성균관대학교 정보통신대학 반도체융합공학과 | 교육

교육과정

반도체융합공학과 교육과정
학수번호	교과목명	학점	자기 학습 시간	영역	학위	이수 학년	비고	언어	개설 여부
ICE2001	논리회로	3	3	전공	학사	2	정보통신대학	영,한	Yes
ICE2003	확률및랜덤프로세스	3	6	전공	학사	1-4	정보통신대학	한,한	Yes
ICE2016	기초공학수학1	3	6	전공	학사	2	정보통신대학	한,영,한	Yes
ICE2017	기초공학수학2	3	6	전공	학사	2	정보통신대학	한,영,한	Yes
ICE3001	마이크로프로세서	3	3	전공	학사	3-4	정보통신대학	한,한	Yes
ICE3024	디지털시스템	3	6	전공	학사	3-4	정보통신대학	영,한	Yes
ICE3045	기계학습개론	3	6	전공	학사	3-4	정보통신대학	한,한	Yes
SEE2001	기초전기회로이론	3	6	전공	학사			한	Yes
SEE3001	병렬컴퓨터구조및프로그래밍	3	6	전공	학사	3-4		한	Yes
SEE3002	반도체패키징공학	3	6	전공	학사			한	Yes
	인공지능반도체메모리소자	3	6	전공	학사			한	NO
	인공지능반도체로직소자	3	6	전공	학사			한	NO
	글로벌반도체산업기정학개론	3	6	전공	학사			한	NO

교육과정 소개

반도체융합공학과 교육과정 소개
번호	교과목명	과정 소개
ICE2001	논리회로	불리한 함수 이론을 설명하고, 조합 및 순차회로의 해석 및 설계를 공부한다. 주요 내용으로 2단계 조합회로, 다단계조합회로, 논리최소화, 프로그램 논리회로, 플립 플롭과 레지스터등의 메모리소자, 유한상태기등의 설계를 다룬다.
ICE2003	확률및랜덤프로세스	전기 및 전자 시스템의 분석 및 설계에 필요한 기본적인 확률 개념과 랜덤 프로세서 의 모델을 소개한다. 확률 분포 함수, 확률 밀도 함수, 확률적 독립, 불규칙 변수, 기대값, 가우시안 및 지수분포 함수, 특성 함수 등의 내용을 강의하며, 기초적인 랜덤 프로세서의 내용도 다룬다.
ICE2016	기초공학수학1	정보통신대학에서 다루는 전자전기 시스템을 해석하는 데 필요한 기초적 수학적 방법을 배운다. 구체적인 수학적 방법으로는 1계,2계 그리고 고계미분방정식, Laplace변환, Fourier 급수,변환등을 다룬다.
ICE2017	기초공학수학2	기초 공학수학1에서 배운 개념을 확장하여 전자 전기 시스템 해석에 필요한 수학적 개념 및 방법을 배운다. 구체적 내용으로는 선형대수 (행렬, 벡터공간, 행렬식, 고유값 문제 등), 편미분 방정식, 복소 해석(복소수, 함수, 복소적분, 급수등)을 다룬다.
ICE3001	마이크로프로세서	최근 프로세서 설계 기술의 변화를 기반으로 변화되고 있는 중앙처리 장치의 구성상의기술적인 진보와 속도개선을 위한 기술 동향을 소개한다. 중앙처리 장치의 성능개선?에 따른 제어 장치, 연산 장치 및 레지스터 화일의 변화에 대하여 살펴본다. 그리고 중앙처리 장치와 메모리 및 주변 장치를 접속하는 연결구조가 마이크로프로세서의 구 성상의 변화에 어떠한 영향을 받는지에 대해서 살펴본다. 또한 중앙처리 장치와 주기 억 장치 사이의 자료 전송상 오류를 감소시키기 위한 EDAC(Error Detection And Correction)장치와 TLB(Translation Lookaside Buffer)의 기능과 DMA제어기 및 프로그램이 가능한 인터럽트 제어기의 기능에 대하여 설명한다.
ICE3024	디지털시스템	이 과목에서는 순차회로 및 비동기회로의 설계와 복잡한 디지털 시스템 설계에 관하여 소개한다. 순차회로 및 비동기 회로의 특성과 설계 방법을 소개한 후, 디지털 시스템에서 널리 쓰이는 곱셈기, 상태기, 부동 소숫점 연산 및 제어 블록 등 기본적인 모듈들을 소개한다. 디지털 시스템 설계를 위하여 쓰이는 표준 설계 언어인 VHDL 혹은 Verilog 언어의 기본적인 사항을 공부하고, 설계에 자주 쓰이는 설계 프로그램의 흐름을 소개하여 오늘의 설계 환경에 적응할 수 있도록 한다. 이 과목은 논리회로를 수강한 학생을 대상으로 한다.
ICE3045	기계학습개론	기계학습은 컴퓨터가 학습할 수 있는 능력을 갖도록 하는 학문이다. 기계학습 알고리즘은 기존의 데이터를 이용하여 학습한 후 앞으로의 데이터에 대해 예측할 수 있다. 이미 기계학습 기술은 무인자율주행차, 얼굴인식, 음성인식, 의료진단 등을 포함하여 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 과목에서는 기계학습의 기본 개념과 알고리즘에 관해 다루고 어떻게 구현하는 지에 관해서도 다룰 것이다. 이 과목을 통하여 리니어 리그레션 및 로지스틱 리그레션, 바이어스 및 베리언스, 지도학습방법 (서포트벡터머신, 커널, 신경회로망), 비지도학습(클러스터링, 차원 축소, 딥러닝)에 관해 배울 것이다.
SEE2001	기초전기회로이론	수동소자, 능동소자와 관련된 수식 및 회로 법칙, 직/교류회로 이해와 복소수에 기초한 교류 해석, 그리고 교류회로의 전력 및 에너지 등 기본 회로의 원리와 개념을 습득함. 일반 선형회로망 해석 능력을 함양시키고, 비선형 교류회로의 개념을 이해함으로써, 실제 전기회로의 해석 능력 및 응용력을 배양시킴.
SEE3001	병렬컴퓨터구조및프로그래밍	병렬 컴퓨팅 시스템은 현대 컴퓨팅 환경에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 시스템은 병렬 처리 능력을 제공하여 작업을 효율적으로 처리하고 대규모 데이터를 다루는 데 필수적입니다. 특히, 인공신경망과 같은 계산 집약적인 알고리즘의 고속 실행을 위해 GPU 및 응용특화 병렬 프로세서의 개발과 활용이 크게 늘고 있기 때문에, 병렬 컴퓨팅에 대한 이해가 더욱 중요해지고 있습니다. 이 강의의 목표는 현대 병렬 프로세서 아키텍처 및 병렬 컴퓨팅 시스템에 대해 깊이 있게 이해하고, 병렬 프로그래밍의 개념과 원리를 익히는 것입니다. GPU와 멀티코어 CPU의 구조 및 동작 원리에 대해 살펴보고, CUDA 및 OpenMP를 활용하여 다양한 알고리즘을 병렬 프로그램으로 구현해 봅니다. 좋은 병렬 프로그램을 작성하려면 병렬 컴퓨팅 시스템의 성능 특성을 이해해야 하므로, 이 강의에서는 하드웨어 설계와 그것이 소프트웨어 설계에 미치는 영향에 대해도 다룹니다.
SEE3002	반도체패키징공학	반도체 전 공정 (Front end process)의 기술 개발이 거의 한계에 다다름에 따라 반도체들간의 전기적 접속, 배열 및 물리적 보호를 담당하는 반도체 패키징 기술에의 기대와 투자가 집중되고 있음. 반도체 패키징 기술은 대표적인 반도체 후 공정 (Back end process)의 하나로써, 반도체들을 기판과 접속하여 시스템을 완성하도록 하는 기술이지만, 최근 반도체의 집적도가 매우 높아짐에 따라 패키지에서의 전기적 신호연결, 발열 관리 및 물리적 보호의 관점에서 많은 이슈가 발생하고 있음. 그럼에도 불구하고 반도체 교육은 주로 시스템 설계 및 전 공정에 집중되어 패키징 전문 인력이 크게 부족한 것이 현실임. 분 강좌에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 반도체 패키징 기술의 전반을 학습하게 될 것이며, 주된 내용은 패키징 기술의 개념, 기술개발 역사, 구성 소재, 핵심 공정, 신뢰성 및 기술개발 동향 등이 될 것임.