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저는 소재-공정-특성의 연계분석 경험을 기반으로, 실제 양산 환경에서도 공정안정성과 신뢰성을 높이는 연구를 수행할 수 있습니다.
또한 데이터 기반의 공정 해석 경험을 통해 SK하이닉스가 추진 중인 AI 기반 공정 최적화 연구에도 기여하고 싶습니다.
저는 연구 과정에서 얻은 실험적 통찰과 분석력을 토대로, SK하이닉스의 차세대 메모리 공정 개발에 기여하고자 합니다.
실제 연구에서도 플라즈마 조건을 미세조절하여 막 손상을 줄였던 경험이 있 어, 이런 기술적 통찰을 SK하이닉스의 식각공정 개발에도 응용할 수 있을 것이라 생각합니다.
저는 연구와 학회활동을 통해 쌓은 분석 습관을 바탕으로, SK하이닉스의 R&D 공정팀에서 신기술을 실험적 검증으로 연결시키는 역할을 수행하겠습니다.
이런 경험은 SK하이닉스의 미세공정 신뢰성 확보 연구에 활용할 수 있습니다.
Q3.연구 데이터를 분석할 때 가장 중요하게 생각하는 점은 무엇인가요?
저는 공정변수의 상호작용을 실험적으로 분석하고, 데이터 기반으로 최적 조건을 도출하는 부분에 강점이 있습니다.
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본인의 연구개발 경험과 성과를 구체적으로 서술하고, SK하이닉스 R&D 공정(박사) 직무에 어떻게 기여할 수 있는지 설명하시오.
또 다른 연구로는 플라즈마 손상 억제를 위한 공정 시뮬레이션을 수행했습니다.
시뮬레이션 결과는 실험에서 측정된 전기적 특성과 높은 상관성을 보여, 플라즈마 조건을 예측적으로 설계할 수 있는 기반이 마련되었습니다.
저는 소재-공정-특성의 연계분석 경험을 기반으로, 실제 양산 환경에서도 공정안정성과 신뢰성을 높이는 연구를 수행할 수 있습니다.
또한 데이터 기반의 공정 해석 경험을 통해 SK하이닉스가 추진 중인 AI 기반 공정 최적화 연구에도 기여하고 싶습니다.
초기 실험에서는 동일한 조건에서 반복 측정한 시료의 전기적 특성이 일정하지 않았습니다.
장비 문제를 배제한 후, 공정전 단계인 웨이퍼 전 처리 과정에 주목했습니다.
세정조건이나 표면 활성화 과정에서 발생한 미세한 차이가 공정 결과에 영향을 줄 가능성이 있다고 판단했습니다.
분석 결과, 세정 과정에서 사용한 플라즈마 처리 시간이 길수록 표면의 산화가 과도하게 진행되어 반응성이 떨어진다는 사실을 발견했습니다.
SK하이닉스에서도 새로운 고유전율 소재를 적용할 때, 공정조건의 미세조정이 신뢰성 확보의 핵심이 될 것이라 생각합니다.
실제 연구에서도 플라즈마 조건을 미세조절하여 막 손상을 줄였던 경험이 있 어, 이런 기술적 통찰을 SK하이닉스의 식각공정 개발에도 응용할 수 있을 것이라 생각합니다.
저는 연구 데이터를 정리하며 Python기반 데이터 분석 툴을 활용한 경험이 있습니다.
SK하이닉스의 'AIinR&D' 전략이 실제 공정개선에 큰 역할을 할 것으로 기대하며, 저는 실 험설계 단계에서부터 데이터를 체계적으로 수집하고 분석하는 연구자가 되고 싶습니다.
예를 들어 결함 분석팀은 TEM과 EELS 데이터를 기반으로 구조적 결함 유형을 정리했고 , 측정팀은 시간의존적 누설 전류 데이터를 분석했습니다.
이런 경험은 SK하이닉스의 미세공정 신뢰성 확보 연구에 활용할 수 있습니다.
Q3.연구 데이터를 분석할 때 가장 중요하게 생각하는 점은 무엇인가요?
저는 데이터를 단순히 수치로 보는 것이 아니라, 그 안에 숨겨진 공정 메커니즘을 해석하는 것이 핵심이라고 생각합니다.
실험 결과를 해석할 때는 항상 상관관계를 검증하기 위해 다중변수간 분석을 병행했습니다.
이런 접근 방식은 SK하이닉스의 공정데이터 분석에서도 유 용할 것이라 생각합니다.
Q5.AI 기반공정 최적화에 대해 어떻게 생각하십니까?
AI는 공정 데이터를 효율적으로 분석하고, 변수간 복잡한 상관관계를 해석하는 데 큰 역할을 할 수 있다고 생각합니다.
다만 AI는 도구일 뿐, 해석의 주체는 여전히 연구자라고 생각합니다.
저 는데이터를 해석적으로 다루며, AI와 실험을 병행하는 연구자로 성장하고 싶습니다.
Q7. 협업 시 가장 중요하게 생각하는 가치는 무엇인가요?
Q9. SK하이닉스에서 수행해 보고 싶은 연구과제는 무엇인가요? |
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2025.10.02
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