교육과정

교과목 목록

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공통기초과목

  • 차세대지능형반도체

    지능형 반도체 산업의 전영역에 걸친 기초 소양을 학습

  • 고급컴퓨터구조

    하드웨어와 소프트웨어 관점에서 다양한 컴퓨터 시스템을 이야기하고, 최신 컴퓨터 구조에 대한 분석 및 인공지능 연산들에 특화된 구조들에 대해 논의하고 토론함

  • 클라우드컴퓨팅개론

    빅데이터를 거대 규모 병렬 시스템에서 처리하기 위한 요소 기술을 학습함. 데이터 처리 가속화를 메모리 사용, 인터커넥션 구현, AI 가속기 활용 등을 이해함. PIM, AI 가속기 구조, CXL 메로리 등 차세대 지능형 반도체의 요구사항, 활용방안, 및 시스템 소프트웨어 지원 등에 대하여 강의를 진행함

  • 나노마이크로공정

    다양한 기능의 소자 혹은 센서 등의 구현을 위한 나노 집적 공정의 기본적인 내용을 고찰합니다. PVD, CVD, ALD등의 박막 형성 공정 및 이를 제거하는 패터닝, 에칭 공정에 대하여 강의를 진행합니다. 또한, 이를 기반으로 다양한 나노 구조 및 소자를 형성하는 기술에 대한 이해도를 향상시킴

  • 시스템 IC 및 메모리

    컴퓨팅 시스템에서 시스템 IC 및 메모리 회로에 대한 기초 지식과 첨단 메모리 제품 개발을 위한 핵심 설계 기술을 학슴함. DRAM, SRAM 등 다양한 메모리 회로 설계에 관한 최신 연구들에 대해 학습

  • 기계학습

    많은 양의 데이터를 분석하고 모델링하는 기계학습에 대한 기본적 개념, 기법 및 알고리즘을 학습함. 함수근사화, 패턴인식, 신경회로망, 통계적 학습, 클러스터링, 커널 기법, 베이지안 학습 등에 대하여 강의를 진행함. 또한 실제 응용분야에서 쓰이는 예를 다루며 실용적 문제 해결에 적합한 접근과 속도의 모델 구현 방식을 학습

  • 통신 및 네트워크

    1G부터 현 세대의 통신에 이르기까지의 통신 및 네트워크에 대한 기반 지식을 심도있는 수준에서 다룸. 이를 통해 지능형 반도체를 활용한 차세대 통신 시스템의 개념과 구현에 대한 학습

  • 자동차전장시스템

    전기 자동차를 위한 기본적인 전기 전자 시스템의 구성과 응용에 관하여 배우는 것을 목표로 한다. 강의에서는 기본 부품, 설계, 모델링과 제어 등 전기자동차의 공학적인 이슈에 대해서 설명하며, 배터리 관리 시스템(BMS), 동력 전달 시스템, 전력전자 공학 및 모터 구동 시스템에 관한 주제에 대해서 학습

  • 전자-광전자 융합기술

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  • 나노기술개론

    다가오는 나노기술 시대를 예고한 리차드 화인만의 고전적인 논문 “There’s Plenty of Room at the Bottom”으로 시작하여, 나노 소자의 기본적인 물리나 나노적 방법 적용을 위한 화학 이론, 그리고 생체모방적 혹은 자연에서 얻은 영감을 바탕으로 한 접근 방식 등을 다룬다. 나노 소자의 물리 이론에서는 고체의 파동 및 회절, 전자와 광자의 거동, 양자적 제한 효과, 근접장 상호작용, 플라즈모닉스, 서브파장 광학, 광결정, 나노 리소그래피, 그리고 나노 바이오 광학의 기초를 소개한다. 나노 화학의 주제로는 원자 및 분자의 결합, 콜로이드나 표면 화학, 동전기학, 평형과 속도론, 자기조립, 그리고 양자점, 탄소 나노튜브, 나노와이어 등 나노물질의 화학적 합성 등이 있다. 본 강의는 또한 top-down 및 bottom-up 기술 등의 나노 공정 기술 그리고 나노 소재의 분석 기술에 대하여도 정리한다

  • 공학자를 위한 통계

    다양한 분야의 공학자들에게 필수적인 통계적 추론 및 분석 기법을 소개한다. 추론기법, 가설검증, 회귀분석, 실험설계기법 등을 다룬다

시스템 반도체 소장 공정 전공 선택 과목

  • 고급재료특론

    재료의 이동과 반응에 대해 학습하며 특히, 열역학적 고찰을 통해 재료 시스템이 안정한 상태에 대한 고찰을 진행합니다. 이후에 안정한 상태로 이동하는 속도론에 관한 이해도를 향상

  • 전하전송물리

    Boltzmann transport와 quantum transport를 포함하여 반도체에서 carrier transport의 기초 물리학에 대해 학습함. 뿐만 아니라 ballistic transport와 다양한 scattering mechanism을 갖는 diffusive transport에 대해 논의함

  • 고급반도체공정

    논리회로를 구성하는 가장 기본적인 소자인 CMOS 공정 과정에 대해 학습함. 실제 공정 과정을 경험하며 제작된 CMOS 소자를 측정하고 CMOS 소자 특성에 대해 학습함. Si 기반 CMOS 소자의 핵심 공정 단계인 노광, 식각, 증착, 확산, 산화 공정에 대한 최신 기술을 소개하고 이를 통해 반도체 공정 과정에 대한 이해도를 높임

  • 고급반도체소자

    지능형 시스템 반도체 기술에 사용되는 기술 노드에 해당하는 소자 물리를 다루며, 기본적으로 소자의 구성과 작동 원리를 이해하고, 고급 디자인 및 제조 기술을 습득하는 데 중점을 둔다. 더불어, 현대 반도체 응용 분야에 대한 깊이 있는 이해를 제공

  • 반도체특론

    반도체 소자의 각 세부 분야의 새로운 기술 및 경향을 다루며 반도체미세공정, 첨단소자 등에 관한 이론 및 기술을 학습

  • CMOS트랜지스터특론

    반도체 CMOS 제조 기술, 공정 및 제어, 소자 물리학을 다룬다. 미세 나노 가공은 생활에서 사용되는 거의 모든 현대식 소형 시스템 제조의 기초로 환경, 자동차, 휴대폰, 의료 기기등을 위한 컴퓨터 칩 및 통합 센서 제조에 필요하다. 각 제조 단계의 기본 사항을 설명할 뿐만 아니라 장비를 통해 어떻게 수행되는지 보임

  • 나노분석기술

    마이크로/나노 스케일에서 물성 및 공정의 특성을 분석하는 방법을 학습한다. 결정학 및 분광학을 기반으로 X-ray 회절, 전자현미경, 질량분석 등의 방법과 원리를 소개

  • 플렉서블전자기술

    차세대 반도체기술 응용방향인 유연 전자소자 개발을 위하여 유연 전극 및 반도체 재료, 플렉서블 기판, 유연성을 부여하기 위한 증착 및 패터닝 공정에 대한 강의를 진행하여 학생들이 반도체기술 아이디어를 발전시킬 수 있는 역량을 기름

지능형 반도체 프로세서 전공 선택 과목

  • 고급운영체제론

    운영체제의 구조, 프로세스 동기화, 파일시스템 등에 대해 심화된 이론과 기술들을 다루며 운영체제에서 제공하는 서비스 등을 강의

  • CAD특론

    CAD 프로그램들의 기본적인 동작 방법과 알고리즘에 대하여 배우며, 전반적인 설계 Flow 및 개발 환경에 대해 학습

  • VLSI특론

    VLSI 회로 설계 분야에서 최신 연구 기술들과 동향을 교육하고 설계 프로젝트를 통해 실무적인 능력을 학습함. CMOS 회로를 활용한 full custom design, 레이아웃, 검증 방법에 대해 배우고 다양한 주제를 바탕으로 프로젝트를 수행하여 발표함

  • 고급컴파일러

    컴파일러가 프로그램을 시스템 반도체에 맞추어 기계어로 번역하는 과정과 프로그램을 분석하고 최적화하는 기법을 학습하며 정적 분석 중 제어 흐름 분석과 데이터 흐름 분석을 집중적으로 살펴보고, 이를 기반으로 한 최적화 기법을 논의함

  • 첨단로직소자

    VLSI 시스템을 구성하는 logic 반도체 소자의 발전 과정과 최신 logic 반도체의 동작 원리에 대해 학습함. 집적도 향상과 소형화에 따른 planar MOSFET 소자 기술의 발전 과정과 도입되어온 핵심 공정 기술들을 소개하고 학습함. Planar MOSFET 이후 도입된 FinFET의 동작 원리와 공정 기술들에 대해 학습하여 현대 VLSI 시스템을 구성하는 logic 반도체 소자에 대한 이해도를 높임

  • CMOS VLSI 설계

    VLSI를 구성하는 소자부터 회로, 테스트 및 검증 방법까지 전반적인 내용을 학습함. CMOS 트랜지스터의 이해와 조합 및 순차 논리회로의 설계 방법 및 검증 방법에 대해 배우고 Data path, I/O, clocking circuit과 같은 회로 설계에 대해 학습

  • SoC methodology 및 CAD

    SoC 설계 방법론의 이론과 최신 연구들에 대해 다루고 CAD tool을 활용한 SoC 설계 과정에 대해 학습

지능형 반도체 플랫폼 전공 선택 과목

  • 강화학습

    강화학습(Reinforcement Learning)에 대한 개요를 제공. 마르코프 디시전 프로세스, 다이나믹 프로그래밍, 몬테-카를로 방정식, TD(Temporal-Difference) 0 또는 람다 러닝, 리플레이 메모리, DQN 등 강화학습의 기초 및 알고리즘에 대한 강의를 제공하고, 주어진 태스크를 해결하는 강화학습 인공지능을 직접 프로그래밍하여 적용하는 과정을 학습

  • 모바일컴퓨팅

    지능형 반도체 응용 도메인으로서 모바일 컴퓨팅과 관련된 연구 분야를 소개함. 크기와 자원의 제약이 존재하나 사용자와 최상의 접근성을 갖고있는 모바일 컴퓨터의 새로운 활용 방안과 그 한계를 극복하기 위한 기술들을 학습함. 소프트웨어를 개발하거나 모바일 기기 성능 측정 등 연구 수행 프로젝트를 진행

  • 고급인공지능특론

    인공지능 분야의 최신 연구 내용을 중심으로 강의를 진행함. 인공 신경망의 구조 변화, 최신 훈련 방법, 생성 모델 등을 중심으로 학습하고 개별 학생이 프로젝트를 진행함. 기계 학습 모델의 활용 보다 개별 인공 신경의 작동 원리 및 연산 복잡도를 중심으로 심화 학습을 제공

  • 생물학기반인지신호처리

    음성, 영상, 뇌파 및 생체신호 등과 같은 인지신호를 처리하기 위한 생물학 기반 기술의 원리와 응용을 소개한다. 특히, 컴퓨터나 기계에 의해 인간의 신호처리 과정을 모사하는 기술을 위한 통섭적인 통찰력을 얻도록 하며, 이는 정보기술분야와 심리학, 심리물리학, 인지과학, 생물학 등과 같은 타 분야의 융합 과정을 통해 이루어짐

  • 임베디드IoT

    지능형 반도체를 1차적으로 활용 가능한 임베디드 IoT 센싱 시스템 관련 연구에 대한 개론을 소개함. 소프트웨어 및 하드웨어의 관점에서 출판된 최신 논문과 기본 개념을 살펴보며 지능형 하드웨어 기반의 사물인터넷 생태계, 설계 요구사항, 응용 등에 대한 내용을 학습

  • 퀀텀머신러닝

    양자 컴퓨터를 이용하여 최적화 문제를 빠르게 해결하는 방법들을 살피고 이를 전통적 기계학습 방법에 적용하며 두 시스템을 상보적으로 결합하는 방안들에 대하여 학습

  • 데이터사이언스

    관측된 데이터로부터 통계적 모델을 추출하여 예측 모델을 구축하는 방법에 대하여 확률적 검증을 기반으로 학습

  • 융합네트워크특론

    물리계층에서 응용계층에 이르기까지 통신 및 네트워크의 전영역에 대한 최신 연구결과를 중심으로 학습

  • 그래프 및 복잡계 네트워크

    그래프는 공학, 물리학, 생물학, 사회과학, 지리학, 뇌과학 등 다양한 분야에서 데이터 또는 시스템을 표현하는 강력한 기법이다. 본 과목은 그래프 및 네트워크 데이터의 표현, 해석, 분석 및 학습을 위한 다양한 개념과 기법을 소개

  • Embedded S/W 설계

    SoC 설계 방법론을 이해하기 위한 실습을 진행하고 SoC 최적화, 하드웨어 및 소프트웨어 통합 등에 대해 학습

산학프로젝트 Ⅰ/Ⅱ

  • 산학프로젝트 Ⅰ/Ⅱ

    산학프로젝트 Ⅰ/Ⅱ