이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
자동 TEM 분석을 위한 레시피 개발 경험은 직접적이지 않지만, DigitalMicrograph(Gatan) 스크립팅 언어가 TEM 자동화에 사용된다는 것을 학습했습니다. 실습 수업에서는 Python을 활용해 전자현미경 이미지 배치 처리를 수행한 경험이 이와 가장 가깝습니다.
자동화 레시피를 개발할 때의 접근 방식은 수동 절차를 단계별로 분해하는 것입니다. 오퍼레이터가 반복적으로 수행하는 조작 순서를 파악하고, 각 단계를 코드로 대응하면 일관된 결과를 빠르게 얻을 수 있습니다. 사람의 판단이 필요한 단계와 자동화 가능한 단계를 먼저 구분하는 것이 핵심입니다.
자동화 도구 개발에서 가장 중요한 것은 오류 처리와 예외 케이스 대응입니다. 예상치 못한 이미지 품질이나 조건 변화가 발생했을 때 자동화가 잘못된 결과를 내지 않도록 검증 단계를 포함하는 것이 신뢰할 수 있는 레시피의 조건입니다.
학부 프로젝트에서 TEM 분석 반복 절차를 Python으로 자동화했는데, 샘플마다 이미지 품질이 다르면 스크립트가 잘못된 영역을 분석 범위로 잡는 케이스가 나왔습니다. 자동화가 동작하려면 입력 이미지가 균일해야 한다는 가정이 깔려 있었는데, 실제로는 그렇지 않은 경우가 있었습니다.
이상 케이스를 감지하면 로그 파일에 기록하고 수동 확인이 필요하다는 플래그를 남기는 방식으로 수정했습니다. 자동화는 반복 작업 효율을 높이지만, 예외 상황을 처리하지 못하면 잘못된 결과를 자동으로 생산합니다. 이 경험에서 자동화 설계는 예외 상황을 감지하고 사람이 확인할 수 있는 구조를 같이 만드는 것이라는 걸 배웠습니다. 자동화 한계를 인정하는 것이 더 신뢰할 수 있는 시스템을 만듭니다.
학부 자동화 스크립트에서 분석 도중 오류가 나면 처음부터 다시 돌려야 하는 구조였습니다. TEM 분석은 시간이 오래 걸리기 때문에 중간에 실패하면 이전까지의 결과를 버리는 손해가 컸습니다. 중간 결과를 체크포인트 파일로 저장해두고, 재시작 시 이미 완료된 샘플은 건너뛰는 방식을 추가했습니다.
파일이 있으면 건너뛰는 로직을 넣으니 재실행 비용이 크게 줄었습니다. 자동화는 성공 경로만 만들면 안 되고 실패 후 복구 경로도 설계해야 합니다. 이 경험에서 스크립트 안정성은 기능보다 실패 시 어떻게 재개하는지에서 결정된다는 걸 배웠습니다. 재시작이 쉬워야 반복 실험이 가능합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 공정기술 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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