편성학점/최소이수학점: 18학점/9학점
교육목표
- 본 마이크로디그리 교육과정의 목표는 반도체 산업 및 첨단 제조 분야에서 요구되는 전기·전자 기초지식, 재료 이해, 에너지 저장기술, 자동화 및 AX 기반 문제해결 능력을 갖춘 실무형 융합 인재를 양성하는 데 있다.
- 기초전기학 및 고급전기학 교육을 통해 반도체 장비, 센서, 계측, 전원공급장치, 자동화 설비를 이해하는데 필요한 전기·전자 기초역량 배양한다.
- 재료과학 교육을 통해 반도체 소재, 박막재료, 절연재료, 전극재료 및 공정 중 발생하는 물성 변화를 이해할 수 있는 기반을 마련한다.
- 에너지입문기술 및 자세대저장에너지 교과를 통해 이차전지, 신재생에너지, 에너지 저장소재와 반도체·전자소자 산업 간의 연계성을 이해하도록 한다.
- 비교과 프로그램을 통해 AI기초, 반도체 소자·공정 융합 인재양성 교육을 제공함으로써, 학생들이 자동화 시스템과 AI 기반 공정분석 및 품질관리 개념을 실무적으로 이해할 수 있도록 한다.
- 교과와 비교과를 연계한 교육 운영을 통해 학생들이 반도체 AX 자동화 분야의 직무를 이해하고, 산업 현장에 적용 가능한 문제해결 역량과 협업 능력을 갖추도록 한다.
교육과정
| 이수구분 | 편성학기 | 학수번호 | 교과목명 | 학점-이론-실습 | 비고 |
|---|---|---|---|---|---|
| 전공선택 | 1 | 117717 | 고급전자기학 | 3-2-2 | |
| 전공선택 | 1 | 102689 | 재료과학(1) | 3-3-0 | |
| 전공선택 | 2 | 109334 | 기초전자기학 | 3-3-0 | |
| 전공선택 | 2 | 117771 | 에너지인공지능 | 3-3-0 | |
| 전공선택 | 2 | 117770 | 차세대신재생에너지 | 3-3-0 | |
| 비교과* 필수 |
AI기초 | 1학점 | |||
| AI 기반 반도체 소자‧공정 융합 인재양성 프로그램 | 2학점 | ||||
기대효과(이수혜택)
- 본 마이크로디그리 교육과정을 통해 학생들은 반도체, 전기·전자, 재료, 에너지, AI 및 자동화 분야를 융합적으로 이해하는 역량을 갖출 수 있다. 이는 기존 단일 전공 중심 교육에서 부족할 수 있는 산업현장 적응력을 강화하는데 기여할 것이다.
- 학생 측면에서는 반도체 및 첨단 제조 분야 취업에 필요한 직무 이해도를 높이고, 반도체 장비, 공정 자동화, 품질관리, 공정 데이터 분석, 스마트팩토리 관련 분야로 진출 할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.
- 학과 및 대학 측면에서는 첨단산업 수요에 대응하는 유연한 교육체계를 구축함으로써 교육 경쟁력을 강화 할 수 있다. 또한, 이차전지·에너지, 반도체, 자동화, AI 분야를 연계한 특성화 교육 모델을 마련함으로써 향후 첨단·에너지 분야 융합교육 확대의 기반이 될 수 있다.
- 산업체 측면에서는 반도체 공정과 자동화 기술을 동시에 이해하는 실무형 인재를 확보 할 수 있으며, 대학과 기업 간 산학협력 활성화에도 기여할 수 있다, 특히 지역 내 첨단 산업 생태계와 연계할 경우, 지역 산업 맞춤형 인력양성 효과를 기대 할 수 있다.
- 궁금적으로 본 교육과정은 반도체 AX 자동화 분야의 기초역량과 실무응용 능력을 갖춘 융합형 인재를 양성하며, 국가 첨단산업 경쟁력 강화와 지역 산업 발전에 기여할 것으로 기대된다.
참여교수 현황
| 구분 | 소속학과 | 성명 | 연구실 번호 |
|---|---|---|---|
| 책임교수 | 첨단과학기술학부 | 양정엽 | 063-469-4564 |
| 참여교수 | 첨단과학기술학부 | 오혜민 | 063-469-4566 |
| 참여교수 | 첨단과학기술학부 | 이기문 | 063-469-4569 |
| 참여교수 | 첨단과학기술학부 | 이용제 | 063-469-4565 |
