[나는 신입사원입니다! 시즌 2] Ep.10 다양한 수리적 이론으로 데이터를 분석, 추론하다! ‘통계학’ 전공 신입사원과의 특별한 시간

통계학은 특정 현상을 숫자로 표현하고 이미지화하여, 이를 통해 유의미한 정보를 찾아내는 학문이다. 따라서 수많은 데이터를 기반으로 운영되는 모든 산업에서 필수적인 존재다. 금융업에서는 시장 분석과 리스크 관리, 투자 전략 수립에, 의료업에서는 질병 예측과 판독, 임상 실험 등에서 폭넓게 활용된다.

이처럼 다양한 진로가 열려 있는 통계학을 전공하고, 현재 삼성전자 반도체에서 그 역량을 펼치고 있는 신입사원들을 ‘나는 신입사원입니다! 시즌 2’ 열 번째 에피소드에서 만나보았다.

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데이터 중심 시대의 필수 학문, 통계학

통계학에서는 다양한 수리적 이론을 배우고, 이를 실제로 구현하기 위해 알고리즘 개발 및 프로그래밍 방법을 익히는 동시에 다양한 형태의 데이터 분석을 위한 모델을 구축하고 해석하여 의미 있는 결과를 도출하는 훈련을 한다.

이처럼 논리적 결론을 도출하는 방법을 학습한 두 통계학도는 현재 삼성전자 반도체에서 어떤 임무를 수행하고 있을까?

Q. 반갑습니다. 삼성전자 반도체 뉴스룸 독자들을 위해 간단한 자기소개와 담당 업무에 대해 소개 부탁드립니다

정보람: 안녕하세요. 반도체연구소 공정혁신팀 정보람입니다. 저는 AI 기술을 활용한 설비 자동화 및 최적화 시스템 개발을 담당하고 있으며, 이를 통해 고장 원인을 실시간으로 분석하고 엔지니어에게 적절한 조치 방법을 제공해 설비 복원 작업에 기여합니다. 구체적으로는 현재 포토 공정 설비의 고장 자동 분석 및 실시간 조치 시스템을 개발 중인데요. 해당 시스템 구축을 위해 통계 모델링, 머신러닝, 딥러닝 기반 기술을 개발하며 데이터 수집, 탐색적 데이터 분석(EDA), 그리고 AI 알고리즘 개발까지 진행하고 있습니다.

고태호: 안녕하세요. 메모리사업부 Flash PE팀에서 근무하는 고태호입니다. PE팀은 Product Engineering의 줄임말로, NAND Flash 메모리를 상품화하는 미션을 가진 팀인데요. 저는 그중 Data기술 조직에서 머신 러닝 기술을 활용해 고객이 요구하는 품질 기준을 만족시키는 업무를 담당합니다. Data Analyst와 Data Scientist로서, 다양한 통계적 방법론을 활용한 데이터 분석과 수집으로 불량 확률이 높은 칩을 예측하고 사전에 선별하며, 데이터 시각화와 비즈니스 전략 제안까지 맡는 역할이죠.

Q. 각자의 역할을 특정 키워드에 비유해 본다면요?

정보람: ‘여행 가이드’와 비슷하다고 생각해요. 여행 가이드는 많은 정보 속에서 고객에 가장 적합한 정보를 제공하고, 효율적인 일정을 제시하잖아요. 저 역시 반도체 공정 및 설비에 문제가 생기면 수많은 데이터 속에서 원인과 해결책을 찾아냅니다. 그 과정에서 필요한 정보만을 빠르게 얻는 일은 쉽지 않은 과정이지만, 결과적으로 문제 해결의 실마리를 제공하며 적합한 로직을 구축하기 위해 노력해요. 이런 저의 활동이 좋은 가이드가 되기를 바라는 마음으로 업무에 임하고 있습니다.

고태호: 데이터 분석과 미래 예측, 문제 해결 방법론 개발을 맡는 제 역할은 ‘NAND Flash의 탐정’이라고 표현하고 싶습니다. 저는 어린 시절에 셜록 홈즈같은 추리 만화와 소설을 좋아했는데요. 수많은 데이터 속에서 범인이 남긴 단서를 찾아내고, 이를 바탕으로 문제를 해결하는 저의 업무 과정이 추리 만화 속 주인공과 닮아있다고 생각합니다.

Q. 두 분에게는 ‘통계학도’라는 공통 분모가 있는데요. 통계학은 어떤 학문인가요?

고태호: 통계학은 데이터를 분석해 숨겨진 관계를 발견하고, 미래를 예측함으로써 더 나은 의사결정을 돕는 학문입니다. 데이터는 수치뿐만 아니라 찬반 의견과 같은 이산형 데이터, 시간에 따른 시계열 데이터 등 다양한 형태로 나뉘는데요. 통계학부에서는 이렇듯 다양한 데이터에 적합한 분석 방법을 배웁니다. 이커머스, 의료, 제조 등, 데이터와 통계가 필요한 어디에서든 활용될 수 있어 진로 선택의 폭이 넓습니다.

Q. 진로와 관련하여 어떤 고민이 있었는지도 궁금해요.

정보람: 저는 박사 과정에서 했던 연구를 계속 이어갈지, 산업계에 취업할지 고민이 많았습니다. 학위 과정 중 ‘내 연구가 실제 현장에 어떻게 적용될 수 있을까?’에 대한 물음표가 늘 있었는데요. 연구만으로는 이 궁금증을 해소하기 어렵다고 판단해, 여러 분야의 지식과 기술이 결합된 반도체 산업에 취업을 준비했습니다. 감사하게도 삼성전자 반도체에 입사하여 실무를 진행하게 되었고, 현재 제 지난 연구 경험과 지식이 실제 산업에 기여되는 모습을 종종 확인하며 뿌듯함을 느끼곤 합니다.

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통계학 전공서를 덮고 현업에 뛰어들다

전공서와 실습을 통해 쌓은 경험과 실제 업무의 차이는 존재하기 마련이다. 통계학을 오랜 시간 학습하고 현업에 뛰어든 두 신입사원의 실무 적응기는 어땠는지 물었다.

Q. 입사 초반도 궁금해요. 새로운 조직에 적응하고 실무를 수행하기까지, 예상치 못한 어려움을 마주한 적이 있나요?

고태호: 삼성전자 반도체 입사 초반에는 Flash PE의 데이터와 관련된 설계, 공정, 동작 원리 등을 습득하는 데 상당한 시간이 필요했습니다. 그래서 당시 비슷한 고민을 하던 동기들과 2년 동안 매주 스터디를 진행했고, 선배님들의 특강과 조언에도 열심히 귀를 기울였습니다. 그렇게 반도체 도메인에 대한 이해도를 높이면서 깊이 있는 데이터 분석을 할 수 있게 되었어요.

정보람: 시스템 제공 업무는 크게 개발과 운영으로 나뉘는데요. 운영 업무의 원활한 수행을 위해서는 시스템 개발 이력과 서버 운용에 대한 이해가 필수적이지만, 신입사원 당시에는 이를 바로 익히기가 어려웠고, 문제 발생 시 내용을 파악하고 논의에 참여하는 것도 쉽지 않았습니다. 그래서 팀원분들께 운영 이슈 발생 시 원인과 해결책을 공유하는 세션을 만들자고 제안했는데요. 감사하게도 모두 동의하고 참여해 주셔서 해당 세션을 통해 빠르게 업무 이해도를 높일 수 있었습니다.

Q. 반대로, 입사 전에 쌓은 다양한 경험 중 회사 생활에 직접적인 도움이 된 부분이 있다면요?

정보람: 학부 시절, 매주 다른 종류의 데이터를 분석해 보고서를 작성하고, PPT 발표를 진행하는 수업이 있었어요. 굉장히 빡빡한 스케줄에 난이도도 높아 고생했던 기억이 있는데요. 그 경험이 현재 업무에 큰 도움이 되고 있습니다. 혼자 분석한 결과로 타인을 설득하는 일은 생각보다 어렵고 많은 스킬을 요구하는데요. 그런 점에서 지난 경험이 훌륭한 밑거름이 되었다고 생각해요.

고태호: 현업에서 사용하는 실제 데이터를 다뤄본 경험이 현재 업무에 가장 큰 도움이 되었습니다. 학부 실습에서 사용하는 샘플 데이터는 분석에 큰 영향을 주는 결측치(값이 없는 것)나 이상치가 거의 없고, 통계 가정도 대부분 만족하는데요. 대학 시절 참여한 비즈니스 데이터 분석 학회에서 1년간 여러 스타트업과 프로젝트를 진행했고, 당시 실제 데이터를 다뤄보면서 예상치 못한 변수와 어려움, 중요점을 미리 익힐 수 있었습니다.

Q. 회사 생활 중 특별히 기억에 남은 소중한 경험이 있다면 소개해 주세요!

고태호: 저희 팀이 작년 말부터, 최근 출시된 9세대 V낸드의 데이터 분석을 시작했는데요. 이전 세대보다 새로운 공정이 많아지면서 그만큼 데이터양도 크게 증가했습니다. 당시 선배님들과 함께 불량 예측과 개선을 위한 다양한 방법론을 개발한 결과, 올해 4월 삼성전자가 업계 최초로 9세대 V낸드 양산 승인을 받는데 기여할 수 있었습니다. 특히 이번 양산 승인에 *Data Mining 기술이 큰 역할을 했는데요. Flash PE 팀장님께서, 우리 팀의 Data Mining 기술 수준을 극찬해 주셨던 것이 기억에 남습니다. 제가 참여한 일이 회사 발전에 기여하고, Data Mining의 중요성을 높였다는 점에서 정말 큰 보람을 느꼈습니다.

정보람: 동료들과 함께 연구한 내용을 사내 논문상에 제출한 경험이 있습니다. 또한, 최근에는 ‘CTO Creathon’이라는 창의 연구 경진대회에서 팀 수상도 경험했는데요. 모두 다른 전공의 구성원과 함께하는 과정에서 다양한 시각과 접근 방식을 배울 수 있었어요. 동시에 통계학의 강점과 이를 적절히 활용하는 방법도 깊이 고민해 볼 수 있었기에 저에겐 정말 소중한 경험이 되었습니다. 

* Data Mining : 방대한 데이터 속에 숨겨진 유용한 패턴과 상관관계를 찾아내는 과정

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적응기는 끝! 회사 생활에서 만난 즐거움과 기대

이들이 실무에 적응하며 자신의 역량을 펼쳐 가는 과정에서 얻은 회사 생활의 즐거움과 성취감, 혹은 기대감이 있다면 무엇일까?

Q. 입사 초반과 현재를 비교해 보았을 때 차이를 느끼신다면, 어떤 부분이 달라졌는지 궁금합니다

정보람: 내가 할 수 있는 것과 부족한 것을 명확히 인지하고 있다는 점입니다. 입사 초반에는 내가 무엇을 아는지, 모르는지조차 명확히 알지 못해 누군가에게 도움을 요청하는 데에도 많은 시간이 걸렸어요. 하지만 지금은 도움이 필요한 부분을 빠르게 짚어서 효율적인 방식으로 요청할 수 있게 되었습니다. 지금도 여전히 부족한 부분이 많은데요. 부족함을 채우는 일에 별다른 지름길은 없다고 생각합니다. 관련 업무가 생기면 자원해서 도전해 보면서 그 과정에서 노하우를 쌓고 있어요.

고태호: 입사 초반에는 업무를 빨리 익히고 이해하는 것이 목표였다면, 지금은 정체되지 않고 업무 개선과 새로운 도전을 시도하는 것이 목표입니다. 하지만 현재 업무에 집중하다 보면 개선과 도전에 할애할 물리적, 심리적 여유가 부족하다고 느낄 때도 있습니다. 그럼에도 ‘도전해 보자!’라는 마음만은 잃지 않기 위해, 항상 건강한 업무 루틴과 목표 달성에 대한 의지를 유지하려고 노력하고 있습니다.

Q. 현재 회사 생활의 활력소가 있다면요?

고태호: 아내와 동료들입니다. 제게 가장 큰 동기부여는 좋은 사람들과 함께하는 것입니다. 그래서 입사 전부터 좋은 동료를 많이 만나고 싶다고 소망했는데요. 삼성전자 신입사원 교육에서 지금의 아내를 만나 올해 결혼까지 하게 되었습니다. 매일 함께 출퇴근하며 서로에게 가장 든든한 내 편이 되어주고 있어요. 현재 팀원들과의 시너지도 정말 좋습니다. 바쁜 업무에 지칠 때도 있지만, 동료들을 생각하면 힘이 납니다.

정보람: 매달 설레는 마음으로 패밀리데이를 기다려요. 패밀리데이는 급여일이 포함된 금요일에 모든 직원이 쉴 수 있는 월중 휴가제도인데요. 평일 낮 시간을 온전히 개인을 위해 쓸 수 있어 정말 좋습니다. 패밀리데이가 다가오면 이번엔 무엇을 할지, 어디를 갈지 고민하는 재미가 있어요.

Q. 마지막으로 질문입니다. 삼성전자 반도체의 일원으로서 그리는 이상향이 있나요?

정보람: 소소한 부분일 수 있지만, 사람들이 저와 업무적 혹은 비업무적으로 대면하는 시간이 아깝지 않게 하고 싶어요. 업무 중에는 단 30분의 시간도 정말 소중하기 때문인데요. 그래서 저는 간단한 회의라도 자료를 정성껏 준비하고, 회의에 참여자들이 무엇을 얻어갈 수 있을까 고민합니다. 그리고 동료나 선후배와 대화할 때도 그 순간에 몰입해 진심으로 소통하려 노력하고 있어요.

고태호: 반도체 품질 향상에 최고의 Data Mining 기술이 활용되는 것입니다. Data Mining은 어떤 기술보다도 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 제가 속한 Data 기술 조직은 새로운 아이디어와 방법론을 개발하기 위해 매주 Data Mining 관련 논문을 공부하고 소개하는 스터디를 진행하고 있습니다. 더불어 실무에서 적용한 기술은 논문으로 기록하고 있는데요. 언젠가 제가 작성한 논문을 발표하고, 영향력을 발휘할 순간을 기대하고 있습니다.

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통계학이 있다면 방대하고 복잡한 정보 속에서도 헤매지 않을 수 있다! 복잡한 반도체 데이터도 간결하게 표현하고, 의사결정의 순간에 가장 합리적인 답을 제안하는 두 통계학도들. 이들이 함께 만들어갈 삼성전자 반도체의 내일이 기대된다.