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1. 삼성전자를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오. 저는 웨어러블 디바이스의 성능을 개선하는 기구 개발자로 성장하고 싶어 삼성전자에 지원하였습니다. 특히, 갤럭시 워치와 같은 제품을 통해 더 정밀한 생체 신호 측정이 가능하도록 센서 설계를 개선하고, 광학 센서의 신호 품질을 개선하는 역할을 맡고 싶습니다. 이러한 목표는 캡스톤 디자인 프로젝트 경험에서 비롯되었습니다. 저는 PPG(광혈류 측정) 기술과 광섬유를 활용하여 웨어러블 헬스케어 디바이스를 개발한 경험이 있습니다. 조도 센서를 활용한 신호 처리 및 AI 분석을 통해 생체 데이터를 정밀하게 측정하는 시스템을 구축하였고, 갤럭시 워치, 애플 워치, 거치형 ECG 센서와 비교 실험을 진행하며 웨어러블 디바이스의 측정 정확도를 분석하였습니다. 이 과정에서 광학 센서의 신호 품질이 웨어러블 기기의 성능을 결정짓는 핵심 요소라는 점을 깨닫게 되었습니다. 삼성전자는 업계 최고의 하드웨어 설계 및 센서 기술을 보유한 기업으로, 웨어러블 시장에서 지속적으로 혁신을 주도하고 있습니다. 저는 삼성전자에서 광학 센서의 배치 및 구조 최적화를 연구하고, 신호 처리 기술을 접목하여 갤럭시 워치의 생체 신호 측정 정확도를 높이는 데 기여하고 싶습니다. 나아가, 웨어러블 디바이스가 헬스케어 분야에서 더욱 신뢰받을 수 있도록 센서 성능을 향상시키는 연구를 수행하고, 삼성전자의 제품이 글로벌 헬스케어 시장에서도 경쟁력을 갖추는 데 기여하고 싶습니다. 2. 본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (1500자 이내 (영문작성 시 3000자) ‘구체화’의 가치관을 내재화한 과정이 저의 성장 과정을 가장 잘보여 준다고 생각합니다. 삶에서 무엇을 중시해야 가장 정확하게 확립한 과정이기 때문입니다. 제가 ‘구체화’이라는 키워드를 중시하는 이유는 그 과정을 통해 협업 중 공동의 목표 및 성과를 달성하는데 유리하다는 것을 배웠기 때문입니다. 특히 mech ai (자대 자과) 동아리 경험과 캡스톤 디자인 프로젝트 수업을 통해 이러한 가치관의 중요성을 배우고 적용하고자 노력했습니다. 저는 mech ai 동아리 경험을 통해 ‘구체화’의 가치관이 중요하다는 사실을 깨달았습니다. 제 21회 한국로봇항공기경연대회 준비를 위해 여러 인원이 역할을 나누어 준비한 경험이 있습니다. 타학교와의 연합팀으로 참가했기에 작업 장소, 회의 장소 및 시간 등 여러 요인을 사전에 조절해야했습니다. 연합팀의 팀장이였던 선배는 혼선을 막기 위해선 그저 각자 맡은 분야를 개발하기보다는 항공기의 HW와 SW의 단계별 개발계획을 주 단위로 구체화하고, 진행사항을 매일 서로 공유하는 방식으로 프로젝트를 진행했습니다. 한번은 강풍시에 기체의 이륙-직진주행 과정 중 기체가 추락하는 일이 있었습니다. HW파트와 SW파트의 개발과정을 매우 구체적으로 분류해놨고, 이를 서로 공유하고 있었기에, 문제점이 강풍시에는 더 많은 모터 추력이 필요함을 빠르게 알아낼 수 있었습니다. 이와 같이 HW나 SW 둘 중 한곳에서 변수가 발생해도, 다른 파트인원들도, 빠르게 상황을 전달받고 함께 수정해나갈 수 있었습니다. 그 결과 같은 대회에 참여한 타학교 팀들과 달리 충분한 예산이나, 내려져오는 노하우 없이도 대회 예선을 통과할 수 있었습니다. 이 경험을 통해 느낀 점은 계획을 짤 때던, 서로의 작업 진행상황을 공유할 때이던 내용을 ‘구체화‘하여야 혼선이 적고 공동의 목표가 명료해진다는 점이였습니다. 캡스톤 디자인 프로젝트 수업에서도 이러한 ’구체화‘의 가치관을 실천하고 적용하려 노력했습니다. 광섬유를 접목한 심장박동 센서 개발’이라는 주제로 캡스톤 디자인 프로젝트를 진행한 경험이 있습니다. 이때 주제를 다시 3개의 소과제로 나누어 각자 할당하여 실험 및 개발을 진행하였습니다. 서로의 과제의 진행계획을 주 단위로 설정하고, 매주 예상과 실험결과, 대안 계획, 협력이 필요한 점, 협력 요청일시와 내용등 최대한 소통을 구체적으로 진행하였습니다. 또한 캡스톤디자인의 예산을 집행하는 산학협력단으로부터 예산증액을 받기위해 주차별 실험 및 개발계획, 대안 계획을 ieee, sci 공학저널의 참고 논문을 선례로 함께 인용하며 보고서에 작성하였습니다. 그 결과 저희 조는 산학협력단의 심사를 통과하여 추가예산을 받을 수 있었고, 이를 통해 더 좋은 성능의 센서를 구입해 사용할 수 있었습니다. 이를 통해 해당 주제로 참가한 전국학생설계경진대회에서 입상할 수 있었습니다. 3. 최근 사회 이슈 중 중요하다고 생각되는 한 가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다. 1000자 이내 (영문작성 시 2000자) [AI는 나무, 데이터는 물] 최근 AI 기술의 발전은 눈부시며, 다양한 산업에서 활용되고 있지만, 아무리 뛰어난 AI 모델이라도 원본 데이터의 질과 양이 부족하면 기대한 성능을 발휘할 수 없습니다. 아무리 좋은 품종의 나무를 심어도, 좋은 물을 충분히 주지 않으면 좋은 과일을 맺을 수 없듯 말입니다. [갤럭시 워치 vs. A사 워치: 데이터의 차이가 만든 격차] 대표적인 예로 갤럭시 워치와 경쟁사 A사의 스마트워치를 들 수 있습니다. 갤럭시 워치는 시리즈가 거듭될 때마다 센서 성능을 개선하고 있지만, 여전히 심박수 측정 정확도에서 A사 제품에 비해 부족합니다. 이는 단순히 HW 차이 때문만이 아니라, 원본 데이터의 양과 질에서 기인한 문제가 큽니다. A사는 이미 2015년 전후로 생체 신호 데이터를 수집·연구하는 전담 연구소를 운영하며, 고품질의 데이터를 지속적으로 축적해 왔습니다. 반면, 삼성은 상대적으로 이러한 데이터 확보에 대한 투자와 연구가 부족했습니다. 이러한 차이로 인해 AI 기반 건강 모니터링 기능의 정확성에서 A사 제품이 우위를 점하고 있습니다. 이는 AI 모델 자체의 우수성도 중요하지만, 양질의 데이터를 얼마나 확보하고 학습시키느냐가 더 중요함을 보여줍니다. [센서와 신호처리: 데이터 품질을 결정하는 핵심 요소] 센서가 수집한 데이터는 다양한 외부 요인의 영향을 받기에, 이를 보정하고 최적화하는 신호처리 과정이 필수적입니다. 원본 신호가 부정확하면 AI는 잘못된 데이터를 학습하고, 그 결과 신뢰할 수 없는 결론을 냅니다. 따라서 AI 모델의 성능 향상을 위해서는 센서의 정밀도를 높이면서, 신호처리로 데이터의 품질을 높이려는 노력이 필요합니다. AI 기술이 발전할수록 우리는 단순히 모델의 성능만을 논할 것이 아니라, 이를 뒷받침하는 데이터와 센서의 역할에 주목해야합니다. 앞으로 AI를 보다 효과적으로 사용하기 위해서는 원본 데이터를 보다 정밀하게 측정할 수 있는 센서 기술 개발과 신호처리 기법의 고도화가 필수적입니다. 4. 지원 직무 관련 본인의 전문지식과 경험을 작성하고, 본인이 지원 직무에 적합한 사유를 삼성전자 제품과 서비스 사용 경험을 기반으로 기술하시기 바랍니다. 1000자 광학 센서와 신호 처리 기술을 활용한 웨어러블 디바이스 개발 경험이 있습니다. 특히 광혈류 측정기술과 광섬유를 적용한 생체신호 측정 시스템을 설계하며, 신호 처리를 통해 센서 데이터를 AI 학습에 적합하도록 가공하였습니다. 캡스톤 디자인 프로젝트에서 광혈류측정 기술과 광섬유를 결합한 웨어러블 디바이스를 개발하였습니다. 이를 위해 3D CAD와 3D 프린터를 활용해 기구를 제작하였습니다. 또 컬러 필터를 활용한 노이즈 제거, 가우시안 필터 및 제로 패딩을 적용한 신호 정제를 수행하였습니다. 이후 팀원이 개발한 AI 모델을 이용해 생체 신호 패턴을 분석하고 이상 상태를 감지하는 시스템을 구현하였습니다. 이 주제로 제 14회 전국학생설계경진대회에서 입상하였습니다. 개발 중 갤럭시 워치, A사 제품, 거치형 ECG 심박 센서를 비교하며 웨어러블 기기의 센서 성능을 평가하는 실험을 수행하였습니다. 분석 결과, 갤럭시 워치의 심박수 측정 정확도가 A사 제품보다 낮은 경향이 있었습니다. A사가 2015년부터 연구소 설립을 통해 많은 고품질 생체 신호 데이터를 확보하고 있었기 추측됩니다. 이는 웨어러블 디바이스의 핵심 경쟁력은 양질의 데이터를 취득할 수 있는 센서에 있음을 말합니다. 또한, 한국과학기술연구원에서 CO₂ 보정 장비 점검, 보정 작업을 수행하며 실무 환경에서 데이터 분석 경험을 쌓았습니다. 센서의 정확도를 유지하기 위해 데이터 취득 및 전처리를 하며, 보정 작업을 수행하였습니다. 이를 통해 센서 데이터의 신뢰성을 확보하는 실무적 접근 방법을 익혔으며, 데이터 전처리 및 센서 성능이 기기 성능에 큰 영향을 미친다는 점을 실감했습니다. 신호 처리 기술을 통한 데이터 정밀도 향상 경험, 실제 제품과의 비교실험을 통한 데이터 분석 기반 기구 설계 경험, 실무 기반의 데이터 분석 역량을 바탕으로 기구개발 직무에 빠르게 적응하겠습니다. 이를 바탕으로 광학 센서의 측정 정확도를 개선하고, 신호 품질을 개선하는 설계 방향을 제시하겠습니다.