Q. product engineering 관련 프로젝트 질문

답변 5

• 멘

  멘토 지니KT

  코상무 ∙ 채택률 61%

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  채택된 답변

  ● 채택 부탁드립니다 ● 프로젝트 방향은 충분히 좋습니다. 다만 단순히 머신러닝 모델을 적용하는 것보다 반도체 공정이나 회로 문제를 해결하는 과정이 드러나야 PE 직무에서 더 좋은 평가를 받을 수 있습니다. PVT Variation과 Monte Carlo 시뮬레이션으로 데이터를 생성한 뒤 어떤 파라미터가 수율이나 성능 저하에 가장 큰 영향을 주는지 Feature Importance와 민감도 분석까지 진행하면 완성도가 높아집니다. 추가로 불량 여부 예측이나 Pass Fail 분류, 주요 공정 변수 최적화, 이상치 탐지까지 연결하면 실제 현업에서 활용하는 데이터 분석 흐름과도 가까워집니다. 결과를 시각화하고 개선 전후 성능을 정량적으로 비교한 내용까지 포함하면 Product Engineering과 검증 직무 모두에서 프로젝트의 설득력이 한층 높아질 것입니다.

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• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코전무 ∙ 채택률 100%

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  채택된 답변

  아이디어의 방향은 상당히 좋습니다. 다만 현업 PE나 검증 직무에서는 단순히 머신러닝을 사용했다는 것보다 "머신러닝으로 어떤 의사결정을 할 수 있었는가"를 더 중요하게 봅니다. 현재 구상하신 PVT(Process, Voltage, Temperature) Variation을 주고 Monte Carlo와 Random Forest를 활용하는 프로젝트라면, 상관관계 분석에서 끝내기보다는 한 단계 더 발전시키는 것을 추천드립니다. 예를 들어 Spectre나 HSPICE 등으로 수천~수만 개의 Monte Carlo Simulation 데이터를 생성한 뒤 Delay, Power, Leakage, Noise Margin, Setup/Hold Time 등의 결과를 수집합니다. 이후 Random Forest나 XGBoost를 이용해 어떤 공정 파라미터가 성능 변화에 가장 큰 영향을 미치는지 Feature Importance를 분석하면 실제 PE 업무와 매우 유사한 접근이 됩니다. 여기서 한 단계 더 나아가면 Regression 모델을 이용해 시뮬레이션을 모두 수행하지 않고도 회로 성능을 예측하는 Surrogate Model을 만들어 보세요. 현업에서도 시간이 오래 걸리는 SPICE Simulation을 줄이기 위한 연구가 많이 이루어지고 있습니다. 또 하나 추천드리는 것은 불량 예측입니다. 예를 들어 Delay가 특정 기준을 초과하면 Fail이라고 정의한 뒤 Classification 모델을 만들어 Pass/Fail을 예측하면 검증 직무와 더욱 가까워집니다. Precision, Recall, F1 Score, ROC-AUC 등을 평가하면 프로젝트의 완성도가 높아집니다. 민감도 분석도 매우 좋습니다. SHAP이나 Permutation Importance를 이용해 어떤 Variation이 결과에 가장 큰 영향을 주는지 시각화하면 단순 AI 프로젝트가 아니라 Engineering 프로젝트가 됩니다. 추가로 DOE(Design of Experiments)를 적용해 보시는 것도 추천드립니다. 모든 PVT 조합을 다 돌리는 대신 실험계획법으로 최소 횟수만 수행하고 결과를 예측하는 방식은 제조와 반도체 업계에서 실제 많이 사용하는 접근입니다.

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• 4

  409SK하이닉스

  코대리 ∙ 채택률 50% ∙

  회사

  일치

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  "설계한 회로에 대해서 PVT 등과 같은 여러 Variation을 줘서, 데이터를 뽑아" 가 무엇인가요? 1. variation을 준다는 게 무슨의미인가요? PVT 분포를 얻는게 아니라 주는건가요..? 어떻게 주는건가요? 2. 데이터를 뽑는다고 하셨는데 무슨 데이터를 어떻게 뽑으시는건가요?

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• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코이사 ∙ 채택률 58%

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  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 프로젝트 방향은 충분히 좋습니다. 다만 상관관계 분석에서 끝나기보다 실제 Product Engineering와 검증 업무에 가까운 형태로 확장하면 더 높은 평가를 받을 수 있습니다. PVT Variation과 Monte Carlo를 통해 수율 예측, 민감도 분석, 주요 불량 원인 도출까지 연결해 보고, 머신러닝으로 중요 파라미터를 선정하거나 성능 예측 모델을 만드는 것도 추천드립니다. 또한 결과를 바탕으로 어떤 설계 변수 조합이 성능과 수율을 개선하는지 제안까지 포함하면 더욱 좋습니다. 단순히 모델을 적용했다는 것보다 데이터를 분석하고 원인을 찾고 개선안을 도출한 경험을 보여주는 것이 PE와 검증 직무에서 훨씬 경쟁력이 있습니다.

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• 

  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 79%

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  멘티님. 안녕하세요. ​구상하신 Python 머신러닝 기반의 PVT 변동성 데이터 분석 프로젝트는 SK하이닉스의 PE 직무에서 요구하는 수율 분석 역량과 일치합니다. 현업에서는 단순히 상관관계를 도출하는 단계를 넘어 어떤 요인이 불량을 유발하는지 주요 인자를 식별하는 작업이 중요합니다. ​따라서 Monte Carlo 분석 결과를 바탕으로 수율을 예측하거나 최적의 마진 조건을 제시하는 최적화 단계를 추가하는 방향이 유리합니다. 예측 모델의 오차를 줄이기 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 진행하고 실제 불량 데이터를 가정한 검증 단계까지 포트폴리오에 담으면 경쟁력이 높아집니다. ​응원하겠습니다.

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