최고 품질의 상품들을 지금보다 더 많은 소비자들이 여러 유통 채널에서 더욱 폭 넓고 쉽게...
1. 삼성디스플레이를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오. (700자 이내)
[준비된 엔지니어]
[끊임없이 변화하는 디스플레이 기술의 선두에서 공정 혁신과 안정화를 이끄는 엔지니어가 되겠습니다]
매년 IMID에서 롤러블, 폴더블, 스트레처블 등 다양한 형태로 진화하는 차세대 디스플레이 기술에 매력을 느꼈습니다. 기술의 선도자인 삼성 디스플레이에서 기술 혁신을 뒷받침하기 위해 공정기술 직무에서 수율 향상과 생산 최적화에 기여하고자 지원했습니다. 이를 위해 이론 학습과 공정 경험을 통해 역량을 강화했습니다.
광메카트로닉스공학을 전공하고 반도체융합전공 복수전공으로 화학/재료/기계/물리 등 디스플레이 공정에 필요한 다양한 분야를 학습했습니다. 특히, 박막 공정을 수강하며 막 형성 원리와 CVD/PVD를 활용한 증착 공정에서 발생하는 이슈에 대해 학습하였습니다. 또한, 나노 Fabrication에서 양산 과정에서 이루어지는 포토, 식각, 클리닝 등 단위 공정에 대해 배웠습니다. 이론 학습에 그치지 않고 2차례 공정 프로젝트를 수행하며 실제 공정에서 발생하는 문제를 분석하고 최적화 방안을 도출하는 능력을 길렀습니다. 이를 통해 이론적 지식을 실무에 적용하는 역량을 갖추고, 공정 개선을 위한 문제 해결 능력을 강화할 수 있었습니다.
이러한 경험을 바탕으로 공정 최적화와 수율 개선을 주도하여 생산 안정화에 기여하고, OLED 및 차세대 디스플레이 기술의 글로벌 경쟁력 강화에 이바지하는 엔지니어가 되겠습니다.
2. 본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (※작품 속 가상인물도 가능) (1500자 이내)
[문제를 해결하는 집요함]
"어려운 일도 집요하게 물고 늘어지면 해결할 수 있다." 항상 해결하기 어려운 문제를 마주했을 때 포기하지 않고 끝까지 도전하는 원동력이 되었습니다. 학부생 연구 프로그램에 금 나노입자 홀 array 구조체를 제작하며 끈기의 중요성을 깊이 깨달았습니다.
실험에서는 3D nano printing을 활용해 기판에 30개의 홀을 일정한 배열로 제작이 필요했습니다. 우선, 마이크로 피펫 제작 변수 최적화를 위해 온도, 시간, 횟수의 조합을 총 125회의 실험을 거쳐 직경 1μm의 테이퍼부를 갖는 피펫을 제작할 수 있었습니다.
가장 큰 어려움은 3주 동안 피펫 막힘 현상으로 인해 25회의 실패를 경험한 것이었습니다. 25개 이상의 홀 제작에도 실패 횟수가 15회나 되었고, 연구원도 이 정도면 충분하다고 했기에 포기하고 싶은 마음이 들었습니다. 하지만, 처음 목표했던 30개의 홀을 제작하기 위해 문제의 원인을 다시 파악했습니다.
분석 결과, 메니스커스의 현상을 유도하기 위한 온습도와 긴 작업 시간이 문제였습니다. 따라서 당시 여름에도 불구하고 용액이 증발하도록 유도하기 위해 30도 이상의 높은 온도와 낮은 습도를 유지했습니다. 또한, 막힘 현상 해결을 위해 30개의 홀을 제작하며 5~6시간동안 연속해서 실험을 진행했습니다. 그 결과, 26번째 제작에서 30개의 홀을 완성할 수 있었습니다.
이 경험을 통해 힘든 문제에 직면해도 끈기있게 해결하려는 태도로 접근하는 것의 중요함을 배웠습니다. 공정기술 직무에서도 수율과 품질 문제에 직면했을 때, 포기하지 않는 집요함으로 해결책을 찾는 엔지니어가 되겠습니다.
[팀장으로 참여한 공모전]
저는 평소 팀원으로 프로젝트에 참여하며 동료들을 지원하는 역할을 주로 수행했습니다. 하지만 팀장으로 참여한 공모전에서는 리더십을 발휘하여 직접 프로젝트를 이끌어 장려상을 수상했습니다.
공모전 초기에는 팀원들이 서로 어색해 의견 공유가 어려웠습니다. 저는 먼저 팀의 협력과 소통을 위해 친밀감 형성이 필요하다고 판단하여 함께 저녁 식사를 제안했고, 각자의 관심 분야와 강점을 이야기하는 공유했습니다. 이를 통해 팀원들의 강점을 파악하고 선호하는 프로젝트 방향을 파악할 수 있었습니다. 그 결과, 서로의 의견이 활발히 교류되어 '시각장애인을 위한 보행 안전장치 고글 디바이스'라는 주제를 선정하였습니다.
시제품 제작 단계에서는 팀원의 경험과 향후 전공 수업과의 연계를 고려하여 머신러닝 및 파이썬 코딩, 카메라 및 아두이노 연결 등 역할을 적절히 배분했습니다. 저는 전공 수업에서 유사한 프로젝트 경험이 있었기에 팀원들이 이해하기 어려운 부분을 설명하며 제작 과정에 참여할 수 있도록 지원했습니다. 해당 방식을 도입하니 팀원들이 더욱 적극적으로 참여해 코드를 수정해가며 제작에 성공할 수 있었습니다.
팀장으로 공모전을 참여하며 자유로운 의견 교환을 위한 분위기 조성, 명확한 역할 분담의 중요성을 배웠습니다. 업무에서도 유관 부서의 협력을 이끌어 내 문제를 해결하는 엔지니어가 되겠습니다.
3. 최근 사회 이슈 중 중요하다고 생각되는 한 가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다. (1000자 이내)
[AI 규제와 제조업 혁신: 공정기술의 미래]
최근 AI 기술이 급속도로 발전하며 제조업에서도 AI를 활용한 스마트 제조가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있습니다. 하지만 동시에 글로벌 AI 규제도 강화되면서 AI 도입 전략이 중요합니다. 따라서 AI 기반 공정 최적화가 필수인 디스플레이 산업에서는 기술 혁신과 규제 대응을 병행하는 전략이 필요하다고 생각합니다.
AI 규제는 전 세계적으로 강화되는 추세입니다. EU는 2024년 AI법을 도입하여 AI 기술의 위험도를 평가하고 고위험 AI 시스템에 대해 엄격한 규제를 적용하고 있습니다. 미국 또한 AI 기술의 안전성과 투명성을 확보하기 위해 기업에 AI 모델의 사전 테스트 및 검증을 요구하고 있으며, 중국은 AI 알고리즘과 데이터 사용을 제한하는 정책을 시행하고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 제조업에 AI를 도입할 때 신뢰성을 확보하여 기술 유출의 위험에 대비해야 합니다.
하지만, AI를 제조업에 적용할 때 얻는 이점 또한 크다고 생각합니다. AI를 활용한 실시간 공정 데이터 분석을 통해 불량률을 예측하고 최적의 공정 조건을 유지할 수 있습니다. 가령 머신러닝을 통해 공정 변수를 실시간 모니터링 및 이상 감지 시스템을 구축하면 생산성 향상과 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 또한, AI 기반 예측 유지보수 기술을 도입하면 설비 고장을 사전에 감지하고 가동 중단을 최소화하여 공정 안정성을 강화할 수 있습니다.
따라서 AI 규제 강화는 기술 혁신의 저해 요소가 아니라, 신뢰성 있게 발전할 수 있도록 돕는 방향으로 이루어져야 합니다. 제조업에서도 AI 규제를 준수하면서도 지속적 혁신을 이루기 위해 AI 알고리즘의 설명 가능성과 공정 데이터의 보안성을 강화하는 전략이 필요합니다. 공정기술 직무에서는 AI를 활용하여 공정 데이터를 분석하고 최적의 생산 조건을 도출하는 역할을 수행할 수 있습니다. 저는 AI 기반 공정 개선을 통해 생산 안정성을 높이고, 최적화된 제조 환경을 구축하는 데 기여하는 엔지니어가 되겠습니다.
4. 본인의 전공능력이 지원한 직무에 적합한 사유를 구체적 사례를 들어 기술해 주시기 바랍니다. (1000자 이내)
불량 분석 및 공정 최적화는 신제품 양산 또는 기존 제품의 생산성, 수율 안정화에 기여하기 위한 핵심 역량이라 생각합니다. 이러한 역량을 강화하기 위해 다양한 공정 경험을 쌓아왔습니다.
[공정 최적화로 오차율 5% 이내 패턴 제작]
반도체 공정실험 전공 수업에서 마스크를 직접 설계한 후, 공정을 진행하여 설계 패턴과 제작 패턴의 오차를 분석하는 프로젝트를 진행했습니다. 기존의 공정 레시피에 따라 포토, 증착, lift-off 공정을 거쳐 SEM으로 측정한 결과, 패턴이 형성되지 않은 영역이 존재했고 오차율이 40% 이상인 문제를 발견했습니다.
패턴 형성에 문제가 있음을 인지하고 포토 공정에서 현상 시간의 최적화에 도전했습니다. 따라서 15개의 기판을 20초부터 5초 간격으로 현상 시간을 달리하여 공정을 진행했습니다. 결과적으로 기존 90초에서 45초로 현상 시간을 수정해 오차율을 5% 이내로 줄이는 데 성공했습니다.
[RTR 공정 품질 향상]
학부 연구생을 통해 9개월간 'RTR 나노 임프린트 공정 최적화'를 담당했습니다. 당시 공정에서 두 가지를 수정해 최적화를 달성할 수 있었습니다.
첫째, 몰드를 제작하는 과정에서 기포로 인한 결함이 문제였습니다. 몰드를 분리하는 과정에서 정전기로 인해 입자가 달라붙어 발생하는 문제였습니다. 이를 N2 gun을 활용해 입자를 제거하는 방식으로 해결할 수 있었습니다.
둘째, 웹 장력/속도의 최적화가 필요했습니다. DOE를 공정에 적용하여 통계적으로 최적의 변수 조건을 찾고자 했습니다. 교호 작용도를 통해 변수 간 상관관계를 파악 후, 반응 표면 분석법을 통해 유의한 웹 장력/속도의 범위를 도출해 냈습니다. 두 가지 개선점을 공정에 적용한 후, 필름의 반사율을 목표했던 98%를 달성할 수 있었습니다.
이러한 경험을 통해 저는 공정 변수의 중요성과 원리적 접근의 필요성을 깊이 이해했습니다. 공정기술 직무에서도 문제 원인을 철저히 분석하고, 유의미한 해결책을 찾아내 공정 안정화와 수율 개선에 기여하겠습니다.