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[데이터 스페셜리스트를 향한 첫 걸음]
저는 삼성전자 메모리사업부 평가 및 분석직무의 데이터 애널리스트로서 근무하며, 10년내 삼성전자의 “데이터 스페셜리스트”로 성장하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 통해 삼성전자가 세계 메모리 반도체 시장에서 ‘초격차’ 기술로 우위를 점하는 데 공헌하겠습니다.
이를 위해, 한 학기 동안 삼성전자 반도체연구소 선행ME팀에서 평가 및 분석 직무로 현장실습을 수행한 경험이 있습니다. 기존에 발견하지 못한 인자 간의 관계를 데이터를 통해 밝히고, “defect” 건에 대하여 수치적 분석을 수행했습니다. 이를 통해 학부수업에서 배울 수 없었던 데이터를 활용한 반도체 공정지식을 배울 수 있는 소중한 기회였으며, 저의 목표의식을 더욱 확고히 할 수 있었습니다.
그리고 데이터 애널리스트가 추구해야할 방향성에 대해 다음과 같이 생각해 볼 수 있었습니다. 먼저, 데이터의 중요성입니다. 데이터는 변화를 주도 및 예측하는 데에 필수적인 요소임을 깨달았습니다. 그리고 이를 분석하는 데이터 애널리스트는 미래산업의 변화를 주도해 나가는 주역임을 알 수 있었습니다. 마지막으로 참신한 시각으로 데이터 분석이 행해질 때, 데이터 애널리스트의 진가가 발휘될 수 있다고 생각하게 되었습니다.
“데이터 스페셜리스트”가 되기 위한 고민과 끊임없는 학습을 앞으로도 멈추지 않겠습니다. 그리고 이러한 노력들은 삼성전자에서 아낌없이 쓰일 것을 약속드립니다.
‘평가 및 분석’이라는 직무로 반도체 연구소 선행ME팀 Data Analysis 부서에서 16주간 장기현장실습을 진행합니다. 제 직무의 주요 실습은 반도체 연구, 개발에서 생성되는 Data로 공정 관련 숨겨진 인자와 상관관계를 발견하거나 excursion 발생 시 제어하는 역할을 하고 있습니다. 학교에서 배운 전공 분야 통계 및 데이터 분석을 바탕으로 직무에 활용할 수 있습니다.
[아버지의 끈기를 물려받은 신입 엔지니어]
저는 한 분야에 대해 끈질긴 노력으로 최고의 결과를 얻을 때까지 노력하시는 아버지의 모습을 어릴 때부터 존경해 왔습니다. 이러한 아버지의 모습은 아직도 저의 삶의 이정표가 되고 있습니다. 30년간 금융업에 종사하시고 계신 아버지는 고객을 유치하기 위해 항상 끈질긴 자세로 업무에 임했습니다. 늦은 퇴근 후에도 고객을 유치하기 위해서 끈질기게 답이 나올 때까지 고민하시던 모습이 눈에 선합니다. 마케팅서적, 화술서적 및 비즈니스 강의 등을 통해서 방법을 찾기 위해 주력하셨습니다. 이러한 끈질긴 노력 덕분에 아버지께서는 KPI를 초과 달성하시는 횟수가 많았으며, 우수사원으로도 뽑히실 만큼 끈질긴 노력이 빛을 발하였습니다. 아버지의 분야는 지금 저와는 다르지만, 최고의 결과를 내려는 집념은 일맥상통한다고 생각합니다. 이렇게 성공할 때까지 끈질기게 방법을 찾아내는 자세는 아버지로부터 물려받은 큰 자산이며, 이는 아래와 같은 강점으로 발휘될 수 있었습니다.
[블록체인을 적용한 리뷰 신뢰도향상 프로젝트]
블록체인의 원리를 이용해, 배달어플의 데이터 신뢰도를 향상시킨 경험이 있습니다. 배달어플의 단점은 식당에 따라 리뷰 수가 적은 경우가 있었고, 가짜리뷰도 많았다는 것입니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 저는 블록체인과 리뷰시스템의 결합이라는 새로운 아이디어를 냈습니다.
이를 실현하기 위해 포스텍 컴퓨터공학과 학생들과 협업하여 이더리움 블록체인 플랫폼 위에 Decentralized App을 구현하는 방법으로 프로그램을 설계할 수 있었습니다. 그러나 개발과정이 쉽지만은 않았습니다. 이더리움 네트워크 위에서 동작하는 smart contract를 구현하기 위해 개발된 언어인 Solidity를 이용하여 데이터 베이스를 이더리움 블록체인 상에 구축하는 과정에서 어려움이 발생하였습니다. 당시 이더리움은 신기술이라 논문에서 해결방법을 찾기가 불가능 했습니다. 그래도 물러날 수는 없었습니다. 문제를 해결하기 위해 밤을 새며 처음부터 소스코드 전체를 훑어보기를 수십번 한 결과, 오류의 원인을 찾아낼 수 있었습니다. 그리고 이를 직접 github에 개시하여, 다른 유저들로부터 좋은 코멘트를 받을 수 있었습니다.
결과적으로 블록체인의 immutable 한 속성으로 리뷰 신뢰성 문제를 해결할 수 있었습니다. 뿐만 아니라, Token Economy 구현으로 사용자 유입을 위한 피드백 및 보상을 보장할 수 있었습니다. 끈기의 자세로 리뷰 데이터의 신뢰도 문제와 숫자의 부족이라는 문제점을 동시에 해결할 수 있는 경험이었습니다.
반도체 산업은 점점 더 미세한 선폭을 다루고 있습니다. 이 때문에, 엔지니어는 항상 새로운 문제에 맞닥뜨릴 수밖에 없으며 이를 끈기 있게 해결해야만 시장에서 살아 남을 수 있습니다. 삼성전자가 앞으로도 끊임없이 기술을 발전시키고 문제를 해결할 수 있도록, 저는 신입 엔지니어로서 업무 시 문제를 ‘끈기’ 있게 해결하는 자세를 유지할 것이며, 이러한 노력은 삼성전자에서 아낌없이 발휘될 것입니다.
[도광양회]
“도광양회”는 ‘자신을 드러내지 않고 때를 기다리며 실력을 기른다’는 의미로 최근 사회이슈와 밀접한 관련이 있다고 생각합니다. 최근 경기침체와는 대조적으로 주택가격은 끊임없이 상승하며 30?40대에게 공포심을 심어주고 있습니다. 이에 영혼까지 끌어 모아 주택을 마련한다 하여 ‘영끌’이라는 용어까지 등장했습니다. 여전히 많은 이들은 부동산 가격에 대해 회의적이며 버블로 인해 장기 디플레이션이 온다고 말하고 있지만 진정될 기미는 보이지 않고 있습니다. 여기서 중요한 사실은 내실을 갖춘 알짜 부동산들은 혹자들이 말하는 장기 디플레이션이 닥치더라도 그리고 버블 붕괴가 찾아와도 영향을 덜 받을 것이라는 것입니다. 반면, 보여주기 식으로 내실을 갖추지 못한 부동산 자산은 버블과 함께 붕괴되어 그 자산가치를 회복하기 힘들 것이 자명합니다.
마찬가지로, 급변하는 반도체 시장에서 미래를 내다보는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 반도체 시장에서 이미 우위를 점하고 있는 미국 그리고 수출규제로 언제든지 위험을 가할 수 있는 일본, 막대한 자본력을 바탕으로 반도체 굴기를 추진중인 중국 상대로 경쟁력을 갖추려면 내실이 튼튼한 기업만이 살아남을 수 있을 것입니다. 이러한 측면에서 우리나라 대표기업인 삼성전자는 어느 글로벌 반도체 기업보다 탄탄한 내실을 갖추고 있습니다. 이미 메모리 반도체 분야에서는 중국과 ‘초격차’를 벌려 선두를 유지하고 있으며, 파운드리 시장에서는 그 기술을 인정받아 꾸준히 성장하고 있습니다. 더 나아가 시스템 반도체 설계인 팹리스 영역까지 발 빠른 기술 개발과 결단력 있는 투자로 글로벌 반도체 선두로 도약하고 있습니다.
저 또한 미래가 불확실성으로 가득찬 상황에서 보여주기 위해 껍데기만 있는 버블과 같은 존재가 아닌 자신만의 내실을 다지기 위해 꾸준히 준비하고 투자하고 있습니다. 이를 통해 어떠한 불확실한 상황속에서도 흔들리지 않고 저의 능력을 발휘하도록 하겠습니다. 이러한 준비와 노력은 삼성전자의 미래 성장에 큰 원동력이 될 것입니다.
[데이터분석 기법을 통한 참전용사 추천 시스템 설계 및 논문기고]
삼성전자의 메모리사업부 평가 및 분석직무를 수행하기 위하여, 데이터 분석능력은 필수라고 생각합니다. 저는 국가유공자의 승인과정에서 발생하는 사회문제를 해결하고자 “Link Prediction기법”을 활용한 프로젝트를 통해 이 능력을 증명한 경험이 있습니다.
한국전쟁 70년이 지났지만, 여전히 많은 참전용사분들이 국가유공자 승인 과정에서 인우보증의 어려움을 겪고 있다는 기사를 접하였습니다. 이들의 안타까운 사연을 접하고, 제가 작은 기여를 할 수 있는 방법을 모색하였습니다. 그 결과 데이터분석 기법을 적용하여 해결하는 아이디어가 떠올랐습니다. 이에 국가 공공데이터 포털에 공개된 “한국전쟁 데이터”에 “Link Prediction 기법”을 적용하여 인우보증의 가능성이 높은 참전용사를 추천하는 시스템을 설계하였습니다. 이 프로젝트로 혁신성과 실현가능성을 대학교에서 인정받아 교내 “사회혁신 프로젝트 우수사례”로 뽑히게 되는 성과를 냈습니다. 이 덕분에 ‘데이터 마이닝 전문가’이신 손소영 교수님 지도 하에서 학부 연구생으로 연구할 기회를 얻을 수 있었습니다.
방법론적으로 ‘Graph Neural Network’까지 확장하기 위해 논문을 읽으며 밤을 새기 일쑤였지만, 모르는 것을 알아가는 희열로 오히려 머리가 맑아지는 기분이 들었습니다. 그리고 점점 더 공부를 할 수록 데이터 분석기법에 빠져들었습니다. 결과적으로 프로젝트에 필요한 논문들을 모두 읽고 학습하여 보다 정밀한 시스템을 설계할 수 있었습니다. 교수님 지도를 받으며 친구와 함께 공동저자로 논문을 작성하였고 AAAI학회에 기고하였습니다.
이와 같은 노력과 경험은 삼성전자 메모리사업부서의 신입 엔지니어로서 유감없이 발휘 될 것입니다.