로 동아리의 인지도를 높이고, 정기 공연을 홍보하고자 노력하였습니다. 그 결과 87명의 관객을 유치하는 데 성공하였습니다. 선배의 목표 달성 과정과 결과를 지켜보며, 어떤 어려운 일이든, 실현 가능성의 판단은 내 노력이 선행된 후에 해도 늦지 않는다는 것을 알게 되었고, 이후 선배와 같이 어떤 일이든 먼저 도전하고 이를 통해 성장하는 내가 되고자 노력하고 있습니다.

    "실패는 경험으로, 성공은 경력으로 : 실패를 극복하고 OOOOOOO 서포터즈로 선발되다."

    2학년 하계방학 기간, OOOOOO 서포터즈에 도전하였고, 면접의 기회를 얻게 되지만 선발의 영광을 가지진 못하였습니다. 실패의 원인을 분석한 결과 준비한 역량이 서포터즈로서 요구되는 역량에 부합하지 않았다는 점, 그리고 소극적으로 참여하는 팀원을 방치하여 서로의 역할과 진행 과정에 대한 이해도가 낮았다는 점이 큰 감점 요소로 작용해 최종 면접에 선발되지 못했음을 알게 되었습니다. 이 경험을 통해, 어떤 목표라도 항상 그에 걸맞은 역량에 대한 사전 조사가 선행되고 갖추어져야 한다는 것, 팀워크는 나의 영역을 넘어 모두가 서로를 배려하고 협력하였을 때 더 큰 시너지를 낼 수 있음을 알게 되었습니다.

    이러한 실패를 교훈 삼아 OOOOO 서포터즈에 도전하였습니다. 기존의 실수를 반복하지 않기 위해 이전 기수들의 준비 과정이 적힌 인터넷 블로그 글들로부터 서포터즈로서 필요한 역량을 분석하였습니다. 콘텐츠 활용 역량, 커뮤니케이션 역량, 기획 역량이 서포터즈 선발의 KEY POINT라는 것을 알게 되었고, 이 부분에 대한 경쟁력을 갖추기 위해 GTQ 자격증을 취득하며 배웠던 포토샵을 활용한 콘텐츠 제작 역량을 강화하고, 브레인스토밍을 통해 인터넷 매체를 통한 홍보 기획 아이디어 SNS 분석을 통한 트랜드 분석을 통해 차별화된 홍보 기획을 준비하였습니다.

    또한 현장 조사의 부담으로 결과물의 효율이 적을 것이 우려되었던 자료 조사 파트의 부담을 줄이기 위해 나머지 팀원에게 자료 조사의 일 일부의 협력을 제안하였습니다. 팀원들의 추가 업무에 의한 부담을 줄이고자 타협안을 찾을 필요성을 느꼈습니다. 준비 과정을 틈틈이 공유하는 것을 제안하였고, 이를 통해 각 역할의 어려운 부분을 조사했습니다. 이를 통해, 서로의 역할 준비 시간이 겹치지 않는 점, 각자의 어려운 부분의 협력을 통한 효율 향상 가능성을 제안하며 팀원들의 협력을 얻어내는 데 성공하였습니다. 이러한 협력을 통해 양질의 PT 자료를 만들 수 있었고, 11 : 1의 경쟁률을 뚫고 서포터즈에 선발 될 수 있었습니다

    OOOOOO 서포터즈의 실패를 경험 삼아 배우며 OOOOO 서포터즈라는 경력을 얻었던 경험을 통해, 실패에 좌절하기보단, 그곳에서 배울 점을 찾아 발전하고자 하는 자세를 가지게 되었습니다. 입사 후, 영상 최적화 엔지니어로 일하게 될 때, 예기치 못한 어려운 문제를 직면할 때가 있을 것입니다. 이때, 실패를 생각하기보단, 끝까지 도전하여 어떤 일이든 저의 경력으로 만들어 성장하는 엔지니어가 되겠습니다

  • "국내 의료 AI 인력 공급의 부족 문제"

    4차 산업 혁명의 대표적인 산물인 AI는 산업계의 다양한 분야에 많은 변화를 불러일으켰습니다. 그중 의료 분야인 초음파 진단기에도 이러한 AI의 기술이 적용되어 하나의 경쟁력으로서 자리 잡게 되었습니다. 삼성메디슨은 자사의 장비를 사용한 초음파 진단 시, 태아 심장 scan에서 의무적으로 측정해야 하는 요소들을 자동으로 측정해 주는 AI 진단 보조 기능 기술을 개발하였고, 이를 FDA의 승인을 받아 하나의 경쟁력으로서 인정받고 있습니다. 이처럼 AI는 그 잠재력을 인정받아 꾸준한 기술 개발로 다양한 산업체에 혁신을 가져다주고 있습니다. 하지만, 의료 분야의 AI 기술의 현주소는 제자리걸음을 유지하고 있습니다. 이러한 원인은 의료 AI 개발에 필요한 의료 인공지능 프로그래밍이 가능한 인재의 공급이 부족하기 때문입니다. 이렇듯 의료 분야에서의 AI 기술은 존재 자체의 잠재력은 크지만, 이것을 실현하게 해 줄 인력난에 시달리고 있습니다.

    "인재 확보를 통한 기업 경쟁력 함양"

    이러한 인재난의 근본적인 원인은, 의료 지식과 공학 지식을 동시에 갖춘 인재의 발굴이 어렵기 때문입니다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해서 기업과 정부 차원에서 해당 인재 확보를 위해 대학 차원에서의 인프라 확보에 대한 지원이 필요하다고 생각합니다.

    이를 위해선 먼저, 대학과 협력하여 의료 분야와 공학 전공 과정을 융합한 커리큘럼을 가진 대학원 과정을 설립하고 지원해야 합니다. 실제 Ai에 대한 역량은 공대가, 의료 과학에 대한 역량은 자연 과학 계열의 분야에서 두각을 보이고 있기 때문에, 위 두 역량을 아우를 수 있는 인재의 양성을 도모해야 합니다. 나아가 해당 과정으로부터 만들어진 인재들의 취업을 유치해 해당 분야로의 인재들의 유입을 활성화 시켜야 합니다. 마지막으로 인재들이 다양한 역량을 쌓아 그 분야의 전문성을 함양하도록 힘써야 합니다. 단기의 인턴 과정을 설립해, 실무를 간접적으로 경험하게 함으로써 확보된 인재들이 다양한 경험을 쌓아 전문성을 함양 할 수 있는 기회를 제공해야 합니다. 이를 바탕으로 입사 한 인재들의 꾸준한 기술 개발로, 국내 의료 장비의 경쟁력을 도모함으로써 삼성메디슨의 성장에 기여할 수 있다고 생각합니다.

  • "Matlab을 이용한 이미지 프로세싱 문제 분석 및 해결"

    영상 신호 처리 과목에서, Matlab을 이용해 8비트 그레이 스케일의 펭귄 이미지를 3채널 컬러 이미지의 모델 사진에 숨기고, 숨긴 사진으로부터 다시 그레이 스케일의 펭귄 이미지를 추출해 원 상태로 인코딩하는 과제를 수행했습니다

    먼저, 8비트 그레이 스케일 이미지를 bit plane slicing 하여 8개의 plane으로 나누고, 저주파 영역 대인 상위 6비트를 각 2개의 plane 씩 컬러 이미지의 3개의 채널 각각의 하위 2개의 비트에 넣어 6개의 plane을 숨겼습니다. 이를 통해 그레이 이미지의 저주파 영역 대의 6비트 정보를 보존하고, 숨긴 이미지에 의해 컬러 이미지가 영향을 받지 않도록 신호를 처리했습니다. 하지만 결과물로부터 다시 그레이 스케일의 펭귄 이미지를 추출한 후 인코딩 시 이미지 내 물체의 윤곽이나 경계선 부분(고주파 성분)은 잘 복구되었지만, 그림의 배경 부분(저주파 부분)에서 원본의 그레이 이미지와 차이가 나는 문제가 발생했습니다

    히스토그램을 만들어 원인을 분석한 결과 그레이 스케일의 하위 2비트를 고려하지 않았기 때문임을 알게 되었습니다. 저주파 영역 대의 값을 가진 픽셀의 경우 이웃 픽셀 간의 밝기값 차이가 작기 때문에, 이미지를 숨기는 과정에서 버렸던 하위 2비트의 간소한 차이에도 값의 차이가 크게 벌어져 배경 부분의 경계가 더 뚜렷해지는 문제가 발생했음을 알게 되었습니다. 이를 해결하기 위해, 수업 시간에 배웠던 Histogram Matching Algorithm(Matching Percentiles) 으로 새 이미지의 픽셀 밝기값 분포 트랜드를 원본과 매칭 시키고자 하였습니다. 배운 이론을 Matlab 코드로 구현하기 위해 해당 기법의 원리와 적용 방식을 공부했고, 이를 바탕으로 해당 기법을 구현할 수 있는 조건문 코드를 완성하였습니다. 이를 적용하여 새 이미지의 히스토그램을 원본 이미지에 가깝게 구현해 과제의 목적에 맞게 원본 이미지를 복구할 수 있었습니다

    위 과제를 통해, 영상 신호 처리를 위한 다양한 신호 처리 기법에 대한 이해를 높이고 Matlab을 활용한 영상 신호 처리 및 분석 역량을 키울 수 있었습니다. 입사 후, 위 경험을 바탕으로 배운 업무 지식을 빠르게 습득하겠습니다. 나아가 장비의 영상 품질 분석 및 대응 업무 진행 시 영상의 이슈를 빠르게 분석하고, 최적의 솔루션 도출을 통해 빠른 문제 해결에 기여하겠습니다.

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