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1. 지원 분야 및 직무 역량과 관련된 프로젝트/공모전/논문/연구/학습/활동/경험 등을 작성해 주세요. 1-1. 2.5D 패키징용 Cu-Cu Hybrid Bonding 공정 변수 및 신뢰성 분석 -기간: 2025.12 ~ 2026.08 -역할: 공정 변수 영향도 분석 및 접합 계면 신뢰성 평가 고안 -내용 및 성과: ① 차세대 2.5D packaging 구현을 위한 Cu-Cu bonding 공정에서 온도, 압력, 결정립 방위, Pad Misalignment가 접합 품질에 미치는 영향 규명했습니다. ② 해석 및 데이터 분석을 통해 접합 계면 형성에 있어 온도 인자 대비 압력 인자의 영향력이 지배적임을 정량적으로 확인했습니다. 패드 엇갈림의 오차 허용 한계가 전체 폭의 약 2% 이내임을 도출했습니다. ③ 상하부 Cu 결정립 방위가 다를 경우 국부적 소성 변형 침투로 인한 계면 평탄화 불량이 발생함을 확인했습니다. 이를 해결하기 위해 단순 탄/소성 물성 입력을 넘어선 미세조직 기반 모델링 방향성을 제시했습니다. 또한 기존 Bump 결합 방식에서 사용하던 시험법이 아닌 하이브리드 본딩 구조에 특화된 새로운 Bonding Strength 시험법의 필요성을 도출했습니다. 1-2. UTM 시험 기반 비선형 손상 물성 데이터 구축 및 파단선도 도출 -기간: 2025.12 ~ 2026.08 -역할: 금속판재 비선형 물성 정제, FEA 연계 fracture locus 도출 및 신뢰성 평가 -내용 및 성과: ① 패키지 및 박막 구조체의 복합 하중 아래 파손 예측 정합성을 높이고자 UTM을 활용해 인장 및 전단 시험을 직접 수행하고 하중-변위 데이터를 획득했습니다. ② 실험 데이터를 Swift 가공경화식으로 정제하여 실제 실험 데이터와 비교하고, Abaqus 비선형 해석 모델의 물성치로 입력했습니다. 복합 하중 상태에서 응력삼축비와 로드각의 변화에 따른 파단 변형률 거동을 모사했습니다. ③ Hosford-Coulomb 및 Johnson-Cook 등 여러 손상 모델을 수식화하고 Mesh 밀도 및 경계 조건을 최적화하여, 실제 실험 파단 양상 대비 95% 이상의 해석 정합성을 확보한 파단선도를 도출했습니다. 1- 3. 자작차 냉각 시스템 및 구동계 기구 설계 -기간: 2023.11 ~ 2025.11 -역할: 구동계 및 열관리 시스템 설계 및 신뢰성 검증 -내용 및 성과: ① 열유동 해석 기반 열관리 최적화: 고부하 주행 환경에서 컨트롤러 한계 온도 80°C를 기준으로 Haaland식과 Darcy-Weisbach식을 기반한 유로 내 관마찰과 압력 손실을 수치화했습니다. 엑셀 압력 강하 계산기를 만들어 유동 저항을 최소화하면서 냉각 성능을 극대화하는 최적 호스직경 및 유로를 설계하여 한계 온도 이하에서 정상 구동에 성공했습니다. ② 80단 편심 텐셔너 및 기구학 최적화: 기존 턴버클 방식의 불균일한 장력 동기화 문제를 해결하고자 편심 마운트와 체결부 각도를 다르게 배열한 다중 홀 구조의 '80단 미세 조절 편심 텐셔너'를 고안했습니다. Chain back tension 하중을 경계 조건으로 ANSYS 정적 구조/피로/모달 해석을 수행해 공진을 회피하고 목표 안전계수(정적 2.0, 피로 1.5)를 만족시키며 37% 경량화 및 주행 트러블 0건을 달성했습니다. ③ 위상 최적화: 모터 감속기의 기어 및 마운트에 위상 최적화를 적용해 응력 집중을 완화하면서 불필요한 소재를 제거하여 경량화 하면서 구조 효율성을 향상시켰습니다. 1-4. 자율주행차 3D 패키징 공차 관리 및 DFM 기반 원가 절감 -기간: 2025.04 ~ 2025.11 -역할: 하드웨어 패키징 및 구조 신뢰성 검증 -내용 및 성과: ① 센서 마운트, 배터리 냉각 덕트, 전장 부품이 밀집된 협소 공간에서 3D 패키징 레이아웃을 최적화하고 공차를 0.1mm 단위로 정밀 제어하여 간섭 이슈 0건을 달성했습니다. ② DFM을 반영해 CNC 가공 대신 레이저 커팅 공정이 가능하도록 2D 도면을 직접 설계 및 발주하여 제작 원가를 약 30% 절감했습니다. ③ 모터 스톨 토크 등 극한 부하 조건에서 ANSYS 정적 구조해석 및 10만 사이클 피로 해석을 수행해 구조적 신뢰성을 사전 입증했습니다. 2. AI를 활용한 프로젝트/공모전/논문/연구/문제 해결 경험 등을 작성해 주세요. 2-1. AE 신호 이미지 변환 및 CNN 기반 압축 파단 시점 규명 -기간:2025.12~2026.08 -역할:AE 신호 수집, 전처리, 이미지화 및 AI 노이즈 분류 모델링 서포트 -내용 및 성과: ①과제 배경:압축 시험 특성상 시편 내부 균열 진전과 최종 파단점을 육안이나 하중-변위 곡선만으로 특정하기 어려워, 소성 변형 및 파괴 시 방출되는 탄성파를 감지하는 AE 센서를 도입했습니다. ②노이즈 분리 문제:시험 환경 내 모터 구동음, 기계 마찰음, 미세조직 슬립 등 노이즈로 인해 파단 신호 구분이 제한적이었습니다. ③AI 모델링 및 분류:연속 음향 신호에 STFT를 적용해 2차원 Spectrogram 이미지로 변환했습니다. 노이즈와 실제 파단 신호 데이터셋을 구축한 후, 전이학습 기반 CNN 분류 모델을 적용해 파단 특이 주파수 패턴을 실시간 식별하도록 구현했습니다. 성과: 노이즈를 필터링하고 압축 시편의 균열 개시 및 파단점을 정밀 특정했습니다. 본 경험으로 반도체 공정 장비의 음향/진동 이상 징후 분석에 데이터 솔루션을 적용하는 시야를 넓혔습니다. 2-2. 가중치 기반 목적함수 및 AI 활용 코딩을 통한 Swift 경화 파라미터 산출 -기간:2025.12~2026.08 -역할:가중치 목적함수 수식화, AI 활용 MATLAB 최적화 코드 구현 및 FEA 검증 -내용 및 성과: ①과제 배경:Abaqus FEA 정합성을 위해 UTM 인장 데이터 기반 Swift 경화식 σ=K(ε_0+ε_p )^n의 파라미터(K,ε_0,n) 도출이 필요했으나, 수동 피팅은 초기값 의존도가 높아 연산 시간이 길어졌습니다. ②가중치 알고리즘 구현:하중-변위 선도에서 소성 거동 핵심인 항복점, Necking 시점, 그 때의 접선 기울기에 가중치 점수를 부여한 잔차 최소화 목적함수를 설계했습니다. 생성형 AI를 활용해 다변수 수치 최적화 로직을 구조화하고 MATLAB 자동 산출 코드를 완성했습니다. 성과: 파라미터 도출 시간을 대폭 단축시켰으며, 변곡점 가중치가 반영된 모델을 Abaqus에 적용해 실제 하중-변위 선도 대비 높은 정합성을 확보했습니다. 2-3. 사각 접힘구조 크래시박스 파손 예측 머신러닝 모델 구축 -기간:2026.03~2026.06 -역할:종합설계-데이터셋 전처리, Random Forest 모델링 및 FEA 검증 -내용 및 성과: ①과제 배경:접힘구조 크래시박스는 설계 변수에 따른 에너지흡수율과 파손시점을 확인하기 위해 실험과 비선형 FEA를 반복해야 하는 비효율이 있었습니다. ②데이터 희소성 극복 및 모델링:시뮬레이션 기반 소량 데이터의 한계를 극복하고자 ADsP에서 학습한 K-fold기법을 적용해 데이터 분할 편향과 과적합을 방지했습니다. 비선형 파라미터 상호작용에 강한 Random Forest를 도입하여 접힘 각도, 두께, 길이를 입력하면 파손 여부와 흡수 에너지를 도출하도록 구축했습니다. 성과:R² 값은 0.65였으나 학습범위 내 Abaqus 시뮬레이션 대비 90% 이상의 예측 정합성을 달성했습니다. 낮은 R^2값은 데이터양과 수학적 모델 미반영을 원인으로 분석했으며, 데이터 보강 및 수학 모델 결합 시 개선이 가능함을 확인했습니다. 2-4. 다목적 제어 기준 만족을 위한 AI 기반 MCK 파라미터 최적 도출 -기간:2025.09~2025.12 -역할:동특성 수식화, AI 활용 MATLAB 최적화 코드 제작 -내용 및 성과: ②과제 배경:진동 구조물의 동적 안정성 확보를 위해 질량(M), 감쇠 계수(C), 스프링 계수(K) 조합 중 과도 응답 특성을 제어하는 최적 파라미터 조합을 도출해야 했습니다. ①AI 활용 최적화 구현:요구 제어 기준으로 오버슈트 10% 이하, 언더슈트5% 이하, 응답시간0.8~1.0s를 설정했습니다. 생성형 AI를 활용해 다자유도 운동 방정식의 상태공간 응답을 시뮬레이션하고, 다량의 MCK 후보군 데이터셋 중 3가지 기준을 동시 만족하는 최적해 수렴 MATLAB 코드를 제작했습니다. 성과:연산 시간을 단축하고 엄격한 동특성 기준을 충족하는 최적 MCK 값을 도출해 시스템 진동 안정성을 확보했습니다."