성균관대학교 소프트웨어융합대학 | 대학원과정 | 인공지능학과

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교육과정
학수번호	교과목명	학점	자기 학습 시간	영역	학위	이수 학년	비고	언어	개설 여부
AIM5058	변분추론	3	6	전공	석사/박사	1-4		한	Yes
추론 문제의 목표는 주어진 데이터에 숨겨진 구조를 찾는 것으로 많은 경우 사후 확률 분포를 구하여 해결할 수 있다. 변분 추론은 쉽게 구할 수 없는 사후 확률 분포를 근사 분포와 최적화 방법을 이용해 해결한다. 본 수업에서는 변분 추론을 이해하기 위한 확률 이론과 몬테-카를로 방법에 대해 학습한 후 변분 추론과 확률 변분 추론을 다룬다. 또한 변분 추론과 VAE의 관계에 대해 알아본다.
AIM5059	AI석사논문연구2	3	6	전공	석사/박사			한	Yes
본 대학원 과정의 개별 연구 과목으로, 수강생은 지도교수와의 협의 하에 연구 주제를 선정한 후, 한 학기 동안 해당 연구 주제에 대해 심도 깊은 연구를 진행한 후 결과물을 제출해야 한다.
AIM5060	AI박사논문연구2	3	6	전공	석사/박사			한	Yes
본 대학원 과정의 개별 연구 과목으로, 수강생은 지도교수와의 협의 하에 연구 주제를 선정한 후, 한 학기 동안 해당 연구 주제에 대해 심도 깊은 연구를 진행한 후 결과물을 제출해야 한다.
AIM5061	AI박사논문연구3	3	6	전공	석사/박사			한	Yes
본 대학원 과정의 개별 연구 과목으로, 수강생은 지도교수와의 협의 하에 연구 주제를 선정한 후, 한 학기 동안 해당 연구 주제에 대해 심도 깊은 연구를 진행한 후 결과물을 제출해야 한다.
AIM5062	고급심층개인화시스템	3	6	전공	석사/박사	1-4		-	No
최근 심층신경망을 활용한 개인화 활발히 연구되고 있다. 대표적으로 검색 모델에서는 사전 학습된 언어 모델인 BERT와 GPT는 기존의 전통적인 검색 모델에서 해결하기 어려운 질의와 문서와의 단어가 서로 다른 경우 관련성을 효과적으로 측정하기 어려운 어휘 부조화 문제를 효과적으로 개선하였다. 추천 시스템에서도 다양한 심층 신경망이 활용되어 추천 모델의 성능 개선을 보이고 있다. 특히 시계열 기반 추천의 경우, 순환 신경망과 트랜스포머 및 그래프 신경망이 효과적으로 활용되고 있다. 나아가, 대화 기반의 추천 시스템에서는 심층 신경망 기반의 대화 모델에서 추천 모델을 함께 접목하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 본 수업에서는 이와 같은 개인화 시스템 중 검색 및 추천의 최근 연구에 대해서 최신 논문 중심으로 주요 연구 동향 및 성과를 살펴보고, 최근 제안된 방법론의 한계점에 대해서 토론 중심으로 수업을 진행한다. 나아가, 기존 연구의 한계점을 극복할 수 있는 방법론에 대해서 연구 중심의 결과물을 도출하는 것을 목표로 한다.
AIM5064	비주얼컴퓨팅특론	3	6	전공	석사/박사	1-4		한	Yes
본 교과목에서는 빠르게 변화하는 비주얼 컴퓨팅 분야에서의 최근 연구에 대하여 조사하고 토론한다. 이미지를 통한 인식, 재구성, 3D vision, 시뮬레이션, 이미지 생성 등 관련 분야에 매주 2~3편의 최신 논문을 읽고 발표 및 토론하는 시간을 가진다. 본 교과목을 통해 학생들은 최신 연구에 대한 지식 습득과 이를 바탕으로 새로운 연구주제를 설정할 수 있다.
AIM5065	오픈AI네트워킹	3	6	전공	석사/박사	1-4		영	Yes
모바일/무선 네트워크는 초연결, 초저지연 통신 및 연결된 거대한 개체에 대한 대규모 데이터 orchestration이라는 과제에 필요한 AI 혁명을 겪고 있습니다. 이에 따라, Beyond 5G와 6G연구는 성장과 혁신의 측면에서 가장 활발한 분야 중 하나입니다. 오픈AI네트워킹에서는 5G/6G 모바일 네트워크의 기본 지식과 네트워크 성능 및 자원 관리 효율성을 개선하는데 사용가능한 AI 모델을 다룹니다. 본 과목은 총 세 부분으로 구성되어 있습니다. 첫 번째, 기본적인 5G 아키텍처와 cloud-native computing, AI-native communication, deterministic networking 등의 새로운 기술들이 어떻게 6G 아키텍처를 형성하는지 설명합니다. 두 번째, 5G/6G 모바일 네트워크와 관련된 최신 딥러닝 방법론으로 순환모델, 생성적 적대 네트워크, 트랜스포머, 심층 강화학습 등을 다룹니다. 마지막으로 트래픽 변화, 위치 추적, 이동성, 사용자 상황 등 다양한 매개변수를 활용한 네트워크 동작의 AI 기반 dynamic orchestration에 대한 최신 사례 연구들을 소개합니다. 교과목을 수강한 학생들은 5G/6G 모바일 네트워크와 관련된 다양한 산업, 관리, 연구 분야에서 활용 가능한 최신 AI 기술에 대한 깊은 이해를 할 수 있습니다.
AIM5066	거대언어모델론	3	6	전공	석사/박사	1-4		한	Yes
거대 언어 모델(Large Language Models, LLM)s은 자연어 처리 분야에서 혁신적인 변화를 주도하고 있습니다. 최첨단 시스템의 초석 역할을 하는 이러한 거대 언어 모델은 자연어 이해 및 생성과 관련된 다양한 작업을 처리하는 데 널리 사용되고 있으며, 전례 없는 잠재력과 역량을 보여주지만, 윤리 및 확장성 영역에서 새로운 문제를 야기하기고 있습니다. 본 수업에서는 거대 언어 모델에 대한 최근 연구 동향을 탐구하도록 설계되었습니다. 구체적으로, (1) BERT, GPT, T5, 전문가 혼합 모델, 검색 기반 모델 등의 모델을 포함하여 거대 언어 모델의 기술적 토대를 살펴볼 것입니다. (2) 지식 통합, 추론 능력, 소수 학습, 맥락 내 학습과 같은 새로운 기능에 대해서도 함께 탐구할 것입니다. (3) 마지막으로, 미세 조정 및 효율적인 학습 방법과 보안 및 윤리에 대한 언어 모델의 야기시키는 문제에 대해서도 살펴볼 예정입니다. 주차 별 연구 주제는 영향력 있는 논문에 대해서 학생들의 논문 발표 및 토론으로 진행할 예정으로, 논문 중심 수업으로 진행될 계획입니다.
BPC5014	IQB콜로키움1	3	6	전공	석사/박사	1-8	생명물리학과	영	Yes
본 교과는, IQB 석박 학생들이 다양한 연구 분야를 접하고 연구의 시야를 넓힘으로써 동시에 본인의 전공 분야의 깊이를 높이는 것을 주요 목적으로 한다. 본 교과는 매주 교내외에서 초빙된 연사들이 해당 분야의 기초 및 최신 연구를 소개하는 세미나를 제공한다.
COV7001	논문작성법및연구윤리1	1	2	전공	석사/박사		일반대학원 성균융합원	한	Yes
1) 논문작성의 전반을 소개하고, 논문작성의 필수적인 교양을 습득한다. 2) 연구 결과를 영어로 표현하는 효과적인 방법을 공부함으로써 향후 국내외학술지에 효율적으로 논문을 개제할 수 있도록 한다. 3) 연구 윤리를 습득한다.
ECE4223	반도체공정기술	3	6	전공	학사/석사	1-4	전자전기컴퓨터공학과	영	Yes
반도체 제조에 활용되는 노광, 광 마스크, 건식 식각, 세정, 화학-기계적 연마, 확산, 박막 등의 단위 공정기술과 트랜지스터, 소자분리, 커패시터, 배선 등의 모듈 공정기술의 이론적 배경과 실제 응용사례를 소개하여 반도체 공정 기술에 대한 이해도를 높인다. 아울러 차세대에 필요한 기술 방향을 제시한다.
ECE4237	로봇공학	3	6	전공	학사/석사	1-4	전자전기컴퓨터공학과	-	No
로보트에 관한 정역학과 동역학을 상세히 다루며, 각 관절에 대한 경로계획과 로봇을 제어하기 위한 여러 가지 방법에 관해서도 다룰 것이다.
ECE4238	선형시스템	3	6	전공	학사/석사	1-4	전자전기컴퓨터공학과	영	Yes
연속시간 및 이산시간 선형시스템의 해석방법을 고찰한다. 컨벌루션, 동적 방정식의 해, 변환식, 그리고 선형대수에 대한 고찰을 한다. 상태공간상에서 시스템 기술에 중점을 둔다. 선형공간, 상태변수의 개념, 모드, 제어성, 관측성, 상태전이행렬, 상태궤환제어, 보상기 설계, 디커플링 등을 다룬다.
ECE4249	컴퓨터비전	3	6	전공	학사/석사	1-4	전자전기컴퓨터공학과	한	Yes
본 과목은 컴퓨터에 의한 영상해석을 위한 이론을 정의한다. 영상 형성의 모델, 초기처리과정, 경계선의 검출, 영역의 확장과 분할, 움직임검출, 정합, Morphology 등의 알고리즘 소개와, 도형인식을 위한 통계적 모델, 분별함수, 결정 경계 및 법칙, 신경망 등의 이론을 강의한다
ECE4270	영상처리	3	6	전공	학사/석사	1-4	전자전기컴퓨터공학과	영	Yes
디지털 영상신호의 획득, 처리, 출력 및 응용에 관계되는 제반 기초지식을 얻기 위하여 영상신호의 수학적 모델링, 샘플링, 공간 및 시간해상도, 인간 시각체계, 양자화 이론, 2차원 신호처리기초, 이차원변환, 주파수 분석기법, 필터링, 화질향상, 컬러공간 및 컬러변환, 컬러처리, 압축 및 복원기술을 소개하고, 이러한 기술들이 어떻게 사용되는 가를 다양한 실제 예들의 분석을 통해 학습한다.
ECE4276	지능형생체소자개론	3	6	전공	학사/석사	1-4	전자전기컴퓨터공학과	-	No
바이오 공학에 응용되는 나노, 반도체 전자소자를 중심으로 기계, 재료, 전기적 특성 등에 대한 기초 지식을 습득하고, 이를 바탕으로 생체 소자의 기능 최적화를 위한 방법을 이론강의와 토론을 통하여 습득한다. 특히 현재 연구가 진행되고 있는 생체삽입형 및 결합형 전자소자를 소개하고, 미래 연구 방향을 제시한다. 예를 들어, 최신 뇌파 신호 감지를 위한 유연 소자에서는, 효과적 신호처리와 금속 전극 개수감소를 위해, 제어장치 및 증폭 회로가 생체 소자 인터페이스에 삽입이 되었으며, 무선통신 기반 시스템을 요구하는 추세이다. 본 교과목에서는 생체 전자소자의 구조, 전극의 구현, 측정 신호처리, 진단 치료 플랫폼, 생체 반응 제어 기술에서 요구되는 전기 전자 공학 기반 지식을 교육하고 융합적 공학 인재 양성을 위한 기회를 제공한다.
ECE4278	SOC설계및실습	3	6	전공	학사/석사	1-4	전자전기컴퓨터공학과	한	Yes
SoC (System on a Chip)의 기본 개념들과 구성 요소, 설계 플로우 등을 학습한다. SoC에 탑재되는 다양한 IP들과 이들을 연결해주는 interconnect에 대해서 배운다. 또한 이들을 설계하기 위한 레지스터 전송 수준의 설계와 검증, 로직 합성, 정형 검증, 클럭킹, 동기/비동기 신호 인터페이스 등의 개발 플로우를 배운다.
ECE4282	AI집적회로설계	3	6	전공	학사/석사	1-4	전자전기컴퓨터공학과	한	Yes
본 과목에서는 AI 용 집적회로 설계에 대해서 다룬다. 특히, 에너지 효율이 우수한 Processor In Memory (PIM) 회로의 최신 연구 동향에 대해서 강의하고, EDA 툴들을 이용해서 설계 실습까지 하는 목표로 한다.
ECE5301	고급정보이론	3	6	전공	석사/박사	1-4	전자전기컴퓨터공학과	-	No
정보 이론의 원리와 그 응용 분야에 대해 공부한다. 본 교과목에서는 확률과 엔트로피 관점에서 정보의 양은 어떻게 측정되는지에 대해 살펴보며, 정보원의 부호화를 위한 정보원의 정보량과 엔트로피, 전송 효율을 높이기 위한 데이터 압축의 이론적인 한계 및 압축 알고리즘, 통신로의 신뢰도를 높이기 위 채널 코딩, 엔트로피 함수의 특성과 데이터 암호화에 관한 샤논의 이론들에 대해서 심도 있게 연구한다.
ECE5302	패턴인식론	3	6	전공	석사/박사	1-4	전자전기컴퓨터공학과	-	No
패턴을 인식하기 위한 기본적인 기술에 관하여 다룬다. 주요 내용으로는 통계적 패턴인식, 지도학습, 선형구분함수, 자율학습, 구문 패턴인식, 문법과 해석, 그래픽과 구문 패턴인식, 문법적 추론, 신경망 패턴인식법 등이 있다.
ECE5423	반도체소자공학	3	6	전공	석사/박사	1-4	전자전기컴퓨터공학과	영	Yes
본 강의를 통하여 마이크로 프로세서 및 메모리용 반도체 집적회로의 기본이 되는 반도체 물성을 토론하고, 이를 바탕으로 상기 집적회로의 기본소자인 pn 다이오드, MOS 소자 및 BJT의 원리 및 응용을 이해한다.
ECE5467	아날로그IC설계	3	6	전공	석사/박사	1-4	전자전기컴퓨터공학과	영	Yes
CMOS Analog 회로설계에 필요한 Simulation 기법 및 기본적인 CMOS 소자 Modeling 및 소자 동작에 대하여 공부하고, 이를 바탕으로 CMOS Analog 회로 설계에 대하여 공부한다. 특히 본 과목에서는 Memory설계에 필요한 Analog 회로설계에 중점을 둔다.
ECE5605	데이터베이스특론	3	6	전공	석사/박사	1-4	전자전기컴퓨터공학과	-	No
정보 시스템을 구축하기 위해 필수적인 데이터베이스 설계 방법론을 체계적으로 소개하며 설계 사례를 응용 케이스별로 살펴본다. 소개될 주요 내용들은 데이터 모델링 개념, 개념 설계 방법론, 뷰 설계 및 통합, 스키마의 정제, 관계형 스키마 정규화, 역공학, 관계형 설계 방법론, 물리적 데이터베이스 설계 등이다.
ECE5609	시뮬레이션방법론	3	6	전공	석사/박사	1-4	전자전기컴퓨터공학과	영	Yes
DEVS 시뮬레이션 형식론을 바탕으로 모델링과 시뮬레이션에 필요한 기본적인 모델형식 정의, 모델의 상호 작용을 위한 입,출력 포트의 정의 및 상위 모델 구성, 모델 검증 방법, 추상적 시뮬레이터, 계층적 모듈러 모델 구성 등의 내용을 다룬다.
ECE5612	전산망보호	3	6	전공	석사/박사	1-4	전자전기컴퓨터공학과	-	No
컴퓨터 네트워크 상에서 발생하고 있는 컴퓨터 범죄의 예방 및 적발을 위한 기본적인 컴퓨터 네트워크 보호이론을 다룬다. 외부의 침입으로 부터 내부의 네트워크 시스템 보호를 위한 방화벽 시스템, 그리고 통신로 상에서의 기밀성, 무결성 보장과 인증 등을 위한 여러 가지 암호학적 기술들에 대해 살펴본다.
ECE5613	정보보호이론특론	3	6	전공	석사/박사	1-4	전자전기컴퓨터공학과	-	No
본 강의에서는 정수론, 정보이론, 복잡도 이론을 기반으로 한 고전 암호방식, 대칭암호방식,공개키 암호방식, 영지식 상호증명 등을 다루고, 이런 암호방식들을 이용한 개인식별, 인증, 디지틀 서명, 키관리 등의 서비스들과 통신 보안 및 네트워크 보안에 대하여 강의한다.
ECE5614	컴퓨터그래픽스이론	3	6	전공	석사/박사	1-4	전자전기컴퓨터공학과	-	No
이 과목에서는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 사용되는 디스플레이 기술, 색상 및 영상 처리, 직선 및 원 그리기, 다각형 채우기, 클리핑, 앤티 에일리어싱, 기하 변환, 기하 모델링, 뷰잉, 은면 제거, 음영 처리 등의 제반 기법을 강의한다.
ECE5759	지능제어	3	6	전공	석사/박사	1-4	전자전기컴퓨터공학과	-	No
제어 시스템에서 사용되는 여러 가지 적응/학습 테크닉 들을 다룬다. 주요 내용으로는 gadient 혹은 stochastic 근사화를 이용한 방법, Bayesian 학습, 선형 reinforcement, 그 밖의 관련 decision 문제 들을 다룬다.
ECE5907	컴퓨터구조설계및응용	3	6	전공	석사/박사	1-5	전자전기컴퓨터공학과	한	Yes
과목의 주 촛점은 고성능 프로세서 및 메모리구조에 있다. 병열처리와 성능개선을 위한 여러 가지 기법들을 연구하게 된다. 프로세서와 메모리구조에 영향을 준 기술과 미래 프로세서 설계에 영향을 주는 기술들을 살펴본다. 파이프라이닝, 인스트럭션레벨 병렬처리, 메모리 계층구조, 입출력, 네트워크 지향 상호연결 등의 고성능 컴퓨터의 주요 컴포넌트 부시스템에 역점을 둔다. 학생들은 주요 컴퓨팅시스템 해석 및 그와 관련된 프로젝트를 수행하게된다.
ECE5910	고급확률및랜덤프로세스	3	6	전공	석사/박사	1-5	전자전기컴퓨터공학과	-	No
이 과목에서는 랜덤프로세스에 관한 철저한 이해와 그를 바탕으로 전자공학과 관련된 문제에 랜덤프로세스 이론들을 응용할 수 있는 능력을 습득하도록 한다. 먼저 다변수 Gaussian 밀도 함수를 중심으로 한 확률 및 랜덤프로세스의 기초 이론들을 배운 뒤, 자기상관 및 파워스펙트럼 밀도 함수를 이용하여 다양한 랜덤프로세스 및 그들의 특성에 관해 살펴본다. 지금까지 배운 이론들을 최적 선형 시스템 설계에 응용해본다.