문장 스크랩

---

복사

---

공유

1. 삼성전자를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오. 700자 이내 [인과응보] 전산설계 과목에서 설계 변수인 날개 길이 d1,d2,d3에 따른 체공시간을 구하는 자이로콥터 프로젝트를 진행했습니다. 2차 회귀분석 결정 계수는 0.97이나, fmincon 최적화에선, d1과 d3의 길이가 경계값에 걸쳐 자발적 추가 실험을 진행했습니다. d1과 d3의 상한을 확장했지만, 오히려 결정계수가 0.95로 0.02 하락했습니다. 조장인 저는 원인파악을 위해 팀원과 회의하고, 실험 장비를 살폈습니다. 원인은 장비의 노후화였습니다. 조건별 낙하시간의 평균 도출을 위해 5번씩 실험을 진행했지만, 날개와 몸통 사이 접히는 부분의 소성변형으로 2차 실험의 회전력이 일정하지 못함을 영상에서 확인했습니다. 충분한 실험 가능 범위와 정확한 제약 조건을 활용함도 깨달았지만, 더욱 절실히 느꼈던 것은 데이터 확보의 중요성과 수율 안정이었습니다. ＇인과응보＇를 ＇데이터＇가 있어야 ＇수율 안정＇이 가능하다는 말로 해석하고자 합니다. 최대 규모인 삼성전자의 Big data로 신뢰도 높은 모델링을 거쳤음에도 발생하는 Outlier. 이러한 일부 불량으로 기술력이 고객으로부터 평가절하 받는 것은 팀의 피와 땀을 배반하는 것이기에, 공정의 최전방인 평가 및 분석에서 제 능력을 발휘하겠습니다. 수율 개선을 위한 원인 분석의 집요함과 불량 발생 사전 예측으로 삼성전자의 반도체가 능력치를 공인받을 수 있도록 하는 가이드가 되겠습니다. (700) 2. 본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (※작품 속 가상인물도 가능) 1500자 이내 [최선보다 최고] 어렸을 적, 저는 집안의 장녀였기에 올바르고 모범이 될 수 있도록 행동했습니다. 하지만 고3 시절에는 어머니와 많이 부딪혔습니다. 제가 갈 학교와 어머니가 원하신 학교가 달랐기 때문입니다. 저는 그 당시 철없이 "최선을 다했는데 결과가 이래서 속상하고 죄송해요. 그래도 잘 하진 않았지만, 그저 수고했다는 한마디 해주시면 안 될까요?" 어머니께서는 단호히 "네 한계가 여기까지라고 생각하지 마라. 그럼 너는 인정받기 힘들 거야.＂ 어머니는 행원 시절부터 가장 먼저 출근하시고 야근을 마다치 않고 최연소 지점장 타이틀을 거머쥐셨습니다. 어머니를 보며, '회사에 필요한 사람이 되기 위해서 열심히는 당연하며, 성과를 보여야 함'을 느꼈습니다. 그래서 저는 체력을 위해 아침마다 한강을 뛰고, 학업을 위해 도서관에서 살며, 부모님께 부담되지 않고자 하루에 3시간씩 과외를 하며 구체적 성과를 내기 위해 애썼습니다. 그 결과, 저는 2학기 연속 학업 우수장학금을 받았고 비로소 어머님도 저를 인정해주셨습니다. 이를 통해 저는 하나의 좌우명을 세웠습니다. "최선을 다한다는 것은 그릇이 작다는 것이다. 최고가 되자." [경험을 통해 보이는 것] 2학년 2학기가 시작될 무렵, 저는 겨울 여행 계획을 세우기 시작했습니다. 외국여행이 처음이라 설레며 2박 3일의 일정을 짰습니다. 여행 전날, 비 오던 밤, 과외를 마치고 계단을 내려가던 중이었습니다. 전등이 나가 어두운 곳의 바닥 물기에 미끄러져 그대로 굴렀습니다. 움직일 수 없어 119를 불렀습니다. 서울에 혼자이던 저는 아무한테도 도움을 요청할 수 없었고, 응급실에서는 처음 타보는 휠체어로 이동했습니다. '왜 하필 지금일까. 내일 여행은 어떡하지?' 그래서 같이 여행을 가려 한 친구에게 연락해, 자초지종을 설명하고 혹여나 친구에게 피해가 될까 저를 빼는 게 어떠냐고 물었습니다. 하지만 친구는 괜찮다 했습니다. 무빙워크는 휠체어엔 좁았고, 비행기를 타고 내릴 때 휠체어 대여소는 멀었습니다. 기존의 저는 '몸이 불편하면 보호자와 함께 와야지.'라는 안일한 생각을 했습니다. 하지만 갑자기 거동이 불편해지고, 보호자도 없는 상황에 맞닥뜨리니 너무나 죄송한 마음이 들었습니다. 여행 내내, 휠체어를 밀어준 친구에게 "고마워. 나 때문에 힘들지?"라고 묻자 친구의 대답은 감동이었습니다. "이 눈높이에서의 풍경은 지금이 아니었으면 지나쳤을 거야." 저는 직접 경험해야 볼 수 있는 것들을 알게 되었습니다. 휠체어 전용공간의 고정 벨트 함이 보이고, 리프트 없는 역에서 두 손으로 바퀴를 굴리시면 얼마나 힘드실까 하는 생각이 들었습니다. 그래서 이를 바탕으로 정부 '소통 24'에 장애인 이동권 관련 내용을 건의했습니다. 무상 지하철,버스이용보다는 일정 교통비 지원으로 변경하는 대신, 전용 택시 앱을 제작하는 것입니다. 장애인이동 편의와 택시기사 일자리 창출 등 기대효과가 있다고 판단했기 때문입니다. 그 후로 저는 당사자의 의견에 더욱 경청하는 습관과 다른 시선으로 바라볼 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다. (1500) 3. 최근 사회 이슈 중 중요하다고 생각되는 한 가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다. 1000자 이내 온디바이스 AI의 상용화를 이끌어야 합니다. 2024년 3월, 삼성전자의 28나노 공정을 통한 카이스트 연구팀에서 오직 400mW 초저전력을 소모하면서 0.4초 초고속 거대 언어 모델을 처리하는 AI 반도체 ＇상보형-트랜스포머＇를 개발했습니다. 생성형 AI는 ＇물과 전기 먹는 하마＇로 불리며 에너지 낭비의 문제점이 대두되고 있습니다. 하지만 이 AI 반도체는 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)으로 해결했습니다. SNN이란 사람의 뇌가 생각할 것이 많을 때 에너지 소모가 많고, 생각할 것이 적을 때 에너지 소모가 적은 것처럼, 입력값의 크기가 작을 때에는 적은 전력 소모량을 보입니다. 또한, 뉴로모픽 컴퓨팅의 실용성 확장에 중점을 두어 고도의 언어처리 작업의 높은 정확성도 달성했습니다. 기존 심층 인공 신경망(DNN) 구조를 SNN으로 변환할 때의 스파이크 발생 문턱 값을 정밀 제어했기 때문입니다. 이 성과는 AI 반도체가 NPU와 PIM을 넘어 뉴로모픽 컴퓨팅으로 발전할 가능성을 확인하고, 고성능 저전력의 AI 반도체 상용화가 머지않음을 보였습니다. ＇CES 2024＇에서 Best in Show로 선정된 래빗 R1 역시 ＇온디바이스 AI＇기반입니다. 자연어 기반 인터페이스를 사용하여 사용자의 음성 명령이나 지침을 통해 장치와 상호작용합니다. 그래서 매우 직관적이고 모든 것이 간소화됩니다. AI 에이전트라는 것이 이제는 전문가들의 전유물이 아니게 되었습니다. 사용자가 해야 할 복잡한 프로세스들을 이 토끼에게 한 번 가르치면 다음부터는 알아서 하게 되는 것입니다. 이는 사람들이 AI를 어떻게 사용해야 삶이 달라질 것인지를 일깨워줄 것입니다. 그렇게 되면 기존의 앱 기반의 인터페이스는 사라지고 대화하듯이 명령하면 개인비서처럼 임무를 완수하게 될 것입니다. 그리고 이제 남녀노소 모두가 기술에 더 쉽게 접근하고 직관적으로 사용할 수 있게 될 것입니다. 저는 이를 ＇첨단 기술의 민주화＇라고 부르고 싶습니다. 따라서 모두가 주목하는 온디바이스의 발전을 이룩해야 합니다. (1000) 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. 1000자 이내 이 직무에는 상용화를 위한 품질 보장 및 비용 절감과 소통력이 핵심이라고 생각합니다. 에너지 계측공학 수업 시, 교수님께서 질문하셨습니다. ＂계측 오차로 무작위 오류, 체계적 오류, 인적 오류가 있다. 가장 빈번한 것은 무엇인가?＂. 저는'체계적 오류'라고 답했습니다. '무작위 오류는 실험 시 통제 가능할 테고, 인적 오류는 시스템에서 관리할 테니, 장비 제약 때문인 체계적 오류가 아닐까'라고 판단했기 때문입니다. 하지만 답은 '무작위 오류'였습니다. 그 순간, 깨달았습니다. 현장은 실험실처럼 통제되지 않아, 기업은 고객이 어떠한 환경에서 어떻게 사용하더라도 지속적 품질과 안전성을 보장해야 함이 1순위입니다. 이는 연구실에서 태양전지 과제를 진행하며 체감했습니다. 적은 실험 횟수로 목표 결과를 얻으려 고민했습니다. 실험에서 사용된 물질, 기계 감가상각의 비용은 물론, 시간 역시 중요한 자원이기 때문입니다. 또한, 총비용을 줄이는 효율적 방법은 탐구 및 검토 시간 할애임을 느꼈습니다. 그래서 랩미팅에서 실험 중 문제, 참고논문의 타당성과 데이터 신뢰성, 다음 실험 계획을 준비했습니다. 학부생인 저의 어프로치는 새롭지만, 경험이 적어 미흡하기도 했습니다. 선배의 조언과 더불어 양해를 구해 질문 및 계획 관련 피드백으로 신중히 연구했습니다. 제가 가장 많이 성장한 시기는 난관에 직면했을 때였습니다. 같은 환경에서 실험했으나, 기존 성과의 80%만 나오던 시기였습니다. 여태껏 진행한 조건과 데이터를 재분석하고, 동일 글러브박스 사용자의 조건을 확인해 문제점을 파악해 '무작위 오류'를 실감했습니다. 제가 통제하지 못한 타 사용자의 실험으로 흔들리는 제 데이터를 보며 '품질 안정화'에 대한 갈망이 커졌습니다. 이번 기회로 부품 경쟁력 확보를 위해 원가 절감과 공정의 최적화를 확인하고 싶습니다. 주도적 실험 계획부터 실험 전 과정 총괄능력 및 데이터 분석력, 피드백 수용 및 질문태도는 '조화로운 상호작용'인 협응력을 가진 팀으로 발전하는데 일조할 것입니다. (1000)