진행중

KAIST-화성시 ICT 교육 과정 1기 [소부장 특화 교육 프로그램]

교육소개

화성산업진흥원에서는 KAIST와 협력하여 화성시 소재 직장인들 및 거주자를 대상으로 소부장 관련 교육을 통해 4차 산업혁명 조기 진입을 지원하고 산업을 선도하는 ICT 융합 플랫폼을 구축하고자 교육 과정을 운영합니다.

본 강좌에서는 반도체, 디스플레이 등 전자 부품 제작에 있어 중요한 요소 소재들을 소개하고, 증착 및 성장 공정 관련 재료 공학 기초와 이들의 다양한 전자 부품으로의 응용을 소개합니다. 관심 있는 관내 중소 벤처기업인 분들의 많은 신청 바랍니다.

교육목표

화성시 관내 기업들에게 기술 고도화 지원과 교육 프로그램 제공

교육내용

국가전략산업인 소재, 부품, 장비에 관한 최신 지식과 그의 응용을 교육

교육일시

2024. 10. 04(금), 10.11(금), 10.18(금), 10.25(금) 09:00-12:00 (이론 교육 3시간)

교육 대상 및 인원

화성시 소재 벤처 ‧ 중소기업 직장인 및 거주자 30명(선착순 무료강좌)

교육장소

KAIST-화성 사이언스 허브 내 공용공간(롯데백화점 동탄점 B3층)

이수요건

출석 60%+ 과제 40%. 75점 이상인 경우 KAIST 총장명의의 이수증 수여

신청기간

2024.09.02.(월)~2024.09. 30(월), 18:00까지 ※ 선착순 마감
**모집 기한 연장

신청방법

홈페이지 신청 접수 (신청서 다운/작성 후 신청 접수에서 업로드)

신청서류

참가신청서 1부, 개인(신용)정보수집이용에 대한 제공 동의서 1부.

선정 이후 화성시 거주자 및 직장인을 증명할 수 있는 서류 1부(재직증명서 또는 주민등록등본 **주민등록번호 뒷자리 미표기)

접수문의

031-8036-2468 / soyeonjeon@kaist.ac.kr / 담당: 전소연 행정원

첨부파일

ICT-교육-과정_소부장-특화-교육-프로그램-모집-공고문_240823.pdf양식-ICT-교육-과정_소부장-특화-교육-프로그램_신청서-및-개인정보활용동의서_240902.hwp
날짜 시간 차수 주제 및 교육 내용 강사 강사소개 바로가기
10/4(금) 9:00~12:00
(교육 3시간)
1회차 박막 소재 및 증착 공정, 그리고 전자/바이오메디컬 응용
(Thin film materials and deposition processes, and electronic/biomedical applications)
임성갑 강사소개 바로가기
반도체 및 디스플레이 제작에 있어 중요한 요소 소재인 박막 소재 및 증착 공정을 소개하고 이러한 소재의 전자 부품으로의 응용 분야를 살펴본다. 또한 전자 및 바이오메디컬 분야에서 요구되는 다양한 표면개질 분야에 대해서도 살펴본다.
10/11(금) 9:00~12:00
(교육 3시간)
2회차 포스트 AI 시대를 위한 나노소재 : 분자조립 나노패터닝과 그래핀 섬유/인공근육
(Novel Nanomaterials for Post-AI Era: Molecular Assembly Nanopatterning & Graphene Fibers/Artficial Muscle)
김상욱 강사소개 바로가기
AI의 출현이후 포스트 AI 시대가 요구하는 신소재의 주요 특징들을 살펴보고, 블록공중합체의 분자조립 나노패터닝을 통한 반도체관련 나노기술, 용액공정그래핀 소재를 활용한 신기능성 섬유와 고성능 인공근육을 소개한다.
10/18(금) 9:00~12:00
(교육 3시간)
3회차 이차원 반도체 성장 공정
(2D Semiconductor Growth Process)
강기범 강사소개 바로가기
이차원 물질 성장 공정의 발전 양상과 최신 연구 결과를 소개하고 이차원 물질 포함 이차원 반도체 성장 공정 관련 재료 공학 기초를 전달한다.
10/25(금) 9:00~12:00
(교육 3시간)
4회차 기능성 강유전체를 이용한 차세대 반도체 소자 및 AI 응용
( Ferroelectric based next generation semiconductor devices and AI application)
전상훈 강사소개 바로가기
최근 기능성 강유전체 하프니아 강유전체의 출현으로 이의 로직, 메모리 및 스토리지 그리고 AI 소자에 포괄적인 가능성을 가지고 있어, 이에 대해서 살펴본다.