전장 디스플레이 HW설계 엔지니어 · 4년차

곽원용

전장 디스플레이 모듈(LCM)의 개발 → 검증 → 양산 이관 전 과정을 주도해 왔고, 반복 업무는 Python과 AI로 자동화해 팀 전체의 시간을 줄이는 엔지니어입니다.

전장 디스플레이 HW 경력
0년차
개발–검증–양산 이관 전 과정
양산 이관 완수 모델
0
공조기 컨트롤러 파생 모델
개발·배포한 자동화 툴
0
Python + LLM, 부서 전체 배포
반복 업무 절감
0시간
1인당, 휴먼 에러 감소 동반

핵심 프로젝트

각 프로젝트는 상황(S) → 과제(T) → 행동(A) → 성과(R) 구조로 정리했습니다. 카드를 눌러 상세를 확인하세요.

12.9인치 전장 AVN 디스플레이 개발 및 양산 이관

2025.01 ~ 현재

하드웨어 주 담당자 · 국내 완성차 OEM향

신규 전장 AVN 모델의 하드웨어 주 담당자로서 DV/PV 검증부터 양산 이관까지 개발 전 과정을 주도했습니다.

✦ 개발 초기부터 양산 이관까지 전장 개발 프로세스 전 과정 주도 · 평가시트 체계화로 검증 표준화
S 상황
국내 완성차 OEM향 12.9인치 AVN 디스플레이 신규 개발 프로젝트. 기능안전 요구사항 충족과 단계별 검증(DV/PV)이 필수였고, FW·부품 변경이 잦아 변경점 관리가 핵심이었습니다.
T 과제
하드웨어 주 담당자로서 광학·전기적 특성·Fault 검출을 검증하고, 각 단계 EVENT를 이슈 없이 통과시켜 양산 이관까지 완수하는 것.
A 행동
  • DV/PV 단계별 EVENT에 대응하고, 변경점 발생 시마다 변경 기능에 대한 재검증 프로세스 수행
  • 오실로스코프로 전기적 특성을, 휘도·색좌표 상관관계로 광학 특성을 검증하고 제품 평가시트로 체계화
  • FW 변경 시마다 Fault 동작을 직접 검증해 발생 조건·동작 상태를 파악, Tier 1에 가이드라인 제공
  • 화면 분할·Ghost touch 등 복합 이슈는 부품과 시스템 측면을 종합해 근본 원인을 추론하고 협력사 합동 검증으로 신속 종결
R 성과
기능안전 요구사항을 충족하며 각 개발 단계를 통과, 양산 이관 단계까지 주도. 평가시트 체계화로 후속 모델에서도 재사용 가능한 검증 기준을 남겼습니다.
전장 AVNDV/PV기능안전Tier 1 협업신뢰성 시험

전장 공조기 컨트롤러 파생 11개 모델 양산 이관

2023.05 ~ 2025.02

양산 이관 · 공정 개선 · 불량 분석

파생 모델 11개를 병행 관리하며 양산 이관을 완수하고, 검사 프로그램 개선으로 공정 시간을 단축했습니다.

✦ 11개 모델 양산 이관 완수 · 검사 프로그램 개선으로 공정 ST 약 8% 단축
S 상황
기존 양산 모델에서 파생된 다수 모델을 순차적으로 양산 라인에 이관해야 했고, 모델별 검사 조건과 불량 유형이 조금씩 달라 관리 부담이 컸습니다.
T 과제
파생 모델 11개의 양산 이관을 지연 없이 완수하면서, 생산성(공정 사이클 타임)도 함께 개선하는 것.
A 행동
  • 모델별 이관 체크리스트를 운영하며 다수 모델을 병행 관리
  • 검사 프로그램을 개선해 공정 사이클 타임(ST) 단축
  • 이관 과정에서 발생한 불량을 분석·개선하며 증상 기반 원인 추론 역량 축적
R 성과
11개 모델 양산 이관 완수, 공정 ST 약 8% 단축으로 생산성 향상. 다수 모델 병행 관리 프로세스를 체득해 이후 신규 모델 주담당 업무의 기반이 됐습니다.
양산 이관공정 개선다중 모델 관리

2세대 전장 디스플레이 양산 초기 공장 수율 안정화

2023.08 ~ 2023.11

12.3인치 Cluster + 12.3인치 AVN · 불량 분석

양산 초기 불량을 현장에서 분석해 선제적으로 해결하고, 불량 분석 백서로 문서화해 수율을 안정화했습니다.

✦ 공정 불량 원인 선제 해결로 수율 안정화 · 불량 분석 백서 제작으로 지식 자산화
S 상황
2세대 전장 디스플레이(12.3인치 Cluster + AVN)의 양산 초기, 생산 현장과 필드에서 다양한 초기 불량이 발생해 수율이 불안정했습니다.
T 과제
불량 현상을 신속히 파악·분석해 수율을 안정화하고, 동일 불량의 재발을 막는 것.
A 행동
  • 현장·필드 불량 현상을 직접 파악하고 증상 기반으로 불량 의심 부위를 신속 추론
  • 공정 불량 원인을 선제적으로 해결해 동일 유형 재발 차단
  • 불량 유형별 원인·대응을 정리한 불량 분석 백서 제작
R 성과
공장 수율 안정화와 품질 리스크 최소화. 백서는 이후 유사 불량 대응의 참고 자료로 활용됐고, 개인적으로는 불량 분석 방법론을 체계화한 계기가 됐습니다.
수율 안정화불량 분석품질

선행 개발 · 샘플 제작 프로젝트

2024.03 ~ 2024.10

Local-Dimming · HUD · OLED · 구동보드 제작

차세대 기술 선행 샘플의 제작과 평가를 담당하며 회로 제작·디버깅 실무 역량을 넓혔습니다.

✦ 12.3 / 14.6 / 17인치 Local-Dimming·HUD 선행 샘플 등 4건 제작·평가 완수
A 수행
  • 12.3 / 14.6 / 17인치 선행 샘플 — Local-Dimming 및 HUD 선행 개발 샘플 제작 참여
  • 전장용 발열체 선행 샘플 — 구동보드를 직접 제작·디버깅하고 발열 특성 평가
  • 가정용 3.92인치 OLED — 제품 평가·불량 분석으로 검사 프로그램 개선, 문제점 사전 검토
  • 전장용 2.2인치 공조기 컨트롤러 데모 — 구동 프로그램 안정화로 데모 샘플 완성
R 성과
설계–제작–평가를 짧은 주기로 반복하는 선행 과제 특성상, 회로 디버깅과 구동 환경 구축을 빠르게 수행하는 역량을 쌓았습니다.
Local-DimmingHUDOLED구동보드 제작

핵심 역량

하드웨어 검증 전문성과 AI 활용 능력을 함께 갖춘 것이 저의 차별점입니다.

역량 밸런스

3년 3개월의 실무에서 쌓은 역량을 6개 축으로 자가진단한 결과입니다.

    ※ 자가진단 (100 = 독자적으로 업무를 주도하고 타인을 가이드할 수 있는 수준)

    HW 설계·검증

    • 오실로스코프 기반 전기적 특성 평가
    • 광학 특성 평가 · Fault 검출 검증
    • DV/PV 단계별 EVENT 대응
    • 신뢰성 시험 및 제품 평가시트 체계화
    • OrCAD 회로 도면 분석

    불량 분석 · 양산 이관

    • 불량 증상 기반 의심 부위 신속 추론
    • 근본 원인 분석 및 재발 방지 개선
    • 불량 분석 백서 제작
    • 양산 초기 수율 안정화
    • Tier 1 · 협력사 합동 검증 협업

    AI · 업무 자동화

    • Python 기반 데이터 처리·시각화
    • LLM(Claude · ChatGPT · Gemini) 활용 툴 개발
    • Claude Code 활용 개발 워크플로
    • 사내 자동화 툴 개발 · 배포 · 매뉴얼화
    • 반복 업무 즉시 자동화로 팀 생산성 개선

    경력 · 학력 · 자격

    2025.01 ~ 현재
    신규 전장 AVN 모델 하드웨어 주 담당 + AI 자동화 툴 개발·배포
    12.9인치 AVN DV/PV 검증·양산 이관 주도 · 자동화 툴 5종 부서 배포
    2023.05 ~ 2025.02
    토비스 안양사업장 · 회로팀 주임연구원 입사
    공조기 컨트롤러 11개 모델 양산 이관 · 수율 안정화 · 선행 샘플 제작
    2016.03 ~ 2022.02
    단국대학교 전자전기공학부 졸업
    학점 3.75/4.5 · 반도체·회로 과목 집중 이수 · 공정 이론/실습 외부교육 다수 수료 (나노기술연구협의회 · IDEC · 나노융합기술원)
    파이썬프로그래밍활용능력 2급 OPIc IM1 TOEIC 805

    함께 일하고 싶으시다면

    하드웨어 검증 경험과 AI 자동화 역량이 필요한 팀이라면, 편하게 연락 주세요.

    ✉ kkwy1026@naver.com