성공 사례: 기계공학 분야 포스트닥 연구원 NIW 1개월 만에 승인

성공 사례: 기계공학 분야 포스트닥 연구원 NIW 1개월 만에 승인

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고객 후기:

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승인 통지일: 2013년 5월 6일 (승인 통지서 보기)
전공분야: 기계공학 (Mechanical Engineering)
신청서 접수 시 직업: 포스트닥 연구원 (Postdoc Fellow)
출생국가: 이란
서비스 센터: 텍사스 (신청서 접수 당시 거주지: 코네티컷 주)
신청서 처리 기간: 1개월

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I-140 취업 이민 신청서의 평균 심사 기간은 4~6개월입니다. 그렇지만 저희 Chen 이민 법률 사무소에서 진행한 사례 중 평균 심사 기간보다 훨씬 빠르게 승인된 경우가 많습니다. 이번 사례도 그 중 하나입니다.

이번 NIW 성공 사례의 주인공은 모델링, 전산 유체역학(computational fluid dynamics) 및 열교환기 등의 열유체 시스템 설계를 사용한 청정에너지 변환 연료 전지 기술 개발에 중점을 두고 있는 이란 출신의 포스트닥 연구원입니다. 신청인은 기계 공학 분야에서 이러한 연구를 지속하고자 미국 영주권 취득을 희망했습니다. 이번 사례의 성공을 보장하기 위해 우리 Chen 이민 법률 사무소에서는 기계 공학 분야에 대한 신청인의 매우 중요한 공헌도를 입증하는 증명 자료를 철저하게 준비하여 제출했습니다. 여기에는 15편의 학술회의 발표자료와 주요 학술지에 발표한 8편의 상호 검토 논문이 포함되었습니다. 신청인은 이 중 7편의 논문의 제1 저자이기도 합니다. 이뿐만 아니라 우리는 해당 분야의 전문가 추천인을 대신해 추천서의 초안을 작성하여 신청서와 함께 제출했습니다. 제3자 추천인 중 한 분은 신청인의 연구 성과에 대해 다음과 같이 구체적으로 논했습니다. “Another example of [the petitioner’s] revolutionary achievements is his novel work introducing an Artificial Neural Network (ANN) to predict, model, and analyze a polymer electrolyte fuel cell catalyst layer’s performance. As he showed in his publication on CL mathematical modeling, there are numerous nano-microstructural parameters that affect the CL performance. Taking into consideration the effects of all parameters for the CL performance enhancement is time consuming work. So, there were questions on how to describe CL performance in a simpler and faster way and to what level the CL is affected by dependent structural parameters. He solved these inquiries by designing an artificial neural network for CL performance prediction and was the first researcher ever to do so.” 이처럼 우리 Chen 이민 법률 사무소에서는 철저한 증거 서류와 설득력이 탄탄한 커버레터와 추천서를 준비하여, 신청인이 비슷한 학력과 경력을 가진 다른 연구가보다 더 크게 미국 국익에 이바지하리라는 것을 주장했습니다. 이번 NIW 사례는 신청서 접수 후 1개월 만에 승인되었습니다.

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