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(Meet Theory and Application)
교과목 개요
3학년
반도체재료 및 성질 (Semiconductor Materials and Properties)
반도체 재료의 전기적, 화학적, 광학적 성질에 관한 다양한 기본 지식을 다루고, 유전체(dielectric), 산화물, 금속 등 반도체 제조에 사용되는 다양한 소재뿐 아니라 나노튜브, 그래핀과 같은 새로운 소재에 관해서도 배운다.
반도체물리 (Semiconductor Physics)
반도체 물리의 기초인 결합진동, 파동역학 등 고전물리학부터 에너지 밴드, 양자역학의 현대물리의 기본 개념을 익히고, 원자, 분자, 고체의 기초지식을 학습한다.
데이터분석 및 활용(Data Analysis and Applications)
데이터 분석의 중요성을 이해하고, 기본적인 데이터 구조와 분석 방법론에 대한 이론을 습득한다. 이론 학습과 더불어 소프트웨어를 활용한 기초적 데이터 분석을 실습한다. 이를 통해 제조 및 연구개발에서의 데이터 분석 및 활용 능력을 함양한다.
반도체소자공정 (Semiconductor Device Processing)
비메모리와 메모리를 포함한 다양한 반도체 소자를 제조하기 위한 공정 이론을 습득하는 교과목으로 포토리소그래피, 에칭, 박막 증착, 전기도금 등 다양한 단위 공정에 대하여 배운다. 또한, 각 단위 공정이 어떻게 연계되어 소자를 제조하는 지에 대한 시스템 Integration을 학습하며, 첨단 반도체 공정의 기술 동향을 소개한다.
신호 및 시스템 (Signal and System)
전기공학 분야에서 다루어지는 신호와 시스템에 대한 이해와 해석을 목표로 연속 및 이산 시간 신호의 개념, 신호 및 시스템의 수학적 표현과 특성, 컨볼루션 이론, 푸리에 급수 및 변환 등의 주제를 다룬다.
시스템반도체소자 (Logic System Device)
FinFET, GAA, M3D 등 시스템반도체소자에 관한 이론과 integration을 학습하고, 화합물 소자, 뉴로모픽 소자 등 차세대 반도체 신소자 기술을 소개한다.
메모리반도체소자 (Memory Device)
본 강의에서는 메모리 기술 개요 및 메모리 소자 및 공정기술, 그리고 메모리 기술의 응용을 심도있게 다룬다. DRAM/SRAM/NVM 등의 반도체 메모리소자들의 구조와 동작 특성을 살펴보고 고속화, 저전력화를 위한 회로기술들을 공부하게 된다. 또한 차세대 메모리소자인 FRAM, MRAM, PRAM, ReRAM, PoRAM 등을 배운다.
인공지능반도체 (AI Semiconductor)
인공지능을 실현하기 위한 목적으로 개발된 시스템 반도체에 대하여 배우며, 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 자율주행자동차, 스마트 팩토리 등의 다양한 응용 및 서비스에 사용되는 인공지능형 시스템반도체의 개발을 위한 반도체 회로 설계를 학습한다.
반도체제조실험 (Semiconductor Fabrication Lab)
본 교과목에서는 간단한 반도체 소자의 설계, 제작, 측정을 실습한다. 반도체 제조에 사용되는 리소그래피, 에칭, 증착 등 단위 공정부터 제작한 소자의 분석까지 경험해 본다.
시스템집적화기술 (System Integration Technology)
반도체 시스템 집적화는 차세대 반도체 기술의 핵심이 되고 있으며, 설계, 공정, 신뢰성 전반에 걸쳐서 연구되고 있다. 본 교과목에서는 기존의 시스템 집적화 기술과 첨단 heterogeneous integration 기술에 대하여 다룬다.
반도체소자설계 (Semiconductor Device Design)
CMOS를 이용한 논리회로의 레이아웃 설계를 공부하며, FPGA(Field Programmable Gate Array), Gate Array, Standard-cell, Full-custom 방식 설계에 대해 공부하고, 다양한 형태의 반도체 신소자 설계와 설계 검증에 대해 배운다.
반도체설계실습 (Semiconductor Design Lab)
반도체소자 설계에 필요한 EDA Tool(Cadence Virtuoso, Mentor Calibre 등)에 대해서 배우고, EDA Tool을 이용한 Chip Design Flow 실습을 진행한다.
반도체디스플레이 (Semiconductor Display)
디스플레이 개론, 공정, 재료, 동작원리, 향후 디스플레이 산업 동향에 대해 배우며, 다양한 디스플레이 관련 이해도를 높이고, CRT(Cathode Ray Tube), LCD(Liquid Crystal Display), OLED(Organic Light Emitting Diode), FED(Field Emission Display), PDP(Plasma Display Panel) 등 다양한 디스플레이의 구조 및 작동 원리에 관하여 학습한다.
첨단센서공학 (Advanced Sensor Engineering)
인공지능 및 IoT 등 첨단 산업에서 그 수요가 증가하고 있는 센서의 종류와 원리, 설계, 제조, 및 응용사례에 대하여 폭넓게 학습한다. 마이크로센서, RF MEMS 센서, 광학 센서 및 바이오 MEMS 센서 등 다양한 센서를 학습하며, 센서들을 응용하기 위한 기술적 요소에 대해 고찰한다.
마이크로웨이브공학 (Microwave Engineering)
마이크로파 전송에 관련된 기본 개념과 원리를 이해하고 그 이론을 마이크로파 회로 및 그 구성 소자에 적용시킬 수 있는 능력을 키운다. 전자장 기본 이론과 전송선로 기본 이론 및 고주파수 전자계 현상을 이해하고, 전파 전송 원리를 습득한다. 또한, RF 및 마이크로웨이브에서 동작하는 전자소자 및 부품의 이론 및 설계를 학습한다.
통계패키지 활용 자료 분석 (Data Analysis with Statistical Package)
통계학은 대부분의 공학 분야에서 필요성을 인식하고 있다. 그러나 많은 양의 자료처리를 위해서는 기본 통계 이론 뿐 아니라 자료처리를 가능하게 하고 쉽게 이용할 수 있는 다양한 통계패키지들을 사용해야 한다. 본 교과목에서는 이들의 활용 방법과 결과 해석 및 적용을 학습한다.
[01811] 서울 노원구 공릉로 232 서울과학기술대학교 상상관 419호 지능형반도체공학과