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KETI의 스마트 센서 연구 분야는 고감도·저전력 센서 구현뿐 아니라, 이를 가능하게 하는 공정 최적화 기술이 핵심입니다.
대학원 시절 저는 MEMS 기반 압력센서 공정 최적화 연구 프로젝트에 참여하며 반도체 공정기술의 실제적 적용 가능성을 직접 경험했습니다.
앞으로 KETI의 반도체 공정기술 개발 업무에서도 이런 접근 방식을 기반으로 데이터 중심의 최적화 연구를 수행하겠습니다.
한국전자기술연구원에서 수행 중인 스마트센서 공정 및 최적화 연구에도 이러한 경험이 충분히 활용될 수 있다고 확신합니다.
저는 이를 개선하기 위해 공정장비 센서 데이터를 실시간으로 수집·분석하여 피드백 제어하는 시스템을 구상하고 있습니다.
대학원에서는 공정 최적화 연구를 수행 하며 기술의 정밀성과 분석적 사고의 중요성을 배웠습니다.
Q6.공정 최적화 연구에서 데이터를 어떻게 관리하고 분석하셨나요?
입사 후에는 공정 데이터의 표준화를 기반으로 연구를 진행하고 싶습니다.

한국전자기술연구원이 진행하는 스마트센서 반도체 공정기술 개발사업은 제가 가장 관심을 두고 성장해온 분야와 일치합니다.
특히 KETI가 추진하는 초정밀 집적공정기반의 차세대 센서플랫폼 기술은, 제가 대학원에서 수행한 미세구조 설계 및 공정 최적화 연구와 방향이 같습니다.
제가 KETI에 지원하게 된 가장 큰 이유는 연구가 산업으로 이어지는 구조에 있습니다.
실제로 연구원이 추진 중인 '자율주행센서 신뢰성 향상 프로젝트' 자료를 읽으며, 제 연구 경험이 실질적인 기술개선에 기여할 수 있겠다는 확신이 들었습니다.
저는 실험노트를 일자별, 변수별로 세분화하여 기록하는 습관을 가지고 있습니다.
실험 결과의 작은 오차도 쉽게 넘기지 못해 한 가지 문제에 오래 몰두할 때가 있습니다.
해당 프로젝트는 실리콘 다이어프램의 두께 오차로 인한 감도 편차 문제를 개선하기 위한 연구로, 목표는 ±3% 이내의 감도 균일도를 확보하는 것이었습니다.
반도체 센서는 온도 변화에 따라 저항값이 변해 오차가 발생하기 때문에, 이를 보정하는 회로설계가 필요했습니다.
제목은 *"가스센서의 마이크로히터 구조에서 열응력 완화를 위한 패턴 설계 방법"*이며, 등록번호 10-2024-XXXXX입니다.
교육 후 실제 장비에서 테스트 공정을 수행하며, 공정파라미터 제어와 수율 데이터 분석 능력을 길렀습니다.
저는 이 연구를 통해 기술적 성취뿐 아니라, 데이터 기반 공정 개선 프로세스의 중요성을 직접 체득했습니다.
한국전자기술연구원에서 수행 중인 스마트센서 공정 및 최적화 연구에도 이러한 경험이 충분히 활용될 수 있다고 확신합니다.
입사 후 저는 한국전자기술연구원의 스마트센서 공정기술 최적화 연구팀에서 실질적 성과를 창출하는 연구원이 되고자 합니다.
공정 데이터의 표준화를 위해 통계 기반 품질관리 기법(SPC)과 머신러닝 기반 예측 모델을 도입하여, 공정 조건과 센서 성능간의 관계를 정량적으로 분석할 계획입니다.
저는 이를 개선하기 위해 공정장비 센서 데이터를 실시간으로 수집·분석하여 피드백 제어하는 시스템을 구상하고 있습니다.
장기적인 목표는 스마트 센서 공정 최적화 알고리즘의 산업 적용 모델 구축입니다.
연구에서 얻은 데이터를 단순히 논문에 머무르지 않고, 국내 중소기업이나 스타트업의 생산라인에 적용 가능한 기술로 발전시키고 싶습니다.
KETI에서의 경험을 기반으로 국제학회에서 연구결과를 발표하고, 선진 공정기술을 국내 기술로 전환하는 교두보 역할을 맡고 싶습니다.
한국전자기술연구원에서 얻은 기회와 경험을 통해, 반도체 기반 스마트 센서 기술의 세계적 수준 향상에 기여하고 싶습니다.
현장 중심 연구를 통해 기술의 실용적 가치를 증명하는 연구원이 되고 싶습니다.
Q3.공정기술개발 과정에서 가장 중요하다고 생각하는 요소는 무엇입니까?
공정기술개발에서 가장 중요한 요소는 '재현성과 데이터 기반 검증'이라고 생각합니다.
동일한 조건에서 반복 실험을 통해 일관된 성능을 확보해야만 기술로 인정받을 수 있습니다.
이를 통해 공정의 안정성을 확보하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있었습니다.
그 결과 양측의 효율이 개선되었고 실험 데이터도 일정 내에 확보할 수 있었습니다.
Q6.공정 최적화 연구에서 데이터를 어떻게 관리하고 분석하셨나요?
기존에는 반복 실험으로 시간을 낭비했지만, 체계적인 데이터 접근으로 효율을 크게 개선했습니다.
Q9.연구 수행 중 실패를 경험한 적이 있다면 어떻게 극복했습니까?
실패를 가장 크게 느낀 순간은 패키징 자동화 장비의 피드백 제어가 오작동했을 때였습니다.
실패는 과정의 일부이며, 데이터가 있는 실패는 발전의 밑거름이 됩니다.

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