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특히, 원통형 배터리는 외관검사, 내부 결함분석, 성능시험 등을 거쳐야 하며, 이를 위해 고속 검사 기술, AI 기반 불량 탐지, 비파괴검사 기법 등이 중요하게 활용됩니다.
LG에너지솔루션에서 저는 비파괴검사 기술 및 데이터 기반의 검사 자동화 시스템을 도입하여 검사 공정의 정밀도를 높이고, AI 기반 실시간 불량분석 시스템을 적용하여 품질 불량을 사전 예방하는 역할을 수행하고 싶습니다.
이 경험을 바탕으로, LG에너지 솔루션에서도 AI 및 비파괴검사 기술을 활용하여 원통형 배터리의 품질을 향상시키고, 검사 자동화를 통해 불량률을 최소화하는 역할을 수행하고 싶습니다.
이러한 경험을 바탕으로, LG에너지 솔루션의 원통형 배터리 검사 기술팀에서 품질 개선 및 검사 공정 자동화를 위한 연구를 수행하고 싶습니다.
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이를 위해 비파괴검사(NDT) 기법과 딥러닝을 활용한 이미지 분석 기술을 접목하여 불량 검출 성능을 향상시키고자 했습니다.
초음파 및 X-ray를 활용한 배터리 내부 결함 검출 알고리즘을 개발하고, 이를 기반으로 신뢰도 높은 데이터 셋을 구축했습니다.
기존 검사 방식 대비 검출 정확도를 20% 이상 향상시키고, 검사시간을 30% 단축하는 결과를 도출하였습니다.
이 프로젝트를 통해 AI 기반 검사 기술이 배터리 품질관리에서 핵심적인 역할을 할 수 있으며, 데이터 분석과 자동화 기술을 접목하면 기존 방식보다 더욱 정밀한 검사시스템을 구축할 수 있다는 점을 배웠습니다.
이 경험을 바탕으로, LG에너지 솔루션에서도 AI 및 비파괴검사 기술을 활용하여 원통형 배터리의 품질을 향상시키고, 검사 자동화를 통해 불량률을 최소화하는 역할을 수행하고 싶습니다.
저는 비파괴검사 및 AI 기반 불량 탐지 시스템 구축 연구를 수행한 경험이 있으며, 이를 통해 전지 제조 기술 및 검사공정 개발 측면에서 기여할 수 있는 역량을 갖추게 되었습니다.
기존 검사 방식은 이러한 미세결함을 검출하는 데 한계가 있었으며, 이를 해결하기 위해 비파괴검사 기법과 AI 분석을 접목한 고정밀 검사 시스템을 개발하는 것이 목표였습니다.
이러한 경험을 바탕으로, LG에너지 솔루션의 원통형 배터리 검사 기술팀에서 품질 개선 및 검사 공정 자동화를 위한 연구를 수행하고 싶습니다. |
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