전공소개
1. 키워드
차세대반도체 | 인공지능 | 소자 공정 |
회로 시스템 | 시스템 소프트웨어 |
2. 개요
무엇을 배우는가?
차세대반도체 혁신융합대학에서는 소자 공정, 회로 시스템, 시스템 소프트웨어, AI반도체 등 반도체 전 과정을 폭 넓게 배웁니다. 이론 뿐만 아니라 실습과 프로젝트 중심 교육을 통해 실제 반도체 설계 툴과 시뮬레이션 도구를 다뤄보며 실무 역량을 키워나갑니다.
학문적 특성
차세대반도체 혁신융합대학은 전기전자공학, 컴퓨터공학, 물리학, 재료공학 등 다양한 학문이 융합된 종합 공학 분야입니다. 눈에 보이지 않는 전자의 흐름부터 AI칩처럼 복잡한 시스템까지 폭넓게 다루며 이론과 실무의 균형을 중시합니다. 빠르게 발전하는 산업의 흐름에 맞춰 최신 반도체 기술을 체계적으로 배우는 것이 특징입니다.
실무 적용분야
차세대반도체 혁신융합대학에서 배운 지식과 기술은 다양한 산업 분야에서 실무적으로 활용되며, 대표적인 적용 분야는 아래와 같습니다.
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모바일 및 컴퓨터 칩 설계(CPU, GPU, NPU 등)
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메모리 반도체 개발 (DRAM, NAND, HBM 등)
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AI 및 자율주행용 반도체
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스마트기기용 초저전력 칩 설계
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반도체 제조, 공정 엔지니어링
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의료, 바이오 센서용 반도체 소자 연구
3. 세부 전공 및 대표 연구 분야
전공 대표 연구분야 소개
차세대반도체는 반도체 산업의 미래를 이끌어갈 핵심 기술로 고성능, 저전력, 고집적화된 반도체 소자와 시스템을 연구하고 개발합니다.
반도체 소자 및 신소재 개발, 공정 및 제조 기술, 시스템 반도체 설계, 메모리 반도체 등 다양한 연구가 이루어지고 있습니다.
타 학문과의 연계 가능성
차세대반도체는 다양한 전공과 연계할 수 있는 복합, 융합형 학문으로 전기전기공학, 재료공학, 물리학, 컴퓨터공학, 기계로봇공학, 의공학 등 다양한 전공과의 연계를 통해 새로운 기술 개발과 응용 가능성이 있습니다.
4. 전공 공부를 위해 필요한 역량 및 적합한 학생 유형
전공 공부를 위해 요구되는 기초 역량
차세대반도체 혁신융합대학은 전기전자공학 계열이 아닌 비전공학생도 첨단 반도체 분야의 학문과 실무를 배울 수 있는 기회를 제공합니다. 따라서 좁은 범위의 선수 과목보다는 논리적인 사고, 기초 원리를 실제 문제에 응용하는 적응력, 현상을 객관화하고 분석하는 능력 등 기본적인 탐구 역량이 있으면 수강이 가능합니다.
관심을 가지면 좋은 분야와 특성
차세대반도체는 다양한 기술이 융합되는 분야로 아래와 같은 관심인 성향을 가진 학생들이 관심을 가지면 좋습니다.
•
컴퓨터, AI, 로봇 등에 관심 있는 학생
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미래 기술과 산업에 대한 관심이 높은 학생
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작은 차이를 분석하고 최적화하는데 흥미가 있는 학생
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과학과 기술을 활용해 실질적인 제품을 만들고 싶은 학생
5. 전공에 대한 흔한 오해(Myths)와 사실
오해 1. 전자과 아님 못한다?
사실: 전공 무관! 누구나 참여 가능하다!
오해 2. 전공 수업만 듣는다?
사실: 설계 실습, 경진대회, 인턴 연계까지 다양하게 운영된다.
오해 3. 이론 이주 수업이다?
사실: 프로젝트 기반 실습 중심의 수업으로 다양한 실습을 경험 가능하다.
교과과정 관련
1. 졸업요건
마이크로디그리: 마이크로디그리 편성 교과목 중 9학점 이상 이수
(차세대반도체 혁신융합대학 사업단내 대학에서 개설하는 교과목 이수 시 모두 인정)
2. 전공 교과 이수체계도
분야 | 난이도 | |||||
일반 | 초급 | 중급 | 고급 | 전문 | 실무 | |
일반 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | - |
소자·공정 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | - |
회로·시스템 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
시스템·SW | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
AI반도체 | - | ○ | ○ | ○ | - | - |
3. 탐색을 위한 권장 교과목
교과목 번호 | 교과목명 | 권장 사유 및 과목 내용 |
E11.194 | 생활 속의 반도체 | 반도체 기본 원리부터 최신 동향까지 쉽고 재미있게 배울 수 있으며 산업 동향 파악하여 나만의 투자 전략까지 세울 수 있음 |
M3500.000200 | (공유)AI입문 | 인공지능 핵심 개념을 배우고 실습까지 경험해 볼 수 있음 |
M3502.007000 | (공유)컴퓨터처럼 생각하기 | Python 언어를 이용하고 컴퓨터처럼 생각하는 방식을 배울 수 있음 |
졸업생 진로
1. 졸업 후 주요 진로
직업군
•
반도체 설계 엔지니어
•
반도체 소자 엔지니어
•
AI 및 머신러닝 반도체 엔지니어
•
임베디드 시스템 엔지니어
•
반도체 개발 기획 및 기술 마케팅
•
반도체 관련 회사 창업
대학원 연구 방향
•
차세대반도체 소자 및 공정 기술
•
AI 및 머신러닝 최적화 반도체
•
컴퓨팅 및 양자 반도체
•
지속 가능한 반도체 및 저전력 기술
홈페이지 및 연락처
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