이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
도구를 먼저 들기보다, 무엇과 무엇을 비교할지부터 정하겠다고 말씀드리고 싶습니다. 제 방법의 핵심은, 바꾼 공정 하나만 다르고 나머지는 같은 두 집단을 만들어 특성을 비교하는 것입니다. 그래야 특성 차이가 그 변경 때문인지, 다른 요인 때문인지 갈리기 때문입니다. 데이터는 변경 전후의 같은 위치, 같은 측정 조건에서 얻은 소자 특성값을 쓰겠습니다. 단순히 평균만 보지 않고, 분포가 어떻게 달라졌는지 — 평균은 같아도 퍼짐이 커졌는지 — 까지 보겠습니다. 평균만 보면 놓치는 변화가 있기 때문입니다. 통계는 그 차이가 우연한 흔들림인지 의미 있는 차이인지 거르는 데 쓰는 도구일 뿐, 핵심은 비교 설계라고 봅니다. 다만 현장에서는 완벽한 변수 통제가 어려워, 통제 못 한 요인은 따로 기록해 해석에 감안한다는 한계도 둡니다. 핵심은, 도구 나열이 아니라 변수 통제 비교를 먼저 세운다는 점입니다.
저는 데이터를 먼저 모으기보다, 무엇을 의심하는지부터 정하는 편입니다. 공정을 바꿨다면, 그 변경이 소자의 어떤 특성에 영향을 줄 법한지 가설을 먼저 세웁니다. 예를 들어 그 변경이 어떤 층의 두께를 건드린다면, 특정 전기 특성이 한 방향으로 움직일 것이라는 식입니다. 그다음 그 가설을 확인하기에 맞는 데이터만 골라 봅니다. 모든 데이터를 다 보는 게 아니라, 가설이 맞다면 꼭 나타나야 할 값과, 가설이 틀렸을 때 달라질 값을 미리 정해 두고 비교합니다. 그래야 그 변경 때문인지 아닌지가 분명히 갈리기 때문입니다. 가설이 빗나가면 덮지 않고, 왜 예상과 다른지를 다음 가설로 남깁니다. 다만 가설을 잘못 좁히면 다른 원인을 놓칠 수 있어, 예상 밖 값도 같이 훑는다는 보완은 둡니다. 핵심은, 데이터 나열이 아니라 가설을 세우고 거기 맞는 데이터를 골라 검증한다는 점입니다.
솔직히 현장 분석 도구를 깊이 다뤄 본 경험이 많다고 하긴 어렵습니다. 그래서 도구 이름을 늘어놓기보다, 제가 지킬 핵심 원칙만 말씀드리고 싶습니다. 제가 가장 중요하게 보는 건, 바꾼 것 하나를 떼어 비교할 수 있게 만드는 것입니다. 여러 가지를 동시에 바꾸고 결과만 보면, 무엇이 영향을 줬는지 끝내 못 가립니다. 그래서 분석 전에 통제할 수 있는 건 같게 맞추고, 못 맞춘 건 무엇인지 적어 둡니다. 데이터는 화려한 양보다 비교가 공정하게 되는 데이터인지가 더 중요하다고 봅니다. 더 깊은 통계 기법은 제가 능숙하다고 단정할 자리가 아니라고 봅니다. 다만 원인을 가리려면 비교 조건을 공정하게 만드는 게 먼저라는 정도는 분명히 짚을 수 있습니다. 도구를 외우기보다, 비교를 공정하게 만드는 게 분석의 출발이라는 원칙이 제 답의 핵심입니다. 핵심은, 아는 경계를 두되 비교를 공정하게 만드는 원칙을 먼저 짚는다는 점입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 공정기술 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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