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AI도구를 활용하여 실제로 업무나 과제, 프로젝트의 효율을 높였던 경험
낯선 환경에서 공정 최적화 프로젝트를 성공적으로 수행한 경험은, 글로벌 협업이 일상인 반도체 산업에서 큰 자산이 된다고 생각합니다.
초기에는 방어적으로 반응할 때도 있었지만, 연구 프로젝트 경험을 통해 피드백은 오히려 결과를 완성시키는 '외부 변수'라는 점을 배웠습니다.
AI 기술이 반도체 산업에서 가장 유용할 수 있는 분야는 무엇이라고 생각하나요?
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비록 초기 전략을 완전히 바꾸게 되면서 데이터 수집이 지연되고 논문 제출도 늦춰졌지만, 결국 분석의 완성도는 훨씬 높아졌고 졸업 논문 심사에서도 높은 평가를 받았습니다.
반도체 소자 특성 분석과제에서 GPT 기반 AI 도구를 활용하여 분석 효율을 비약적으로 향상시킨 경험이 있습니다.
AI도구는 실험을 대체하지 않았지만, 분석과 문서화의 과정을 간소화해 중요한 논리 구성에 집중할 수 있게 해줬습니다.
실제 연구 중 CMP 공정 후 나타나는 미세 균열 분석 실험에 참여한 적이 있으며, 이를 통해 공정조건과 재료 간 상관관계를 학습했습니다.
낯선 환경에서 공정 최적화 프로젝트를 성공적으로 수행한 경험은, 글로벌 협업이 일상인 반도체 산업에서 큰 자산이 된다고 생각합니다.
실험 실패나 방향 전환 경험을 통해 가장 크게 배운 점은?
AI도구 활용시 한계점은 무엇이라 생각하나요?
AI 기술이 반도체 산업에서 가장 유용할 수 있는 분야는 무엇이라고 생각하나요?
SKAX는 반도체 후공정 자동화 및 품질 향상 분야에서 선도적인 기술력을 보유한 기업입니다. |
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2025.05.20
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