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1. 본인의 취미/특기, 존경인물 및 존경하는 이유를 자유롭게 작성하여 주시기 바랍니다. 노래부르기,수영,축구 이국종 교수 – 뛰어난 실력과 올바른 가치관으로 최고 전문의로 거듭남 2. 삼성전자를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오.(700자 이내) [4차 산업혁명의 필수 부품 = 시스템 반도체] AI, 5G 등 4차 산업 기술이 발달함에 따라 미래 우리의 삶을 더욱 풍요롭게 만들어 줄 것으로 예상됩니다. 이에 따라 삼성전자는 용인시에 360조 원을 들여 시스템 반도체 산업단지를 조성하기 위한 투자를 했습니다. 이로써 시스템 반도체를 생산해야 하는 팹리스 고객의 기대에 부응할 수 있으며 머지않은 미래에 시스템 반도체 선두 주자로써 자리 잡을 수 있습니다. 또한, 메모리 반도체 시장에서 점유율 1위를 달성한 경험을 발판 삼아 시스템 반도체 시장에서 세계의 정점에 설 수 있을 거라 생각합니다. 삼성전자의 일원이 되어 이러한 여정에 보탬이 되는 SW 엔지니어가 되고 싶습니다. 이를 위해, 저는 학부 인턴 딥러닝 관련 연구 중 이미지 분류를 위한 CNN 모델인 Efficient Net을 최적화하여 모델 용량을 30% 줄이면서도 정확도를 유지하는 경험을 통해 자원 활용 능력과 분석 능력을 키웠습니다. 또한, 딥러닝 기반 제스처 필기 인식 프로젝트를 진행하며 임베디드 시스템에 대한 역량을 키웠습니다. 이러한 경험을 바탕으로 시스템 LSI 사업부에 입사 후 영상 및 이미지 처리를 위한 AI를 개발하고 이를 경량화하여 온디바이스 비전 솔루션을 개발하고 싶습니다. 또한, 사내 교육을 이용해 직무 이해도를 높이고 임베디드 시스템 활용 능력으로 SoC에 쓰이는 최적화된 SW를 개발하고 싶습니다. 3. 본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (작품속 가상인물도 가능)(1500자 이내) 중-고등학생 시절 아버지와 함께 3박 4일의 일정으로 한라산, 지리산, 설악산 종주를 한 경험이 있습니다. 산의 정상을 향하는 길은 험하고 몸 전체가 천근이 된 느낌이 들었습니다. 하지만 당장 눈앞에 보이는 계단 하나만 오르자는 생각으로 느리지만 묵묵히 산행을 이어갔고, 마침내 정상에 오른 순간 느끼는 희열은 모든 고통을 잊게 해주었습니다. 이 경험을 통해 느리더라도 앞으로 나아가기만 한다면 목표를 이룰 수 있다는 교훈을 얻었고, 꾸준함이 얼마나 큰 힘을 발휘할 수 있는지 깨달았습니다. 이러한 생각들이 자신의 선택을 믿고 끝까지 밀고 나갈 수 있는 원동력이 되었습니다. [꾸준함의 결실] 저는 학부생 동안 미래 SW 엔지니어로서 경쟁력 확보를 위한 프로그래밍 역량 강화와 학업 집중도를 높이기 위한 전 학기 장학금 수혜라는 목표를 세웠습니다. 이를 위해 동기들과 주 2회씩 전공 스터디를 진행하며 문제에 대한 각자의 생각을 공유하고 멘토-멘티 활동을 진행했습니다. 수강 내용을 오래 기억하기 위해 수강 후 2시간의 복습을 했고, 이해되지 않는 부분을 교수님께 질문을 하며 해결했습니다. 이를 통해, 자기주도학습 습관과 의견을 정확히 전달하는 방법을 배울 수 있었습니다. 그 결과, 프로그래밍 관련 전공에서 좋은 성적을 취득할 수 있었고 전 학기 학점 평균 4 이상을 유지하며 4년 연속 장학생이라는 목표를 달성할 수 있었습니다. 이를 통해 다시 한번 꾸준함의 힘에 대해 깨달았습니다. [학부 인턴을 통해 시야를 넓히다] 신입생 교양 수업에서 영어 몇 자로 컴퓨터의 특정 기능을 구현할 수 있음에 충격을 받았고 프로그래밍에 관심을 가지게 되었습니다. 프로그래밍언어, 디지털 영상처리, 임베디드 인공지능 등의 전공을 수강했고 프로그래밍과 딥러닝 관련 학부연구실에서 15개월간 학부 인턴을 했습니다. 딥러닝에 관해 공부하기 시작하며 학부 수업과 차원이 다른 난이도에 많은 어려움을 겪었습니다. 지도-비지도 학습, Loss Function 등 기본적인 이론들은 구글링과 관련 서적을 찾아보며 최대한 혼자서 이해하기 위해 노력했고, gradient descent, optimizer 등 막히는 개념은 선배들에게 질문하며 극복해갔습니다. 학습 과정에서 제가 관심 있는 분야를 연구해서 논문을 투고하고 싶다는 목표를 세우게 되었습니다. 저는 딥러닝 모델을 제약 없이 실생활에 적용해보고 싶어 딥러닝 모델 경량화라는 분야에 관해 연구했습니다. 새로운 기술을 공부하며 많은 어려움과 한계에 부딪혔지만 온라인 강의를 시청하고 관련된 논문을 분석해 논문 스터디에서 발표하며 부족한 부분을 보완할 수 있었습니다. 그 결과 IPIU학회에 성공적으로 논문을 투고할 수 있었습니다. 이를 통해 성장을 위해서는 고정된 시야에 머물지 않고 새로운 지식을 습득하는 자세가 중요하다는 것을 알게 되었습니다. 4. 최근 사회이슈 중 중요하다고 생각되는 한가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다.(1000자 이내) 2023년 3월, chatgpt를 시작으로 사진생성모델, 영상생성 모델까지 생성형 AI가 엄청난 속도로 발전하며 우리의 일상에 빠르게 자리 잡고 있습니다. 이러한 기술의 발전으로 AI모델의 많은 연산을 처리하기 위한 시스템 반도체의 필요성이 더욱 증대되고 있습니다. 하지만, 2023년 세계 시스템 반도체 시장에서 한국의 점유율은 3.3%에 불과했습니다. 시스템 반도체는 4차 산업혁명의 필수품이고 과학 기술의 발전은 국가 경쟁력과 직결되기 때문에 관련 산업 육성은 필수라고 생각합니다. 이러한 상황 속 시스템 반도체 글로벌 리더가 되기 위해 국가, 기업, 개인이 가져야 할 관점에 대해 생각해 보았습니다. 국가적 차원 : 시스템 반도체는 산업 특성상 많은 자본이 필요하므로 자본이 부족한 국내 중소 팹리스 기업의 경우 진입장벽이 높은 것이 현실입니다. 따라서, 다양한 정책을 통해서 국내 기업을 지원하고 연구 개발을 촉진해야 합니다. 또한, 첨단기술 유출을 막기 위해 관련 법안을 강화하거나 개정해야 합니다. 이를 통해, 독자적인 기술력을 확보함으로써 경쟁력을 가질 수 있습니다. 기업적 차원 : 관련 산업에 대한 투자와 인재 양성에 힘써야 합니다. 또한, 안정적인 개발과 제품 경쟁력을 높이기 위해 관련 기업이 상생하여 산업 생태계를 만들고 강화해야 합니다. 좋은 예로, 삼성전자는 ‘시스템 반도체 비전 2030’을 달성하기 위해 171조 원의 과감한 투자와 1만 5천 명의 전문인력을 채용할 계획을 세웠습니다. 또한 국내 중소업체와의 협력을 통해 국가 시스템 반도체 산업 생태계를 강화하고 있습니다. 이를 통해, 반도체 산업의 선순환 구조를 만들 수 있고, 글로벌 리더로써 발돋움할 수 있습니다. 개인적 차원 : 지속적인 학습을 통해 전문성과 기술 역량을 강화하여 개인적인 성장을 이루어 낼 수 있도록 노력해야 합니다. 국비지원교육, 온라인 교육 플랫폼 등을 이용하여 본인의 경쟁력을 강화하고 전문성을 갖춘다면 시스템 반도체 글로벌 리더의 일원으로 성장할 수 있습니다. 5. 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.(1000자이내) 삼성전자 시스템 LSI 사업부의 SW 엔지니어는 System SW 개발을 위한 임베디드 시스템 활용 능력과 온디바이스 AI를 위한 데이터처리, 딥러닝 활용 능력이 필요합니다. 저는 이러한 자질을 갖추기 위해 다음과 같은 프로젝트를 진행했습니다. 종합설계과제로 라즈베리파이, LCD 디스플레이, 서보모터를 이용해 스마트 알약 배급기를 제작했습니다. 사용자가 제품을 쉽게 사용할 수 있도록 tkinter 라이브러리를 이용해서 LCD GUI를 기획하고 구현했습니다. 또한, Fusion360으로 제품의 3D모델링을 수행하고, GPIO 라이브러리를 이용하여 서보모터 제어 코드를 구현하였습니다. GUI와 제어 코드를 연동해 사용자의 입력에 따라 제품이 동작하도록 구현하였으며, 서보모터 사용 중 발생한 전압 부족 문제를 브레드보드와 전원 공급장치를 추가하여 해결하였습니다. 이를 통해 HW-SW를 유기적으로 관리하며 개발하는 방법과 임베디드 시스템 활용 능력을 길렀습니다. 임베디드 인공지능 과목의 팀 프로젝트로 젯슨나노와 Mediapipe 알고리즘을 활용해 시각장애인을 위한 딥러닝 제스처 필기 인식 프로그램을 개발하였습니다. 젯슨 나노의 성능을 고려해 가벼운 모바일넷 분류기를 자체 데이터셋에 맞게 classifier를 수정하여 사용했습니다. 알파벳별 데이터셋을 구축하고 훈련 데이터와 검증 데이터로 나누어 데이터 전처리와 모델 학습을 진행한 결과 95%의 정확도를 달성했습니다. 또한, 실시간 추론을 위해 Pytorch 모델을 ONNX 모델로 변환해 최적화하여 추론 시간을 현저히 줄였습니다. 이를 통해 데이터 처리 및 딥러닝 활용 능력과 조건에 맞게 라이브러리를 활용하는 능력을 길렀습니다. 이 경험들을 기반으로 온디바이스 비전 솔루션을 개발하여 더욱 향상된 사용자 경험을 제공하고, 임베디드 시스템 활용 능력으로 SoC에 사용되는 최적화된 SW를 개발하여 시스템 LSI 사업부에 기여하겠습니다. ​