1. (주)테스에 지원한 지원동기와 입사 후 목표를 서술하시기 바랍니다. (최소 300자, 최대 1,000자 입력가능)
[CVD 장비 문제 해결을 통한 직무 방향성 설정]
학부 연구생 동안, CVD 공정 최적화에 관해 연구했습니다.
CVD 장비 내 Chamber의 진공 성능 저하로 갑작스럽게 연구가 중단된 적이 있습니다. 저희 팀은 진공 펌프, 센서, Ar 가스 배관 등의 H/W를 직접 분해/조립/테스트했고, 장비 엔지니어와도 소통해 문제를 직접 해결했습니다. 예를 들어, 진공 펌프의 부품들을 새 제품으로 직접 교체했고, 장비 설명서를 통해 압력 센서를 수평으로 정상 배치했으며, IPA 용액을 배관에 떨어뜨려 Chamber 내 진공 상태의 문제 원인을 파악하고 이를 해결했습니다.
이 경험을 통해 공정 프로세스와 장비 구성품들을 더 잘 이해하고 다루게 됐으며, 최적화된 설비를 계속해서 유지/관리하여 연구 결과를 교내 경진대회에서 발표할 수 있었습니다. ‘장비에 대한 정확한 이해가 뛰어난 반도체를 양산한다’는 것을 깨달았던 좋은 경험이었고, 반도체 장비 엔지니어로 직무 방향성을 정했습니다. 앞으로도 꾸준한 직무 방향성을 가지고, TES에 꼭 필요한 장비 엔지니어가 되겠습니다.
[AFM 매뉴얼 제작 : 업무 신뢰도 향상]
박막 분석 장비를 신중하게 다루고, 이를 통해 반도체 장비의 성능을 개선하겠습니다.
AFM과 같은 박막 분석 장비는 섬세하게 동작하기 때문에 고장이 잦습니다. 따라서 학부 연구생 시절, 교수님은 저희에게 단독으로 AFM 분석을 맡기지 않고 항상 Post Doctor와 함께 분석을 진행하라고 하셨습니다. 그러나 연구 진행에 불편함이 있었기에, 저는 매뉴얼을 직접 만들어 AFM을 완벽하게 다룰 수 있게 됐고, 교수님의 신뢰를 얻어 연구기간 동안 한 번의 고장 없이 단독으로 AFM 분석 업무를 담당했습니다. TES에 입사한 후에도, 여러 가지 분석 장비들을 완벽하게 다루고, 정확한 박막 분석으로 뛰어난 성능의 장비를 개발하는 인재가 되겠습니다.
2. 학창시절 및 성장 과정에 대해 서술하시기 바랍니다. (최소 300자, 최대 1,000자 입력가능)
[전공과목과 외부 교육을 통한 반도체 산업 입성]
‘디지털 논리 회로’를 통해 반도체에 관심을 갖게 됐습니다. 하나의 논리회로를 시작으로 최초의 컴퓨터가 탄생했다는 점이 인상 깊었습니다. 또한, ‘반도체 및 나노 공정’에서 반도체 공정들과 각 공정에서의 원리 및 특성을 공부했습니다. 이론적으로 배웠던 반도체가 실제 어떤 방식으로 생산되는지 알게 되어 재미있었습니다. 흥미를 가지고 공부하니 배운 내용을 더 잘 이해했고, 이는 나중에 학부 연구생으로 CVD 공정 실습을 진행할 때 많은 도움이 됐습니다.
교외 온라인 반도체 역량 교육과정도 수료했습니다. 반도체의 기본 원리와 공정, 그리고 최근 반도체 산업에 대해 배웠습니다. 반도체의 시작부터 현재까지, 산업의 전반적 흐름을 알게 되어 유익했습니다.
[학부 연구생 : CVD 단위공정 이해 및 어학 능력 향상]
연구팀원들과 26번의 논문 스터디를 통해 CVD 단위공정에 대한 이해도를 키웠습니다.
Ar 및 O2 가스를 통한 합성 반응, 기판에서의 핵 생성 및 성장에 대해 학습했습니다. 이를 토대로 여러 공정 Parameter를 조절하며 공정 최적화 연구를 진행했습니다. 또한, 어닐링, 결함 엔지니어링 등, 현재 연구실에 적용할 수 있는 다양한 주제의 논문들도 함께 공부했고, 적용을 위해 기록했습니다. 마지막으로 PL intensity, Raman spectrum 등의 여러 가지 박막 분석법과 원리에 대해서도 학습했으며, 어떤 분석 장비와 방식을 사용해서 연구의 타당성을 입증하는지 간접적으로 알게 됐습니다.
한편, 학부 연구생을 통해 어학 능력도 더욱 키웠습니다. 9개월 동안, 같은 팀 Post Doctor와 영어로 소통하며 함께 연구했습니다. 설비 및 공정 변수의 변경, 앞으로의 계획 등, 각자의 지식과 경험을 바탕으로 CVD 공정 최적화를 위해 끊임없이 토론했습니다. 비록 처음에는 어려웠지만, 계속해서 이야기하다 보니 어학 능력을 더욱 키울 수 있었고, 영어로 대화하는 것에 흥미를 갖게 됐습니다.
3. 창조적인 아이디어를 통해 문제를 개선했던 경험에 대해 서술하시기 바랍니다. (최소 300자, 최대 1,000자 입력가능)
[학습 모델 변경을 통한 머신러닝 정확도 향상]
Google Colab을 사용해 주변에서 얻을 수 있는 데이터를 머신러닝에 적용한 프로젝트 경험이 있습니다. 주제는 현지 풍속과 기압을 통해 파고(파도의 높이)를 예측하는 것이었습니다. 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 다중 분류 모델 중, 입력 변수로 결과 값을 예측하는 선형 회귀를 선택했습니다.
그러나 현지 풍속과 기압만으로 예측한 파고의 정확도는 62%로, 선형회귀 모델로는 한계가 있다고 판단했습니다. 처음 저희가 파고를 예측하려 했던 이유는 사람들이 파도의 위험도를 미리 알고 대비할 수 있도록 하기 위함이었습니다. 따라서 두 입력 변수만으로 ‘위험한 날’과 ‘안전한 날’을 구분할 수 있는 로지스틱 회귀로 모델을 변경했습니다.
변경 후, 예측 결과가 모두 False로 출력되는 문제가 발생했습니다. 입력 변수 값이 변경한 모델과 맞지 않아 Sigmoid 함수 계산에 문제가 발생한 것이었습니다. 따라서 파고 값을 위험 높이인 2.1 m를 기준으로, 그 이상은 1(위험), 이하는 0(안전)으로 수정해 정확도를 91%까지 증가시켰습니다. 정확한 학습 모델 적용과 데이터 수정을 통해 정확도 높은 프로그램을 구현하여 정말 뿌듯했습니다.
[Bypass커패시터를 통한 전류 리플문제 개선]
‘PD충전기 효율 측정’ 설계 프로젝트가 있었습니다. 센서로 전압/전류를 측정해 효율을 LCD패널에 출력하는 설계였습니다.
먼저 요구 제품의 시스템을 설계했습니다. 충전기를 입력/출력단으로 나눠 총 4개의 전압/전류 센서를 연결하고, 아두이노에 RMS, 피상전력 등의 계산식을 입력해 효율을 출력했습니다.
다음으로 아두이노 모니터링을 통해 회로의 전압/전류 파형을 분석했습니다. 그러나 DC단 전류의 리플이 크다는 문제가 있었고, 센서, 결선, 납땜한 부분을 전력계와 오실로스코프로 하나씩 점검해 원인을 출력단 전류센서에서 찾았습니다. 따라서 ‘전자회로 응용’에서 배웠던 Bypass커패시터를 회로에 결선해 전류 리플을 약 17배 이상 줄였습니다.
4. 본인이 세웠던 가장 도전적인 일과 그것을 성취하기 위해 어떠한 노력을 했는지 서술하시기 바랍니다. (최소 300자, 최대 1,000자 입력가능)
[음원 발매 : 열정적인 도전]
‘작곡’에 처음으로 도전해 ‘음원 발매’라는 목표를 세우고, 이를 달성한 경험이 있습니다.
‘쇼미더머니’를 통해 작곡에 입문했습니다. 랩을 하는 래퍼 보다, 랩을 음악으로 구현하는 작곡가가 더 멋있어 보였습니다.이에 작곡에 도전하게 됐고, 내가 직접 작곡한 곡을 우리나라 최고의 음원 플랫폼인 ‘멜론’에 발매하겠다고 목표를 설정했습니다.
새로운 분야지만 열정적으로 작곡을 공부했습니다. 군대에서는 책, 유튜브 등, 할 수 있는 모든 것을 활용해 음악을 공부했고, 군종병에게 요청하여 교회에서 피아노를 꾸준히 연습했습니다. 이후 사령부 합창 대회에서 피아노를 반주하여 입상하기도 했습니다. 전역 후에는 작곡 레슨을 받으며 매일 8시간씩 곡을 분석하고 작곡 프로그램(MIDI)을 익혔습니다. 이후 실력을 쌓은 저는 ‘Makers’ 앨범 제작 동아리에 작곡가로 들어갈 수 있었습니다.
그러나 문제가 발생했습니다. 그것은 바로 처음 접하는 장르의 음악을 만들어야 한다는 것이었습니다. 우선 래퍼런스 곡들을 모아 끊임없이 들으며 이를 비교/분석했습니다. 각 곡에 사용된 악기, 패턴, 차별점과 같은 여러 특징들을 기록했습니다. 많은 시간을 투자하니 장르의 이해도를 더욱 키울 수 있었고, 마침내 작년 8월 19일, 약 4년의 끈질긴 노력 끝에 직접 작곡한 곡을 ‘멜론’에 발매했습니다.
이 경험을 통해 어느 정도로 노력해야 목표를 달성할 수 있는지 배웠습니다. 이후 전공 프로젝트, 교내 경진대회 등 여러 활동을 했습니다. 프로젝트 도중 문제 발생, 공정 실습, 논문 스터디 등, 처음 직면하는 힘든 상황들도 많았지만, 100이 아닌 120, 130의 노력과 열정으로 활동들을 성공적으로 끝낼 수 있었습니다. TES에서 근무하게 된다면, 새로운 상황에 직면할지라도 열정적으로 노력하여 성과를 이뤄내는 TES의 인재가 되겠습니다.
5. 본인이 해당 직무에 대해 적합하다고 생각하는 이유를 서술하시기 바랍니다. (최소 300자, 최대 1,000자 입력가능)
[논리적 분석 : CVD 공정 연구 성과 달성]
학부 연구생 동안, CVD 방식으로 ‘단층 *MoS2 박막 합성 최적화’에 관해 연구했습니다. 수십 번의 MoS2 박막 합성 실험과 OM 및 AFM 분석을 통해 공정 Parameter에 대한 데이터를 쌓았습니다. 이후 저희 팀은 크게 4가지 공정 Parameter를 조절해 연구 성과를 달성했습니다.
첫째, Ar 가스의 유량입니다. Ar 유량이 작을수록 핵생성 밀도가 감소해 얇은 필름이 생길 거라 판단해, 유량을 200sccm에서 100sccm까지 변화시켰습니다. 그 결과 다층의 박막을 이중층으로 줄일 수 있었습니다.
둘째, O2의 유량입니다. 저희 팀의 목표는 단층 필름이기에 박막을 더 얇게 만들어야 했습니다. 산소는 박막을 더 얇게 만든다는 논문을 바탕으로 Ar에 O2를 추가해 깨끗한 단층 박막을 얻었습니다.
셋째, 박막의 성장 시간입니다. 현재까지 박막의 결정립 크기는 수백 nm로 너무 작았기에, 크기를 더 키워야 소자의 재료로 사용이 가능했습니다. 성장 시간을 늘려가며 실험을 진행했고, 결정립 크기가 수 μm까지 커지는 것을 확인했습니다. 한편, 계속 성장 시간을 늘리면 결정립이 서로 겹쳐 이중층 형성한다는 것도 발견했습니다.
마지막, 전구체의 양입니다. 단층 필름을 얻기는 했지만, 완전히 연속적인 박막이 아니었기에, 전구체의 양을 증가시켰습니다. 핵생성 밀도가 증가하여 박막의 빈 공간이 채워졌고, 보다 연속적인 필름을 얻었습니다. 결정립이 다소 작아졌지만, 유의미한 크기였기에 크게 상관이 없었습니다.
이후 ‘공정 Parameter와 박막 사이의 관계성’에 관한 논문을 교내 잡지에 게재했습니다. 저희가 도출한 관계성으로 최적의 박막을 양산할 수 있다는 점에서 큰 의미가 있습니다. 이를 바탕으로 논리적 박막 분석을 통해 뛰어난 반도체 공정 장비를 개발하는 엔지니어가 되겠습니다.
*MoS2 : Mo(몰리브덴)와 S(황)로 구성된 무기 화합물
