이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
DOE를 처음 적용한 건 인턴 중 증착 공정의 막두께 균일성을 개선하는 과제였습니다. 온도·압력·가스 유량 세 인자를 동시에 바꾸면서 최적 조건을 찾아야 했는데, 일변수 실험을 반복하면 상호작용 효과를 놓친다는 것을 사전 학습에서 알고 있어 전인자 2수준 배열로 실험을 설계했습니다.
실험 결과를 정리하면서 주 효과와 교호작용이 어떻게 균일성 지표에 영향을 주는지 수치로 확인했고, 유의미한 교호작용 인자 조합을 두 개 찾았습니다. 전체 실험 횟수가 많아서 반복 측정을 줄이는 방향으로 부분 설계를 적용했고, 그 과정에서 컨파운딩을 어떤 기준으로 설정해야 하는지 배웠습니다.
이 경험이 공정 파라미터를 체계적으로 탐색하는 방식의 기준이 됐습니다.
실험계획법을 수행할 때 제가 부딪힌 어려움은, 전인자 배열로 다 보려니 실험 횟수가 너무 많아진 점이었습니다. 인턴 때 증착 막두께 균일성을 개선하며 온도·압력·가스 유량 세 인자를 동시에 봐야 했는데, 모든 조합을 반복 측정하면 시간과 시료가 감당이 안 됐기 때문입니다. 그래서 제가 들고 간 절차는, 일변수 실험은 상호작용을 놓치니 전인자 2수준 배열로 설계하되 실험 횟수가 과하면 부분 설계를 적용해 줄이는 것이었습니다. 결과를 정리하니 주 효과와 교호작용이 균일성에 어떻게 영향을 주는지 수치로 보였고, 유의한 교호작용 인자 조합 두 개를 찾았습니다. 부분 설계에서 어느 효과를 교락시킬지의 기준은 혼자 정하기 어려워, 담당자에게 컨파운딩 설정 기준을 물어 손을 빌렸습니다. 이후 이 설계가 공정 파라미터를 체계적으로 탐색하는 기준이 됐습니다. 다만 저는 인턴 수준이라, 더 많은 인자가 얽힌 실제 양산 공정에 DOE를 적용해 본 경험은 없습니다. 그래서 이 경험을 토대로 그 역량을 더 키우려 합니다.
실험계획법 경험에서 제가 들고 간 절차의 핵심은, 인자 효과를 따로따로 보지 않고 교호작용까지 보려 전인자 2수준 배열로 설계한 일입니다. 인턴 때 증착 균일성을 개선하며 일변수 실험을 반복하면 인자 간 상호작용 효과를 놓친다는 걸 사전 학습에서 알았기 때문입니다. 그래서 저는 온도·압력·가스 유량을 동시에 바꾸는 전인자 배열로 실험을 짜고, 결과에서 주 효과와 교호작용이 균일성 지표에 미치는 영향을 수치로 확인해 유의한 교호작용 조합 두 개를 찾았습니다. 실험 횟수가 많아 반복 측정을 줄이는 부분 설계를 적용하며 교락 기준을 배웠습니다. 측정으로는 균일성 지표 변화로 효과를 봤습니다. 어디서 도움받았냐면, 컨파운딩 설정 기준은 담당자의 판단을 빌렸습니다. 다만 저는 인턴 수준이라, 인자가 많고 비선형성이 큰 공정에 반응 표면 같은 고급 DOE를 적용해 본 경험은 없습니다. 그래서 전인자 배열을 택한 절차를 토대로, 그 역량을 더 키우려 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 공정기술 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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