제가 반도체 데이터 사이언스 분야에 깊은 관심을 갖게 된 계기는 학부 시절 반도체 공정 실습과 데이터 분석 프로젝트 경험에서 출발했습니다.
이 경험은 제가 단순한 데이터 분석가가 아니라, 반도체 공정의 실제와 데이터를 동시에 다루는 융합형 연구자로 성장해야겠다는 학문적 목표를 가지게 만들었습니다.
연세대학교 반도체 데이터 사이언스대학원 과정에서 저는 데이터 기반 반도체 공정 최적화와 지능형 품질관리 시스템 구축을 학업 및 연구의 핵심 목표로 삼고 있습니다.
저는 반도체 데이터 사이언스 분야에서 이론적 깊이, 실험적 경험, 산업현장 이해, 데이터 분석 실력을 모두 갖춘 융합형 연구자로 성장하는 것을 목표로 합니다.
대학원에서 경험한 실제 반도체 공정 데이터 분석, 머신러닝 기반 예측 모델 개발, 실시간 이상 탐지시스템 구축 등의 실무역량을 활용해, 산업현장에서 즉각적인 성과를 창출하는 인력으로 성장하고자 합니다.
결국, 저의 진로와 포부는 반도체 데이터 사이언스라는 융합학문의 전문성을 기반으로, 학문적 연구와 산업적 실무를 동시에 이끄는 미래지향적 연구자로 성장하는 것입니다.

실시간 모니터링, 이상 탐지, 품질관리, 공정 자동화 등 데이터 사이언스 기술이 반도체 생산에서 어떤 역할을 할 수 있는지 현장에서 직접 확인했습니다.
연세대학교 일반대학원 반도체 데이터사이언스 전공을 선택한 이유는, 이론적 기반과 실무 중심 교육, 그리고 반도체-데이터 사이언스 융합연구의 최적 환경이 모두 갖추어진 곳이기 때문입니다.
연세대는 반도체 소재·공정·설계 분야의 강점을 바탕으로, 데이터 기반 공정 최적화, AI 기반 예측진단, 첨단센서 데이터 해석 등 반도체 데이터 사이언스 분야의 최신 연구를 활발하게 진행하고 있습니다.
특히 산학협력 프로젝트, 실제 반도체 제조사와 연계된 연구실, 방대 한 실험 데이터 셋 등은 대학원에서 연구 경험을 쌓고 실제 산업 문제 해결 능력을 키우는 데 큰 도움이 될 것이라 확신합니다.
반도체 미세공정, 소재공학, 신호처리, 통계적 데이터 분석, 기계학습, 딥러닝, 빅데이터 인프라 등 다양한 과목을 이론과 실습 중심으로 배우며, 기초 역량과 실전 분석 능력을 동시에 키울 수 있다는 점에서 매력을 느꼈습니다.
연세대학교 반도체 데이터 사이언스대학원 과정에서 저는 데이터 기반 반도체 공정 최적화와 지능형 품질관리 시스템 구축을 학업 및 연구의 핵심 목표로 삼고 있습니다.
연구에서는 지도학습, 비지도 학습, 딥러닝, 시계열 예측, 결함분류, 예지보전 알고리즘 등 첨단 데이터 사이언스 기술을 반도체 공정에 실제 적용하는 데 집중할 계획입니다.
특히 실시간 제조 데이터의 이상 탐지, 공정변수 최적화, 결함분류, 불량 예측, 고장 조기경보 등 실제로 현장에서 요구되는 핵심 문제들을 데이터 기반으로 해결하고자 합니다.
예를 들어, 실제 웨이퍼 제조 과정에서 발생하는 센서 데이터의 변동패턴을 분석해 불량 발생을 사전에 감지하거나, 다양한 공정조건과 재료 특성이 품질 결과에 미치는 영향 을 해석 가능한 모델로 설명하는 방법에 관심이 많습니다.
실제로 다양한 실험실과 산학협력 프로젝트에서 발생하는데이터에 대한 분석 경험을 쌓고, 논문 및 학술대회 발표를 통해 연구결과를 검증하며, 산업현장에서 바로 사용할 수 있는 분석모델과 시스템을 개발하는 데 집중할 예정입니다.
저는 반도체 데이터 사이언스라는 융합학문이 가진 실질적 잠재력을 최대한 발휘해, 데이터 기반의 제조혁신과 품질관리, 예지보전, 지능형 자동화라는 미래지향적 연구에 도전하겠습니다.
단기적으로는 대학원에서 연구한 실험과 논문을 기반으로, 국내외 반도체 기업이나 전문 연구기관에서 데이터 기반 공정 혁신, 품질관리, 예지보전, 스마트팩토리 구축 등의 실제 프로젝트에 참여할 계획입니다.
대학원에서 경험한 실제 반도체 공정 데이터 분석, 머신러닝 기반 예측 모델 개발, 실시간 이상 탐지시스템 구축 등의 실무역량을 활용해, 산업현장에서 즉각적인 성과를 창출하는 인력으로 성장하고자 합니다.

[hwp/pdf]연세대학교 일반대학원 반도체데이터사이언스 학업계획서