홍상진 교수님 인터뷰
Shared on May 12, 2026
반도체공학부 교수와 학생 간 Q&A
개요
- 대상: 명지대학교 반도체공학부 교수(장우석 교수)와 2학년 학생
- 목적: 전자공학과와 반도체공학부의 차이, 전공 선택, 연구·산업 현황, 장비 진단 및 AI 활용 등에 대한 이해 도모
- 형식: 교수가 학생의 질문에 답변하는 구조의 인터뷰
핵심 인사이트
| 주제 | 핵심 포인트 |
|---|---|
| 전공 차이 | - 전자공학과: 소자·회로 설계 중심<br>- 반도체공학부: 공정·미세화·패키징·테스트·인프라 중심 |
| 교육 내용 | - 반도체 공정(8대 공정), 소자 미세화, 회로 구성, 제조·품질·패키징, 테스트, 인프라 운영 |
| 산업·연구 방향 | - 설계 → 제조 → 테스트 → 패키징 → 판매(영업은 제외)<br>- 대학원에서 미세화·복잡화 연구, 산업 피드백으로 개발 |
| 직업군 | - 설계자(소자·회로), 장비·공정 엔지니어, 테스트·패키징 엔지니어, 인프라 운영자 등 |
| 장비 진단(“장비 의사”) | - 장비가 고장날 때 진단·수리·예방이 중요<br>- AI·비파괴 검사(적외선, X‑ray 등) 활용 필요 |
| AI 기반 공정 | - AI가 공정 데이터 분석·예측·제어에 활용되며, 오류 방지와 효율 증대에 기여 |
| 학생의 고민 | - 전공 선택(전자 vs 반도체), 연구 가능성, 산업 진출, 장비 진단에 대한 관심 |
Q&A 하이라이트
학생: 전자공학과와 반도체공학부의 차이는 무엇인가요?
교수: 전자공학과는 소자·회로 설계가 주이며, 반도체공학부는 공정·미세화·패키징·테스트·인프라를 중점적으로 배웁니다.
학생: 반도체공학부에서 주로 배우는 내용은?
교수: 8대 공정, 소자 미세화, 회로 구성, 제조 공정, 품질 관리, 패키징, 테스트, 인프라 운영.
학생: 왜 장비 진단이 중요한가요?
교수: 장비가 고장나면 제조 공정이 중단되고 경쟁력이 약화됩니다. 장비 진단은 “장비 의사”처럼 정밀한 진단·수리가 필요합니다.
학생: AI가 반도체 공정에 어떻게 활용되나요?
교수: AI는 공정 데이터를 분석해 결함을 예측하고, 비파괴 검사(적외선, X‑ray 등)로 내부 결함을 감지합니다.
학생: 장비 의사라면 어떤 역할을 하나요?
교수: 장비의 “건강 상태”를 모니터링하고, 고장 원인을 진단해 수리·예방 조치를 제안합니다.
학생: 전공을 선택할 때 가장 중요한 점은?
교수: 자신이 직접 설계하고 만들고 싶다면 전자공학, 제조·공정·연구에 흥미가 있다면 반도체공학부가 적합합니다.
주요 주제
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전공 선택과 커리어 설계
- 설계자 vs. 제조·공정·연구 인력
- 산업 현장의 요구와 대학 교육의 연결
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반도체 제조 생태계
- 설계 → 제조 → 테스트 → 패키징 → 판매
- 인프라(공정 장비, 테스트 장비, 인프라 구축)
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장비 진단과 AI
- 장비 의사의 개념과 필요성
- AI 기반 결함 탐지 및 공정 최적화
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연구와 산업 협업
- 대학원 연구가 산업에 미치는 영향
- 지속적인 기술 발전과 새로운 반도체 개발
결론
반도체공학부는 설계보다 제조·공정·연구에 집중하며, 장비 진단과 AI 활용이 핵심 기술로 떠오르고 있습니다. 학생은 자신의 흥미와 장래 목표를 고려해 전공을 선택하고, 장기적으로는 장비 의사와 같은 전문 인력으로 성장할 수 있는 기회를 찾아야 합니다.