발전기금
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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ECE5916 | 디지털집적회로 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-5 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 본 과정은 CMOS transistor의 구조 및 동작 원리, digital 회로 (INV, NAND, NOR, LATCH, Current Mirror) 동작 원리; sizing 및 delay 계산; Flash A/D 변환기 등을 다룬다. | |||||||||
| ECE5917 | SOC구조 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-5 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 시스템온칩의 구성 요소들을 설명하고, 플랫폼에 기초한 설계 구조에 대하여 소개한다. 시스템온칩의 시스템사양, 플랫폼 기반 설계 및 구조, 임베디드 시스템 하드웨어/소프트웨어 구성요소, 프로세서 코어, 임베디드 메모리 구조, 통합구조 및 설계 등을 다룬다. | |||||||||
| ECE5920 | 최적화기법 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-5 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 선형 및 비선형 프로그래밍, 반복기법 및 다이내믹 프로그래밍 등을 소개한다. 다이내믹 프로그래밍 방법으로부터 이산 및 연속 최적 조절기를 유도하는 방법을 소개한다. 다이내믹 프로그래밍 방법은 Hamilton-Jacobi -Bellman 방정식, 최소법칙 등을 유도할 수 있다. 또한 최소 에너지 문제, 선형 추종 문제, 출력 조절기 및 최소 시간 문제 등을 다룬다. | |||||||||
| ECE5921 | 알고리즘특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-5 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 이 과목은 알고리즘의 시간/공간 복잡도, 점화식 (recurrences), 알고리즘 설계 기술, 알고리즘 복잡도의 하한가, 그래프/행렬/집합 알고리즘, 정렬 알고리즘, 다루기 어려운 난제 (intractable problem) 등의 문제들에 대해 깊은 이해를 하는 것을 목표로 한다. | |||||||||
| ECE5940 | 이동컴퓨팅 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | - | No |
| 본 과목에서는 휴대용 컴퓨터 기술과 무선통신 기술의 발전에 의해 탄생한 이동 컴퓨팅 환경에 대해 각종 관심 분야들을 공부한다. 휴대성과 이동성, 그리고 무선통신이라는 특성에 따라 발생되는 각종 문제점 및 이를 해결하기 위한 설계 사항들을 다루며, 특히 이동 컴퓨팅 환경을 위한 통신 프로토콜 및 각종 소프트웨어 설계 기법, 이동 컴퓨팅 환경을 지원하기 위한 운영체제, 이동 컴퓨팅 환경에서의 각종 응용 소프트웨어 등에 대해 공부한다. | |||||||||
| ECE5941 | 인턴십프로그램1 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | - | No |
| 인턴십프로그램은 1~2학기를 통해 학생들이 학교에서 배운 것과 현장 경험을 연계시키도록 해준다. 학생은 이론적인 지식을 실제 산업체 환경에 적용함으로써 미래에 대한 결정을 내릴 때 많은 정보를 활용할 수 있는 경험을 얻게 된다. | |||||||||
| ECE5942 | 인턴십프로그램2 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | - | No |
| 인턴십프로그램은 1~2학기를 통해 학생들이 학교에서 배운 것과 현장 경험을 연계시키도록 해준다. 학생은 이론적인 지식을 실제 산업체 환경에 적용함으로써 미래에 대한 결정을 내릴 때 많은 정보를 활용할 수 있는 경험을 얻게 된다. | |||||||||
| ECE5966 | 소프트웨어공학기술 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | - | No |
| 소프트웨어 공학의 최종적인 목표의 하나인 고품질의 소프트웨어를 생산하기 위한 방법론에 관한 고찰을 한다. 또한 생산된 소프트웨어의 품질을 평가하기 위해 사용되어지는 여러 가지 방법론에 관해서도 최근의 국내외 동향을 중심으로 깊이 있게 다룬다. | |||||||||
| ECE5967 | 보안공학 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | - | No |
| 본 강의의 목적은, 네트웍 보안의 개념과 이에 필요한 다양한 보안의 기술적인 사항들에 대해 소개하는데 있다. 본 과목에서 강의되는 내용들은 네트웍 보안을 안전하게 실현하기 위해 기초가 되는 네트웍 보안기술과 이에 따른 암호 기반기술, 전자상거래를 위한 공개키 기반구조(Public Key Infrastructure)와 전자지불 시스템 및 전자화폐 시스템의 개념, 개인의 사생활을 보호하기 위한 전자 우편 보안기술의 개념 등, 네트웍 상에서 이루어지는 정보활동에 대한 보안의 개념을 강의한다. 본 강의는 정보시스템 보안 분야에 대한 이해를 목표로 한다. | |||||||||
| ECE5969 | 데이터베이스시스템 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | - | No |
| 데이터베이스의 기초적인 개념을 기반으로, 데이터베이스 시스템을 구축하고 관리하는데 필수적인 각 구성 요소의 개념과 이론에 대해 배운다. 소개될 주요 내용들은 파일 인덱싱, 외부 해싱, 외부 정렬, 데이터베이스 튜닝, 관계형 스키마 설계, 동시성 제어, 회복 관리, 보안, 무결성 제어, 분산 데이터베이스, 연역 데이터베이스 등이다. | |||||||||
| ECE5971 | 고급시스템집적회로설계1 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | - | No |
| 디지털 신호전송 시스템을 구성하는 시스템집적회로의 기본적인 개념과 설계 방법에 대한 제반 지식을 제공한다. 전송선 분석, 고급 신호전송 기술, 동조화 기술, 이퀄라이저 설계 기술, 노이즈 분석 및 제어 기술, 클락 및 전력 분배기술 등을 다룬다. 고속 전송 회로의 각 부분(PLL, CDR, I/O 회로 등) 설계 및 기판 레벨에서의 시스템 구축 시에 필요한 지식을 습득하도록 한다. 고속 인터페이스 설계의 최근 동향과 설계실례를 학습함으로써 디지털시스템에 대한 전반적인 이해를 향상시킨다. 선수과목: 아날로그집적회로설계, 디지털집적회로설계, 전자회로, 전자기학 | |||||||||
| ECE5972 | 고급시스템집적회로설계2 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 한 | Yes |
| 본 과목은 사물인터넷 및 웨어러블 기기용 핵심 기술인 고효율 전력 관리 회로 (Power Management Unit), 저전력 무선 커넥티비티 (Wireless Connectivity) 회로및 센서 신호 처리용 아날로그 전단부 (Analog Front-End) 회로 설계 방법 등에 대해서 다룬다. | |||||||||
| ECE5977 | 비디오신호처리 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | - | No |
| 비디오 신호처리 기술은 멀티미디어 시스템, 스마트폰/TV/디지털 캠코더/카메라/디스플레이 등 광범위한 분야에서 매우 중요하고 넓게 활용되고 있다. 본 강좌에서는 비디오데이터의 획득에서 디스플레이까지의 전 과정에 필수적으로 필요한 디지털 비디오 신호의 표현 및 처리를 위한 다양한 이론 및 기술을 학습한다. 주요 내용으로, 비디오 신호의 시공간 획득, 표현 포맷, 움직임 추정과 분할, 선형 및 비선형 필터링, 비디오 부호화 및 복호화, 화질개선 등에 대하여 자세히 다룬다. | |||||||||
| ECE5981 | 뉴로모픽회로및시스템 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 본 교과목은 생물학적 브레인의 구조 모사 및 인공지능 알고리즘의 효율적 구현을 위한 다양한 뉴로모픽 시스템에 대하여 배운다. 생물학적 브레인의 구조 및 인공지능 알고리즘의 동작 원리를 이해하고, 이를 집적회로로 구현하기 위한 Memristive 소자 및 CMOS 회로에 대한 기본 사항을 공부하고, 이들을 사용하여 구현된 뉴로모픽 시스템의 특징을 이해하고, 저전력 고성능 뉴로모픽 시스템을 설계하기 위한 다양한 설계 기법을 공부한다. | |||||||||
| ECE5982 | IoT시스템집적회로설계 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 한 | Yes |
| 본 과목은 IoT용 시스템 집적회로의 7가지 핵심 세부 기술을 다루기 위한 융복합 과목으로서 센서소자 및 신호처리, 유선/무선 커넥티비티, AI 기반 데이터 처리, 에너지 수확 및 전력 관리, 메모리 설계, 보안, 시스템 응용 등을 팀티칭의 형태로 다룬다. | |||||||||
| ECE5984 | 기계학습코너스톤 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 기계 학습은 어떻게 경험으로부터 학습하는 컴퓨터 시스템을 만드는가에 관한 연구분야이다. 이 과목에서는 현재의 기계학습 분야에서 사용되는 알고리즘과 모델들에 대해서 설명한다. 학습할 주요 내용은 일반화된 선형 모델, 다층인공신경망, 서포트벡터머신, 베이지안 네트워크, 클러스터링, 강화학습 등이다. | |||||||||
| ECE5992 | 현대인공지능 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 최신 현대인공지능 기술 및 적용된 대표적 응용분야 소개; 현대인공지능 기술의 이해를 위한 기초를 리뷰. 다음과 같은 현대인공지능의 기초부터 최신기술까지 깊이있게 소개: 인공지능을 위한 선형대수학 및 확률-램던변수-랜덤벡터 리뷰, 경사기반 최적화, 이미지분류 신경망, 객체탐지 신경망, 이미지분할 신경망, 이미지 잡음제거 신경망과 확산모델, 이미지 복원과 반복신경망, 시점합성과 신경망을 통한 함축적 표현학습, 대조학습, 자가지도학습, 멀티모달분석과 비전-언어 모델 및 트랜스포머, 다중작업학습, 메타학습. 현대 인공지능기술을 사용하는 프로젝트 진행. | |||||||||
| ESW4001 | 가상현실론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 소프트웨어학과 | - | No | |
| 가상현실은 컴퓨터공학을 기반으로 다양한 분야를 융합하는 차세대 미디어이다. 본 과목은 가상현실에 대한 기술적인 측면에 초점을 맞추어 이론적인 기초, 하드웨어/소프트웨어와 그 응용에 대해서 다룬다. 주요한 주제는 가상현실 시스템, 컴퓨터그래픽스 기초와 3D 입체 렌더링, 시각/청각/촉각 지각, 3D 상호작용과 실용적인 구현 기법을 다룬다. | |||||||||
| ESW4004 | 분산컴퓨팅원론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 소프트웨어학과 | 한 | Yes | |
| 대규모 데이터 처리의 중요성이 증가함에 따라, 분산 시스템은 점점 중요해지고 있으며 인공지능을 포함한 다양한 도메인에서 널리 사용되고 있다. 분산 시스템은 네트워크로 연결된 독립된 컴퓨터들의 집합체로 하나의 일관된 시스템으로 동작하는 시스템이다. 이 수업의 주요 목표는 분산 시스템의 주요 설계 원리를 학습하고, 분산된 컴퓨팅 자원을 관리하는 방법을 이해하며, 분산 합의 프로토콜, 일관성 및 결함 내성을 보장하기 위한 여러 방법 및 최신 분산 플랫폼들을 학습한다. | |||||||||
| ESW4006 | 정보시각화 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 소프트웨어학과 | 한 | Yes | |
| 데이터 저장 및 처리 기술의 발달로 인해 인간이 다루는 데이터의 크기는 전례 없는 속도로 증가하고 있다. 이러한 데이터 크기의 증가에도 불구하고 인간의 인지 능력은 과거에서 크게 변하지 않아 인간과 데이터 사이의 정보 장벽이 심화되고 있다. 정보시각화(Information Visualization)는 이러한 정보 과부하를 효과적인 시각적 표현을 이용하여 해결한다. 본 교과목에서는 시각화를 효과적으로 디자인하고, 평가하고, 비평하는 방법을 학습한다. 또한, 인간의 인지적 특성과 이것이 어떻게 시각화에 이용되는지 배우고, 이것이 적용된 실제 시각화 및 상호작용 방법을 다룬다. 마지막으로, 이러한 인터랙티브한 데이터 시각화를 컴퓨터에서 구현하는 방법에 대해서 실습한다. 본 교과목에서 다룰 주제는 아래와 같다. - 정보시각화의 토대, 탐색적 데이터 분석, 시각적 분석 - 데이터 및 과업(task) 추상화 - 테이블, 지도, 네트워크, 텍스트, 불확실성 시각화 - 대용량 고차원 데이터를 위한 시각화 - 기계학습 기술의 설명력과 신뢰도를 위한 시각화 | |||||||||
| ESW4007 | 컴파일러와언어원론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 소프트웨어학과 | 한 | Yes | |
| 컴파일러와 프로그래밍언어에 관련된 대학원 수준의 과목으로 데이터플로우 및 콘트롤플로우 분석을 바탕으로 컴파일러의 소스코드 정적/동적 분석, 이를 활용하는 컴파일러 최적화 기법, 컴파일러 백엔드에서 사용되는 코드 생성기술을 배운다. 또한 멀티코어와 벡터프로세싱을 지원하기 위한 자동병렬화 기술의 바탕이 되는 데이터 의존 분석, 순환문 변환에 관한 기술을 배운다. | |||||||||
| ESW4008 | 인공지능보안 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 소프트웨어학과 | - | No | |
| 해당 과목은 인공지능과 보안에 관련된 다양한 문제들에 대해 소개한다. 보안과 프라이버시 문제들에 있어서 인공지능, 데이터 및 빅데이터 분석 기법들이 어떤 역할을 하는지를 소개한다. 특히 난해한 보안 및 프라이버시 문제를 해결하는데 다양한 기계학습, 인공지능 및 빅데이터 분석 방법들이 어떻게 활용되는지 소개한다. | |||||||||
| ESW4010 | 시스템보안특론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 소프트웨어학과 | - | No | |
| 본 수업에서는 소프트웨어와 시스템 보안에 대한 기본 이론 및 수업내 CTF를 통한 실제 공격 기법의 이해를 목적으로 한다. 안전한 시스템의 설계를 위한 보안 설계 원칙과 암호와 프로토콜 보안, 인증 및 엑세스 컨트등의 기초 이론을 다룬다. 또한 소프트웨어 보안 및 시스템 보안 심화 이론과 함께 CTF를 통한 공격 및 방어 실습을 진행한다. | |||||||||
| ESW4014 | 강화학습개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 소프트웨어학과 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 주어진 환경에서 최적의 행동 정책을 찾는 강화 학습 (Reinforcement Learning, RL) 기초 이론과 알고리즘에 대해서 배운다. Markov Decision Process, Planning, Q-learning 과 같은 강화 학습 기초 이론부터 Value Function Approximation, Policy Gradient Method 와 같은 심층 신경망 기반 강화 학습 알고리즘을 다룬다. 더불어 환경 모사를 통한 Model-based RL, Exploitation & Exploration Trade-off, 전문가의 행동을 모방하는 Inverse RL 에 대해서도 학습한다. 본 과목을 이수하기 위해선 자료구조, 알고리즘 및 기계학습 등에 대한 기초 지식이 필요하다. | |||||||||
| ESW4024 | 추천시스템개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 소프트웨어학과 | - | No |
| 추천 시스템은 사용자의 클릭/구매 이력과 항목의 콘텐츠 정보를 활용하여 사용자의 숨겨진 선호도를 추론하고, 이를 기반으로 사용자가 좋아할만한 항목을 제공하는 것을 목표로 한다. 추천 시스템은 대규모의 데이터에서 유용한 정보를 찾아주는 대표적인 정보 필터링 방법으로 다양한 웹 애플리케이션 및 E-Commerce에서 폭넓게 활용되고 있다. 본 수업에서는 이와 같은 추천 시스템을 구현하기 위한 대표적인 추천 모델에 대해서 다룬다. 구체적으로, 사용자 이력만을 활용하는 협업 필터링(Collaborative Filtering)과 항목의 콘텐츠 간 유사도를 활용하는 콘텐츠 기반 필터링 기법에 대해서 다룬다. 특히 협업 필터링은 이웃 기반의 방법론과 모델 기반의 방법론에 대해서 다루며, 모델 기반은 전통적인 선형 모델부터 최근의 신경망 기반의 비선형 모델에 대해서 폭넓게 살펴본다. 또한, 최근 사용자의 순서 이력을 고려한 시계열 기반 추천 모델과 콘텐츠와 이력 정보를 함께 활용하는 행렬 분해 머신(Factorization machines)에 대해서도 살펴본다. 특히, 이와 같은 추천 모델을 직접 구현하여 성능 비교 및 장단점에 대해서 함께 살펴본다. | |||||||||
| ESW4025 | 인공지능윤리 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 소프트웨어학과 | 영 | Yes | |
| 현재 인공지능의 발전으로 사회 곳곳에서 이들을 만날 수 있다. 하지만 인공지능은 윤리적인 판단을 스스로 내릴 수 없는 amoral이다. 그렇기에 인공지능으로 인해 나오는 여러 윤리적인 문제를 이해하고 해결해야하는 것이 지금 그리고 미래의 과제이다. 본 과목에서는 인공지능이 가지는 윤리적인 문제와 원인 그리고 해결책에 대해 살펴볼 것이다. 먼저 인공지능에 대해 간략히 배운 후 그들이 가지는 윤리적인 문제를 살펴볼 것이다. 이들은 크게 데이터, 알고리즘, 어플리케이션으로 나눠 볼 수 있어 이를 각각 살펴볼 것이다. 그 후 이러한 문제에 대한 원인을 살펴볼 것이다. 더해서 분석한 문제와 원인을 바탕으로 실제 이를 해결하는 알고리즘 및 사례를 살펴볼 것이다. | |||||||||
| ESW5010 | 운영체제특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 소프트웨어학과 | 한 | Yes |
| 본 과목에서는 운영체제에 대한 개념, 구조, 기능들을 살펴 본 후, 운영체제의 핵심 기능인 파일 시스템, 프로세스 관리, 프로세서 관리, 메모리 관리, 입출력 관리 등의 구체적인 기능들을 커널 수준에서 깊이 있게 공부한다. 특히, Unix 및 Linux 운영체제의 각 기능별 핵심 메커니즘들을 공부하며, 궁극적으로 학생들로 하여금 운영체제의 기능별 설계 및 개선을 위한 실무적인 능력을 갖추도록 한다. | |||||||||
| ESW5012 | 실시간시스템특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 소프트웨어학과 | 영 | Yes |
| 본 과목에서는 실시간 시스템의 이론을 바탕으로, 소프트웨어 플랫폼을 지원하는 실시간 시스템의 최신 동향을 살펴본다. 먼저, 실시간 작업들의 스케줄링 기법을 소개한다. 여기에는 기본 실시간 작업 모델에 대한 유니프로세서/멀티 프로세서/클러스터 환경 스케줄링을 비롯하여, 포크-조인 실시간 작업 모델과 동기화를 위한 스케줄링 기법이 포함된다. 이러한 이론적인 내용을 기반으로 최근에 발표되는 논문을 통해 실시간 시스템의 연구들을 살펴보고, 이를 소프트웨어 플랫폼 지원에 활용할 수 있도록 한다. | |||||||||
| ESW5014 | 컴퓨터그래픽스특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 소프트웨어학과 | - | No |
| 컴퓨터그래픽스의 이론에 대한 기본적인 이해와 이를 바탕으로 하는 고급 기법들과 실무 지식을 다룬다. 본 과목의 이론에서 주요한 주제는 이미지, 기하, 모델링, 변환, 사영, 음영기법, 텍스쳐, 광선추적, 전역조명, 특수효과 등을 포함하며, 본 이론들이 그래픽스처리장치에서 구현될 수 있도록 실무기법을 다룬다. | |||||||||
| ESW5023 | 텍스트마이닝및분석 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 소프트웨어학과 | - | No | |
| 텍스트 마이닝 및 분석은 문서로부터 숨겨진 정보를 추출하는 과정을 의미한다. 텍스트 마이닝은 문서 분류, 문서 군집화, 개체 추출, 감성 분석, 문서 요약, 개체 관계 모델링 등과 관련이 있다. 텍스트 분석은 정보 검색, 단어 빈도수 분포 분석, 정보 추출 등과 관련이 깊다. 즉, 텍스트 분석은 자연어 처리 기술과 분석 방법을 이용하여 문서를 분석하는 과정을 의미한다. 본 수업에서는 통계학적 방법론을 바탕으로 문서 마이닝 및 분석에 관련된 전반적인 과정을 다루고자 한다. 또한, 파이썬을 이용하여 문서 분석 기술들을 구현하는 부분도 함께 다루고자 한다. 본 수업의 선수 과목으로는 프로그래밍 기초, 자료구조, 알고리즘, 데이터 마이닝 및 기계 학습 등이 있다. | |||||||||