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1. 삼성전자를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오. 삼성전자는 AI 프로세서 턴키 솔루션을 제공할 수 있는 유일한 기업입니다. AI시대에도 여전히 기술 리더십을 이끌 것이고, 그 여정을 함께하고자 삼성전자에 지원했습니다. 특히 HBM은 높아지는 적층 수만큼 고신뢰성 또한 중요해집니다. 테스트를 통해 최적의 동작조건을 찾아내어 고성능 메모리의 신뢰성 확보에 기여하겠습니다. [반도체 올라운더] 저는 새로운 제품을 구입하면 초기불량 확인을 위해 항상 테스트를 합니다. 제품의 동작원리를 파악하고 고장원인을 찾아내는 것은, 소비자로서 양품을 구매하려는 욕구를 넘어, 엔지니어의 본능을 자극합니다. 테스트로 찾은 불량 인자의 원인을 파악하고, 제품의 완성도에 기여하는 '평가 및 분석'직무는 마치 저를 위한 직무였습니다. 이후, 어떤 반도체든 최적의 테스트 프로세스를 만들 수 있는 엔지니어가 되고자 아래와 같은 경험을 했습니다. 1. 직접 DRAM을 구입하여, 실장평가 프로젝트를 기획하며 JEDEC 표준과 테스트 프로세스를 진행했습니다. 2. 학부 연구생으로 'SSD 시뮬레이터’를 분석하여 SSD의 동작 원리를 이해하고, 각 FTL 정책의 성능을 측정 평가했습니다. 3. KIST인턴으로 근무하며, GPU와 뉴로모픽 반도체 간의 비교분석 테스트를 진행하여, 각 반도체 특성에 맞는 테스트 프로세스를 고안했습니다.다양한 반도체의 평가 및 분석 경험으로 메모리 제품 신뢰성 확보에 기여하겠습니다. 2. 본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등 을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (※작품속 가상인물도 가능) [지식 나누기 = 지식 곱하기 : 공유의 가치를 알게 해 준 학습동아리] 혼자 성실히 공부하는 것이 정도인 줄 알았던 저는, '지식은 나눌 때 배가된다.'는 지도교수님의 말씀에 학습동아리를 만들어 지식공유의 힘을 깨닫게 되었습니다. 평소 노션을 이용한 지식 정리가 제게 가장 효과적인 학습법이었기에, 동아리 부원들에게 해당 툴을 소개한 뒤 공유 기능을 사용하여 학습 내용을 공유하고 함께 자료를 만들어가기 시작했습니다. 댓글로 피드백을 주고받는 것은 오개념 없이 이해했는지 확인하기 효과적이었습니다. 이를 응용한 전문가 제도를 떠올렸고, 부원들은 각자 자신 있는 수업의 전문가가 되었습니다. 각 수업의 전문가가 과목을 정리하면, 다른 부원들은 자료를 보완 및 오개념을 수정하며 모두가 적극적으로 공부하게 되었습니다. 그 결과 팀 평균 학점 4.3의 성적을 얻어 팀원이 학과 석차를 싹쓸이하는 쾌거도 이뤘습니다. 이후, 지식 공유의 힘을 깨달은 저는 멘토링 및 블로그를 통해 공유의 가치를 꾸준히 실천했습니다. 입사 후에도 팀원들과 공유와 협업의 가치를 이끌어내어 최고의 팀워크를 형성하겠습니다. [DRAM 실장평가 : 천직을 찾게 된 계기] 직접 DRAM을 구입하여 제품의 성능이 JEDEC 데이터시트와 일치하는지 평가했던 경험은 불확실했던 진로를 ‘반도체 평가 및 분석 엔지니어’라는 확고한 길을 찾아주었습니다. 컴퓨터 성능향상을 위해 구매한 DRAM을 초기불량 확인을 위해 테스트를 하고자 했습니다. 인터넷에서 찾은 DRAM 테스트 방법에는 전공 수업 때 배운 용어와 개념이 수두룩했습니다. 학교 과제가 아니라, 스스로 전공지식을 제대로 적용하고 배워보고자 동기들과 프로젝트로 추진했습니다. 먼저, 실제 제조사의 제품 테스트 과정을 벤치마크하기 위해 관련직무 현직자를 수소문했습니다. 운이 좋게도 온라인을 통해 현직 DRAM 실장 평가 엔지니어분과 연락이 닿아 실제 테스트 과정을 배울 수 있었습니다. 이후 상용 테스트 프로그램 사용법을 익히고 배운 과정을 실행해 보았습니다. 간이 챔버를 구성해 테스트를 진행하니, 온도 Stress를 주었을 때 특정 주소에서 반복적으로 에러가 발생하는 것을 확인했습니다. 고온에서 발생할 수 있는 DRAM 리스크를 조사하여 DRAM Capacitance가 고온에서 누설전류가 많아지는 사실을 알았습니다. 이를 바탕으로 고온에서 발 생한 에러가 ‘누설전류에 의한 leakage성 불량일 것이다.’라는 가설을 세웠고, BIOS설정에서 Refresh주기를 절반으로 줄이며 가설을 검증할 수 있었습니다. 이후, JEDEC의 DDR4 데이터 시트를 확인하여 제조사가 품질 보증을 위해 준수해야 하는 표준이 존재함을 확인했고, 해당 기준상 특정온도 이상에서의 불량은 제조사 품질보증에는 문제가 없음을 확인했습니다. 제품의 동작원리를 이해하고, 고장원인을 찾아내는 것은 새로운 제품을 개발하는 것 이상으로 즐거움을 가져다주었습니다. 저는 테스트의 매력에 빠져 ‘반도체 평가 분석 엔지니어’라는 구체적인 진로와 목표를 가지게 되었습니다. 3. 최근 사회이슈 중 중요하다고 생각되는 한가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술 해 주시기 바랍니다. [출산율 0.78 : 미래인재 부족, 해법은 디지털 전환] 2월 통계청에서 발표한 합계출산율 0.78은 충격적인 수치입니다. 저출생으로 인한 생산가능인구 감소는 미래에 ‘노동력 부족’이라는 위기에 마주할 것입니다. 이 중 특히, 제조업 분야는 생산 시설에 인력 투입이 많아 인력 문제에 더욱 민감합니다. 저는 이 문제의 해법이 ‘디지털 전환을 통한 생산시설 완전 자동화'가 될 수 있다고 생각합니다. 디지털 전환을 통해 생산시설 완전 자동화를 이루고, 한정된 노동력을 원천 기술개발에 집중 배치시킨다면, 생산성은 늘고, 비용은 감소하며, 기술 개발에는 더 집중할 수 있는 환경이 조성될 것입니다. 나노 단위의 미세공정을 관리하는 반도체 산업의 경우, 디지털전환을 통한 완전자동화는 결코 쉽지 않을 것입니다. 그럼에도 불구하고 삼성전자는 디지털 트윈을 추진하는 TF를 구성하고, 디지털 전환을 추진하며 '디지털 전환을 통한 FAB 완전 자동화'를 빠르게 앞당기고 있습니다. 이러한 변화 속에서 평가분석 엔지니어는 '데이터 엔지니어링 능력'을 키워야 할 것으로 생각합니다. 디지털 전환으로 인해 이전보다 방대한 양의 데이터가 생성될 것입니다. 공정에서 발생하는 다양한 종류의 raw data를 데이터 분석을 통해 패턴을 유추하고, 유용한 정보를 발굴하여 품질에 영향을 미치는 인자를 유추하고 repair 할 수 있어야 합니다. 저출생으로 인한 생산가능인구 감소는 제조생산 산업에서 피할 수 없는 위기입니다. 디지털 전환을 통한 스마트 팩토리로의 전환은 필연적이며, 삼성전자의 이러한 변화에는 ‘평가 및 분석’ 엔지니어가 중요한 역할을 할 것입니다. 마지막으로, ‘디지털 전환을 통한 생산시설 완전 자동화’는 미래에 노동력 부족 문제가 닥치더라도 생산성 증가, 기술 격차 형성, 원가 절감이라는 밝은 청사진을 그릴 수 있을 것입니다. 4.지원한 직무 관련 본인이 갖고 있는 전문지식/경험(심화전공, 프로젝트, 논문, 공모전 등) 을 작성하고, 이를 바탕으로 본인이 지원 직무에 적합한 사유를 구체적으로 서술해 주시기 바랍니다. [제품 특성에 맞는 파라미터 최적화] 차세대 반도체 연구소에서 인턴으로 근무하며, 인공지능 반도체 신경망의 정확도를 4배 증가시킨 경험이 있습니다. 부여받은 과제는 ‘인공신경망을 최적화하는 파이썬 ToolBox 개발’이었습니다. 기존 CPU-GPU 환경에서 구동되던 알고리즘을, 뉴로모픽 반도체에서 구동되도록 변환해야 했습니다. 해당 업무는 각 하드웨어의 동작원리와 AI 전반을 알아야 정확히 개발하고 검증할 수 있었습니다. 그러나 개발 초기에는 하드웨어 특성 이해가부족하여 여러 차례 엉뚱한 결과값을 얻었습니다. 원인 파악을 위해 하드웨어의 동작을 다시 뜯어보고, 뉴로모픽 반도체의 연산 속도와 소비전력에 관련된 모든 파라미터를 가변 하며 추이를 확인했습니다. 결국, 입력 크기에 따른 신경망 부하라는 성능 저하 원인을 찾아낼 수 있었습니다. 이후 소자의 데이터시트를 확인하며 threshold, synaptic weight 등 관련 파라미터를 스케일링했고, 이를 시각화하여 최적의 동작 조건을 찾아냈습니다. 이로 인해 뉴로모픽 반도체 신경망의 정확도는 4배 증가하는 결과를 얻었습니다. [SSD 시뮬레이터 분석 : 메모리 동작 이해] 학부 연구생으로서 지도교수님의 대학원 수업을 청강하며 NAND Flash 메모리와 SSD의 내부 구조 및 특성을 익히고, SSD FW인 FTL의 필요성과 다양한 정책을 배웠습니다. C로 구현된 SSD 시뮬레이터를 통해, 각 정책에서 Erase/Write/Read/GC 동작 코드를 분석 및 구현하여, 각 정책별 동작 횟수, Total I/O Time을 측정하여 성능을 평가했습니다. 평가 결과를 바탕으로 각 정책의 특징을 정리하며, NAND 플래쉬 메모리 동작원리 이해했습니다. 분석 경험을 바탕으로 최적의 동작조건을 파악하고 테스트 프로세스를 개발하겠습니다. 차세대 반도체와 메모리 반도체 개발 및 평가 경험을 통해, 어떤 신제품이어도 각 제품의 특성을 파악하고 그에 맞는 테스트 프로세스를 개발할 수 있는 엔지니어가 되겠습니다.