예시 답변 1
약 96초
데이터 분석 방법론·경험 중심으로 푸는 결
학부 졸업 프로젝트에서 반도체 공정 시뮬레이션 데이터를 분석해 수율 저하 요인을 찾는 작업을 진행했습니다. 실제 공장 데이터는 아니었지만, 공정 파라미터와 수율 사이의 관계를 찾는 방식은 실무와 유사하다고 생각합니다. 먼저 공정 변수들의 분포를 확인하고 이상값이 있는 배치를 먼저 분리했습니다. 이후 수율이 낮은 배치와 높은 배치를 비교해 온도, 압력, 시간 파라미터 중 어떤 변수가 가장 큰 차이를 보이는지 확인했습니다.
상관분석과 간단한 회귀 모델로 주요 인자를 좁혔고, 그 결과를 바탕으로 특정 파라미터 범위를 수정하는 제안을 했습니다. 도구보다 어떤 질문에 답하려고 분석하는가가 방향을 잡는 데 중요했습니다. 가설 없이 데이터를 보면 패턴처럼 보이는 것들이 노이즈인 경우가 많다는 것도 배웠습니다.
이 결의 특징
이상값 배치를 먼저 분리하고 수율 낮은 배치와 높은 배치를 비교해 온도·압력·시간 중 차이가 큰 변수를 좁혀간 순서가 구체적입니다. 가설 없이 보면 노이즈가 패턴처럼 보인다는 배움까지 붙어 도구 나열과 갈리는 흔적이 있습니다.
이 결이 통하는 자리
상관분석과 회귀로 주요 인자를 좁힌 뒤 파라미터 범위 수정 제안까지 이어지는 흐름이 살아 있을 때 통합니다. 어떤 질문에 답하려고 분석하는지가 도구 선택보다 먼저라는 우선순위가 드러나는 자리에서 통하는 결이 보입니다.