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양자·반도체 ICC

서울시립대학교

Quantum Semiconductor Technologies

AI Semiconductor Systems

Advanced Integrated Circuit Design

Semiconductor Process and Fabrication

Industry-Academia Collaboration Platform

양자·반도체 ICC

서울시립대학교

양자·반도체 ICC는 차세대 반도체와 양자 기술을 중심으로, 기초 물성 연구부터 소자, 공정, 회로, 시스템에 이르는 전 주기 반도체 기술의 고도화를 목표로 하는 융합형 기업협업센터입니다. 전자·전기·신소재·물리·화학공학 등 다양한 학문 분야의 연구 역량을 기반으로, 지능형 반도체, 양자 소자, 나노·유연 전자소자, 고성능 집적회로 기술을 유기적으로 연결하며 학문적 깊이와 산업적 실용성을 동시에 추구하고 있습니다. 본 ICC는 의료·바이오 센서, 인공지능 가속 반도체, 뉴로모픽 및 엣지 컴퓨팅, 첨단 패키징과 신뢰성 평가 등 실제 산업 수요가 높은 기술 분야를 중심으로 연구를 수행하고 있으며, 반도체 소자 물리와 응집물질 이론 연구를 통해 미래 기술의 기반을 선제적으로 확보하고 있습니다. 특히 소재–소자–회로–시스템 간 연계를 강화함으로써 단일 기술을 넘어선 통합적 반도체 솔루션 개발에 강점을 보유하고 있습니다. 또한 기업 공동 연구, 기술 자문, 공정·장비 공동 활용, 실증 중심 연구를 통해 산업 현장과 밀접하게 연계된 산학협력 체계를 구축하고 있습니다. 이를 통해 기업의 연구개발 부담을 완화하고 기술 상용화 가능성을 높이는 동시에, 차세대 반도체 산업을 선도할 전문 인력을 양성하는 것을 중요한 목표로 삼고 있습니다. 양자·반도체 ICC는 이러한 연구와 협력을 바탕으로 국가 전략 기술 분야에서 지속 가능한 기술 경쟁력 확보에 기여하고자 합니다.

Quantum Semiconductor Technologies
AI Semiconductor Systems
Advanced Integrated Circuit Design
Semiconductor Process and Fabrication
Industry-Academia Collaboration Platform
특장점 및 차별성
1

UOS Fab 클린룸을 기반으로 한 전 주기 반도체 공정 실증 역량

양자·반도체 ICC는 서울시립대학교 반도체연구센터(UOS Fab)를 기반으로, 실제 반도체 공정과 실증 연구를 수행할 수 있는 환경을 갖추고 있습니다. 웨이퍼 식각, 박막 증착, 포토 공정, 패키징 및 신뢰성 평가에 이르는 전 주기 공정 장비를 자체적으로 보유하고 있으며, 이를 ICC 참여 교원과 기업이 공동으로 활용할 수 있는 체계를 구축하고 있습니다. 이러한 실공정 기반 연구 환경을 통해 연구 단계에 머무르지 않고, 교육과 산학 실증을 연계한 실질적인 반도체 연구 경험을 지속적으로 축적해오고 있습니다.

2

대형 반도체 인력양성·집단연구 과제와 연계된 교육·연구·산학 실적 시너지 구조

양자·반도체 ICC는 단일 과제 중심 운영이 아닌, 다수의 대형 반도체 인력양성 사업과 집단 연구 과제와 유기적으로 연계된 연구·교육 구조를 보유하고 있습니다. 시스템반도체융합전문인력양성사업, 차세대시스템반도체전문인력양성사업, 대학ICT연구센터(IITP), 글로벌 기초연구실 지원사업 등 현재 수행 중인 주요 반도체 관련 국가 과제와 ICC 활동을 연계함으로써, 교육·연구·산학협력이 분절되지 않고 하나의 흐름으로 운영되고 있습니다. 이러한 구조를 통해 참여 교원과 학생들은 실제 국가 연구과제 수행 경험을 바탕으로 심화된 연구 역량을 축적할 수 있으며, ICC는 단기 성과 중심이 아닌 지속 가능한 반도체 인력양성과 집단 연구 성과 창출이 가능한 협력 거점으로 기능하고 있습니다.

3

이미 축적된 산학협력 실적과 기업 연계 실증 경험

양자·반도체 ICC는 이미 다수의 기업과 구체 과제 기반 산학 프로젝트를 수행해온 경험을 보유하고 있습니다. 최근 산학프로젝트 실적으로는 ㈜오방테크놀로지와의 TFT 패럴린 기반 유연 연구, ㈜엠씨케이테크와의 그래핀 기반 투명·유연전극 개발, ㈜아이엠전자와의 딥러닝 기반 반도체 소자 교육용 시뮬레이터 개발, 센소니아와의 PMIC 전력모듈 응용 및 시스템 개발, 알에프세미와의 Sentaurus TCAD 시뮬레이션 기반 메모리 소자 설계 및 성능 개선이 포함되어 있습니다. 또한 산학과제 수주 실적으로 ㈜파두와 “OSC IP 온도 변화에 강인성을 갖는 설계” 관련 과제를 수행한 경험이 있습니다.

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