교육과정이수학점 구성현황
구분 | 부전공 졸업기준 | (예시) 중복인정학점 적용 시 |
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이수학점 | 21 | 15 |
6 본인 전공과목과 융합전공 과목이 동일한 과목인 경우(학수번호 동일 교과) |
* 부전공 및 복수전공 교과목은 모두 선택과목으로 개설됨(필수 교과 없음)
* 중복학점인정이란? 본인의 전공 교과목(학수번호)이 융합전공에도 개설되는 경우 최대 6학점까지 학점을 중복으로 인정하는 제도 (단, 총 졸업학점에는 중복 학점 처리하지는 않음)
교육과정표
연도 | 학년 | 학기 | 학수번호 | 교과목명 | 학점 | 시수 | 개설학과 | |
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이론 | 실습 | |||||||
2024 | 2 | 1 | AFT21001 | 미래사회를 위한 신기술 세미나 | 2 | 2 | 0 | 융합전공 |
2024 | 3 | 1 | ACH34001 | 전기화학 및 실습 |
3 | 2 | 2 | 생명화학공학과 |
2024 | 3 | 1 | AMA30001 | 유기반도체소재 | 3 | 3 | 0 | 반도체소재전공 |
2024 | 3 | 1 | AMA33001 | 반도체공학 | 3 | 3 | 0 | 반도체소재전공 |
2024 | 3 | 1 | AMT33017 | 디스플레이 소자공학 |
3 | 2 | 2 | 신소재공학과 |
2024 | 3 | 1 | ACH32023 | 기기분석 및실습 |
3 | 2 | 2 | 생명화학공학과 |
2024 | 3 | 1 | ACH44005 | 고분자 | 3 | 3 | 0 | 생명화학공학과 |
2024 | 4 | 1 | AMA43002 | 반도체장비설계 | 3 | 3 | 0 | 반도체소재전공 |
2024 | 4 | 1 | AMA40001 | 반도체나노소재 | 3 | 3 | 0 | 반도체소재전공 |
2024 | 2 | 2 | AFT21002 | 빅데이터 융합기술 |
2 | 1 | 2 | 융합전공 |
2024 | 2 | 2 | ACH22010 | 무기화학 | 3 | 3 | 0 | 생명화학공학과 |
2024 | 3 | 2 | AFT31001 | 인공지능 융합기술 |
2 | 1 | 2 | 융합전공 |
2024 | 3 | 2 | AFT31002 | 사물인터넷 융합기술 |
2 | 1 | 2 | 융합전공 |
2024 | 3 | 2 | MA320001 | 전자재료공정 | 3 | 3 | 0 | 반도체소재전공 |
2024 | 3 | 2 | AMT23006 | 전자소자 재료공학 |
3 | 3 | 0 | 신소재공학과 |
2024 | 3 | 2 | AMT33013 | 반도체제조공정 | 3 | 2 | 2 | 신소재공학과 |
2024 | 3 | 2 | AMT34010 | 반도체패키징 공학 |
3 | 2 | 2 | 신소재공학과 |
2024 | 4 | 2 | AMA40002 | 반도체소재특강 | 3 | 3 | 0 | 반도체소재전공 |
교과목개요
전기화학 및 실습 (2024/1) Electrochemistry & Experiments |
이수구분 | 교과목개요 |
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전선 |
전기화학적 개념 확립 전기화학적 기본 개념을 토대로 하여 이온의 현상, 전해질의 성질과 전도, 전지와 전극반응, 전극 반응속도론, 계면현상, 부식, 전자재료의 특성 등을 이해하여 전기화학공업에 활용 -전기화학의 이론에 대한 이해 향상 전기화학적 기본개념을 토대로 상업용 display에 활용하는 전자재료, 무전해 도금과 도금액 조정, 조절, 분석, 부식방지 등에 관한 실험 등의 실험 분야를 효율적으로 할 수 있도록 기초적인 실험과 응용실험을 숙달시킴. |
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유기반도체소재 (2024/1) Organic Semiconductor Materials |
이수구분 | 교과목개요 |
자선 |
다양한 기능과 특성을 갖는 고분자 소재의 특성, 구조, 분석법 등을 학습하고, 기능성 고분자의 광학적/구조적 특성이 발현되는 원리 및 개념을 확립한다. 또한, 고분자 재료의 실제 적용을 위해 디스플레이, 반도체 등의 전자소자 전반에 관계된 소재 공정을 이해하고 현실적인 프로세스에 응용 |
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반도체장비설계 (2024/1) Semiconductor equipment design |
이수구분 | 교과목개요 |
자선 |
반도체 공정에 필요한 공정 장비 고정밀도를 요구되며, 특히 노광 장비나 검사장비는 수 나노의 분해능을 제공해야만 된다. 이러한 시스템적 요구는 기계적인 구조 설계를 통한 최적화, 센서를 통한 측정 능력 그리고 고 정밀의 피드벡 제어 뿐만 아니라 장비 자체 및 바닥 진동도 고려해야 한다. 또한 재료의 특성은 이러한 정밀도를 요구하는 장비 설계에서 매우 중요하다. 본 교과목에서는 반도체 장비 설계에 앞서 그 장비에 요구 사양을 파악하기 위해 반도체 또는 디스플레이 공정을 이해하고 장비 설계에 필수적인 기술들을 공부한다. |
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반도체나노소재 (2024/1) Semiconductor Nanomaterials |
이수구분 | 교과목개요 |
자선 |
반도체 소자의 기초를 이해하고, 소자 설계, 분석 활용에 필요한 기본적인 나노재료의 특성을 학습함 - 마이크로 이하의 크기를 가진 초미세 유무기 재료에서 발현되는 특성을 학습하기 위해 반도체용 나노기술의 이해와 반도체용 나노기술의 응용기술에 대한 전반적인 지식을 학습 - 다양한 나노재료 (초미세 구조패턴, 반도체용 양자점, 탄소나노물질, 미세입자)의 제작/제어/응용을 위한 재료/기술 이해함 |
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반도체공학 (2024/1) Semiconductor Engineering |
이수구분 | 교과목개요 |
자선 |
각종 반도체 소자에 공통적으로 활용되는 기본 반도체 구조와 소재 물성을 이해하는 것에 역점을 두어 기본 소자, PN 접합, 금속-반도체 접합, MOSFET에 대한 재료 물성 및 소자구조와 동작원리에 대해 이해한다. |
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디스플레이소자공학 (2024/1) Display device engineering technology |
이수구분 | 교과목개요 |
전선 |
평판디스플레이의 소자별 기술원리 및 개발동향 이해와 고체발광소자의 구조설계와 동작원리 평가기술을 학습한다.(평판 디스플레이의 소자원리 이해, 고체 발광 소자 구조 설계 및 작동원리,디스플레이 소자 평가 기술) |
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기기분석및실습 (2024/1) Instruments Analysis & Experiments |
이수구분 | 교과목개요 |
전선 |
광학기기를 이용한 미량성분 분석실험으로서 작용기분석실험을 통하여 물질의 순도와 불순물 분석을 한다. 액체/기체 크로마토그래피 분석실험을 통해 금속 및 유기물 분석실험을 하며 정기화학적 미량분석으로 전위차법 등을 습득 |
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고분자 (2024/1) Polymer |
이수구분 | 교과목개요 |
전선 |
고분자의 본질을 이해할 수 있도록 고분자의 구조적 특성과 합성을 학습한다. 이를 위하여 작용기를 갖는 저분자량의 유기화합물인 단량체를 원료로 하여 고분자량의 물질로 전환시키는 중합반응과 단량체 구조와 반응 조건에 따른 중합체의 제반 물리적, 열적, 기계적 특성을 연계시켜 강의한다. 중합 반응으로 라디칼 및 이온성 반응, 사슬 및 단계반응, 부가 및 축합 반응에 대한 개념을 확립한다. 또한, 중합체의 분자량과 분자량 분포 측정법, 입체 규칙성, 결정화도, 가교도와 기계적 물성을 교육한다. |
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무기화학 (2024/2) Inorganic Chemistry |
이수구분 | 교과목개요 |
전선 |
응용화학의 이해를 위한 기본적 개념을 확립하기 위하여 원소의 경향성을 바탕으로 주기율표 및 화학결합과 무기화합물에 대하여 학습하여 무기화학의 기본개념을 숙지하고 무기화합물에 대한 이해의 폭을 넓힌다. 이를 통해 향후 유기, 무기, 재료, 환경, 식품, 의약 분야의 응용력을 향상시키고자 한다. |
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빅데이터융합기술 (2024/2) Convergence of Big Data |
이수구분 | 교과목개요 |
자선 |
본 교과목은 경영분야에서 접하는 다양한 데이터를 유용한 정보로 지식화하고 의사결정하기 위해 각각의 목적에 따라 적절한 분석방법을 적용할 수 있는 능력을 배양하고자 한다. 수업에서는 데이터의 전처리, 요약, 시각화 표현, 통계적 분석, 데이터마이닝 등 다양한 과학적 분석 기법을 학습한다. 또한 실무 사례 데이터, 파이썬, 등을 활용한 실습을 통하여 실무 능력을 습득할 수 있도록 한다. |
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인공지능융합기술 (2024/2) Convergence of Artificial Intelligence |
이수구분 | 교과목개요 |
자선 |
인공지능의 개념과 그 원리를 이해하고 용용할 수 있도록 학습한다. 인공지능의 핵심 분야인 머신러닝 알고리즘의 종류와 동작원리를 이해하고, 간단한 인공지능 시스템의 설계와 구현 및 검증을 통해 실질적인 머신러닝 알고리즘 개발 능력을 습득한다. 또한, 파이썬 언어와 TensorFlow 등 머신러닝 시스템에 널리 사용되는 개발 환경을 실습을 통해 학습한다. |
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사물인터넷융합기술 (2024/2) Convergence of IoT |
이수구분 | 교과목개요 |
자선 |
파이션을 기반으로 IoT에 대한 기본 개념과 동작, 구성 시스템 대해 공부하고, 실습을 통해 기초부터 응용하는 과정까지 학습한다. 파이썬 언어를 기반으로 임베디드 IoT 장치와 각종 센서와의 인터페이스 방법을 익히고, 센서로 부터 수집된 데이터를 서버로 전송하여 저장/분석하는 IoT 전체 시스템을 구축하여 IoT에 대한 이해도를 증진한다. |
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반도체소재특강 (2024/2) Seminars on semiconductor materials |
이수구분 | 교과목개요 |
자선 |
산학연 전문가가 참여하는 최신 반도체 소재 기술 특강 교과목 특강을 듣고 이에 대해 수강생들이 생각을 정리하여 기술 레포트를 작성함 |
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전자소자재료공학 (2024/2) Electronic Material Science Technology |
이수구분 | 교과목개요 |
전선 |
전자소자에 적용되는 재료의 물성과 기초 전기회로의 구성과 박막소자의 구성에 대하여 학습한다.(전자소자에 적용되는 재료 물성 특성 이해, 기초 전기 회로의 구성 이해, 박막 트랜지스터 원리 및 구성재료/공정) |
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반도체제조공정 (2024/2) Semiconductor Fabrication Processing & Lab |
이수구분 | 교과목개요 |
전선 |
단결정성장과 웨이퍼기관 제조과정을 배우고, 산화, 확산, 이온주입, 박막제조, 배선, 리소그라피, 에칭 등 집적회로 제작의 단위공정을 학습한 후, 전체공정 통합과 packaging 과정에 대해 학습한다. |
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반도체패키징공학 (2024/2) Advanced semiconductor packaging |
이수구분 | 교과목개요 |
전선 |
∘실리콘 반도체 제작공정의 후반부인 전자 패키지 공정, 전자회로기판 실장, 신뢰성 시험, 그리고 첨단 패키지 기술을 학습함 |
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전자재료공정 (2024/2) Electronic Material Processing |
이수구분 | 교과목개요 |
자선 |
유기, 무기 및 유무기 복합소재의 구조적/화학적 처리공정을 통하여 기능성 전자재료의 제작에 대한 이해와 기본적 개념을 학습한다. 소재 구조화 공정, 표면 처리 공정, 플라즈마 가공 공정 및 맞춤형 전자소재 공정 기술을 이해하고 실제 공정에 적용하는 능력을 배양함. |