연구 데이터 공유 및 분석 방식 통합
다양한 소재 실험을 수행하며, 최적의 실험설계 방법을 연구
데이터 분석 및 최적화 연구
또한 유사한 사례를 분석하여 기존 연구의 한계를 보완하는 방법을 적용할 수 있습니다.
차세대 반도체 패키징 소재 연구, 공정 최적화, 데이터 기반 연구혁신을 통해 연구개발 성과를 높이는 데 기여할 수 있습니다.
실험 수행, 데이터 분석, 문서 작성 등의 역할을 세분화하여 연구 속도 향상
당시 연구 과정에서 예상과 다른 실험 결과가 도출되었고, 연구 방향을 재설정해야 하는 상황이 발생했습니다.
팀원들 간 해결책에 대한 의견이 분분했지만, 저는 실험 데이터를 공유하고 논리적으로 분석하는 과정을 통해 최적의 해결책을 도출할 수 있도록 조율하는 역할을 수행했습니다.
연구 데이터 공유 및 분석 방식 통합
각 연구원의 실험 데이터를 정리하고, 동일한 분석 방법 적용
다양한 소재 실험을 수행하며, 최적의 실험설계 방법을 연구
Python 및 MATLAB을 활용하여 실험 데이터를 분석하고, 실험 결과의 패턴을 도출
이러한 노력을 통해 SKCISC에서 연구개발자로서 실무적인 연구 수행이 가능하며, 차세대 반도체 패키징 소재 연구에 기여할 수 있는 역량을 갖추게 되었습니다.
연구개발에서는 기존 방식에서 벗어나 새로운 접근 방식을 적용하는 것이 성과를 높이는 중요한 요소입니다.
과거 연구에서 반도체 패키징 공정의 신뢰성을 높이기 위해 새로운 접착 방식을 적용했던 경험이 있습니다.
이러한 연구방식 개선을 통해, 연구개발에서는 기존의 방식만을 따르기보다는 새로운 아이디어를 적용하여 최적의 해결책을 도출하는 것이 중요하다는 점을 배울 수 있었습니다.
SKCISC는 반도체 패키징 소재 및 첨단 전자소재를 개발하며, 차세대 기술을 선도하는 기업입니다.