이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
프로세스 상호작용 분석에서는 DOE(실험 계획법)를 활용해 여러 공정 변수가 출력에 미치는 영향을 체계적으로 파악합니다. 변수를 하나씩 바꾸는 단변량 방식은 교호 효과를 놓칠 수 있어, 다변량 실험 설계가 더 정확한 분석을 가능하게 합니다.
수업에서 2k 요인 실험법(2-level factorial design)을 배웠습니다. 주 효과와 교호 작용을 동시에 확인할 수 있고, 실험 횟수를 줄이면서도 정보량을 높이는 효율적인 방법론입니다. 교호 효과가 있는 인자 조합을 찾아내면 단독 변수 조정보다 훨씬 효과적인 최적화가 가능합니다.
분석 후에는 통계적으로 유의미한 인자를 선별하고, 그 인자 중심으로 최적화 실험을 이어갑니다. Response Surface Method 등 추가 분석을 통해 최적 조건을 찾는 것이 프로세스 개선의 완성 단계입니다.
프로세스 상호작용 분석에서 직접 사용한 경험은 공정 수업에서 2요인 교호작용을 분석한 과제였습니다. 온도와 압력 두 변수가 각각 단독으로 영향을 주는 것과, 두 변수가 동시에 특정 조합일 때 예상 밖의 결과가 나오는 구조를 처음 확인했습니다.
처음에는 두 변수를 따로 조정하면 될 거라고 생각했는데, 상호작용 항이 유의미하게 나오자 '왜 동시 조합에서만 결과가 달라지는가'를 이해하는 데 시간이 걸렸습니다. 결국 교호작용이 있는 경우 변수를 독립적으로 최적화하면 전체 최적값을 찾을 수 없다는 구조를 그때 이해했습니다.
이 경험에서 배운 건 방법론은 결과를 내주는 도구가 아니라 어떤 질문을 해야 하는지를 구조화하는 도구라는 점입니다. 상호작용을 의식하고 실험을 설계하는 것과 그냥 조건을 바꾸는 것은 다릅니다.
프로세스 상호작용 분석에서 검증 단계가 중요하다는 걸 배운 건 분석 결과와 실제 실험 결과가 달랐던 케이스에서였습니다. 모델에서 예측한 최적 조건으로 실험했는데 결과가 예측값보다 낮게 나왔습니다.
원인을 추적하니 모델 구축에 사용한 데이터 범위 밖의 조건을 적용했던 게 문제였습니다. 회귀 모델은 학습 범위 안에서만 신뢰할 수 있고, 범위를 넘어가면 외삽의 오류가 생깁니다. 이후에는 최적 조건을 찾은 뒤 반드시 실험으로 확인하는 단계를 건너뛰지 않는 원칙이 생겼습니다.
분석 결과를 신뢰하는 것과 검증하는 것은 다른 단계입니다. 방법론이 맞다고 해서 결과가 맞다는 보장이 없고, 모델 예측 후 실제 확인이 분석의 완결이라는 결이 남아 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 공정기술 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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