이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
학부 머신러닝 수업 프로젝트에서 반도체 결함 이미지 분류 모델을 학습시키면서, AI 방법론을 더 잘 쓰기 위한 아이디어를 경험에서 얻었습니다. 가장 큰 제약은 레이블된 결함 데이터가 부족하다는 것이었습니다. 저는 공개 반도체 결함 데이터셋에 데이터 증강 기법을 적용해 학습 데이터를 늘리는 방식을 시도했습니다.
데이터 증강이 얼마나 효과적인지는 현장 데이터와 분포가 얼마나 비슷한지에 달려 있다는 걸 배웠습니다. 모델 성능보다 어떤 결함 유형을 더 잘 잡아야 하는지를 먼저 정의하는 것이 AI 방법론 개선의 출발이라는 걸 알았습니다. 이후 저는 AI 적용을 논의할 때 데이터 품질과 목표 메트릭을 먼저 확인하는 시각이 생겼습니다.
모델 선택보다 문제 정의가 더 중요하다는 걸 그 경험에서 배웠습니다.
AI 지원 검증 방법론에서 가장 먼저 따져야 할 것은 어떤 데이터가 있는가라고 생각합니다. 반도체 검증에서 AI를 적용하려면 과거 버그 리포트, 커버리지 로그, 시뮬레이션 결과 같은 레이블 데이터가 충분해야 합니다. 학부 프로젝트에서 결함 분류 모델을 만들 때 데이터가 부족해 모델이 특정 패턴에만 과적합됐던 경험이 있습니다. 새로운 유형의 결함에는 예측이 전혀 맞지 않았습니다.
AI 방법론 발전의 첫 단계는 좋은 모델을 고르는 것보다 어떤 데이터를 어떻게 수집하고 레이블링할지를 먼저 설계하는 것이라는 걸 이 경험에서 배웠습니다. 실제 검증 환경에서 AI를 도입하려면 데이터 파이프라인이 모델보다 먼저 갖춰져야 한다고 생각합니다.
AI 지원 방법론에서 제가 가장 주의해야 한다고 생각하는 리스크는 AI 결과를 검증 엔지니어가 이해하지 못한 채 자동 실행하는 것입니다. 커버리지 클로저 가속을 위해 AI가 다음에 실행할 시드를 자동으로 추천한다면, 그 추천이 왜 나왔는지 엔지니어가 이해하지 못하면 틀린 추천이 포함된 채로 검증이 완료됐다고 판단할 위험이 있습니다. 저는 AI 방법론을 발전시키려면 출력에 왜 이 결과가 나왔는지를 설명하는 근거가 함께 제시돼야 한다고 생각합니다. 학부 프로젝트에서도 분류 모델 결과를 볼 때 신뢰도 점수만이 아니라 어떤 특징이 가장 크게 영향을 줬는지를 함께 확인하는 방식을 택했습니다. AI는 검증 엔지니어의 판단을 보조하는 도구여야 하고, 판단 자체를 대체하는 자리로 쓰이면 검증 신뢰성이 낮아진다는 결을 갖고 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 회로설계 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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