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합격 자소서

LG전자 / [생산기술원] 전기전자 / 2023 하반기

인하대학교 / 정보통신공학과 / 학점 3.85/4.5 / 오픽: IH / 사회생활 경험: 한국철도기술연구원 인턴 / 우수논문상 수상, VE경진대회 입상 / 한국사검정시험 , 컴퓨터활용능력

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1. "LG전자"에 대한 지원동기에 대하여 구체적으로 기술하여 주십시오. "어려운 문제에 도전하며 고객의 니즈를 충족시키는 엔지니어" 고밀도, 고효율의 전력변환장치 개발로 '가전은 LG'라는 모토를 넘어 '전장은 LG'를 달성하는 엔지니어가 되고 싶습니다. 전 세계적으로 탄소 중립에 대한 관심이 높아지며, 전력공급 및 저장시스템 부품 시장 또한 성장중입니다. 특히 자동차 시장에서는 전기차 시장 규모의 확대로 기존 내연기관에서 전동화 부품으로의 빠른 전환이 이뤄지고 있습니다. 앞으로 전력을 효율적으로 공급 및 변환하는 장치의 중요성이 늘어가는 만큼 시스템에서 요구하는 전력을 정확하게 전달하는 전력변환장치의 개발은 필수적입니다. LG전자는 60년에 걸친 인버터 기술로 가전 사업에서 1위를 지켜내고 있으며, 이러한 기술력을 바탕으로 향후 전장사업도 이끌 기업임에 대한 확신을 더해주었습니다. 제 문제해결 능력을 통한 성취 경험을 통해 LG전자가 전장사업에서도 기술적인 우위를 다지는데 기여하겠습니다. 연구실 인턴 과정 중 8가지 소자 코드 검증을 통해 오류를 해결한 경험이 있습니다. 해당 과제에서는, FeRAM소자의 장점을 활용하기 위해 기존보다 더욱 높은 정확도를 가지는 TNN 모델로 설계를 진행했습니다. FeRAM 소자의 경우 협업한 연구실의 소자를 이용해서 제품의 동작을 검증해야 했지만, 소자가 오류로 동작이 불가능한 문제가 생겼습니다. 이를 해결하기 위해 협업하는 소자 연구실과의 미팅을 주선하여 이전에 실험을 진행했던 8개의 소자의 코드를 얻었고, 이를 모두 검증해 가며 오류가 생긴 소자의 문제점을 분석했습니다. 분석한 내용을 바탕으로, 협업한 연구실과의 미팅을 진행하였고, 이전에 전제 소자를 미리 분석하고 검증해 둔 덕분에 쉽게 문제를 발견할 수 있었습니다. 해당 결과를 바탕으로 전체 회로도 설계할 수 있었고, 이전 모델보다 정확성과 면적을 개선하여 해당연도 국가과제까지 성공적으로 마무리 지을 수 있었습니다. 문제상황에 당황하지 않고 부딪혀 나간 경험을 토대로 HW설계 직무에서 저의 역량을 발휘하겠습니다. 2. 본인이 지원한 직무관련 향후 계획에 대하여 -본인이 지원한 직무와 관련된 본인의 향후 미래 계획에 대해 구체적으로 기술해주시기 바랍니다. 고밀도 및 고효율의 전력 변환 장치를 개발하여 탈 탄소 기술 분야에서 선도 역할을 하고자 합니다. 이러한 목표를 달성하기 위해 입사 초기에는 기존 제품의 동작과 성능을 철저히 분석하여 더 나은 제품을 개발하기 위해 노력하겠습니다. 학부 시절 SoC 프로젝트에서 주어진 회로의 세부 성능 분석을 기반으로, 기존 회로보다 적은 면적을 가졌지만 1.2배 빠른 회로를 설계하여 1등을 성취한 경험이 있습니다. 이러한 분석과 개선 능력을 토대로 입사 후에는 생산기술 분야에서 제품군을 자세히 분석하여, 더 나은 제품 개발을 위한 프로젝트 리더로 성장하는 기반을 다지겠습니다. 뿐만 아니라, 서울 주택공사에서 주관한 공모전에서 팀원 간의 원활한 소통을 이끌어 수상한 경험이 있습니다. 이를 기반으로 팀원 및 고객사들과의 효율적인 소통을 통해 부서의 목표를 달성하는 데 기여하고자 합니다. 입사 후 3년간 저의 분석 및 소통 역량을 강화하고, 이후 매출에 직접적인 이익을 창출하는 엔지니어가 되겠습니다. 3. 프로젝트 경험 ※ 최선을 다해 참여했던 학교 수업의 팀플레이 과제, 경진대회, 공모전 등 가장 기억에 남고 많은 것을 배운 프로젝트에 대해 기술하세요. 프로젝트 제목/기간/참여 인원/본인의 역할/내용과 결과/본인의 역할을 반드시 포함해주시고, 최초 프로젝트 목표, 목표 대비 달성 수준과 본인이 배우고 느낀 점을 포함하면 좋습니다. "새로운 설계방식으로 IEEE에 논문을 투고하다" 연구생 인턴 과정 중 선배 연구실원과 함께 AI 연산 속도를 개선하는 모델의 최적화에 관한 연구를 8 개월간 진행했습니다. 해당 연구에서 설계된 모델의 면적을 기존보다 30퍼센트 이상 줄이는 성과를 보여 IEEE에 1 저자로 투고했습니다. 설계된 모델의 경우 AI 연산 속도는 2 배 이상 개선하였지만, 수직으로 배치된 두 개의 트랜지스터 게이트 구조를 실제 설계에서 구현하기 어려웠습니다. 이로 인해 기존 설계 방식으로 진행할 경우, 예상보다 면적을 15퍼센트 가량 더 사용하게 되는 문제가 발생했습니다. 이에 대한 해결책을 찾기 위해 Layout 최적화에 대한 논문 14편을 분석하고, 설계 기법에 관련된 3 개의 특허를 조사했습니다. 논문 분석을 통해, 서로 다른 셀간 metal line과 diffusion 영역을 겹쳐 설계하여 면적을 최적화하는 방안을 생각했습니다. 또한 설계 과정 중 발생한 셀의 공백영역에 좌우의 셀을 이어서 설계하여 여유 면적을 최소화했습니다. 결과적으로, 4개의 인접한 셀의 겹치는 영역을 공유해서 설계하는 방식으로 기존방식 대비 30퍼센트 이상의 면적을 줄일 수 있었습니다. 나아가, 수직으로 배치된 트랜지스터 게이트를 다른 방식으로 배치해서 설계하는 방법을 제시했습니다. 게이트를 평행하게 배치하되 게이트에 연결되는 metal line 만을 직교하게 설계하는 방식으로 모델의 수직구조를 충족시켰습니다. 이를 통해, 두 가지 모델을 추가적으로 설계하여, 회로 엔지니어들이 요구하는 Spec에 따라 최적화된 모델을 선택할 수 있는 최적화 방법론을 제안했습니다. 이러한 연구결과를 바탕으로, IEEE에 논문을 투고하는 성과를 이뤘습니다. 현재에 안주하지 않고 더 나은 제품을 제공할 수 있다면, 더 고민하고 이를 해결하고자 합니다. 입사 후 LG전자 생산기술원의 설계 엔지니어로서 발전하는 전략을 찾아, 고품질의 제품을 선보이겠습니다.