이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
분석 실습에서 샘플 이미지 품질이 일관되지 않아 측정 재현성이 낮은 문제가 있었습니다. 이미지 팀에 단순히 '품질을 개선해 달라'고 요청했더니 어떤 부분이 문제인지 명확하지 않아 개선이 이뤄지지 않았습니다. 이후에는 문제가 있는 이미지와 양호한 이미지를 나란히 제시하고 어느 조건에서 차이가 생기는지 데이터로 공유했습니다.
조명, 포커스, 샘플 준비 단계별로 변수를 하나씩 바꾸는 실험을 이미지 팀과 함께 설계했습니다. 각 조건 변경 결과를 계측 수치로 확인해 어느 변수가 재현성에 가장 큰 영향을 주는지 좁혔습니다. 포커스 조건 조정 후 측정 재현성이 크게 개선됐습니다. 지금도 팀 간 협업은 구체적 데이터 공유부터 시작합니다.
팀 프로젝트에서 품질 개선을 논의할 때 팀마다 '좋아졌다'는 기준이 달랐습니다. 어떤 팀은 시각적 선명도를 기준으로, 다른 팀은 측정 재현성을 기준으로 평가했습니다. 기준이 다르니 실험 결과를 놓고 해석이 엇갈렸습니다. 공동 실험 설계 전에 어떤 지표를 기준으로 삼을지 먼저 합의했습니다. 기준이 정해지니 실험 설계가 명확해지고, 결과를 같은 기준으로 비교할 수 있었습니다.
협업에서 가장 먼저 해야 하는 것은 공통 기준을 만드는 것이라는 걸 그때 배웠습니다. 기준 없는 협업은 결과를 보고도 결론을 내리지 못하는 상황을 만듭니다. 이후 저는 팀 간 협업 전에 평가 기준 합의를 먼저 제안합니다.
분석 실습에서 협력을 통해 조건을 조정한 뒤 '좋아진 것 같다'는 주관적 평가만 있었습니다. 담당자에게 보여줬더니 개선 효과를 숫자로 확인해야 한다고 했습니다. 조건 조정 전후 CD 표준편차를 계산해봤더니, 개선 전 8.2nm에서 조정 후 4.1nm로 절반 수준으로 줄었습니다. 수치로 비교하니 어느 조건 변경이 더 효과적이었는지도 명확해졌습니다.
느낌으로만 평가하면 어느 조건이 기여했는지 알 수 없습니다. 이 경험에서 협력의 성과는 수치로 검증해야 완성된다는 걸 배웠습니다. 이후 저는 개선 작업 뒤에 항상 기준 지표의 before/after 수치를 먼저 확인합니다. 수치가 있어야 다음 개선의 출발점이 생깁니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 공정기술 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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