코멘토
품질관리 ∙ 품질관리

반도체 평가 및 분석: 바이브코딩 불량 분석 실습

업계 선배와 만나
배우고, 나누고, 성장해요!

누구나 시행착오를 겪습니다.
이미 겪어본 사람의 ‘경험'을 배울 수 있다면 어떨까요?
실무VOD에서 현직자의 노하우를 얻어보세요!
라이브에 참여하지 못해도
시간과 공간의 제약 없이
현직자의 노하우를 얻어요.
강의로 한 번, 과제로 또 한 번.
업무에 적용할 수 있도록
실무 노하우를 담았어요.
오늘 익힌 실무 스킬이
즉시 내 업무 성과가 되는
놀라운 경험으로 이어져요.

반도체, 공정설계, 회로설계 분들을 위한
실무 노하우 얻기 트레이닝입니다.

입문자 대상
입문자 대상 베이직 트레이닝입니다.
진행 과정
46개의 강의와 23회의 실무 과제가 제공됩니다.

트레이닝은
이렇게 활용하세요

듣고

실무 노하우가 가득 담긴 현직자 VOD를 수강합니다.

해보고

VOD에 담긴 실무 노하우는 실무 과제를 통해 연습합니다.

복습하며

부족한 부분은 언제든 다시 들을 수 있습니다.

성과내요!

연습한 노하우를 실무에 적용해보며 성과를 만듭니다.

"반도체 CHIP 회로설계,

도전해보고 싶지만 어떻게 준비해야 좋을지 고민 되시나요?

아날로그/디지털/레이아웃 설계를 통해 '나만의 IP'를 설계해보세요!"

안녕하세요, 스타트업에서부터 대기업까지 파란만장한 취업의 길을 걸어온 '삼코치' 입니다.

저는 HW 설계 (PCB 회로설계, F/W 설계, FPGA 설계)로 직무를 시작하여,

현재는 시스템반도체 CHIP 회로를 설계하고 있습니다.

 

두 직무 모두 전자공학의 꽃이라 불리는 '회로설계'라고는 하지만,

HW 설계 보다는 진입장벽이 높은 CHIP 회로설계에 도전을 해보고 싶어 이렇게 직무를 바꾸게 되었는데요,

그.래.서! CHIP 회로설계에 도전하고 싶은 분들의 심정을 누구보다 잘 알고 있습니다!

 

CHIP 회로를 설계하기 위해서는 이론뿐 아니라 설계 경험이 있어야 하고, 현업에 어떻게 적용할지를 잘 알아야 합니다.

 

본 실무 PT에서는 

1) 메모리반도체 / 시스템반도체에서 모두 중요하게 다루는 회로를 6주만에 3개를 직접 설계해볼 수 있습니다.

2) 각 회로가 실제 현업에서 어떻게 활용되는지 구체적인 사례를 통해 경험할 수 있습니다.

3) 회로 관련 논문을 읽고, 회로를 개선하는 방법에 대해 익힐 수 있습니다.

4) 직무에 대한 고민을 함께 해드립니다.

 

어렵게 생각만 했던 CHIP 회로설계, 이제는 같이 도전해봅시다!

반도체연구개발 3~5년차
삼코치 멘토님

주요 경력현재 AI · 회로설계 · 취업 교육 및 컨설팅

코멘토 · 포텐스닷 대학생 및 기업 대상 AI 활용 강사

이공계 취업 플랫폼 리드 멘토

LG에너지솔루션 · 기아 · LS전선 · HL만도 · LS머트리얼즈 등 제조 대기업 생성형 AI 교육 운영

고려대 · 연세대 등 대학 AI 강의

이전 삼성전자 S.LSI사업부 5년, 시스템 반도체 회로설계

아날로그 및 디지털 IP 설계, 특허 출원

AI 를 활용한 설계 · 검증 방법론 개발

Fail Bin 기반 Pareto 와 SPC, Cp/Cpk 로 수율 개선 과제 구조화

Python 기반 분석 및 리포트 템플릿화

이전 바텍, X-ray Detector 하드웨어 설계

CMOS Image Sensor, Read-out IC 회로설계 및 업무 자동화 시스템 개발

강의에서
저와 함께 다루게 될 내용입니다

01. [주제] 레이아웃 설계 - Amp 및 디지털 레아이웃 설계

  1. Electrical CAD 툴을 이용해 Amp 및 디지털 블록 Layout을 설계할 것입니다. Base Library는 제공 예정이며, Mismatch, Coupling CAP 등을 최소화 하는 것이 목표입니다.
  2. 레이아웃을 이해해야 아날로그/디지털 설계 시, 정확한 가이드를 줄 수 있습니다. 혹은 직접 레이아웃 엔지니어가 될 수 있습니다.
  3. 왜 그렇게 설계했고, 어떠한 장/단점이 있으며, 어떻게 개선해볼 수 있을 지에 대한 내용을 필수로 포함합니다.


*참고 자료 : Electrical CAD실행 및 시뮬레이션 방법 영상 or PPT 제공 / Base Library 제공

*과제 결과물 : PPT 10 page 이내로 작성

상세 커리큘럼︱총 69개의 강의

이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.

  1. 01

    평가및분석 직무와 Test 데이터

    1. 반도체 경험 + AI 지식을 길러온 저를 소개합니다 / 국비 과정 안내
    2. 실습 1 — 웨이퍼 맵 5장 판독 + 수율 손계산
    3. 실습 2 — Bin 요약표 읽기, lot 수율과 최다 불량 Bin
    4. 실습 3 — Test 리포트 3종, 어느 사업부인가
    5. 실습 4 — 제품별 Wafer→Test 단계 판정 항목 표
    6. 평가및분석은 무엇을 평가하고, 무엇을 분석하는 직무인가
    7. Wafer, Chip, Package, Test 흐름으로 직무 구조 잡기 + 사업부·직무 우선순위 선택
    8. 삼성전자 DS부문 · SK하이닉스 직무를 평가및분석 관점으로 Reading
    9. 삼성전자 & SK하이닉스 직무, 같은 기준으로 연결하기
  2. 02

    삼성 5개 사업부 · SK 5개 직무 — 데이터 관점 직무 이해

    1. 평가및분석 관점으로 Dive-dive 해보기 + 메모리사업부 — 하는 일·실무 프로젝트 예시·적합도 자가점검
    2. S.LSI사업부 — 하는 일 & 업무 흐름 · 실무 프로젝트 예시 · 적합도 자가점검
    3. Foundry사업부 — 하는 일 & 업무 흐름 · 실무 프로젝트 예시 · 적합도 자가점검
    4. TSP총괄 — 하는 일 & 업무 흐름 · 실무 프로젝트 예시 · 적합도 자가점검
    5. AVP사업팀 — 하는 일 & 업무 흐름 · 실무 프로젝트 예시 · 적합도 자가점검
    6. 다섯 사업부 종합: 나는 어느 사업부 평가및분석 직무에 가까운가?
    7. 삼성전자 DS부문 → SK하이닉스 PE/AE 변환하기 + PE직무 파헤치기
    8. AE직무 + 나머지 세 직무 (Solution PE · 개발 Test&Infra · P&T 양산기술)
    9. SK하이닉스 지원 전략: 어떤 직무에 어떤 근거로 지원할 것인가?
  3. 03

    Python 환경과 바이브코딩 기초

    1. 국비과정 안내 + 바이브코딩이란 무엇인가
    2. Python을 무조건 배워야 하는 이유
    3. matplotlib · pandas · Wafer Map & Shmoo 맛보기
    4. 파이썬 소개 및 설치하기
    5. Visual Studio Code 소개 및 설치하기
    6. Jupyter Notebook 소개 및 설치 / Google Colab 소개 및 실행
    7. 실습 5 — 실습 환경 셋업 + 실습페이지 사용법
    8. 실습 6 — 주간 회의용 수율 추이 차트 한 장 만들기
    9. 실습 7 — 의도된 실패 2회전, 정의를 주기 전과 후
  4. 04

    Wafer Map 실습 — 불량 패턴 분류

    1. Wafer Map 읽는 법 — 수율, 패턴, 위치 순으로
    2. 데이터셋 구조와 로드 — 맵 120장을 코드로 꺼내기
    3. 맵 시각화 — 숫자 배열을 그림으로
    4. 불량 패턴 5유형 — Center · Donut · Edge-Ring · Scratch · Random
    5. 패턴에서 원인 공정으로 — 어디에 연락해야 하는가
    6. 실습 8 — 맵 10장을 한 화면에
    7. 실습 9 — 15장 패턴 분류 + 근거 한 줄
    8. 실습 10 — 패턴 빈도 집계 · 해석 + 필수 프로젝트 1 안내
    9. [필수 프로젝트과제#1] Wafer Map 불량 패턴 분석 리포트
  5. 05

    Bin · Test 데이터 실습 — 불량 분포 분석

    1. Bin의 개념 — Pass/Fail을 넘어 불량 사유까지
    2. Pass/Fail rate 계산 — 분모와 분자를 정확히 세우기
    3. Bin 분포 시각화 — 같은 수율도 사유가 다르면 다른 이야기
    4. Zone 분석 — 중심부와 가장자리를 나눠 보기
    5. 이상 lot 탐지 — 관리도와 기준선
    6. 실습 11 — 팀 공용 수율 집계 함수 만들기
    7. 실습 12 — 가장자리 불량 민원에 숫자로 답하기
    8. 실습 13 — 출하 회의, 문제 lot 지목하기 (난이도 상)
  6. 06

    Shmoo Plot 실습 — 동작 마진 판독

    1. Shmoo Plot이란 — 스펙 통과와 마진은 다르다
    2. Shmoo 판독 — 동작점, 경계, 경계 모양, 내부 구멍
    3. Shmoo 히트맵 — 판독을 보고서에 넣을 수 있는 그림으로
    4. 마진과 가드밴드 — 숫자로 만들어 제안까지
    5. 실습 14 — 칩 3장 중 어느 것이 위험한가
    6. 실습 15 — 보고서용 히트맵 + 동작점 표시
    7. 실습 16 — 가드밴드 제안서 쓰기 (난이도 상)
  7. 07

    바이브코딩 자동화 — Test 결과 리포트

    1. 워크플로 — 한방이 아니라 모듈로
    2. 맵 분석 AI 재현 — 명세를 먼저 쓰고 요청하기
    3. AI 코드 검증 — 지표가 없으면 못 잡는다
    4. 자동화 설계 — 모듈 분해와 입력·출력·지표
    5. 리포트 자동 생성 — 실행 한 번에 파일이 나오기까지
    6. 실습 17 — 시각화 모듈 재구축, 명세 먼저
    7. 실습 18 — 오류가 숨은 코드에 지표 3종 걸기
    8. 실습 19 — 모듈 2개 연결 + 필수 프로젝트 2 안내
    9. [필수 프로젝트과제#2] Test 결과 리포트 자동화
  8. 08

    통합 분석 + 분석 경험을 직무 역량으로

    1. Bin에서 Map으로 — die 좌표로 불량 맵 재구성하기 + 실습 20 · 21
    2. 프로젝트·실험·전공 경험을 평가및분석으로 바꾸는 7단계 테크닉
    3. 회로설계: 회로 지식을 평가·검증 관점으로 연결하기
    4. 신소재·화학공학: 소재·공정 이해를 불량 분석 역량으로 바꾸기
    5. 산업공학·통계: 데이터 분석과 문제 해결력을 수율 개선 관점으로 연결하기
    6. 컴퓨터공학·임베디드: 자동화·검증을 강점으로 + 전공이 아니라 직무로 해석하기
  9. 09

    분석 포트폴리오 완성과 성장 로드맵

    1. 개인별 직무 전략 리포트 완성하기
    2. 최종 점검: 부족한 근거를 채우고, 다음 지원 전략으로 연결하기
    3. 클로징 — 과정에서 얻은 것과 다음 단계 + 실습 22 · 23

수강 후에는
이런 일을 할 수 있습니다

Wafer → Chip → Package → Test 로 이어지는 제조 흐름에서 평가및분석 직무가 어디에서 무엇을 판정하는지 설명합니다. Test 판정 데이터 세 가지(Wafer Map · Bin · Shmoo)이 각각 무엇을 말하는 데이터인지 구분하고, Hard Bin 체계로 「수율이 떨어졌다」 에서 「무엇 때문에 떨어졌다」 까지 읽어 다음 조치를 가릅니다.삼성전자 DS 다섯 사업부(메모리 · S.LSI · Foundry · TSP총괄 · AVP사업팀)와 SK하이닉스 다섯 직무(PE · AE · Solution PE · 개발 Test&Infra · P&T 양산기술)가 각각 어떤 Test 데이터를 다루고 무엇을 판정하는지 구분해, 지원할 직무를 근거를 대고 고릅니다. 채용공고의 요구 역량을 자기가 만든 분석 산출물과 맞대어 설명합니다.합성 Test 데이터로 평가및분석의 판정 업무를 그대로 수행합니다. 라벨 없는 웨이퍼 맵 30장의 패턴 분류와 원인 추정 리포트, 10 lot × 25 wafer 규모 Bin 로그 집계와 이상 lot 판정, 전압 31스텝 × 주파수 41스텝 Shmoo 의 동작 마진 수치화와 가드밴드 제안까지 산출물로 남습니다. 판정을 낮아 보인다가 아니라 기준값과 수치를 인용해 씁니다.Python(pandas · matplotlib)과 VSCode · Jupyter 로 데이터를 다루고, 생성형 AI 코딩 에이전트에 요청문을 설계해 받은 코드를 검증 지표로 확인하고 고칩니다. 여섯 모듈로 나눈 리포트 자동화를 완성해, 다음 주 데이터를 넣고 재실행하면 리포트가 갱신되는 상태까지 만듭니다.분석 노트북, 자동 생성 리포트, 모듈설계표, 프롬프트 기록. 네 가지가 그대로 직무 포트폴리오가 됩니다.

이런 분들을 위한 과정입니다

전기 · 전자공학과, 반도체공학과, 신소재공학과, 화학공학과, 산업공학과, 통계학과, 컴퓨터공학과 등 이공계 대학생 및 졸업생반도체 평가및분석 · PE/AE 직무를 목표로 하는 취준생

Test 데이터 분석 경험으로 직무 경쟁력을 만들려는 3~4학년

Python · AI 역량을 반도체 직무에 연결하려는 이공계 취준생

반복되는 Test 리포트 업무를 자동화하려는 주니어 평가 · Test 재직자반도체 Test 공정과 판정 데이터(Wafer Map · Bin · Shmoo), Python 데이터 분석(pandas · matplotlib), 생성형 AI 를 활용한 코드 작성과 검증반도체 소자(메모리 · 시스템반도체), 파운드리, 후공정(OSAT), 반도체 장비 · 소재

많은 기업의 실무자가 함께한 트레이닝 과정입니다.

  • 카카오엔터테인먼트

  • LG

  • 아이디어스

  • 라인플러스

  • 쿠팡

  • 카카오페이

  • 쏘카

  • SK브로드밴드

  • 사람인

  • 해커스

  • 차이커뮤니케이션즈

  • 그린랩스

  • LG전자

  • 아모레퍼시픽

  • 중고나라

  • 삼성증권

  • 하이퍼커넥트

검증된 현직자의실무 노하우 경험하기

정가490,000원
12개월 무이자 할부월 40,833원

자주 묻는 질문

Q. 실무VOD는 어떻게 진행되나요?

A.
구매 후 마이페이지 > 내 클래스룸을 통해 구매한 클래스를 바로 수강할 수 있습니다.
제공된 VOD는 구매일로부터 90일간 수강 가능하며, 별도의 프로그램 설치는 필요하지 않습니다.

Q. 강의자료는 다운로드 받을 수 있나요?

A.
마이페이지 > 내 클래스룸 VOD 재생기 '강의자료' 메뉴에서 멘토님이 제공하는 강의자료와 실무 과제를 다운로드 받을 수 있습니다. VOD 과정의 경우 별도의 실무 과제 피드백이 제공되지 않습니다.

Q. VOD 수강 기간을 연장할 수 있나요?

A.
네, 90일의 수강 기간이 종료되면 1회에 한해 최대 90일까지 유료 연장이 가능합니다.
수강 기간 연장에 대한 내용은 코멘토 상담 채널로 문의를 남겨주시면 최대한 빠르게 처리해 드리겠습니다.

Q. 법인카드 결제로 인한 증빙자료가 필요한데, 어떻게 받을 수 있나요?

A.
법인 증빙자료의 경우 법인마다 다른 경우가 많아, 상담 채널로 문의해주시면 더욱 빠르게 처리할 수 있습니다.
수료증의 경우 프로그램의 70% 이상 참여한 경우에만 발급됩니다.

환불규정

  • [수강기간]

  • 실무 VOD의 수강 기간은 평생교육법 시행령 제23조에 따라 정상 수강기간(유료)와 복습 수강기간(무료)로 구성됩니다. 정상 수강기간(유료)는 결제일로부터 30일까지 해당되며, 이후에는 복습 수강기간으로 제공됩니다. (사전 예약 강의의 경우 강의 오픈일부터 30일)

  • [환불규정]

  • 환불은 정상 수강기간(유료)에 한해 가능하며 복습 수강기간은 부가적 서비스로 환불 대상에 포함되지 않습니다. 환불은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다. 수강 진도율은 환불 요청일을 기준으로 산정되며, 수강 진도율 50% 이상을 달성했을 경우 환불이 불가합니다.


  • - 결제 후 7일 이내 : 수강 이력 및 자료 열람 이력이 없는 경우 전액 환불

  • - 결제 후 7~10일 이내, 진도율 33% 이하 : 수강료의 2/3에 해당하는 금액 환불

  • - 결제 후 7~10일 이내, 진도율 33%~50% 이하 : 수강료의 1/2에 해당하는 금액 환불

  • - 결제 후 11~15일 이내, 진도율 50% 이하 : 수강료의 1/2에 해당하는 금액 환불

  • [동시접속 안내]

  • 동일한 ID로 2대 이상의 기기에서 접속을 하는 경우, 수강이 제한 될 수 있습니다.