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)
교과과정표
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 | AEE34036 | HDL및실습 | 3 | 2 | 2 | 전자공학부 |
2024 | 3 | 1 | AEE35062 | 디지털회로설계 | 3 | 2 | 2 | 전자공학부 |
2024 | 3 | 1 | AIS31002 | 컴퓨터구조론(II) | 3 | 2 | 2 | 지능형반도체 설계전공 |
2024 | 3 | 1 | AIS34001 | 반도체재료 및 소자 |
2 | 2 | 0 | 지능형반도체 설계전공 |
2024 | 3 | 1 | AEE44030 | 머신러닝실습 | 3 | 2 | 2 | 전자공학부 |
2024 | 3 | 1 | AEE37056 | 인공지능 설계실습1 |
3 | 2 | 2 | 전자공학부 |
2024 | 4 | 1 | AEE44031 | 디지털시스템 설계 |
3 | 2 | 2 | 전자공학부 |
2024 | 4 | 1 | AIS42001 | 인공지능반도체 | 3 | 3 | 0 | 지능형반도체 설계전공 |
2024 | 4 | 1 | ANS41002 | 태양광공학 | 3 | 3 | 0 | 나노반도체 공학과 |
2024 | 2 | 2 | AEE24052 | 컴퓨터구조론 | 3 | 2 | 2 | 전자공학부 |
2024 | 2 | 2 | AEE25055 | 임베디드 시스템구조론 |
3 | 2 | 2 | 전자공학부 |
2024 | 2 | 2 | AEE26011 | 머신러닝의 이해 | 3 | 3 | 0 | 전자공학부 |
2024 | 2 | 2 | ANS20002 | 재료물성학 | 3 | 3 | 0 | 나노반도체 공학과 |
2024 | 2 | 2 | ANS22004 | 반도체열역학 | 3 | 3 | 0 | 나노반도체 공학과 |
2024 | 2 | 2 | AIS24001 | 반도체 물리 | 2 | 2 | 0 | 지능형반도체 설계전공 |
2024 | 2 | 2 | AFT21002 | 빅데이터 융합기술 |
2 | 1 | 2 | 융합전공 |
2024 | 3 | 2 | AEE34037 | FPGA설계실습 | 3 | 2 | 2 | 전자공학부 |
2024 | 3 | 2 | AFT31001 | 인공지능 융합기술 |
2 | 1 | 2 | 융합전공 |
2024 | 3 | 2 | AFT31002 | 사물인터넷 융합기술 |
2 | 1 | 2 | 융합전공 |
2024 | 3 | 2 | AIS31001 | 시스템반도체 설계 |
3 | 2 | 2 | 지능형반도체 설계전공 |
2024 | 3 | 2 | ASD32001 | 반도체 전자소자공학 |
3 | 3 | 0 | 반도체소자및 설계전공 |
2024 | 4 | 2 | AIS45001 | 반도체 산업경영세미나 |
2 | 2 | 0 | 지능형반도체 설계전공 |
교과목개요
HDL및실습 (2024/1) HDL |
이수구분 | 교과목개요 |
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전선 |
하드웨어 설계언어인 VHDL/Verilog을 이용하여 각종 디지털회로를 설계하고, 전용 소프트웨어를 이용하여 시뮬레이션 및 합성(Synthesis) 기법을 습득한다. 또한, 합성으로 얻어진 회로를 EPLD나 FPGA칩을 이용하여 구현하는 방법을 습득하여 거대한 시스템을 하나의 칩으로 완성하는 능력을 갖도록 교육한다. |
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디지털회로설계 (2024/1) Digital Logic Design |
이수구분 | 교과목개요 |
전선 |
하드웨어 설계언어인 VHDL을 이용하여 각종 디지털 회로를 설계하고, 전용 소프트웨어를 이용하여 시뮬레이션 및 합성(Synthesis) 기법을 습득한다. 또한, 합성으로 얻어진 회로를 EPLD나 FPGA 칩을 이용하여 구현하는 방법을 습득하여 거대한 시스템을 하나의 칩으로 완성하는 능력을 갖도록 교육한다. |
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인공지능설계실습1 (2024/1) Artificial Intelligence Design 1 |
이수구분 | 교과목개요 |
전선 |
인공지능 개발의 핵심 기술인 기계학습 (Machine learning) 알고리즘의 종류와 동작원리를 이해하고, 간단한 인공지능 시스템의 설계, 구현 및 검증을 통해 실질적인 기계학습 알고리즘 개발 능력을 습득한다. 또한 기계학습 시스템 설계에 널리 사용되는 툴(TensorFlow with Python, Matlab 등)의 활용법을 학습한다. |
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컴퓨터구조론 (II) (2024/1) Computer Architecture ( II ) |
이수구분 | 교과목개요 |
자선 |
하드웨어와 소프트웨어 인터페이스의 관점에서 현대 디지털 컴퓨터 시스템과 고성능 CPU, 시스템 버스, 인공지능과 관련된 하드웨어 구조를 학습한다. |
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반도체 재료 및 소자 (2024/1) Semiconductor Materials and Devices |
이수구분 | 교과목개요 |
자선 |
반도체를 구성하는 재료들의 전기적 특성과 이들을 이용하여 제작된 소자들에 대한 이론을 학습하고, 동작원리에 대해 학습한다. |
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머신러닝실습 (2024/1) machine learning design lab |
이수구분 | 교과목개요 |
전선 |
인공지능 개발의 핵심 기술인 기계학습 (Machine learning) 알고리즘의 종류와 동작원리를 이해하고, 간단한 인공지능 시스템의 설계, 구현 및 검증을 통해 실질적인 기계학습 알고리즘 개발 능력을 습득한다. 또한 기계학습 시스템 설계에 널리 사용되는 툴(TensorFlow with Python, Matlab 등)의 활용법을 학습한다. |
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디지털시스템설계 (2024/1) Digital System Design |
이수구분 | 교과목개요 |
전선 |
디지털 시스템 설계 과정에 대한 전반적인 워크플로우 학습 마이크로프로세서(ARM 코어) 내장 FPGA 기술 습득 FPGA설계실습 과목 학습 내용을 기반으로 임베디드 시스템을 설계 임베디드 리눅스, 애플리케이션, 디바이스 드라이버 개발 실습 WiFi / UART / GPIO 등을 이용한 인터페이스 설계 실습 |
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인공지능반도체 (2024/1) Artificial Intelligent Semiconductor |
이수구분 | 교과목개요 |
자선 |
인공지능과 머신러닝 시스템의 기본적인 동작 원리를 학습하고, 고속 연산 처리를 위한 하드웨어/소프트웨어 통합 설계 기법을 실습을 통해 습득하고 검증한다. |
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태양광공학 (2024/1) Photovoltaic Engineering |
이수구분 | 교과목개요 |
전선 |
본 과정은 신재생에너지분야 중 하나로 가장 각광을 받고 있는 태양광기술에 대한 소개를 목적으로 한다. 본 교육과정에 포함되는 내용은 태양광, 태양전지기술의 개요 및 원리와 현상, 태양전지의 원료, 제작, 평가 등에 대해 학습하며, 태양전지의 종류, 공정기술 및 응용과 장래 전망 등에 대해서 강의함. |
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컴퓨터구조론 (2024/2) Computer Architecture |
이수구분 | 교과목개요 |
전선 |
컴퓨터 시스템 구성요소를 이해하고, 중앙처리장치 내부를 설계함으로써 컴퓨터 시스템의 동작 과정을 배우고, 어셈블리어 프로그래밍 능력을 배양한다. |
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머신러닝의 이해 (2024/2) Machine Learning |
이수구분 | 교과목개요 |
전선 |
프로그램 개발을 위해 인공지능의 이론과 응용에 대한 실제 예를 들어보면서 지능적 프로그램을 이해하고, 프로그램의 계산을 통하여 지능적인 행동 이론을 구현하는데 관한 여러가지 문제들에 대해서 논의한다. |
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빅데이터 융합기술 (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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사물인터넷 융합기술 (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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인공지능 융합기술 (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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FPGA설계실습 (2024/2) FPGA Design Practice |
이수구분 | 교과목개요 |
전선 |
FPGA 개요와 특징, FPGA 개발툴의 설치와 사용법 디지털논리회로기반의 Verilog HDL언어를 이용한 논리회로 설계 FPGA 내부의 임베디드 CPU코어 기반의 IoT 임베디드 시스템을 설계 각종 인터페이스 코어(I2C, SPI, UART 등) 기반의 센서 인터페이스 설계 |
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반도체 물리 (2024/2) Semiconductor Physics |
이수구분 | 교과목개요 |
자선 |
반도체에 사용되는 양자역학의 내용과 이론적 배경을 학습하고, 기본적인 반도체의 동작원리에 대해 배운다. |
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시스템반도체설계 (2024/2) System Semiconductor Design |
이수구분 | 교과목개요 |
자선 |
주요 시스템 반도체의 동작원리를 분석하고, 하드웨어/소프트웨어 통합 설계 방법에 대해 학습하며, HLS(High-Level Synthesis) 설계 툴을 이용한 실습을 통해 시스템 레벨 설계 기법을 습득한다. |
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임베디드시스템구조론 (2024/2) Embedded System Architecture |
이수구분 | 교과목개요 |
전선 |
임베디드 시스템 구성요소를 이해하고, 중앙처리장치 내부를 설계함으로써 컴퓨터 시스템의 동작 과정을 배우고, 어셈블리어 프로그래밍 능력을 배양한다. |
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반도체 산업경영세미나 (2024/2) Semiconductor Industrial Management Seminar |
이수구분 | 교과목개요 |
자선 |
반도체 산업 전반의 흐름과 최신 기술 동향을 실무자, 업계 관계자들과의 세미나를 통해 학습한다. |
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재료물성학 (2024/2) Physical Property of Materials |
이수구분 | 교과목개요 |
전선 |
물질의 상태변화와 그에 따른 특성변화를 이해하고 다양한 재료의 특성을 학습한다. 재료의 중요 특성(열적 특성, 화학적 특성, 전기적 특성, 자기적 특성, 광학적 특성)을 학습한다. 반도체 원리를 이해한다. 광학재료의 특성을 이해하고 활용능력을 키운다. |
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반도체열역학 (2024/2) Nano Thermodynimics |
이수구분 | 교과목개요 |
전선 |
본 과정은 반도체공학분야에서 요구하는 반응에 필수적인 열역학에 대한 교육을 통해서 반도체공정과 디스플레이 등의 나노반도체공학에 대한 이론적 이해를 도모하는 것을 교육 목표로 한다. |
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반도체 전자소자공학 (2024/2) semiconductor electronic devices |
이수구분 | 교과목개요 |
자선 |
Diode, MOSFET의 기본 동작 원리에 대해 학습하고 Flash memory, DRAM 등 메모리 반도체소자의 동작 메커니즘과 응용에 대해 학습한다. |