연합전공 인공지능반도체공학

반도체 기술 발전의 한계를 극복한 새로운 개념의 차세대 반도체를 개발하기 위하여 다양한 학제 간 연계 및 교류를 통한 체계적인 반도체 분야 교과과정을 제공하고 차세대 반도체 분야 인재를 양성하여 국가 발전 및 인류 공영에 기여하고자 한다. 인공지능, 빅테이터, 사물 인터넷(IT), 자율주행자동차, 스마트팩토리 등의 다양한 응용 및 서비스에 사용되는 인공지능형 시스템반도체의 개발을 위하여 반도체 회로 설계 뿐 아니라 응용 및 software 개발을 위한 교육이 필요함. 따라서 “연합전공 인공지능반도체공학”은 인공지능형 시스템반도체 개발에 대한 이론 교육과 실험/실습 교육을 병행함으로써 이론과 실무를 겸비한 인재를 양성하고자 한다.

3. 세부 전공 및 대표 연구 분야

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인공지능 시스템 설계

AI 응용 및 서비스를 구현하기 위한 임베디드 시스템 설계 및 개발 프로젝트를 수행. 사물 인터넷, 자율주행, 스마트 카메라, 스마트 팩토리, 빅데이터등 다양한 AI 시스템을 위한 응용 개발, 시스템 아키텍처, 시스템 소프트웨어, 마이크로프로세서 설계 및 활용 등을 연습. 즉, 온도, 습도, 가스, 소리, 동작, 이미지 센서 등 다양한 센서를 사용하거나, 혹은 디스플레이 장치, 모터 등의 출력 장치를 구동하는 시스템의 설계를 실습

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인공지능 하드웨어 설계

최근 AI 가속기와 AI칩은 자율주행차, 스마트홈, 로봇공학 등에 필연적으로 사용될 것이기 때문에 향후 경제성장에 중요한 역할을 하게 될 것으로 예상. AI칩은 저전력을 사용하여 인공지능작업을 더 빠르게 처리하도록 특별히 설계된 차세대 마이크로 프로세서를 의미. 이를 위해 RISC-V 프로세서, SRAM/DRAM 메모리 및 메모리 컨트롤러, 버스상호연결 및 인터페이스와 관련한 기본적인 지식을 공부하며, 이에 더해 카메라 인터페이스 및 디스플레이 패널과 같은 고급주제를 포함한 디지털 시스템 설계와 관련된 기본적인 지식을 학습

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인공지능 반도체 회로 설계

AI용 응용 혹은 서비스의 처리과정을 구현한 시스템반도체 회로 설계 프로젝트를 수행. CPU, GPU, AP, microcontroller, DSP등의 프로세서, 모뎀 등 통신용 반도체, 이미지 센서 등 다양한 센서 반도체 및 구동회로 등 다양한 시스템반도체 개발을 위한 아키텍처, 하드웨어 회로 설계, 및 구현 과정들을 수행한 후, 설계된 회로의 동작 검증을 위하여 시뮬레이션을 통한 모의 검증, FPGA 구현 검증, 혹은 칩 제작을 통한 검증을 수행

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인공지능 반도체 소자 설계

CMOS 반도체 소자 제작은 다양한 단위 공정으로 구성. 이온주입공정, 포토공정, CVD공정, 산화공정, 건식식각공정, 금속화공정 등의 CMOS 공정에 필요한 단위공정의 일부 혹은 전 과정을 실습함으로써, 강의를 통하여 습득한 지식을 검증하고 제작 과정에서 발생하는 문제점을 해결하는 경험을 수행

4. 전공 공부를 위해 필요한 역량 및 적합한 학생 유형

인공지능반도체공학 전공에 적합한 학생은?

복잡한 문제를 체계적으로 분석하고, 새로운 기술을 논리적으로 탐구하는 데 흥미를 느끼는 학생에게 적합하다. 수학적 사고력, 꼼꼼한 관찰력, 끈기 있는 문제 해결 능력, 그리고 실제로 작동하는 시스템을 구현해보고자 하는 의지가 중요한 특성이다.

기술뿐만 아니라 인공지능, 사회 문제, 디자인, 산업 트렌드 등 다양한 분야에 관심을 가지고 있다면, 전공 공부를 통해 보다 창의적이고 실용적인 반도체 시스템을 개발할 수 있다.

5. 전공에 대한 흔한 오해(Myths)와 사실

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인공지능반도체공학은 단순히 기존 반도체 공학에 인공지능 소프트웨어를 추가한 전공이다?

대중적으로 잘못 알려진 인식  (Click!)

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실무에서는 반도체 설계나 AI 개발 중 한 분야만 다루므로 두 분야를 같이 공부할 필요가 없다?

실무와 비교했을 때 실제 전공의 역할은…  (Click!)

교과과정 관련

1. 졸업요건

이수학점: 39학점 이상 이수

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전공필수 4학점

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전공선택 35학점 이상

2. 전공 교과 이수체계도

3. 탐색을 위한 권장 교과목

개설전공	교과목 번호	교과목명	개요 및 추천사유
전기정보공학부	430.213A	기초회로이론 및 실험	전기회로 해석의 기초 개념과 실험을 통해 저항, 커패시터, 인덕터, 연산증폭기 회로 등을 학습한다. 반도체 설계의 기초를 기르는 필수 과목으로, 실험을 통해 이론-실습 연결 능력을 강화할 수 있다.
전기정보공학부 컴퓨터공학부	430.201A M1522.000700	논리설계 및 실험 논리설계	디지털 논리 회로의 기본 소자부터 조합회로, 순차회로 설계까지 이론과 실험을 함께 학습한다. 반도체와 AI 하드웨어 설계를 위한 논리적 사고와 회로 구성 능력의 기초를 다질 수 있다.
전기정보공학부	430.312	반도체소자	전하 수송, PN 접합, 다이오드, 트랜지스터 등 반도체 소자의 기본 동작 원리를 학습한다. 반도체 회로의 소자 수준의 동작 원리 이해를 위한 필수 기초 과목이다.
컴퓨터공학부	M1522.000800	시스템프로그래밍	운영 체제의 핵심 개념인 프로세스, 메모리, 파일 시스템, 입출력, 네트워크와 병렬 프로그래밍을 프로젝트 기반으로 학습한다. AI 반도체와 임베디드 시스템에서 중요한 하드웨어-소프트웨어 연동 원리를 실습 중심으로 익힐 수 있다.

기타 정보

1. 탐색을 위한 추천도서

도서명	저자 및 역자	출판사	출판연도
반도체의 미래	수재 킹류, 사이프 살라후딘 외 2명	이음	2021
산업의 쌀, 반도체	김성호	미래아이	2022
반도체 제국의 미래	정인성	이레미디어	2021

2. 동아리 및 학회

동아리 및 학회명	특징 및 간단한 활동 내용 소개
ZERO	각종 센서로 수집한 정보를 바탕으로 자율주행 자동차를 제어함
deep daiv.	다양한 분야의 인공지능을 학습하고 프로젝트를 진행함

졸업생 진로

1. 졸업 후 주요 진로

4차 산업혁명 시대가 도래하면서 ‘반도체’는 ‘산업의 쌀’이라는 이름으로 다시 한번 큰 주목을 받고 있으며 인공지능 반도체에 대한 전세계적인 관심은 해가 거듭될 수록 증가하는 추세이다.

우리나라의 경우 전세계적으로 널리 알려진 반도체 제조업 강국이므로, 우리나라 산업계에서는 반도체 관련 산업 인력의 수요 요청이 폭발적으로 증가하였다.

또한 최근 미-중간 패권 경쟁 및 공급망 재편 등의 현안에 대비하여, 전세계 반도체 주요국들은 정부의 대규모 지원에 기반하여 반도체 산업 전반을 육성, 장려하고 있다.

국내 반도체 산업계 역시 글로벌 경쟁 심화를 대비한 반도체 기술력 강화 및 공급망 내 위상을 지켜야하는 문제에 직면하고 있다.

연합전공 인공지능 반도체공학은 졸업 후, 반도체 관련 기업(ex. 삼성전자)으로 취업이 가능하다.

2. 졸업생 인터뷰(졸업생 한마디)

인공지능반도체공학 연합전공을 이수한 전기정보공학부 대학원생과의 인터뷰

졸업생들의 주요 진로 현황

인공지능반도체 연합전공에서는 반도체 소자, 공정, 설계를 비롯하여 대부분의 반도체 관련 세부분야를 이수 과목들로 규정짓고 있으며, 이와 더불어 인공지능 알고리즘과 프로그래밍 분야까지 해당 전공을 통해 공부할 수 있습니다.

따라서 졸업생들은 반도체와 인공지능에 관련된 다양한 분야로 진출하며, 크게 두 가지로 분류할 수 있습니다.

삼성전자, 하이닉스 등을 비롯한 반도체 회사

인공지능 반도체 연합전공에서는 삼성전자, 하이닉스 산학장학 프로그램을 신청할 수 있으며, 이는 삼성전자-서울대 산학장학생(sssp) 등의 타 산학장학생 프로그램이나 기업 공채 전형과는 다른 전형으로 구분되어 진행됩니다. 서류전형과 인성면접으로 이루어지며 별도의 전공면접은 없으므로 부담없이 신청할 수 있어, 인공지능반도체 연합전공의 가장 튼 특혜라고 할 수 있습니다.

저도 삼성전자 산학장학생 신분으로 학부를 졸업하여, 등록금을 지원받고 해외 프로그램에 참여할 수 있었습니다. 또한 산학장학생은 취업이 보장되기 때문에, 고학년에도 학업에 집중하거나 회사 인턴 등 다양한 활동과 경험을 쌓는 기회를 가질 수 있어, 많은 학생들이 산학장학생을 통한 취업을 선택하고 있습니다.

주요 직무는 소자, 공정, 설계 등 세부 분야마다 다양하게 진출하고 있습니다. 주로 산학장학생을 신청할 때 관심 분야 혹은 사업부를 선택하여 결정하고, 연합전공 이수과목들을 통해 쌓아온 경험과 선호를 바탕으로 결정하는 경향성이 있습니다. 저는 재료공학부 주전공생으로, 재료공학생들은 주로 소자, 공정 분야로 직무를 선택하지만, 연합전공 프로그램을 이수하면서 반도체 설계 분야에 흥미와 관심을 느꼈고 삼성전자와 하이닉스 모두 설계 분야로 산학장학생에 합격할 수 있었습니다.

반도체, 인공지능 분야의 대학원 진학

대학원 진학은 인공지능 반도체 연합전공 이수생들이 선호하는 진로 중 하나이며, 많은 학생들이 서울대 전기정보공학부 대학원, 컴퓨터공학부 대학원, 융합과학기술대학원 등 다양한 반도체 및 인공지능 관련 대학원에 진학하고 있습니다. 저 또한 재료공학부 주전공이지만 현재 전기정보공학부 대학원에서 반도체 회로 설계 및 인공지능 시스템 설계 분야를 연구하고 있습니다.

많은 학생들이 산학장학생을 병행하면서 대학원 인턴 프로그램에 참여하여 대학원과 회사 사이에서 모두 경험을 쌓고, 자신이 더욱 선호하는 진로를 선택하는 방식으로 학부를 졸업합니다.

대학원 분야 또한 회사 직무와 유사하게 반도체 소자, 공정, 설계 등 다양하며 인공지능 알고리즘 및 프로그래밍에 관심있는 학생들 또한 관심 대학원으로 다양하게 진학하고 있습니다.

대학원 진학시 주요 연구 분야 및 방향성

저를 포함하여 연합전공 프로그램을 통해 졸업한 학생들의 연구 분야를 종합하여 간략하게 소개하겠습니다.

인공지능 연산을 위한 아날로그 및 혼성 신호 회로 설계 연구

최신의 인공지능은 대규모 언어 모델 등 고용량, 고성능, 고전력 시스템과 더불어, 사용자 친화적인 저전력, 저용량 시스템에 대한 연구 또한 활발히 이루어지고 있습니다. 이는 음성인식, 생체인식 등 로컬 환경에서 제한된 자원으로 저전력이 필요한 분야에 활발히 응용되고 있습니다. 아날로그와 디지털 시스템을 모두 사용하는 혼성신호 회로들은 기존의 디지털 단일 시스템보다 저전력으로 구동되며, 현재는 저전력을 유지하며 아날로그 파트의 계산 정확도가 떨어지는 것을 보완하는 방향으로 다양한 회로 설계 기법과 시스템 설계 기법이 연구되고 있습니다.

인공지능용 반도체를 위한 신소자 및 공정 연구

앞서 설명한 내용과 비슷하게, 저전력 인공지능에는 아날로그 회로를 통해 연산을 수행하기 때문에, 기존의 디지털 연산에 최적화 되어있는 반도체 소자들과 차별하된 새로운 소자들이 필요합니다. 이는 여러 bit를 단일 소자에 저장할 수 있는 소자, 누설 전류를 극단적으로 제어하는 소자 등 다양한 방향성으로 연구되고 있습니다. 또한 이러한 신소자들은 물리,화학적 특성을 이용한 구조에 대한 설계뿐만 아니라, 적합한 공정 과정을 통해 생산할 수 있어야하는 특징이 있습니다. 이에 따라 기존의 디지털 반도체 회로 설계에 사용되는 실리콘 공정과 호환되도록 신소자를 설계하기도 하고, 기존에는 사용되지 않던 물질과 새로운 기법을 사용하는 공정 과정을 연구하기도 합니다.

이렇듯 인공지능용 반도체를 생산하기 위해서는 회로설계에 대한 이해, 반도체 소자의 물성 및 신소자 구조에 대한 이해, 공정 과정에 대한 이해가 필요하고, 인공지능 알고리즘과 시스템에 대한 지식을 바탕으로 연구가 진행됩니다. 인공지능 븐도체 연합전공 프로그램은 여러 학부에서 다양한 분야의 세부 과목들을 제공하고 있으므로, 해당 프로그램을 이수한다면 보다 수월하게 해당분야에 대한 지식들을 익혀 연구에 활용할 수 있습니다.

마지막으로 해당 연합전공에 대한 개인적인 의견을 남기자면, 인공지능 반도체 연합전공은 다양한 분야를 공부할 수 있고, 대학원/회사에 대한 경험을 모두 할 수 있어, 자신의 진로에 대해 아직 뚜렷한 결정을 내리지 못한 학생들에게 좋은 기회가 되는 프로그램이라 생각합니다.

홈페이지 및 연락처

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