삼성전자

[글로벌 시장을 선도하는 삼성전자에서 6시그마 품질 실현] 3학년 때 캠퍼스 특허 유니버시아드 공모전에 참여해 ‘Chiplet 구현을 위한 패키징 기술’에 대한 특허 전략을 수립했습니다. 이를 통해 패키징 기술에 대한 관심이 더욱 깊어졌습니다. 저희 팀이 분석한 59건의 핵심 특허 중 32건이 삼성전자의 특허였습니다. 하이브리드 본딩의 열적 신뢰성을 공백 기술로 도출했고 ‘솔더볼을 Ni 혹은 In 등의 재료를 사용한 방열 범프로 대체한다.’는 청구항을 추가한 회피 설계를 고안하였습니다. 이를 통해 삼성전자의 특허 기술에 대한 관심이 커졌고, 삼성전자가 약 272,600건의 글로벌 특허를 보유하고 있으며 2022년 미국 특허 1위를 기록했다는 사실을 알게 되었습니다. 이는 지속적인 R&D 투자와 혁신적인 기술 개발 덕분이라고 생각합니다. 최근에는 stack 구조를 활용해 업계 최소 두께의 12나노급 LPDDR5X D램을 양산하는 등 패키징 기술을 발전시키며 업계 변화에 빠르게 대응하고 있습니다. 저 또한 이러한 혁신의 중심에서 역량을 발휘하고자 삼성전자에 지원하였습니다. 패키징 기술이 고도화됨에 따라 공정 난이도가 높아지면서 품질과 수율의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 저는 열적 신뢰성 관련 특허 전략을 수립한 경험을 바탕으로 삼성전자에서 공정 최적화를 통해 6시그마 수준의 품질 개선을 실현하고, 수율 향상에 기여하고 싶습니다.

[학사경고에서 수석까지: 열정과 끈기로 이룬 도전] 2018년 대학 입학 후 1.66의 학점으로 학사경고를 받으며 큰 좌절을 경험했습니다. 공학의 기본조차 이해하지 못한 채 학습에 대한 동기를 찾지 못하고 전공이 저와 맞지 않는다고 탓했습니다. 공학자의 길을 계속 가야 할지 고민하던 끝에 입대를 결정했습니다. 군 복무 중, 한 선임이 소방 공무원이 되기 위해 연등을 신청하며 공부하는 모습을 보았습니다. 그 모습을 보며 신소재 공학을 제대로 이해하려는 노력도 없이 도망쳤던 제 자신이 부끄러웠습니다. 이에 복학을 준비하며 공학 기초를 다시 공부하기로 결심했습니다. 매일 평일에는 1시간, 주말에는 3시간씩 화학과 물리학을 공부하며 기초를 다졌고 이를 바탕으로 1학년 과정부터 다시 시작하며 수석 졸업을 목표로 삼았습니다. 복학 후에는 철저한 복습을 통해 수업 내용을 완벽히 이해하고자 했습니다. 강의를 반복 학습하는 동시에 동기 및 후배들과 스터디 그룹을 운영하며 배운 내용을 공유하고 토론하는 방식으로 학습 효율을 극대화했습니다. 그 결과, 4.38의 학점으로 학과 수석 졸업이라는 성과를 거두었습니다. 이 경험을 통해 실패하더라도 다시 일어나 치열하게 도전하면 반드시 목표를 이룰 수 있다는 것을 배웠습니다. 실패를 딛고 다시 일어서는 과정에서 얻은 열정과 끈기를 바탕으로 어떠한 도전적인 과제에도 적극적으로 임할 것입니다. [소통으로 이끌어 낸 성공적인 협업] 차세대 공학리더(YEHS)에서 소통을 바탕으로 신사업을 기획하고 성공적으로 추진한 경험이 있습니다. 3학년 2학기, 학업에만 집중하던 저는 다른 전공 학생들과 교류할 기회가 적어 공학을 바라보는 시야가 좁다는 것을 깨달았습니다. 이에 다양한 전공의 공학도들과 교류하며 협업 및 소통 역량을 키우기 위해 YEHS에 가입했습니다. 더 많은 경험을 쌓고 배우기 위해 기획 3부 운영진으로 활동하며 신사업 기획, 워크숍 개최, 차세대 테크 리더십 포럼을 진행했습니다. 운영진으로 활동하며 기존의 일방적인 정보 전달 방식에서 벗어나 주니어 회원들이 패널로 참여하는 양방향 소통이 가능한 포럼 형태의 새로운 세미나를 기획했습니다. 그러나 부서 내 세미나 진행 경험이 부족해 어려움을 겪었고, 이를 해결하기 위해 여러 세미나를 담당하는 학술교류부에 협업을 요청했습니다. 하지만 부서 간 분위기와 진행 방식의 차이로 인해 갈등이 발생했습니다. 저는 각 부서의 의견을 경청하고 Notion을 활용해 정리하며 공통된 목표를 명확히 했습니다. 또한, 주간 회의를 통해 진행 상황을 점검하고 문제를 함께 논의하며 협업을 조율했습니다. 그 결과, 예상 인원인 60명보다 12명 많은 72명이 참여하며 신사업을 성공적으로 마무리할 수 있었습니다. YEHS에서 배운 협업 능력과 소통의 중요성을 바탕으로 입사 이후에도 동기, 선배들과 꾸준히 소통하며 팀원들과 원활한 협력 관계를 구축해 최고의 성과를 달성하고 싶습니다.

[AI에 대한 사람들의 기대감 vs 실제 발전 속도의 차이] 현재 AI는 급격히 발전하며 반도체, 자동차 산업을 포함한 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 특히, GPT-4와 같은 생성형 AI 모델의 훈련 비용이 1억 달러를 초과하는 등 AI 기술의 발전 속도는 더욱 가속화되고 있으며 기업들은 AI 도입을 확대하고 연구개발 투자를 지속적으로 늘려가고 있습니다. 이에 따라 산업 전반에서 AI의 활용 범위와 영향력도 점점 커지고 있습니다. AI 기술이 빠르게 발전하고 있음에도 불구하고, 사람들의 기대와 실제 발전 속도 간에는 차이가 존재합니다. 생성형 AI의 등장으로 인해 많은 사람들이 AI가 단기간 내에 인간 수준의 사고 능력을 갖추고 모든 업무를 자동화할 것이라 기대합니다. 하지만 현재 AI는 이미지 생성, 데이터 분석과 같은 특정 작업에서는 높은 성능을 보이지만 논리적 사고나 창의적 문제 해결과 같은 인간 고유의 능력은 여전히 한계가 있습니다. 또한, AI 운영에 드는 막대한 비용과 윤리적, 법적 문제 등이 AI 발전의 장애물로 작용하면서 AI의 발전 속도는 조절되고 있는 상황입니다. 따라서 향후 10년간 AI는 완전한 자동화보다는 인간을 보조하는 역할을 하면서 점진적으로 발전할 것입니다. [AI 발전의 촉매: 반도체 기술] AI가 더 빠르게 발전하기 위해서는 고성능 메모리 반도체와 데이터 처리 기술의 발전이 필수적입니다. 삼성전자의 LPDDR5X D램과 같은 고성능 메모리 반도체와 CMM-D와 같은 효율적인 메모리 솔루션은 AI 발전을 더욱 가속화할 것입니다. 또한, 기존 GPU 중심의 AI 연산에서 NPU와 같은 AI 전용 반도체로 전환된다면 더욱 효율적인 AI 기술 발전이 가능해질 것입니다. 이를 통해 사람들의 기대에 부응하는 AI 발전이 실현될 수 있을 것이라 생각합니다.

[공정 조건 변화를 통한 Co 박막의 전기적 특성 연구] 졸업 프로젝트에서 Cu 금속 배선의 비저항 크기 효과를 줄이기 위해 Co 박막을 증착하여 전기적 특성을 측정 및 분석하는 실험을 진행했습니다. 비저항 감소를 목표로 Power, 온도, Annealing 조건을 변경하며 실험을 진행했고, 공정 조건에 따라 Surface roughness, Grain size 등이 변하면서 전기적 특성이 달라지는 것을 확인했습니다. 300℃에서 50W DC 스퍼터링으로 Co를 증착한 후 300℃에서 30분간 Annealing을 진행한 결과, 10nm 두께의 Co 단일막은 Cu의 비저항 37μΩcm 대비 약 50% 낮은 18.65μΩcm의 비저항을 나타냈습니다. 이를 통해 소재 변화가 전기적 특성에 미치는 영향을 깊이 이해할 수 있었습니다. [FOWLP Warpage 감소를 위한 공정 최적화] 4학년 때 재료 성형학 과목에서 ‘FOWLP의 warpage를 줄이기 위한 설계 프로젝트’를 수행했습니다. EMC와 Glass Carrier의 열팽창 계수 및 Young’s modulus가 warpage에 영향을 미친다는 사실을 확인했습니다. 직접 실험이 어려운 점을 고려해, 새로운 공정을 추가하는 방안을 제안했습니다. Carrier de-bonding 과정에서 warpage 방지층을 추가하여 warpage를 물리적으로 억제하는 방식을 설계했습니다. Warpage 방지층의 물성 조건으로 낮은 열팽창 계수와 높은 Young’s modulus를 선정했으며, 적합한 물질로 Invar(Fe-Ni alloy)를 채택했습니다. 이 참신한 접근 덕분에 교수님께 긍정적인 평가를 받으며 A 학점을 받았습니다. TSP 총괄 공정 기술 엔지니어는 불량 원인을 파악하고 다양한 품질 이슈에 효과적으로 대응할 수 있는 역량이 필수적이라고 생각합니다. 저는 공정 조건에 따른 재료의 특성을 깊이 이해하고 이를 바탕으로 불량 원인을 분석하여 제거함으로써, 공정 최적화를 통해 생산성 향상에 기여하겠습니다.