진로 · 삼성SDI / 회로설계
저는 중경외시 라인 전자공학과입니담. 현재 NPU나 컴퓨터 아키텍처쪽으로 생각하고 있는데, 서카포는 못 갈 것 같고 연고유니, 서성한까지 생각하고 있습니다. PIM이나 NPU 쪽으로는 그나마 어디가 더 나을까용? 물론 교수 랩마다 차이는 있겠지만
2026.02.02
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안녕하세요. 이번에 중견기업에 첫면접을 준비하게 되어 질문드립니다. 1. 1분 자기소개와 지원동기 답변내용 구성의 차이는 무엇일까요? 1분 자기소개 : 첫째, 직무역량1 (둘째, 직무역량2) 셋째, 인성역량1 총 450자이내로 구성 지원동기 : 첫째, 직무동기->직무역량 둘째, 회사동기->비전일치 보시다시피, 자기소개와 지원동기 모두 직무역량을 어필하는 데, 같은 내용을 언급해도 되나요? 아니면 같은 직무역량을 말하되 표현을 다르게해야할까요? 2. 전체적인 면접답변은 40초내외로 잡고 준비하면될까요? 3. 추가 조언팁 부탁드립니다.
해외영업 직무에 관심이 있습니다. 영업관련 인턴채용공고를 보고 지원하려고 하는데 직무에 대해 자세히 모르니 자소서 쓰는게 어렵습니다. 1) 해외영업 직무는 주로 무슨 일을 하나요? 직무기술서를 보니 경쟁환경을 분석하고 영업전략을 짜서 매출극대화에 기여한다고 쓰여있는데 너무 일반적인 내용인것 같아서, 조금 더 자세히 알고 싶습니다. 2) 해외영업 부서에 배치되면 하루 업무일과가 궁금합니다.
안녕하세요, 공기업 공공기관 쪽 생각하고 있는 멘티입니다 ^^ 기초적인 질문도 양해부탁드립니다 ! 저는 28/국숭광명 3.2/어문전공/항공사 5년 /hsk6/tsc6/토익830 에 한국사와 컴활이 준비하려합니다. 제가 궁금한 것은 공기업공공기관의 1.여자 나이에 대한 암묵적인 상한선이 있는지? 입사자들의 평균 나이가 궁금합니다. 2.평균 준비기간이 어느정도되는지? 3.관계없는 직종에 근무했어도 관계없는지? 관련직종 인턴 등을 선호하는지. 궁금합니다 ^^ 현실적으로 전혀다른 분야에 근무하던 제가 준비를 한다면 가능한것인지. .궁금합니다
안녕하세요. 이번에 중견기업에 첫면접을 준비하게 되어 질문드립니다. 1. 1분 자기소개와 지원동기 답변내용 구성의 차이는 무엇일까요? 1분 자기소개 : 첫째, 직무역량1 (둘째, 직무역량2) 셋째, 인성역량1 총 450자이내로 구성 지원동기 : 첫째, 직무동기->직무역량 둘째, 회사동기->비전일치 보시다시피, 자기소개와 지원동기 모두 직무역량을 어필하는 데, 같은 내용을 언급해도 되나요? 아니면 같은 직무역량을 말하되 표현을 다르게해야할까요? 2. 전체적인 면접답변은 40초내외로 잡고 준비하면될까요? 3. 추가 조언팁 부탁드립니다.
해외영업 직무에 관심이 있습니다. 영업관련 인턴채용공고를 보고 지원하려고 하는데 직무에 대해 자세히 모르니 자소서 쓰는게 어렵습니다. 1) 해외영업 직무는 주로 무슨 일을 하나요? 직무기술서를 보니 경쟁환경을 분석하고 영업전략을 짜서 매출극대화에 기여한다고 쓰여있는데 너무 일반적인 내용인것 같아서, 조금 더 자세히 알고 싶습니다. 2) 해외영업 부서에 배치되면 하루 업무일과가 궁금합니다.
안녕하세요, 공기업 공공기관 쪽 생각하고 있는 멘티입니다 ^^ 기초적인 질문도 양해부탁드립니다 ! 저는 28/국숭광명 3.2/어문전공/항공사 5년 /hsk6/tsc6/토익830 에 한국사와 컴활이 준비하려합니다. 제가 궁금한 것은 공기업공공기관의 1.여자 나이에 대한 암묵적인 상한선이 있는지? 입사자들의 평균 나이가 궁금합니다. 2.평균 준비기간이 어느정도되는지? 3.관계없는 직종에 근무했어도 관계없는지? 관련직종 인턴 등을 선호하는지. 궁금합니다 ^^ 현실적으로 전혀다른 분야에 근무하던 제가 준비를 한다면 가능한것인지. .궁금합니다
답변 6
중경외시 전자공학과에서 NPU 분야 대학원 진학과 관련해 고민 중이시군요. NPU(Neural Processing Unit)는 인공지능 연산에 특화된 컴퓨터 아키텍처로, PIM(Processing In Memory) 역시 메모리 내에서 직접 연산을 수행하는 차세대 아키텍처입니다. 두 분야 모두 반도체 및 컴퓨팅 분야에서 미래 유망 분야로 평가받고 있지만 연구 방향과 산업 적용 영역에 차이가 있습니다. - **NPU 쪽**은 인공지능 가속기와 연관 깊으며, 삼성전자, SK하이닉스, 엔비디아 등 대기업과 글로벌 반도체 업체에서 활발히 연구합니다. 실용화 중심이고 산업계 기회가 많다는 장점이 있습니다. - **PIM 쪽**은 데이터 처리 속도 향상과 에너지 효율을 목표로 메모리와 연산을 융합하는 연구로, 아직 적극적인 상용화 단계 전인 경우가 많고 학술적으로 매우 활발한 분야입니다. 두 분야 모두 각 교수 랩의 연구 주제와 역량에 따라 차이가 크니, 희망 지도교수님의 연구실 분위기, 프로젝트, 네트워크, 지원 환경 등을 충분히 조사해 결정하세요. 연구실의 산학 협력과 취업 지원, 논문 성과도 중요한 판단 기준입니다. 결론적으로, - 산업 진출이나 실무 적용을 고려하면 NPU(컴퓨터 아키텍처) 쪽이 상대적으로 유리할 수 있으며, - 학술적 연구와 차세대 컴퓨팅 기술 개발에 더 집중하고 싶다면 PIM도 좋은 선택입니다.
석사의 경우에는 어떤 연구를 했는지가 산업군과 직무를 정할시에 가장 크리티컬한 부분이 됩니다. 멘티분이 하신 연구활동의 결과물의 수준이 낮거나 희망하는 산업군, 직무와 핏하지 않다면 불가능은 아니겠지만 취업에 상당한 어려움이 있을 것입니다.
멘티님 NPU와 PIM 분야는 학교 간판보다 지도 교수님의 탑티어 학회 논문 실적과 산학 과제 규모가 핵심이기에 학교 레벨을 나누기보다 연구력이 검증된 랩실을 최우선으로 가셔야 합니다. 연고대와 유니스트는 연구 인프라와 대기업 연계 트랙이 잘 갖춰져 있어 유리하지만 서성한이라도 아키텍처 분야 스타 교수님이 계신다면 그곳이 최고의 선택지가 될 수 있습니다. 김박사넷을 통해 주요 학회 실적을 확인하고 삼성이나 하이닉스 산학 과제가 활발한 곳을 골라 컨택에 집중하시면 후회 없는 선택이 됩니다. 학교 이름보다는 랩실의 아웃풋이 곧 멘티님의 미래 경쟁력이니 연구 분야 적합성을 1순위로 보세요. 채택부탁드리며 파이팅입니다!
안녕하세요 성실히 답변 드릴게요 NPU/PIM 대학원 진학 조언 NPU 및 PIM 분야는 학교의 간판보다 **'어떤 교수님이 어떤 과제를 수행 중인가'**가 훨씬 중요합니다. 언급하신 라인 중 추천 방향입니다. 성균관대 (반도체시스템공학): 삼성전자와의 밀접한 협력 덕분에 PIM 실무 및 설계 과제가 매우 풍부합니다. 실무 역량을 쌓기에 최적입니다. 한양대: 전통적으로 컴퓨터 아키텍처 및 회로 설계 분야의 랩파워가 강하며, NPU 가속기 구조 연구가 활발합니다. UNIST: 인공지능 대학원과 연계된 AI 반도체 특화 연구가 강점이며, 연구 집중도가 매우 높습니다. 연세대/고려대: 시스템 반도체 관련 국책 과제를 대규모로 수주하는 연구실이 많아 안정적인 연구 환경을 제공합니다. 결론: 지금 바로 각 학교 'AI 반도체/컴퓨터 구조' 연구실 홈페이지에 접속해 최근 ISSCC, ISCA, HPCA 등 탑 티어 학회에 논문을 내고 있는 곳을 리스트업하세요. 그곳이 정답입니다.
먼저 채택한번 꼭 부탁드립니다!! 중경외시 전자공학 기준으로 보면, PIM이나 NPU 연구는 주로 컴퓨터 아키텍처·시스템랩 중심으로 진행됩니다. 연고대는 반도체·컴퓨터 아키텍처 관련 교수진과 연구실이 비교적 많아 NPU·PIM 관련 프로젝트 경험을 쌓기 용이하며, 산업계 연계나 인턴 기회도 풍부한 편입니다. 서성한은 상대적으로 연구 규모가 작지만, 특정 교수 중심으로 집중적 실무형 경험을 쌓기 좋고, 논문·프로젝트 참여 가능성이 높습니다. 서카포를 제외하면, 연구 환경과 네트워크 측면에서 연고대가 다소 유리하지만, PIM/NPU 분야의 실질적 연구 경험과 프로젝트 참여 가능성을 최우선으로 보고 교수·랩을 선택하는 것이 좋습니다. 랩별 특성과 산업 연계성을 반드시 확인하세요.
안녕하세요, 회로설계 멘토 삼코치 입니다:) 질문자분께서 NPU나 컴퓨터 아키텍처 쪽으로 대학원 진학을 고민 중이시고, 실질적으로 연고대, 서성한, 경희대까지 고려하고 계시다고 하셨는데요. PIM이나 NPU는 최근 AI 칩 설계 트렌드에서 중요한 분야로 부상하고 있어서, 어느 랩을 선택하느냐에 따라 커리어나 연구 방향이 크게 달라질 수 있습니다. 먼저 NPU(Neural Processing Unit)는 GPU 이후로 딥러닝을 위한 하드웨어 가속기의 핵심으로 주목받고 있으며, PIM(Processing-In-Memory)은 메모리 병목 문제를 해결하기 위한 차세대 아키텍처입니다. 두 기술은 긴밀히 연결되어 있으며, 메모리 인터페이스, 데이터 흐름 최적화, 병렬 연산 구조 등에 대한 이해가 필수입니다. 그래서 ‘디지털 회로 설계’, ‘컴퓨터 구조’, ‘VLSI 설계’ 분야의 강한 교수님이 계신 곳을 찾는 것이 핵심입니다. 연세대, 고려대 같은 연고대는 확실히 네임밸류나 연구 인프라 면에서 더 우위에 있는 경우가 많습니다. 예를 들어 연세대 전기전자과의 한 교수님은 삼성과 공동연구로 NPU 기반 저전력 칩 아키텍처를 연구 중이고, 고려대도 VLSI 중심의 설계 자동화(EDA)나 하드웨어 최적화에 강한 랩이 있습니다. 실제로 삼성종합기술원(SAIT), SK Hynix 연구소 등에서 이쪽 교수님들과 협업을 진행하는 경우도 있어서, 학연이 곧 커리어 연결로 이어지는 구조가 있습니다. 반면 서성한이나 경희대에서도 주목할 만한 랩이 있습니다. 경희대 전자공학과에는 FPGA 기반의 신경망 구현이나, 온칩 학습에 대한 연구를 진행하는 교수님이 계시고, 비교적 학생 수가 적은 덕분에 밀도 높은 연구 지도를 받을 수 있는 장점도 있습니다. 단, 커리어를 생각했을 때 논문 발표 실적, 국제 공동연구, 산업계 협업 기회 등은 아무래도 상위권 대학이 좀 더 활발한 경우가 많습니다. 비유를 하자면, 연구를 잘한다는 건 ‘좋은 요리사가 좋은 주방에서 일하는 것’과 비슷한데요. 재료도 중요하고, 조리도구도 중요하며, 함께 요리할 동료들도 중요합니다. 연고대는 이 모든 면에서 더 안정적인 ‘주방’을 갖춘 셈이고, 서성한이나 경희대는 특정 재료나 조리법(즉, 특정 교수님의 연구 주제나 기술)에 집중한다면 좋은 성과도 낼 수 있습니다. 결론적으로, PIM이나 NPU 중 어디가 낫다기보다는, 질문자분이 이 중 어떤 기술에 더 흥미가 있고, 어떤 설계 파트를 하고 싶은지가 중요합니다. PIM은 메모리 설계와 연계된 아키텍처에, NPU는 딥러닝 연산 최적화에 가깝습니다. 랩 선택 전에는 꼭 논문 리스트나 졸업생 진로도 함께 살펴보시기를 권합니다. 더 자세한 회로설계 컨텐츠를 원하신다면 아래 링크 확인해주세요 :) https://linktr.ee/circuit_mentor
