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1.삼성전자를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오. (700자) [E 기술팀: SF3P(SF2) MBCFET Etch 양산 경쟁력 확보] 3나노 MBCFET의 Etch를 관리하고 소자 품질과 SF3P 수율 제고를 목표로 공정기술 고도화에 기여하고자 지원합니다. 나노종합기술원의 180nm CMOS 제작 프로젝트에서 BEOL단 Via hole Etch 시 contact 저항을 감소시킨 경험이 있습니다. 공정 결과 SEM 분석과 parameter split test 해석을 토대로 Via의 Etch profile을 개선시켰습니다. 또한 학부 시절 반도체 화학공학, 반도체 공정 및 장비 순환 실습으로 Fab에 출입하며 각 단위공정 메커니즘과 현업 장비에 대한 경험적 지식을 함양했습니다. 특히 5주간의 모듈 관리를 통해 공정들간 유기적 관계와 산포의 중요성을 체득하고 SEM, TEM 등 계측 장비 활용법을 터득했습니다. 이처럼 모듈 제작, Etch parameter 최적화 경험과 공정에 대한 이해를 바탕으로 양산과 공정 set-up 시 발생하는 issue를 해결해 생산성과 수율을 향상시키겠습니다. 입사 후에는 기술 임원(Master)을 목표로 소자(scheme)와 타 공정의 입장을 고려하여 주도적으로 Foundry 양산 경쟁력을 확보해 점유율을 높이겠습니다. 향후 5년 동안은 플라즈마와 공정/설비에 대한 이해를 바탕으로 산포 개선과 Etch 공정 성숙도 향상에 기여하겠습니다. 2. 본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (1500자) [자기 주도적 상황 타개 능력: Image J를 활용한 Al의 경향성 분석] 예상치 못한 문제가 발생할 때, 주도적으로 상황을 해결하려는 태도를 갖게 된 경험이 있습니다. 나노종합기술원의 장비 실습 당시 M1 layer의 sheet resistance가 예상값과 달라 원인 분석을 위해 Etch profile이 다른 Al TEM 이미지의 넓이를 측정해야 했습니다. 그러나 TEM 장비와 연결된 컴퓨터의 고장으로 교육 기간 내에 작업이 불가능한 상황이었습니다. 저에게는 두 가지 선택지가 있었습니다. 1. 멘토님을 통해 타 부서에 부탁하여 면적 값 Data 수령 2. 노트북으로 실행할 수 있는 대안을 찾아 면적 값을 계산 타 부서에 부탁하여도 확실하지 않은 data 수령일, 직접 이미지를 처리하는 역량을 키울 수 있는 기회라 생각해 두 번째 방식을 선택하였습니다. 먼저 구글링으로 이미지 프로세싱에 대해 조사하며 “노트북에서의 작동 여부, 무료로 사용 가능한지”를 기준으로 방법들을 소거해 나갔습니다. 조사 끝에 Image J라는 프로그램을 발견하였고 Tool 들을 사용하기 위해 영상 강의를 찾아보며 면적 계산에 적용할 수 있는 기능들을 익혔습니다. 그 결과 TEM 이미지 기반의 scale setting과 여러 번의 시행착오를 통해 wand tool의 적절한 tolerance 값 설정으로 면적 값을 도출할 수 있었습니다. 또한 이를 활용해 성공적으로 경향성을 분석하고 멘토님의 긍정적인 피드백을 받았습니다. [협업의 효율성 증진을 위한 타 업무 이해도] 효율적인 협업을 위해 서로의 업무 이해도를 높이고 진행 정도를 수시로 체크하는 것이 중요함을 6개월간 카페 아르바이트를 통해 배웠습니다. 테이크아웃 전문점의 특성상 손님이 몰려오는 출근 시간에는 빠른 응대로 대기 손님을 만들지 않는 것이 요구되었습니다. 이런 이유로 고객 응대 및 제조 완료된 음료 포장 1명, 음료 제조 1명, 주문에 맞게 샷을 내리는 1명 이렇게 총 3명이 역할을 분담하였으며 저는 음료 제조를 담당했습니다. 그럼에도 주문이 많을 때는 음료에 모든 재료가 들어가지 않은 상태에서 제공되어 손님들의 항의를 받은 적도 있었습니다. 각자 자신의 업무에만 집중하며 속도를 내다보니 발생하는 상황이었습니다. 실수를 줄이려면 서로 말하지 않아도 몇 번째 주문이 나갔는지, 어떤 음료를 만들고 있는 건지 파악해야 했습니다. 그러기 위해서는 일정 수준 서로의 업무에 대해 숙지해야 한다고 생각해 2주간 서로 역할을 바꿔가며 손님을 응대했습니다. 이를 통해 3가지 업무를 전부 일정 수준 이상 숙지하였고 이후로는 이를 바탕으로 신속하게 서로의 진행 상황을 알 수 있었으며 또한 실수의 빈도도 현저히 줄일 수 있었습니다. 양산 관리에 있어서도 제가 맡게 될 공정뿐만 아니라 타 공정, 설비, 제조(운영), 소자에 대한 이해도도 주도적으로 높이며 효율적인 협업을 할 수 있는 엔지니어가 되겠습니다. 3.최근 사회이슈 중 중요하다고 생각되는 한가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다. (1000자) [생성형 AI: 환각 현상 해결과 생산능력 확대 방향성] 온디바이스 AI폰 ‘갤럭시 24’를 선두로 자체 생성형 AI를 탑재한 핸드폰, PC, 노트북 등 다양한 제품의 출시가 예고되고 있습니다. 2032년 시장 규모 80조원으로 예상되는 만큼 시간이 지날수록 ‘개인 맞춤형 AI 비서’로서 사람들의 삶에 녹아들고 생성형 AI 전용 반도체 수요도 급증하고 있습니다. 일상생활에 있어 생성형 AI의 활용은 문서 요약, 자동 번역 등 업무의 시간을 단축시켜 더욱 빠른 발전에 기여할 수 있지만 분명한 단점도 존재합니다. 특히 인공지능이 만들어내는 환각 현상에 의한 잘못된 정보로 오히려 업무에 지장을 줄 수도 있습니다. 사용자의 입장에서는 내용을 검토하고 진실된 데이터들만 추려내는 능력이 요구될 것이기에 사용에 번거로움이 존재합니다. 이는 곧 수요 감소로 이어질 수도 있다고 생각합니다. 그렇기에 기업들은 ‘환각 현상’을 개선하는 것에 우선으로 투자해 생성형 AI로부터 신뢰성이 확보된 정보가 도출될 수 있도록 해야 합니다. 또한 AI 반도체 제조 업체들은 생산 능력 확대 속도를 적절히 조절해야 할 것입니다. Device 교체 주기와 온디바이스 AI 열풍이 맞물려 HBM 등 AI 반도체들의 수요가 급증할 것으로 예상되지만 아직 러시아와 이스라엘의 전쟁이 지속되고 있다는 점과 중국의 경제 침체로 시장의 불안정성을 무시할 수 없습니다. 이런 이유로 생산 능력 확대를 위해 공장을 무리해서 증설하게 되면 자칫 큰 손해로 이어질 수 있습니다. 그 대신 가동되지 않았던 라인들을 우선하여 AI 반도체 생산 전용 공장으로 셋업 하는 것이 위험부담이 더 적을 것입니다. 그러므로 삼성전자도 평택의 P4 공장 건설 속도를 조절하고 감산을 위해 가동하지 않았던 공장을 먼저 HBM 양산 전용으로 set- up 하는 것도 고려해 볼만한 방법이라고 생각합니다. 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) [O2 유량 최적화를 통한 Via contact 저항 23% 감소] 나노종합기술원의 180nm CMOS 제작 교육 중 BEOL 모듈에서 M1-V1-M2 layer를 17 step으로 형성하고 Via hole contact 저항을 분석했습니다. Via Etch를 초기 조건(C4F8:8sccm, O2: 4sccm)으로 진행 후 FE-SEM 분석 결과 Top과 Bottom CD가 약 50nm 차이나는 Tapered 형태였습니다. Profile에 의한 contact 저항의 증가가 예상되어 저항을 낮추기 위해 압력, 유량, Bias power의 split test를 진행했습니다. 특히 T/B CD 차이 감소를 목표로 O2 유량을 4~10sccm까지 1sccm씩 증가시키며 실험했습니다. 결과적으로 8sccm에서 Top/Bottom CD 차이가 22nm로 최소였으며 후에 Kelvin type 패턴 측정으로 contact 저항이 12옴에서 9.2옴으로 개선됨을 확인했습니다. [PECVD 설비 내 Twin 챔버 산포 개선 RCP 도출] PECVD장비 실습 중 챔버 내 W/F 1 2번 간 P-SiO D/R 산포를 개선한 경험이 있습니다. Twin 챔버 특성상 압력, 유량은 개별 제어가 불가능했기에 RF power와 spacing의 split test 데이터 결과를 분석했습니다. RF power가 480W 이후로는 고에너지 이온 충돌로 D/R이 감소하는 트렌드를 확인했고, 이를 토대로 490W,510W에서 spacing을 5mils씩 증가시키며 테스트를 진행했습니다. 그 결과 power:510W, spacing:475mils에서 오차율을 2.4%p 감소시킨 RCP를 찾을 수 있었습니다 모듈을 관리하며 공정 변수 split 조건을 설정, 결과를 분석하여 공정상의 이슈를 개선한 경험은 최적의 양산 조건을 위해 RCP를 튜닝하며 SF3P 경쟁력 향상에 기여하는 공정 엔지니어가 되기에 적합하다고 생각합니다.