메모리팩토리 / 퍼스트 러브 레코드
- 기업형태
- 중소기업
- 참여대상
- 청소년, 대학생
- 시상규모
- 74만 원
- 접수기간
- 시작일2025.01.15마감일2025.01.21
- 홈페이지
- -
- 활동혜택
- 실제상용화
- 공모분야
문학/시나리오
기타
- 추가혜택
- 제작사와의 계약
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첫사랑 레코드 공모전
8950
상세내용
첫사랑 레코드 공모전
○ 공모개요
- 안녕하세요. 웹드라마 제작사 메모리팩토리입니다.
내년 겨울 촬영 예정인 웹드라마 스토리를 구상하고 캐릭터 스케치 작업중에 있습니다.
스튜디오와 웹드라마를 홍보하고,
현실적이고 많은 사람이 공감할 만한 요소를 담기 위해 공모전을 진행합니다.
○ 공모주제
- 첫사랑의 이름과 관련 서사
- 구글폼에 기록된 '작품 양식'을 기준대로 글을 작성하여 제출
○ 기간 및 일정
- 공모기간: 2025.01.15(수) ~ 2025.01.21(화)
- 심사기간: 2월 중
- 최종 발표: 2025. 02. 28(금)/ 수상자 개별 안내
* 1차 심사(수상작의 3배수 선정) 후 1차 선정작에 대한 2차 심사는 대면 면접으로 진행
○ 지원자격
- 중ㆍ고등 및 대학생(휴학생, 졸업유예자 포함)
○ 접수방법
- 구글폼 제출: https://forms.gle/5P4EUutpgVTbbtk9A
○ 심사기준
- 주제 적합성
- 스토리텔링(전달력)
- 작품화가능성
○ 시상내역
- 대상(1): 20만원 및 제작사와의 계약
- 최우수상(3): 각 8만원
- 우수상(10): 각 3만원
○ 유의사항
- 1인 1편만 응모 가능합니다
- 모든 응모작은 퍼스트네임의 홍보 자료로 활용될 수 있습니다
- 수상작은 2차 저작물로 가공 및 수정, 보완될 수 있습니다.
- 표절 등 부당한 작품은 심사 대상에서 제외됩니다.
- 작품 응모 시 반드시 정해진 제출 규격 서식으로 작성하여야 합니다
○ 문의
- 이메일: memo.ry.facto.ry1004@gmail.com
[주최] 메모리팩토리
지원서 다운로드
- '지원서 파일 없음'
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합격스펙 & 합격자소서
더보기고려대 / 신소재 / 학점 4.1/4.5 / 토익스피킹: AL
1. 지원하신 직무 분야의 전문성을 키우기 위해 꾸준히 노력한 경험에 대해 서술해주세요. (전문성의 구체적인 영역(ex. 통계 분석) / 전문성을 높이기 위한 학습 과정 / 지식과 기술을 실전에 적용한 경험 / 경험의 진실성을 증명할 수 있는 근거가 잘 드러나도록 기술) 1. 이론적 및 실무 경험 반도체 소자와 공정에 대한 이론적 기반을 다지기 위해 무기화학과 반도체 재료 등의 직무 관련 과목을 수강하였습니다. 더불어 서울대학교에서 진행한 반도체 공정 실습을 통해 반도체 8대 공정에 대한 이해를 높일 수 있었습니다. 실제 장비를 직접 다뤄보며 이론을 현실에 적용하는 기회를 가졌습니다. 2. 태양전지 소자 연구로 SCI 논문 1저자 태양전지 소자 연구를 통해 공정 최적화와 문제 해결 능력을 키웠습니다. 실버 나노와이어 (AgNW) 박막을 상부 전극으로 활용한 연구에서 발생한 문제를 Source meter를 활용하여 다이오드 특성을 분석하고 새로운 공정 방법으로 공정 최적화를 시켰습니다. 결국 양면형 양자점 태양전지 개발에 논문 1저자라는 결과를 얻을 수 있었습니다. 위의 경험과 역량을 바탕으로 소자 불량 원인을 신속하게 파악하고 공정 개선에 기여하여 SK 하이닉스와 함께 성장하고 싶습니다. 2. 팀워크를 발휘해 사람들을 연결하고 공동 목표 달성에 기여한 경험에 대해 서술해주세요. (구체적인 상황 / 사람들과의 관계(ex. 친구, 직장 동료 등) / 협조를 이끌어내기 위한 본인의 행동 / 행동의 결과와 느낀 점이 잘 드러나도록 작성) 여름 방학 중 'L'사 화장품 프로젝트 참여를 통해 협력과 목표 달성 능력을 강화하였습니다. 팀원들의 다양한 전공과 성격 차이로 인해 초기 의사소통에 어려움을 겪었고, 여름 휴가로 인해 참여 의욕이 낮았습니다. 이런 상황에서 팀 리더로 선출되어 팀을 이끌고 목표를 달성하기 위해 노력했습니다. 우선, 목표를 추상적인 개념에서 현실적으로 전환하여 팀원들과 논의하고 의견을 수렴함으로써 목표를 명확하게 설정하고 팀원 간의 이해도를 높였습니다. 또한, 팀원들의 다양한 관심 분야와 역량을 고려하여 역할 분담을 제안하고, 각자가 참여할 수 있는 역할을 부여하여 모든 팀원이 적극적으로 참여할 수 있도록 했습니다. 저의 역할은 제품 분석과 발표였으며, 소비자들의 관심 키워드를 도출하고 팀원들의 방향을 도왔습니다. 역할 분담과 끊임없는 의사소통으로 팀원 간의 긍정적인 변화와 함께 결국 프로젝트에서 1등을 차지하게 되었습니다. 이러한 경험을 통해 개인과 팀 협력 능력을 향상시키며, 사회 조직에서도 협력과 유연성을 바탕으로 목표 달성과 역할 수행을 효율적으로 이루어내고자 합니다. 앞으로도 이 경험을 토대로 더 나은 결과를 창출하고 목표를 달성하는 데 기여하겠습니다. 3. 도전적인 목표를 세우고 성취하기 위해 끈질기게 노력한 경험에 대해 서술해 주세요. (목표와 목표 수립과정 / 수행 과정에서 부딪힌 어려움 / 목표 달성을 위한 구체적인 노력 / 노력의 결과와 느낀 점이 잘 드러나도록 작성) 한국과학기술연구원에서의 인턴 경험 중 주요 목표는 태양전지 박막의 기본 소자 효율을 향상시키는 것이었고, 초기 효율은 5.5%에서 출발했습니다. 그러나 문제 분석과 지속적인 노력을 투자함으로써 최종적으로 연구실 내 최고 효율 기록 중 하나인 13%로 향상시킬 수 있었습니다. 이러한 결과를 달성하기 위해, 박막 코팅 후 표면에 남아 있는 입자를 효과적으로 제거하기 위한 방법을 연구했습니다. 1. PbS-I ink를 원심분리하여 상층액만을 사용하고 SEM 표면 분석 및 AFM 측정을 통해 표면의 거칠기를 개선하고 입자를 제거했습니다. 2. Photoactive 층의 두께 최적화를 통해 단락 전류 값을 29 mA/㎠로 증가시켰습니다. 이를 위해 용액의 농도를 높여 박막 두께를 증가시켰습니다. 3. Hole transfer layer 하부층의 용매 극성 문제를 해결하기 위해 용매의 끓는점을 조사하고 annealing 시간을 최적화했습니다. 이로써 trap site 증가 문제를 극복했습니다. 위와 같은 문제점을 파악한 후 앞서 언급한 해결책을 적용하여 소자 효율을 당시 양자점 태양전지의 월드 레코드 효율인 14%에 근접한 결과를 달성할 수 있었습니다.
홍익대학교 / 화학공학과 / 학점 4.39/4.5 / 토익: 905, 오픽: ih / 데이터분석
1. 지원 분야를 선택한 이유에 대하여 기술해 주세요. " 제 직무 선택 기준은 '제 역량을 발휘할 수 있는가'입니다. 전동화-생산기술 직무는 제가 가진 KSA와 부합합니다. 이에 제 역량을 발휘함으로써 미래 모빌리티 시대의 퍼스트 무버가 되는 데 일환이 되고자 지원했습니다. 전동화-생산기술 직무는 차세대 배터리의 양산성 검토, 양산 중인 제품의 공정data를 통해 이슈 원인분석, 변동점을 관리하여 수율/품질 향상, 업무 효율을 높이는 데이터 기술을 개발합니다. 따라서 아래와 같은 KSA가 필요합니다. [K: 배터리 공정/성능/품질 지식] LFP와 LMFP cell을 제조, CV와 Specific capacity 그래프를 통해 가역성, 에너지 밀도 등 성능을 비교 분석하여 A+를 받았습니다. 또 불량 감지-5M+1E 특성요인도를 활용한 불량 분석-개선안 도출/실시-유효성 검증-표준화하여 재발을 방지하는 품질관리 단계를 배웠습니다. [S: 코딩/데이터를 이용한 불량분석/통계적 품질관리 역량] 파이썬과 매트랩 수업에서 모두 A+를 받고 C++을 이용한 대회에서 장려상을 수상했습니다. 이후 파이썬으로 공정 데이터를 전처리/시각화하여 spec over 불량을 발견했습니다. 연관성 있는 그래프를 찾아 불량 원인을 분석, 해결책을 제시했습니다. 또 공정 관리도를 그려 Cpk, 상관관계를 분석해 이상점을 진단하고 불량 공정의 infra 변곡점 관리를 수율 개선안으로 제시했습니다. [A: 분석적 사고] 캡스톤디자인프로젝트에서 숫자만 복잡하게 나열된 데이터를 독립/통제 변수를 효율적으로 운용하여 전구체/온도/반응 메커니즘 별 라인 그래프로 시각화했습니다. 이를 열역학과 반응 속도론의 두 가지 측면에서 분석하고 교수님께 화학공학 지식을 잘 적용하여 논문의 수준이 높다는 평가를 받았습니다. 코딩으로 데이터를 시각화하고 공정능력지수와 상관관계 분석으로 가동률 저해 요인을 분석하겠습니다. 이후 설비/생산팀과 소통하며 공정 변수를 표준화하고 설비 품질을 확보하겠습니다. 이로써 수율 향상과 수익성 개선에 기여하겠습니다." 2. 지원 분야와 관련한 전문성 확보를 위해 노력한 경험에 대하여 기술해 주세요. " 전동화-생산기술 직무에서 제가 가장 중요하게 생각하는 역량은 배터리 지식과 데이터를 기반으로 한 배터리 품질/불량 분석 능력입니다. 이에 ‘지식’과 ‘분석 능력’ 모두를 얻고자 노력해왔습니다. [파이썬 데이터분석, 공정최적화 역량 강화] 반도체데이터분석교육에서 코딩으로 데이터를 효율적으로 분석해 저수율 유발 공정 및 원인 분석 시간을 단축하고 가동률 저하에 신속히 대응하는 역량을 길렀습니다. 파이썬의 pandas, DataFrame 등으로 수율, 온도 등 수천 개 raw data를 한번에 전처리, 관리도/산점도/히스토그램 등으로 시각화했습니다. 수율 관리도에서 LSL 아래인 spec under을, 식각온도 관리도의 같은 LOT에서 편차가 급격히 증가하는 spec over&under을 발견했습니다. 따라서 식각공정 온도 편차 증가로 인한 불량이라고 판단, 불량 설비를 holding하고 온도 센서 교체를 해결책으로 제시했습니다. [배터리 품질 분석 역량 강화, A+ 달성] 반도체재료및측정실험 수업에서 CV, Specific capacity 등의 그래프로 에너지 밀도, 가역성 등 성능을 분석하는 역량을 길렀습니다. LFP/LMFP cell을 제작, specific capacity를 측정하고 plot했습니다. LFP의 평균 비용량이 LMFP보다 높은 것을 바탕으로 LFP의 slurry 균일도가 더 우수함을 분석했습니다. 코팅 균일도와 같은 공정 수준이 배터리 성능과 직결됨을 알았습니다. LMFP의 CV그래프에서 LFP에는 없었던 4.19V, 3.9V peak을 발견했습니다. LMFP에 Mn이 첨가되며 더 높은 전압에서 산화환원 반응함으로써 에너지 밀도가 높아짐을 알았습니다. 타과 전공 수업이었지만 21개의 논문을 읽고 레포트를 작성해 A+를 달성했습니다. 배터리의 동작 원리/성능 ‘지식’을 얻고 코딩을 활용한 데이터 분석 ‘도구’를 강화했습니다. 이로써 공정 데이터로 배터리 품질을 향상하는 전동화-생산기술 엔지니어의 역량을 다졌습니다."
홍익대 / 화학공학과 / 학점 4.39/4.5 / 토익: 905, 오픽: ih / 배터리 교육
1. 지원 분야를 선택한 이유에 대하여 기술해 주세요. " 제 직무 선택 기준은 '제 역량을 발휘할 수 있는가'입니다. 전동화-생산기술 직무는 제가 가진 KSA와 부합합니다. 이에 제 역량을 발휘함으로써 미래 모빌리티 시대의 퍼스트 무버가 되는 데 일환이 되고자 지원했습니다. 전동화-생산기술 직무는 차세대 배터리의 양산성 검토, 양산 중인 제품의 공정data를 통해 이슈 원인분석, 변동점을 관리하여 수율/품질 향상, 업무 효율을 높이는 데이터 기술을 개발합니다. 따라서 아래와 같은 KSA가 필요합니다. [K: 배터리 공정/성능/품질 지식] LFP와 LMFP cell을 제조, CV와 Specific capacity 그래프를 통해 가역성, 에너지 밀도 등 성능을 비교 분석하여 A+를 받았습니다. 또 불량 감지-5M+1E 특성요인도를 활용한 불량 분석-개선안 도출/실시-유효성 검증-표준화하여 재발을 방지하는 품질관리 단계를 배웠습니다. [S: 코딩/데이터를 이용한 불량분석/통계적 품질관리 역량] 파이썬과 매트랩 수업에서 모두 A+를 받고 C++을 이용한 대회에서 장려상을 수상했습니다. 이후 파이썬으로 공정 데이터를 전처리/시각화하여 spec over 불량을 발견했습니다. 연관성 있는 그래프를 찾아 불량 원인을 분석, 해결책을 제시했습니다. 또 공정 관리도를 그려 Cpk, 상관관계를 분석해 이상점을 진단하고 불량 공정의 infra 변곡점 관리를 수율 개선안으로 제시했습니다. [A: 분석적 사고] 캡스톤디자인프로젝트에서 숫자만 복잡하게 나열된 데이터를 독립/통제 변수를 효율적으로 운용하여 전구체/온도/반응 메커니즘 별 라인 그래프로 시각화했습니다. 이를 열역학과 반응 속도론의 두 가지 측면에서 분석하고 교수님께 화학공학 지식을 잘 적용하여 논문의 수준이 높다는 평가를 받았습니다. 코딩으로 데이터를 시각화하고 공정능력지수와 상관관계 분석으로 가동률 저해 요인을 분석하겠습니다. 이후 설비/생산팀과 소통하며 공정 변수를 표준화하고 설비 품질을 확보하겠습니다. 이로써 수율 향상과 수익성 개선에 기여하겠습니다." 2. 지원 분야와 관련한 전문성 확보를 위해 노력한 경험에 대하여 기술해 주세요. " 전동화-생산기술 직무에서 제가 가장 중요하게 생각하는 역량은 배터리 지식과 데이터를 기반으로 한 배터리 품질/불량 분석 능력입니다. 이에 ‘지식’과 ‘분석 능력’ 모두를 얻고자 노력해왔습니다. [파이썬 데이터분석, 공정최적화 역량 강화] 반도체데이터분석교육에서 코딩으로 데이터를 효율적으로 분석해 저수율 유발 공정 및 원인 분석 시간을 단축하고 가동률 저하에 신속히 대응하는 역량을 길렀습니다. 파이썬의 pandas, DataFrame 등으로 수율, 온도 등 수천 개 raw data를 한번에 전처리, 관리도/산점도/히스토그램 등으로 시각화했습니다. 수율 관리도에서 LSL 아래인 spec under을, 식각온도 관리도의 같은 LOT에서 편차가 급격히 증가하는 spec over&under을 발견했습니다. 따라서 식각공정 온도 편차 증가로 인한 불량이라고 판단, 불량 설비를 holding하고 온도 센서 교체를 해결책으로 제시했습니다. [배터리 품질 분석 역량 강화, A+ 달성] 반도체재료및측정실험 수업에서 CV, Specific capacity 등의 그래프로 에너지 밀도, 가역성 등 성능을 분석하는 역량을 길렀습니다. LFP/LMFP cell을 제작, specific capacity를 측정하고 plot했습니다. LFP의 평균 비용량이 LMFP보다 높은 것을 바탕으로 LFP의 slurry 균일도가 더 우수함을 분석했습니다. 코팅 균일도와 같은 공정 수준이 배터리 성능과 직결됨을 알았습니다. LMFP의 CV그래프에서 LFP에는 없었던 4.19V, 3.9V peak을 발견했습니다. LMFP에 Mn이 첨가되며 더 높은 전압에서 산화환원 반응함으로써 에너지 밀도가 높아짐을 알았습니다. 타과 전공 수업이었지만 21개의 논문을 읽고 레포트를 작성해 A+를 달성했습니다. 배터리의 동작 원리/성능 ‘지식’을 얻고 코딩을 활용한 데이터 분석 ‘도구’를 강화했습니다. 이로써 공정 데이터로 배터리 품질을 향상하는 전동화-생산기술 엔지니어의 역량을 다졌습니다."
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