[지원동기 - 기술로 새로운 가치를]
저는 ETRI에서 에너지 예측과 최적화 기술을 연구하며, 지속 가능한 기술로 인류에 기여하고자 지원했습니다. Load Forecasting 기술이 전력망의 효율을 높이고 자원을 최적화하는 데 핵심적이라는 점에서 깊은 흥미를 느꼈고, ETRI의 연구와 혁신이 이러한 목표에 부합한다고 생각합니다.
빅데이터공학을 전공하며, 학교와 두 차례의 ETRI 연구 연수생 경험을 통해 AI, Time Series, Precise Positioning, Load 및 PV Forecasting 등 다양한 프로젝트를 수행했습니다. Load Forecasting 기술은 에너지 수급의 균형을 맞추고 한정적인 자원을 효율적으로 운영하는 데 필수적이며, 최근 IoT 기술과의 결합을 통해 사용자 맞춤형 예측 모델의 필요성이 커지고 있습니다.
석사 과정에서는 신재생 에너지 발전의 효율적인 운영을 위한 연구에 집중하며, 건물 전력 에너지 소비와 태양광 발전량 예측에 주력했습니다. 이 과정에서 단기 부하 예측(STLF)에서 AI 모델의 한계를 발견했고, 이를 개선하여 전력 시스템과 스마트 시티 에너지 효율화에 기여할 수 있는 HYTREM과 BiGTA-Net 모델을 제안했습니다. HYTREM은 CatBoost, LightGBM, Random Forest 등의 예측 값을 결합한 하이브리드 앙상블 모델로, 저성능 컴퓨팅 환경에서도 효율적인 학습을 가능하게 하여 높은 예측 성능을 달성할 수 있도록 설계했습니다. BiGTA-Net은 STLF의 한계를 극복하기 위해 설계된 하이브리드 딥러닝 모델로, 데이터 특성에 맞춘 전처리와 모델 설계를 통해 예측의 정확도를 높였습니다. 이러한 연구 성과는 Electronics 및 Systems SCI 저널에 1저자로 논문 2편 게재와 국내 학술대회에서 우수 논문상 수상으로 이어져, 연구를 지속할 수 있는 동력이 되었습니다.
[입사 후 포부]
ETRI는 대한민국 R&D 발전과 성장동력 기술 혁신으로 디지털 주도권을 확보하고, 지속 가능한 성장을 실현해 온 연구소입니다. 저는 ETRI에서 기술로 인류의 행복을 실현하는 데 기여하고자 합니다.
입사 후, 저는 ETRI의 AI 기반 에너지 예측 및 최적화 기술 연구에 적극적으로 참여하겠습니다. 특히, 딥러닝 모델과 확률론적 예측 방법론을 결합하여 보다 정밀한 부하 예측 모델을 개발하고, 이를 바탕으로 스마트 에너지 관리 시스템 구축에 이바지하고 싶습니다. 신재생 에너지와의 통합 운영 최적화를 통해 에너지 관리의 효율성을 극대화하고, 지속 가능한 미래 에너지 솔루션 개발 연구에 힘쓰겠습니다.
이를 위해 주어진 시뮬레이션 환경에서 딥러닝 기반 부하 예측 및 알고리즘 성능 확보 연구에 주력하고, 연구원님들과 연구 과제의 니즈를 깊게 공감하겠습니다. 또한, 연구에 필요한 시스템과 인프라를 익히고 주도적인 자세로 늘 학습하며 연구 분야의 전문성을 높이기 위해 끊임없이 노력하는 연구자가 되겠습니다.
[연구 발전을 위한 미네소타 대학교 인턴십]