양산기술 · 2022 하반기
작성자
송**
대학
미국 주립대학
전공
화학공학
GPA
3.47/4.0
TOEIC
939점
[제작에서 SOP 구축까지, 데이터 기반의 공정 역량 확장] 2년여간 학부연구생으로 50여 개의 TFT를 꾸준히 제작 및 평가하며, 전공정 흐름을 익히고 변수 제어의 중요성을 체득했습니다. 단순한 소자 제작에 만족하지 않고, 데이터 기반의 공정 최적화로 전문성을 심화해 나갔습니다. Mo/Cu 박막 증착 시 DC Power와 Gas 유량에 따른 변화를 분석했습니다. SEM과 XRD로 두께와 결정성을 정밀 측정하고, Origin으로 데이터를 시각화해 상관관계 를 규명했습니다. 그 결과, 420nm의 최적 조건을 확보할 수 있었습니다. 나아가 개인의 노하우를 넘어, 연구실 실험 재현성을 높이는 '장비 운용 매뉴얼화(SOP)'로 역량을 확장했습니다. Sputter와 ALD 를 다루며 설비 메커니즘을 파고들었고, 특히 ALD 셋업 시 80페이지 분량의 운용 매뉴얼을 직접 제작했습니다. 전구체 및 캐니스 터 취급법부터 상세 공정 레시피까지 규격화하며, 일관된 결과를 얻기 위한 작업 표준화의 가치를 배웠습니다. 제작, 분석, SOP 구축으로 이어진 역량 확장의 경험을 바탕으로, 입사 후에도 철저한 변수 통제와 매뉴얼 기반의 접근으로 양산 수 율 향상에 기여하겠습니다.
[객관적 지표로 전공의 벽을 허물다] 반도체 경진대회 당시, 단순한 소자 제작을 넘어 '산업에 기여 가능한 결과물'을 만들겠다는 목표를 세웠습니다. 학부 수준의 한계를 깨고자 의공학과와 연합 팀을 꾸렸으나, 스케일이 커진 만큼 전공의 벽에 부딪혔습니다. 각자의 전공이라는 서로 다른 잣대로 결과 를 해석하다 보니, 매번 의견이 엇갈렸습니다. 저는 전공 간의 소통을 이끌 '공통의 기준'이 필요하다고 판단했습니다. TFT 공정 담당으로서 소자 특성 평가 지표를 정리해 공유하 며, 해당 데이터를 기준으로 TFT 공정 이슈와 타 전공의 구동 이슈를 명확히 구분하자고 제안해 팀원들의 동의를 얻었습니다. 이 기준은 위기 상황에서 팀워크의 구심점이 되었습니다. 구동 중 휘도 저하가 발생했을 때, 소모적인 책임 공방 없이 전류 효율 데이 터를 바탕으로 즉시 원인을 좁혔습니다. 합의된 지표에 따라 이를 공정 이슈로 빠르게 분류했고, 바이어스 조건을 조정해 지연 없이 해결했습니다. 이를 통해 진정한 팀워크는 '명확한 기준으로 팀원이 같은 곳을 바라보게 만드는 것'임을 배웠습니다. 결국 데이터 기반 소통으로 시 너지를 내며 장려상 수상을 이뤄냈습니다.
[한번에 얻어지는 조건은 없다 : ZnON 박막조건 최적화] 학부 연구생 시절, ZnON 소자 제작 프로젝트를 진행하며 '단순 동작'을 확인하는 데는 성공했습니다. 하지만 샘플마다 성능 편차가 극심했습니다. 저는 어쩌다 한 번 재현되는 결과는 유의미한 데이터가 될 수 없다고 생각했습니다. 이에 '언제든 동일한 성능을 내는 균일한 소자 조건 확보'로 목표를 상향하고 최적화에 착수했습니다. 첫 시도로 O₂와 N₂ 분압 비율을 조정했으나 On-current가 10⁻ ⁵A 까지급감했습니다. 관련 논문 20여 편을 분석해 유효 조건을 적용해 보아도 결과는 같았습니다. 저는 타협하지 않고 변수를 원점에서 재검토했습니다. 단순한 가스 비율이 아닌, 증착 후 박막 내부에 존재하는 '계면 트랩과 결함 밀도'가 근본 원인일 것이라고 생각했습니다. 이를 입증 하기 위해 기존 공정에 없던 어닐링을 도입했습니다. 수차례 열처리 온도와 시간을 튜닝하며 반복한 끝에, 마침내 특성 편차를 안정 화시킨 최적의 데이터를 확보할 수 있었습니다. 이 경험을 통해 엔지니어의 주도성은 한계에 순응하지 않고, 끊임없이 '왜?'라는 질문으로 숨은 변수를 찾아내는 것임을 배웠습니다