문장 스크랩

---

복사

---

공유

1. 삼성전자를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오.(700자) [도전적이지만, 신뢰성 높은 설계] 저는 도전적인 환경에서도 다양한 고객들에게 신뢰를 주며, 자체적 도전인 경박단소 제품을 설계하고 싶어 삼성전자에 지원하게 되었습니다. 현대인들에게 스마트 디바이스는 떼 놓을 수 없습니다. 인터넷이 없는 오지에도 사용자들은 스마트폰을 사용합니다. 그렇기에 스마트 제품의 신뢰성이 중요하다고 생각합니다. 그렇기에 정밀하지만, 험난한 조건에 적합하게 설계해야 하며, 확실하고 객관적인 성능을 보여줘야 합니다. 이러한 배경에서 삼성전자의 제품들은 제가 Z플립4를 4번이나 떨어뜨렸을 때, 갤럭시 워치4를 수영 중 벽에 2번이나 충돌했을 때 저에게 기계적 신뢰를 주었습니다. 이러한 신뢰는 설계에서 온다고 생각합니다. 특히, 신뢰를 주는 설계를 위해서는 검증이 매우 중요합니다. 현재 머신러닝을 활용하여 기존보다 더 신속한 검증을 가능하게 하는 연구가 진행 중입니다. 이에 저는 학부 연구생으로서 16,383개의 신물질에 대한 구조 설계 및 강성 해석 자동화를 수행했습니다. 이를 통해 파라미터 설계 및 해석 능력을 향상시켰으며, AI 기반 해석에 필요한 데이터를 생성하는 능력을 획득했습니다. 이러한 역량을 기반으로 더욱 세밀한 갤럭시 제품을 신속하게 설계하여, 기존 시장에서 소외된 고객들을 공략하고자 합니다. 또한 삼성전자 철인클럽에서 제가 설계한 가볍고, 얇은 제품을 착용하고, 완주하고 싶습니다. 2. 본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (작품 속 가상인물도 가능)(1500자) [후회하지 않도록 현재 최선을 다하자] 이 마음가짐은 저의 고등학교 친구인 ㅇㅇㅇ을 떠올리며 정했습니다. 그 친구는 고등학교 동안 머리를 밀고 다니며, 매일 아침 7시부터 오후 10시까지 공부를 했습니다. 하지만 이 친구는 자신이 원하던 목표 대비 낮은 성과를 이뤘습니다. 그럼에도 그 친구는 성과에 만족하며, 미련이 없어 보였습니다. 당시 저는 이해가 안됐지만, 후회가 남던 기존과 다르게 최선을 다 하며, 대입을 마치니 공감이 되었습니다. 이것을 통해 후회는 자신이 이해할 정도로 최선을 안 했기 때문이라 느꼈습니다. 이런 생각은 달리기를 하면서 조금 다듬어 졌습니다. 달리기를 하거나, 대회에 나가면서, 저보다 잘 뛰시는 노인분들을 자주 보았습니다. 저는 그 분들의 강인한 모습을 보며 최선을 다하는 나의 모습이 성과와 더불어 남들에게 신뢰를 줄 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 이에 저는 노력을 통해 후회 없는 활동으로 설계 및 해석에서 성과를 냈습니다. [아이디어 구체화에서 시작한 설계] 저는 제품을 처음부터 만드는 설계라는 직무에 관심이 있었습니다. 이에 1학년부터 CATIA를 독학 했습니다. 이렇게 미리 노력한 경험은 1학년 겨울방학에 도전한 3디 펜 메이커스 캠프에서 팀장으로 주제를 구체화하는 것으로 성과를 보여줬습니다. 당시 1학년들로만 이루어진 팀으로 서로 아이디어가 모호하며, 기간 내 이루기 어려운 제안을 했습니다. 이에 저는 CATIA를 통해 아이디어를 하나씩 구체화하고, 이를 도면으로 내림으 로써 제품에 기반을 만들었습니다. 이것을 시작으로 결과까지 일사천리로 진행되었고, 최우수상을 수상받을 수 있었습니다. 이러한 경험은 저에게 확신을 주었고, 이것을 시작으로 공모전에서 설계 역할로 참여했습니다. 또한 단기 현장실습을 통해 실무에서 기계요소 설계, 공작법, 검증에 대한 중요성을 깨닫고, 해당 수업을 수강하여 좋은 성적을 얻었습니다. 더 나아가 지멘스 디지털 CNC 경진대회, 학부 연구생을 통해 꾸준히 설계 직무에서 필요한 능력을 키웠습니다. [방향성이 없었던 열정가] 대학교 2학년 시기 참여했던 창의적 종합설계 공모전에서, 노력에만 집중한 나머지 비효율적인 시간 소요를 한 적이 있습니다. 당시 구현하고 싶은 설계 물에 대해 기술적 능력 및 배경지식 부족으로 인해 시간이 소요되었습니다. 노력으로 극복하려고 했습니다. 그래서 입상은 했지만, 저에게 소요 시간 대비 아쉬운 결과로 남았습니다. 저는 이 후회의 원인을 무계획적인 시간 진행이라 파악했습니다. 구현하고 싶은 것에 대해 지속해서 발전하는 방향을 제시했고, 이러한 불분명한 목표는 계획적 진행에 방해가 되었습니다. 그래서 이후 프로젝트부터는 일일 혹은 주간 계획을 정해놓고, 계획을 지키기 위해 노력을 했습니다. 이러한 변화는 복학 후 성적을 올리며, 2회 공모전 수상이라는 성과를 주었습니다. 이러한 저의 경험 및 마음가짐은 MX사업부에서 중요한 새로운 트랜드에 대한 학습 및 계획적이고 강건한 설계에 도움이 될 수 있다고 생각합니다. 3. 최근 사회 이슈 중 중요하다고 생각되는 한 가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다.(1000자) [생산형 AI에서 다가오는 AI 혁신] 최근 기술의 발전과 함께 주목받고 있는 사회 이슈 중 하나는 '생산형 인공지능(Generative AI)'의 급속한 성장과 그 영향입니다. 작년 Chat GPT로 시작된 생성형 AI는 두루뭉술하던 일반인들에게 AI 혁신으로 다가왔습니다. 이러한 혁신을 통해 Chat GPT는 2개월 만에 사용자 수 1억 명을 달성하며, 최단기간 수많은 고객 유치를 보여줬습니다. 이에 빅태크 기업들은 자체 생산형 AI 모델을 제작하며, 텍스트뿐만 아니라 이미지, 영상, 오디오에 이르기까지 다양한 분야에서 AI 모델을 통한 혁신을 이루려 합니다.삼성전자도 이러한 추세에 맞춰 생산형 AI 모델인 "삼성전자 가우스"를 발표했으며, 이 AI 모델은 차기 플래그쉽 모델인 갤럭시S 24시리즈에 적용되었습니다. 이러한 혁신을 통해 갤럭시S 24시리즈 판매량은 출시 3주 동안 미국 및 서유럽 시장에서 전작인 갤럭시S 23 대비 각 14%, 28% 성장했습니다.저는 이러한 소프트웨어뿐만 아닌 하드웨어 혁신은 기존 빅태크 기업에 없는 뛰어난 제품 생산, 설계 및 SW 계발 등 각 분야에서 두각을 보여주는 삼성전자만이 가능한 특색이라 생각합니다. 이러한 AI 혁신에 빠르게 참여하고, 제품을 변화시키며 삼성전자는 AI 중점인 시장에서도 Galaxy Ecosystem의 제품군을 통해 하드웨어 시장에서도 빠르게 시장을 선점할 것으로 예측할 수 있습니다.더욱이, 이렇게 빠른 변화를 수용하는 모습은 삼성전자 내부에서도 기술을 빨리 받아들이고 적용한다는 것을 알 수 있습니다. 이러한 부분에서 AI 기반 해석 기술이 도입된다면, 저의 해석 자동화 능력은 AI 성능의 중요 요소인 신뢰성이 높은 학습 데이터를 만드는데 도움이 될 것입니다. 이것은 빠른 제품 설계 및 시장 확장에도 도움이 될 것입니다. 4. 지원 직무 관련 프로젝트/과제 중 기술적으로 가장 어려웠던 과제와 해결방안에 대해 구체적으로 서술하여 주시기 바랍니다. (과제 개요, 어려웠던 점, 해결 방법, 결과 포함)(1000자) [이론 기반 의사결정] 기구개발은 책임이 중요한 직무이기에 이론에 기반한 의사결정 능력이 가장 중요한 능력이라 생각합니다. 제가 학부 연구생으로 진행한 제올라이트 원자 기반 구조 해석에서 이론적 배경에 근거해 의사 결정을 한 경험이 있습니다. 해당 프로젝트는 원자 구조를 매크로 스케일로 FEM과 실험을 통해 압축하는 것이었습니다. 그래서 Abaqus을 사용하여, 21개 구조에 대한 응력-변형률 선도(SS 커브)를 구했습니다. 해당 연구실에서 Abaqus를 사용하는 것은 제가 처음이었고, 지도 교수님도 구체적 부분이 없었습니다. 그래서 교수님과 저 사이에 재료, 해석법, 형상에 대한 논의가 많았습니다. 선행연구에서 PLA, TPU를 사용했을 시 변형률이 매우 짧은 문제가 있어, 교수님은 재료를 초탄성 재료로 진행하자 제시했습니다. 이것을 구현하기 위해선 초탄성 모델을 이해할 필요가 있었습니다. 그래서 대학원 과정인 연속체 역학을 학습했고, 제조사에서 제공하는 인장률 50,100%와 파단일 때 응력 파악했습니다. 인장률 0일 때를 포함해 4개의 데이터를 기반으로 변형 텐서가 3차식인 Yoeh 모델이 적절하다 판단하고, 설명했습니다. 또한, 교수님은 정적해석을 통해 진행할 수 있을 것이라 했지만, 저는 CAE 수업에서 해당 해석은 시간을 고려하는 explicit 해석법을 쓰는 것으로 알고 있었습니다. 이에, Abaqus문서를 보며, 기반이 되는 식을 보았습니다. 이것과 교수님의 판단 근거인 정적해석에 대한 운동방정식과 explicit과의 운동방정식을 비교하여, explicit에 시간항을 적게 주는 준-정적해석을 진행해야 한다고 설명했습니다. 이렇게 교수님을 설득했고, 성공적으로 SS커브를 얻을 수 있었습니다. 이러한 과정과 해석 자동화 및 압축 실험으로 21개 구조의 데이터를 얻었고, 현재는 논문작업에 있습니다. 이러한 이론 기반 결정 및 설득 능력으로 신뢰성 있는 기구를 설계할 수 있으며, 협업에서도 책임감 있게 이야기할 수 있습니다.