대학원

교과목 개요

아래 나열된 교과목들의 학점은 3학점입니다.

ECE5001 추정론 (Estimation Theory)

잡음이 섞인 측정신호로부터 원신호나 계수를 추정해 내는 이론 및 기법에 대해 연구한다. 확률변수와 확률과정개념을 이용하여 최대공산 추정법, 최소자승 추정법, Bayes 추정법 등을 익히고, 순환형 최소자승 추정자인 칼만필터를 유도한다. 비선형시스템에서의 추정법과 필터의 발산문제에 대한 대책을 연구하고 관측자이론도 다룬다.

ECE5002 전자기특론 (Advanced Electromagnetics)

백터의 해석, 정전계, Poisson 및 라플라스 방정식, 유전체의 정전계 및 동전계현상, 정전에너지, 전류의 현상과 정자계 및 동자계 현상, 자성재료의 미시적 전자기적 고찰, 플라즈마 물성 및 맥스웰방정식 등을 연계하여 강의한다.

ECE5003 선형시스템론 (Linear Systems Theory)

본 강좌는 역학 시스템과 제어에 관한 현대 이론과 응용에 관한 기초 대학원 교과목입니다. 이 과정은 학부과정에서 학습하는 자동제어와 제어시스템설계를 기초로 하여 조금 더 심화된 역학 시스템 분석과 주어진 설계 사양을 충족하는 제어기를 설계하는 방법에 대한 강의를 진행합니다. 주로 시공간에서 정의되는 상태변수를 기준으로 동역학 모델을 정의하고 제어요구 사항들을 모델링하고 이를 충족시키기 위한 체계적인 제어설계기법에 초점을 둔 강의가 진행됩니다. 과정의 맥락에서 필요한 자료를 검토하겠지만 선형 대수와 일반적인 미분 방정식에 대해 어느 정도 기본 지식이 요구됩니다.

ECE5004 영상처리 (Image Processing)

영상처리 기법의 기초이론과 영상의 개선, 영상의 복원, JPEG MPEG 등 영상 및 비디오의 압축, 영상 분할, 칼라 영상의 이해, 영상의 측정과 분류 및 3차원 영상처리의 기초이론을 다룬다. 컴퓨터비전과목의 선수과목이다.

ECE5005 디지털 VLSI설계 (Digital VLSI Design)

VLSI를 구현하는 하나의 설계방법인 Full Costom 설계방법을 CMOS 공정, 소자해석 등을 고려한 Design Rule 개념, 레이아웃방법, 소자의 기생성분등을 기초로 속도, 전력소비 등 성능 최적화를 고려한 CMOS 설계방법 등을 강의하고, Cadence, HSpice 등의 툴을 이용하여 Adder, Multiplier, Shifter 등 디지털 집적회로의 기본 설계블록을 직접 레이아웃을 통해 설계하면서 Full Custom 집적회로설계과정을 공부하고 프로젝트를 수행하여 실제 필드에서의 설계과정을 익힌다.

ECE5006 정보디스플레이공학개론 (Introduction to Information Displays)

Flat Panel Display 전반의 최신 기술에 대해 소개한다. 특히 Electronic display의 주류를 이루고 있는 TFT-LCD와 차세대 display로 주목 받고 있는 AMOLED의 기본적 원리와 문제점에 대해 심도 있게 다룬다. 기타 display에 대해서는 세미나 형태로 진행한다.

ECE5007 반도체소자공학 (Semiconductor Device Electronics)

본 교과는 반도체 소자의 물성 및 기초 응용소자에 대한 이해와 기초이론을 다룬다.

  1. 반도체 소재의 기초 물성 및 이론
    - Band model, Current model, Hall effect
  2. 메탈/반도체 접합 (MS diode)
    - Energy band diagram, Schottky junctino (MS diode), Ohmic contact
  3. pn 접합 및 전류 (pn diode)
    - Energy band diagram, pn diode, Current model, Junction breakdown, Application
  4. MOS 시스템 및 MOS-FET
    - Energy band diagram, VFB, VTH, C-V properties, Drain current
ECE5008 RF 무선통신 집적회로 (RF Wireless IC Design)

이 과정은 무선 통신 시스템을 위한 CMOS 무선 주파수 (RF) 집적 회로의 원리, 분석 및 설계를 소개합니다. RFIC에 대한 시스템 레벨 설계 고려 사항 외에도 LNA (Low*Noise*Amplifier), 믹서, VCO (Voltage*Controlled*Oscillator) 및 PLL (Phase*Locked*Loop)과 같은 RF 메인 블록 설계에 대한 핵심적인 회로 설계 지식을 배우게 됩니다. 학생들은 RF 시스템의 아키텍처를 이해하고 RF 회로 설계의 핵심 포인트를 깊이 숙달해야합니다. 또한 회로를 설계하고 실험실 시간에 Cadence로 시뮬레이션을 수행해야합니다. 이 과정을 수강하면 학생들은 무선통신관련 분야의 연구에 깊이 있게 수행할 수 있습니다. (중요: 학생들은 Cadence 및 IC 회로 설계 툴에 대한 필수적인 요구사항이 있어 등록 전에 이 과정을 수강 할 수 있는 지 여부를 담당교수에게 허가를 받아야 함.)

ECE5009 멀티미디어특론 (Special topics in Multimedia)

멀티미디어는 여러 형식의 정보 콘텐츠 (Text, Audio, Image, Video)를 통합한 정보단위를 의미하며, 현재 존재하는 IPTV, 컴퓨터 게임, 가상현실등 대부분의 미디어 및 어플리케이션은 이러한 멀티미디어의 형식을 바탕으로 제공되고 있다. 본 강의에서는 지능적인 멀티미디어 데이터 처리를 위한 기본이 되는 기술을 다루며, 특히 실제 어플리케이션의 예를 소개함으로써 학생들의 멀티미디어 관련 소프트웨어 개발 방법의 기초를 제공한다.

ECE5010 인공지능 (Special Topics in Artificial Intelligence)

인공지능의 공학적 문제 해결방법으로(problem solving), 신경망의 기초, 심층신경망, RNN, GAN등의 기초 이론을 학습하고 전통적 AI 방법론으로 Heuristic Search, Game Playing, Knowledge Representation, 인공지능의 산업적 응용으로 AI Contents Creation, Computer Vision, Augmented Reality. XAI, Natural Language Understanding 에 대해 세미나를 병행하여 학습한다.

ECE5011 반도체공학특론 (Advanced Semiconductor Engineering)

반도체의 성질, 반도체중의 전기전도, 금속*반도체 접촉이론, 3극접합의 이론, 반도체의 광학적 성질과 광전효과, 반도체의 열전효과, 더미스터의 응용, 바리스터의 응용, 트랜지스터의 응용, 광전셀의 응용 등에 관하여 체계적으로 강의한다.

ECE5012 운영체제특론 (Advanced Operating Systems)

컴퓨터의 핵심 시스템 프로그램인 운영체제에 대하여 기본 구성 및 기능을 소개하고 파일 시스템의 관리, 프로세스와 메모리의 관리, 디바이스 드라이버 등에 대하여 다룬다.

ECE5013 확률과정론 (Random Process)

학부에서 배운 확률과 확률변수의 기본 이론을 근간으로 확률과정의 개념을 소개한다. 또한, Stochastic system의 해석에 필요한 이론과 응용예에 대해 공부한다.

ECE5014 최적화기법 (Optimization)

많은 공학 문제들이 어떤 제약조건 하에서 어떤 함수를 최적화하는 것으로 해결한다. 이 교과목은 대학원생들에게 최적화 문제를 세우는 것과 이 문제들을 효율적으로 푸는 방법에 관하여 소개한다.

ECE5017 전자 장론 (Electromagnetic Field Theory)

본 과목에서는 optics이나 electromagnetic field theory에서 필요한 기본 이론을 배운다. 기본적으로 time-harmonic field를 다룬다. 여기에서는 Maxwell equation을 기반으로 다양한 wave eq.및 integral eq.을 만들고 이를 간단한 경우에 대한 풀어 해를 구한다. 또 plane wave를 정의하고 이의 성질을 배운 후 reflection및 transmission에 대해 배운다. 또 Green’s function의 개념을 배우고 이를 이용하여 field를 계산하는 방법, 즉 Hertz vector representation을 배운다. 또 guided structure의 기본 형태와 mode의 개념을 배우고 마지막으로 필요한 여러 theorem을 배운다.

ECE5018 아날로그 VLSI 설계 (Analog VLSI Design)

IC 설계 방법론 및 공정/레이아웃 기법, 아날로그 소자, 회로, 시스템 모델링, 기본 CMOS 증폭기 설계 개념, 밴갭(Band Gap) 레퍼런스 회로, 다양한 연산증폭기 설계 및 설계실습, 다양한 연산증폭기의 응용회로 설계, 설계실습

ECE5019 디지털신호처리 VLSI 설계 (VLSI Design for DSP)

디지털신호처리(DSP)용 집적회로(VLSI) 시스템 설계를 위한 이론적 배경 및 다양한 DSP 아키텍처에 대하여 배운다. 이동 통신, 영상처리, 인공지능 등을 위한 디지털신호처리 시스템의 핵심적인 블록인 디지털 필터, FFT 블록, Error Correcting Coding, 암호 아키텍처 등을 설계하기 위한 DSP 이론 및 응용, MATLAB 및 C를 이용한 DSP 알고리즘 구현, High-level synthesis (HLS) design 및 DSP / FEC / Cryptography 구조 설계 방법 등을 학습한다.

ECE5020 컴퓨터구조특론 (Advanced Computer Architecture)

Pipelining computer, array processor 및 multiprocessor machine resource의 optimal allocation과의 상호작용에 대한 지식을 바탕으로 기존 시스템의 성능증진, 더 빠른 computing algorithm의 개발 및 대규모 computing problem들을 해결하기 위해 하드웨어, 소프트웨어의 resource 등을 관리하는 computer system에 대해 연구한다.

ECE5021 기계학습 (Machine Learning)

AI 기술을 이해, 분석, 적용하기 위해 필수적인 기계학습의 기본 개념 정립할 수 있으며, 기계학습의 주요 문제 및 알고리즘을 이해하고 학습할 수 있다.

ECE5022 디지털신호처리 (Digital Signal Processing)

디지털 신호 처리 알고리즘 및 시스템에 대하여 학습한다.

ECE5023 고급선형대수 (Advanced Linear Algebra)

벡터공간, 행렬분해, 차원감소, 사영기하 등 인공지능 기술 이해의 기초가 되는 고급선형대수 이론을 강의한다.

ECE5025 미래형자동차공학세미나1 (Future Vehicle Engineering Seminar 1)

실차 플랫폼을 기반으로 자율주행자동차를 구현하기 위한 요소기술(센서, 인공지능, 항법, 제어)들을 통합하고, 성능시험평가를 수행한다.

ECE5026 전기기기 제어론 (Electric Machine Control theory)

전기자동차 및 산업 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있는 전동기의 제어에 관한 이론 및 해석기법에 대해 강의한다. 전동기의 정상상태와 과도상태에 대한 모델링 및 해석을 통해 전동기의 특성을 이해하고 제어 방법을 논한다. 먼저 직류 전동기의 해석을 통해 전동기의 일반적인 특성과 전류/속도 제어계에 대해 강의한 뒤, 교류 유도전동기의 과도상태 해석을 위한 d-q 모델링에 대해 강의하고 이를 이용한 유도전동기 제어계의 설계방법에 대해 알아본다. Digital computer simulation을 통해 모터 드라이브 전체 시스템의 설계방법과 제어특성을 이해한다.

ECE5028 신재생에너지 시스템 해석 (Renewable Energy System)

전력시스템에 대규모로 적용되기 시작하고 있는 신재생에너지 전원, 예를 들면 풍력, 태양광, 연료전지 등을 전력시스템과 연계하기 위한 여러 기술들에 대해 다룬다. 신재생에너지 전원의 특성을 반영한 모델링 기법, 전력시스템 연계방식, 전압제어, 출력제어 기법 등에 대해 다룬다.

ECE5029 고급합성 및 FPGA 프로그래밍 기초(Introduction to High-Level Synthesis and FPGA Programming)

이 수업에서는 하드웨어 회로를 빠르게 합성하기 위해 C++와 같은 고급 언어를 사용하는 방법을 배웁니다. AWS (Amazon 클라우드 컴퓨팅 플랫폼)를 사용하여 회로를 FPGA (Field-Programmable Gate Array)에 프로그래밍 합니다. 또한 보드 실행 결과를 해석하고 회로를 디버깅하는 방법을 배웁니다. Xilinx의 Vitis HLS (High-Level Synthesis)와 Xilinx의 Ultrascale FPGA 보드를 사용할 예정입니다. 반복문의 파이프라이닝 및 언롤링과 같은 기본 HLS 기법부터 시작하여, 데이터플로우, 고정 소수점 최적화, 계산/메모리 중첩과 같은 최적화 기법도 익히게 됩니다.이 수업은 프로그래밍에 중점을 두며 필터, 행렬 연산, 이미지 처리 및 인공 신경망과 같은 여러 응용 프로그램에 최적화 기법을 적용할 예정입니다. 학기 말에는 탑 CAD 또는 FPGA 학회/저널의 최근 논문을 발표하게 됩니다. 강의는 영어로 진행됩니다.

ECE5030 인공지능융합프로젝트1 (AI Convergence Project1)

제조, 물류, 포털 산업 분야에서 필요한 AI 융합기술을 팀단위로 개발.

ECE5031 차량용 반도체 기술 (Automotive Semiconductor technology)

자동차에 필요한 다양한 차량용 반도체 기술(회로설계, 공정, 소자, 통신용 반도체, MCU, 센서및 신호처리 등)을 공동강의 형식으로 진행한다.

ECE5032 AI 프로젝트Ⅱ (AI ProjectⅡ)

심화 연구와 AI프로그래밍 스킬을 키움으로써 CTO형 인재가 갖추어야 할 이론과 실무 능력을 모두 갖추도록 설계+실습 중심의 교과목(박사과정 대상).

ECE5033 미래자동차프로젝트1 (Future Vehicle Project1)

실차를 기반으로 다양한 센서를 통한 인지 기술, GPS 및 V2X 통신을 기반으로 한 판단 기술, 그리고 실차 주행제어 기술을 구현하고 자율주행차량을 구현하는 것을 목표로 함.

ECE5034 AI 프로젝트Ⅰ (AI ProjectⅠ)

심화 연구와 AI프로그래밍 스킬을 키움으로써 CTO형 인재가 갖추어야 할 이론과 실무 능력을 모두 갖추도록 설계+실습 중심의 교과목(석사과정 대상).

ECE5035 차량용광학센서 (Automotive Optical Sensors)

자율주행 자동차의 3차원 공간정보 획득을 위한 레이저 광원, 광검출기, 카메라센서, 영상처리 기술에 대한 이론과 응용기술 및 LiDAR 센서 측정에 대하여 논의하고자 한다.

ECE6024 전력시스템 모델링 (Power System Modeling)

전력시스템 해석을 위해 동기발전기, 송전선로, 부하, 유도기, 여자기, 조속기 등을 모델링하는 기법에 대해 다룬다.

ECE6025 컴퓨터제어 (Computer Control)

컴퓨터를 비롯한 디지털 기기를 이용한 시스템 제어이론에 관하여 배운다. 먼저 연속치 시스템을 이산화 하였을 때 나타나는 문제점과 이에 대한 대책을 배우고, 이산화 된 시스템에서의 PID제어, 비간섭제어, 극배치제어, 최적제어, 적응제어, 그리고 예측제어 등에 관하여 배운다. 그리고 마이크로프로세서를 이용한 디지털제어기 실현에 관하여 배운다.

ECE6026 최적제어론 (Optimal Control Theory)

동적 시스템의 최적제어 이론에 대하여 배운다. 목적함수의 의미를 공부하고, 경계조건을 만족하면서 목적함수를 최소화하는 최적제어기 설계에 관하여 배운다. 그리고 제한조건이 있는 경우에의 최적제어에 관하여도 공부한다. 이 과정에서 Pontryagin의 최대치원리, Hamilton-Jacobi 방정식의 의미에 대하여도 배운다. 또한 비선형 시스템에서 주로 이용되는 설계방법인 변분법과 다이나믹 프로그래밍 방법들에 관하여도 배운다.

ECE6027 디지털통신특론 (Advanced Digital Communication Systems)

디지털 통신은 현대사회에서 중요한 정보전달 역할을 하고 있다. 디지털 통신을 하기 위한 방법인 변조, 복조, 에러정정 코드, 그리고 검출방법에 이르는 내용을 배운다.

ECE6028 임베디드시스템 (Embedded System)

이 과정은 학생들에게 실제 소프트웨어 / 하드웨어 작동을 관리하는 임베디드 시스템의 설계 및 구현과 관련된 요구 사항, 제약 조건 및 도구(tool chain)에 대한 이해를 제공한다. 내장형 시스템은 전기, 기계 및 소프트웨어 구성 요소의 조합이기 때문에 실습 및 프로젝트의 맥락에서 이러한 각 영역의 설계 및 구현의 중요한 측면에 대해 배우는 것이 중요하다. 구체적인 주제에는 실시간 운영 체제 및 시스템 설계 개념을 사용한 제어, 마이크로 컨트롤러 및 임베디드 개발, 통신 프로토콜, 데이터 수집, 액추에이터, 센서 신호 처리 및 기본 이론, 사물인터넷통신이 포함된다.

ECE6029 무선전송시스템 (Advanced Wireless Communications)

기본적인 OFDM 의 이론적인 배경을 학습하고, 이를 기반으로 OFDM 시스템에서의 Modulation & Coding, 다중접속 방식인 OFDM-CDMA/FDMA/TDMA, Synchronization, Channel Estimation, PAPR 저감 기법 등의 Advanced OFDM 기술을 강의한다. 또한, OFDM을 사용하는 WLAN, WMAN, IMT-Advanced (3GPP LTE-A) 등 OFDM 적용 시스템의 기본 동작원리를 학습한다.

ECE6030 무선센서네트워크 (Wireless Sensor Network)

본 교과목에서는 무선센서 네트워크(WSN)와 관련된 디바이스 장치, 네트워크 구조 및 프로토콜에 대해 다룬다. 센서 노드간이 물리계층, 링크계층 및 매체접근 제어 계층에서 필요한 프로토콜을 살펴보고, 무선센서네트워크의 라우팅 프로토콜에 대한 설계방법 및 구현 방법에 대해 강의한다. 또한 WSN에서의 네이밍 및 주소체계, 타이밍 동기화, 위치추정, 토폴로지 제어, QoS 제어 등에 대해 알아본다. 최근 IoT 및 센서네트워크에서의 머신러닝을 이용한 여러 문제해결 방법에 대해 공부하고 그 구현 방법에 대해 심도 있게 학습한다.

ECE6031 심층신경망 (Deep Neural Networks)

본 교과목에서는 심층신경망 모델인 convolution neural network (CNN)의 구조와 학습원리, 그리고 응용을 학습한다. AlexNet, GoogleNet, ResNet, DenseNet등이 CNN의 기본 모델과 시계열 데이터 학습을 위한 RNN (recurrent neural network) 모델을 소개한다.

ECE6032 데이터 인텔리전스 (Data Intelligence)

이 과목은 아래의 지식을 습득하는 것을 목표로 한다.

  • Linear Algebra for artificial intelligence
  • Probability for artificial intelligence
  • Rule Based Machine Leaning
  • Naive Bayes Classifier
  • Logistic Regression
  • Support Vector Machine
  • Bayesian Network
  • K-Means Clustering and Gaussian Mixture Model
  • Hidden Markov Model
  • Sampling Based Inference
  • CNN & RNN
  • Term Project
ECE6033 빅데이터컴퓨팅 (Big Data Computing)

빅데이터의 진정한 의미가 무엇인지 알아보고, 대용량 데이터 처리 및 분석에 필요한 다양한 알고리즘과 분석 기술에 대해 학습한다.

  • 분산처리 및 MapReduce 플랫폼
  • 유사도 검색
  • 스트림데이터 처리
  • Clustering과 classification
  • 빅데이터 알고리즘 (외부메모리 알고리즘, 무작위(randomized) 알고리즘)
ECE6034 컴퓨터그래픽스 (Advanced Computer Graphics)

컴퓨터 그래픽스의 기본이론과 다양한 렌더링 알고리즘을 연구한다.
OpenGL과 같은 Graphic Library를 통해 그래픽스의 기본 기술들을 실제로 구현해 볼 수 있도록 한다.

ECE6035 전력시스템운영론 (Power system control and operation)

일반적인 전력 시스템 발전설비(화력, 수력 및 신재생 에너지)의 모델링, 운영, 제어의 과정을 전력시스템의 관점에서 심도 있게 알아보고, 효과적이고 합리적인 전력전송을 발전설비의 운용 기법을 심도 있게 강의한다.

ECE6036 전력변환장치 이해 및 설계 Ⅱ (Fundamentals of Power Conversion Circuit Ⅱ)

Application 기반으로 전력변환장치의 전체적인 동작 원리를 이해하고, 내부 구성 요소를 설계할 수 있도록 한다. 이 강의는 학부 4학년 전력전자공학/전력전자응용에서 다룬 DC/DC, AC/DC , DC/AC 내용을 충분히 이해하고 있다고 전제하며, 그 연장선상의 심화된 내용에 대해 다룬다. 가급적 다양한 Applications을 이해할 수 있도록 하며, 그에 적합한 구성 요소들의 설계 방법들을 이해한다. 전력변환장치의 전체적인 이해 및 설계는 내용이 방대하여 1학기 내용으로 부족할 것으로 생각되며 두 개 학기에 걸쳐 Ⅰ,Ⅱ로 나누어 진행한다. Ⅰ은 기초적인 내용이며, Ⅱ는 보다 심화된 내용이라고 할 수 있다. 구체적으로 전력변환장치 이해 및 설계 Ⅰ은 주로 Applications 이해 및 구성요소 설계에 초첨을 두며, 전력변환장치 이해 및 설계 Ⅱ는 Modeling 및 Control방법들을 포함하여 다룬다.

ECE6037 센서공학특론 (Advanced sensor engineering)

센서공학의 개요와 변환기능의 종류, 센서기능성 재료 등에 대한 기초를 검토하고, 전계센서, 자계센서, 변위센서, 온도센서, 광 및 광화이버센서, 습도센서 등 여러가지 응용센서와 센서의 미세가공기법, 계측기법과 신호처리, 계측시스템의 성능평가에 대하여 강의한다.

ECE6038 고급수치해석 (Advanced Numerical Analysis in Electromagnetics)

전자장 및 회로 해석에 컴퓨터를 효율적 사용하는 현재 매우 중요하다. 특히. 현재 활발히 연구 되고 있는 바이오, 나노 같은 분야에서 컴퓨터 수치해석을 이용한 CAD tool사용은 효율적 연구에 핵심적인 역할을 하고 있다. 그러므로, 대학원에서 이런 CAD tool의 기본 이론을 다루는 과목을 제공하여, IT공대 학생들이 효율적으로 Matlab같은 다양한 tool을 사용 할 수 있게 한다.

ECE6039 반도체소자공정 (Semiconductor Device Fabrication)

 

  1. 반도체 기본 소자 구조의 이해
    - MOSFET 및 pn diode 소자 구조 소개
  2. 반도체 기초 공정의 이해 및 분석 기법소개
    - Lithography, Thermal Oxidation, Diffusion, Ion implantation, Film deposition etc.
  3. 다양한 최신 반도체 소자 공정기법 소개
    - Etching 및 Lift-off 공정
    - Nano Imprinting Lithography (NIL)
    - Nano material 기반 소자공정법 소개
ECE6040 혼성신호 VLSI 설계 (Mixed-Signal VLSI Design)

본 교과목에서 혼성신호 초고집적회로(VLSI) 설계에 필요한 공정, 소자/회로 모델링, 레이아웃에 관한 기법을 강의한다. 또한 혼성신호 초고집적회로의 기본 모듈(비교기 및 연산증폭기)의 고성능 및 저전력 설계기법에 대해서 강의한다. 기본 혼성신호 모듈을 이용하여서 DAC/ADC 데이터 변환기 및 PLL을 이용한 주파수 합성기의 설계 및 레이아웃 실습을 통하여 실제적인 초고집적회로 설계 경험을 쌓는다. 보안, 네트워크 보안의 실제.

ECE6041 고속인터페이스회로설계 (High-speed Interfaces Design)

집적회로의 고속화에 따라 고성능 시스템내부 또는 시스템간의 고속 인터페이스관련 회로 설계 방법론을 배운다. 강의 관련하여 다양한 인터페이스 표준들 및 이들 스펙, 타이밍 회로등 주요 설계이슈들을 다루고 이들 회로설계를 CAD tool사용하여 Project를 진행한다. 신호인테그리티, signaling technique, PLL, DLL, Clock data recovery, Equalization, optical Transmitter/receiver 회로 설계에 대해 상세히 다룬다.

ECE6042 액정디스플레이공학 (Liquid Crystal Displays)

최근 Electronic display의 주류를 이루고 있는 LCD 기술의 원리와 응용에 대해 심도 있게 강의한다. 이를 위하여 LCD 기술의 핵심을 이루고 있는 결정광학, 액정화학, 반도체 공정기술, LCD공정, 구동원리, color science 등에 대해 강의한다.

ECE6043 SoC 구조 (SoC Architecture)

SoC(System on a Chip, 시스템반도체)가 어떤 구조로 설계되고 사용되는지를 이해하기 위해 마이크로프로세서, 임베디드 프로세서, DSP 구조, 인공지능(AI) 아키텍처, 메모리 시스템, FPGA 구조 등을 학습한다. 또한, 다양한 응용 분야의 시스템반도체에 사용되는 IP인 DSP 구조, CNN 가속기, 암호 가속기, 오류정정 구조를 구현하기 위한 FPGA 및 ASIC 설계 방법을 다룬다. SoC(System on a Chip, 시스템반도체) 설계에 필요한 기본 이론, 연산 알고리즘 및 하드웨어 아키텍처, SoC 설계를 위한 Verilog HDL 등에 대해 공부하며, 배운 내용을 기반으로 CAD 툴(Vivado 설계 툴 및 Synopsys 설계 툴)을 이용한 설계 프로젝트를 각자 수행한다.

ECE6044 고급운영체제 (Advanced Operating Systems)

본 강의에서는 리눅스 운영체제에 대해서 강의한다. 리눅스의 전반적인 개요에 대해서 언급하고, 스케줄링, 메모리 관리, 화일 시스템 등에 대해서 살펴 본다.
또한. 시스템 소프트웨어의 최신 연구 동향에 대해서 해당 분야의 최근 conference와 저널에서 발췌한 논문을 학생들은 1번씩 발표하고, review를 함으로써, 운영체제 및 시스템 소프트웨어와 연관된 최신 기술 동향을 살펴본다.

ECE6045 데이터 마이닝 (DataMining)

큰 데이터 세트 또는 데이터베이스에서 유용한 정보를 추출하는 과학을 데이터 마이닝 이라고 한다. 통계, 기계 학습, 데이터 관리 및 데이터베이스, 패턴 인식, 인공 지능 및 기타 영역들의 종합 분야입니다. 이들 모두는 데이터 분석의 특정 측면에 관심이 있으므로 공통점이 많지만 각각 고유한 특징을 가지고 있어서 특정 문제와 솔루션 유형을 강조합니다.
데이터 마이닝에는 컴퓨터 과학 및 통계에 대한 다양한 주제가 포함되므로 잠재적으로 관련된 모든 자료를 단일 텍스트로 다루는 것은 불가능하다. 이를 감안하여 가장 기본적인 주제에 중점을 두었다.

ECE6046 확률적 추론법 (Probabilistic inference)

컴퓨터비젼 문제는 데이터의 복잡도로 인하여 매우 어려운 문제로 인식되고 있다. 본 강좌의 목표는 이러한 복잡한 영상 데이터를 수치화 및 지식화 하기 위하여 필수적으로 필요한 확률기반 기법들을 이해하는 것이다. 특히 본 강좌에서는 확률기반 모델링 기법 및 모델 파라메터 추정기법. 복잡한 데이터 모델링 기법, regression, classification기법 등을 다룬다.

ECE6047 컴퓨터비젼 (Computer Vision)

영상정보를 가공하여 특징점을 얻어내고 이를 기초로 한 영상의 표기, 분석 및 이해에 관한 내용을 다룬다. Hough 변환을 이용한 직선, 원 등의 검출기법, 수학적 morphology의 영상분석과 처리에의 적용, thresholding, segmentation 과 edge detection, region, 그리고 texture 분석 등을 다룬다. 그 외에 AVI(automated visual inspection)을 공부한다. 영상처리가 선수과목이다.

ECE6048 지능제어시스템 (Intelligent Control System)

지능 제어란 미지의 시스템에 대한 제어방법의 하나로 최근 많은 학자들에 의하여 새로운 방법들이 제안되고 있다. 본 강좌에서는 데이터 기반의 학습 알고리즘을 이용한 제어 기법들에 대하여 알아본다. 강화학습의 기초와 함께 다양한 강화학습 기반 연속변수 제어 연구의 최신 동향을 분석하고 여러 예제를 통해서 적용해 볼 수 있도록 한다.

ECE6049 MEMS개요 (Introduction to Micro-Electro-Mechanical Systems)

MEMS라 함은 IC 공정기술과 compatible한 일괄공정기술을 이용하여 제작된 전기적 또는 기계적 소자들이 함께 집적화 된 미세 Device 또는 System을 말합니다. 본 과목에서는 MEMS를 구현하기 위한 기본 미세가공 기술인 Surface micromaching, Bulk micromaching, LIGA 가공공정등과 MEMS에 사용되는 Material들과 그 특성들을 알아보고 센서 및 actuator의 기본 개념, 원리, 및 미세 가공 공정을 학습한다. 그리고 case study로서 열센서, 압력센서, 가속도센서, 각속도센서, Bio 센서, SAW device등을 학습한다.

ECE6050 컴퓨터 네트워크 특론 (Computer Networks)

인터넷을 구성하는 여러가지 프로토콜을 학습하고, 컴퓨터 네트워크를 구성하는 다양한 기술에 대하여 학습한다.

ECE6051 반도체 응용소자 (Semiconductor device applications)

다양한 반도체 소자의 응용 방법을 이용하여 센서 및 메모리, 논리회로 등을 구현하는 방법에 대한 탐구

ECE6052 암호학개론 (Introduction to Cryptography)

암호학의 기본 이론을 다루며, 강의 범위는 Symmetric Encryption, Public-Key Encryption, Digital Signature, Public-Key Infrastructure, Cryptographic Hash Function 을 포함한다.

ECE6053 로봇공학 (Robotics)

본 강의에서는 직렬로봇, 병렬로봇, 이동로봇의 분석 및 제어에 필요한 공간좌표계, 기구학, 동역학 등에 대해 강의하고 trajectory 생성에 관한 수학적, 수치 해법적 방법을 학습한다. 강의를 통해 학습한 개념들을 실제 로봇 system에 적용하여 제어를 수행하는 방법을 다루도록 한다.

ECE6054 교류 전기기기 설계 (Introduction to AC Machine Design)

교류 전기기기설계의 이론 및 절차에 대해 강의한다. 주어진 설계사양에 대한 요구사항을 만족할 수 있는 해를 만족하기 위해서 수행하는 광범위하고 반복적인 설계절차에 대해 논한다.

ECE6055 광자공학특론 (Advanced photonics)

광자공학의 필수 개념과 디바이스 원리를 살펴본다. 편광과 결정 광학, Guided 파동 광학, 레이저, Electro-Optics 를 포함하는 주제를 다룬다.

ECE6057 인간과 컴퓨터 상호작용 (HCI)

인간과 컴퓨터의 상호작용과 관계된 원리와 응용에 대해 학습한다.

ECE6059 GPS 특론 (Advanced GPS)

GPS 반송파위상 자료를 이용한 단독측위 알고리즘을 학습한 뒤 이를 RTK 측량에 활용하기 위한 반송파위상 상대측위 알고리즘을 다룬다. 또한 각종 측위오차 모델링 방법을 강의하고, 이를 프로그램으로 작성하도록 한다.

ECE6060 디지털음성처리 (Digital Speech Processing)

음성 처리를 위한 신호처리의 기초 및 음성 인식 기술에 대한 프로젝트로 운영되는 교과목.

ECE6062 고급 실무 실습 2 (Advanced Engineering Practice 2)

미래차(자율차, 전기차) 분야 고급전문기술 함양을 위한 실험실습 위주 교과목

  • 해당분야 산업체 전문기술인력과 산학팀을 구성하여 팀티칭 방식으로 강의하고, 수강생들은 실험실습 및 term project 발표를 통한 전문지식 함양.
ECE6063 영상통신이론 (Image Communication Theory)

영상 변환 및 대역 분할에 의한 영상 압축 이론을 배우고, 블록 DCT 기반의 압축 기술과 웨이블렛 변환을 이용한 압축 기술을 비교하며, JPEG, MPEG 등 압축 표준과 동 영상 데이터의 전송 방식 등을 소개하고 이들의 응용에 관하여 연구한다.

ECE6064 AR 및 VR 디스플레이 공학 특론 (Selected topics on augmented reality and virtual reality display)

증강현실과 가상현실 응용을 위한 착용형 디스플레이 광학 시스템의 원리와 최신 기술을 설명.

ECE6065 데이터 사이언스 (Data Science)

데이터 분석에 기초가 되는 통계학, 데이터 수집 및 분석, 데이터 시각화, 데이터고속처리 기술, 기계학습 등을 배움.

ECE6066 전력변환장치 이해 및 설계 I (Fundamentals of Power Conversion Circuit I)

전력변환장치의 동작을 이해하며, 주요 부품의 설계방법을 이해.

ECE6067 인공지능융합프로젝트2 (AI Convergence Project2)

제조, 물류, 포털 산업 분야에서 필요한 AI 융합기술을 팀 단위로 개발.

ECE7061 레이저공학 (Laser Engineering)

레이저공학의 기본개념과 펌핑과정, 광학공며으 연속파와 순시레이저의 성질 등 기초이론을 취급하고 고체레이저, 액체레이저, 기체레이저, 레이저빔의 응용에 대하여 강의한다.

ECE7062 바이오광학 계측 (Biophotonic Measurement)

본 교과목은 최근 유망한 연구분야로 성장하고 있는 바이오와 광학을 융합한 바이오광학 계측에 대하여 학습한다. 바이오광학 계측 기기와 영상기기의 원리 및 응용분야를 살펴보며 장점 및 단점 등의 특징에 대한 토론을 통하여 지식을 습득한다. 또한 바이오광학 영상시스템을 실제 구현할 수 있는 소프트웨어인 ZEMAX 프로그램의 사용법 강의 및 실습을 진행하고자 한다.

ECE7063 MEMS개요 (Introduction to Micro-Electro-Mechanical Systems)

MEMS라 함은 IC 공정기술과 compatible한 일괄공정기술을 이용하여 제작된 전기적 또는 기계적 소자들이 함께 집적화 된 미세 Device 또는 System을 말합니다. 본 과목에서는 MEMS를 구현하기 위한 기본 미세가공 기술인 Surface micromaching, Bulk micromaching, LIGA 가공공정등과 MEMS에 사용되는 Material들과 그 특성들을 알아보고 센서 및 actuator의 기본 개념, 원리, 및 미세 가공 공정을 학습한다. 그리고 case study로서 열센서, 압력센서, 가속도센서, 각속도센서, Bio 센서, SAW device등을 학습한다.

ECE7064 광정보처리특론 (Advanced Optical Information Processing)

광정보처리의 기본 이론과 응용 기술을 다룬다. 푸리에 광학의 원리 및 이를 이용한 시스템 분석을 배우며, 이를 바탕으로 광신호처리, 공간광변조기, 광정보저장 시스템, 홀로그램의 원리를 살펴본다.

ECE7065 제어시스템특강 (Advanced Topics in Control and System)

기존의 제어알고리즘들에 대한 고찰과 해석을 통하여 문제점들을 토론하고, 빠르게 진화해 가고 있는 최근의 제어알고리즘들을 소개한다. MatLab등을 이용한 제반 최근 알고리즘들을 검증하고, 마지막 4주는 주어진 프로젝트에 대해 이들 알고리즘의 실제 응용여부 등을 검증한다.

ECE7066 전력경제 (Power system economiscs)

본 강좌는 전력시스템에 관련된 경제 이론, 전력 시장 및 정책을 포함하여 전반적인 전력 경제 이론을 소개합니다.
전력거래 시장을 전력망과 통합하여 모델링하고, 전력거래를 위해 필요한 이론과 지식을 시뮬레이션과 접목시켜 소개합니다. 특히,전력거래시장 중 전력 경매 및 거래 시스템을 시뮬레이션하게 됩니다. 현대의 신재생 에너지, 분산전원, 전기차의 도입, 강화된 빅데이터 등의 정보 시스템, 소비자이면서 생산자인 프로슈머의 등장을 전통적인 전력망 혹은 스마트 그리드와 접목시켜 모델링하는 방법을 소개합니다.

ECE7067 자율항법시스템설계 (Capstone Design of Autonomous Navigation System)

최근 자율주행자동차 및 드론기술의 출현이 전세계적으로 핫이슈가 되고 있으며, 이에 대한 심도있는 연구 및 교육환경 제공이 요구된다. 본 강의에서는 최신 자율주행 및 항법시스템에 대한 소개와 설계기법을 다룬다. 좌표계, 위성항법시스템 개요, 측위원리, 전세계 위성항법시스템 수신기 신호처리 기법, 관성항법시스템, 항법시스템용 최적 칼만필터 설계, 센서결합기법

ECE7068 디지털 제어기 구현 (Digital Controller Implementation)

현대의 제어시스템은 마이크로프로세서 및 반도체의 발달로 인해 대부분 디지털 시스템으로 구현되고 있다. 본 강좌에서는 디지털 제어시스템을 구현하기 위해 필요한 이론적, 실무적, 지식을 실제 시스템을 대상으로 하여 단계적으로 강의함으로써 학생들로 하여금 디지털제어기를 구현하기 위해 필요한 역략을 습득하게 하고 실제 디지털제어기를 구현해 보는 과정을 경험해 보도록 한다. 세부적으로는 Simulator의 내부 동작원리, Simulink와 S-Function을 이용한 고급 Simulator의 설계방법, 시스템의 계수측정 및 모델링 방법, Rapid Control Phrototyping, 마이크로프로세서를 이용한 디지털 제어기의 구현과 같은 주제를 다룬다.

ECE7069 이동통신시스템 (Mobile Communications System)

3GPP LTE & 5G 무선전송기술

  • 3GPP LTE 스펙 주요 사양
  • 3GPP LTE 네트워크 구조 및 공통 사양
  • 상하향 링크 구조
  • 다중안테나 기술 및 간섭 이슈
  • 5G 무선전송기술
ECE7070 무선통신공학 (wireless communication)

현재 이동 통신 분야는 IMT-2000이라는 제 3세대 무선 통신 기술로의 기술적 진화에 이어, 2006년부터는 휴대 인터넷 시스템인 WiBro가 상용화 될 예정이며, 2012년을 목표로 100 Mbps까지의 데이터 전송 속도를 제공하는 차세대 이동 통신 시스템(IMT-Advanced)으로의 진화 로드 맵을 가지고 있다. 이러한 통신의 기본이 되는 디지털 이동 통신을 다루는 과목으로써 다루는 내용은, 디지털 신호의 구성 및 성능, 무선 통신 채널의 분석과 디지털 수신기 구조, 다중 사용자 무선 접속 기술과 현재 이용 중인 무선 통신 기술에 대해서 배운다.

ECE7071 클라우드 네트워킹 (Cloud Networking)

이 과정을 통해 클라우드 네트워킹에 대한 심도있는 문제를 탐색 할 수 있으며, 공유 인프라에 가상 네트워크를 구축 할 수있는 민첩성을 제공 방법에 대하여 연구하고, 빅 데이터를 효율적으로 전송하고 지연 시간이 짧은 통신을 가능하게하며 궁극적으로는 다양한 국가와 걸쳐 애플리케이션을 연합 할 수있는 네트워크 인프라를 구축하는 방법에 대하여 다룹니다. 해당 교과목 에서는 클라우드 컴퓨팅의 운영 및 설계 이론적 근거에 중점 두고 있습니다. 즉, 작동 방식 및 이러한 방식으로 설계된 이유 등 오늘날 많은 응용 프로그램의 중요한 통신 인프라에 근간이 되어온 이유에 대한 답변을 얻을 것입니다.

ECE7072 강화학습 (Reinforcement Learning)

강화 학습은 DeepMind의 AlphaGo와 같은 많은 AI 알고리즘에 적용되며 4차 산업 혁명 (FIR)에서 중요한 역할을 하는 인공 지능의 고전적인 분야입니다. 이 과정에서는 MAB (Multi-armed Bandits) 및 Markov 의사 결정 프로세스와 같은 기본 강화 학습 모델을 학습하고 대표적인 솔루션 방법을 배웁니다. 또한 이러한 학습 모델과 알고리즘을 적용할 수 있는 어플리케이션을 배웁니다. 프로젝트 수업에서 학생들은 강화 학습 알고리즘을 적용하고 구현합니다.

ECE7075 전자디스플레이공학 (Electronic display)

전자디스플레이 중에서 특히 평판디스플레이에 대하여 공부한다. PDP, LCD, FED, EL 등의 특성과 장단점을 비교분석하고 각각의 원리, 제조방법, 재료, 응용 등을 연구한다.

ECE7076 전력시스템 최적화 (Optimization in Power System)

최근 전력시스템에 재생에너지와 ESS 등 다양한 기기들이 연계됨에 따라 이들을 전력망에서 최적 운영하는 것이 점차 중요해지고 있다. 따라서 본 수업에서는 전력시스템 운영에 필요한 다양한 최적화 기법들에 대해서 배우도록 한다. Linear programming, Integer programming, dynamic programming 과 더불어 다양한 nonlinear optimization 기법들을 함께 다루도록 한다. 다양한 기법들의 기초 이론을 학습한 후 이를 전력시스템 최적화 문제에 적용하고, 이를 프로그램으로 구현하여 실제 문제를 해결하도록 한다.

ECE7077 전력시스템 인공지능 특론 (Artificial Intelligence for Power System)

최신 전력 시스템이 더욱 복잡해짐에 따라 데이터 기반 시스템 운영, 모델링 및 제어에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이 수업에서 학생들은 다변수 환경에서 데이터 분석을 위한 다양한 통계 방법을 배운다. 또한, 인공 신경망 (Artificial neural network, deep neural network, recurrent neural network, long short term memory neural network, 등)의 다양한 아키텍처와 전력시스템에서 AI 적용을 위한 기본 최적화 방법 (batch gradient descent, stochastic gradient descent 등)에 대해 다룬다. 또한 physics informed machine learning, graph neural network, generative adversarial networks, reinforcement learning (Q/deep Q learning)과 같은 고급 주제 및 활용 분야에 대해 소개한다. 다양한 의사 결정 트리, 분류 문제에 대한 클러스터링 방법에 대해서도 배운다. 이 수업은 전압 제어, 보호 시스템, 발전 및 부하 예측, 보안 분석, 전압 안정도 분석, 제약 경제 급전 등을 포함하되 이에 국한되지 않는 여러 예제로 구성된다. 학생들은 학기 프로젝트 및 최근 논문들로 세미나를 진행한다.

ECE7079 임베디드 소프트웨어설계 (Embedded Software Design)

오늘날의 세계에서 임베디드 시스템은 가정, 사무실, 자동차, 선박 및 DTV, 휴대폰과 같은 가전 제품 등 어디에나 있다. 이 과목의 목표는 임베디드 시스템 설계의 주요 영역에 대한 개요를 제공하는 것이다. 또한 임베디드 시스템의 사양, 센서 및 액추에이터와 같은 임베디드 시스템 하드웨어, 플랫폼에 대한 애플리케이션 매핑을 다룬다. 디지털 신호 처리, 로봇 공학, 머신 비전, 클라우드 및 엣지 컴퓨팅, 실시간 시스템, 제어 시스템, 인공 지능 (머신 러닝 및 딥 러닝) 애플리케이션 등 일부 분야를 전문으로 하는 학생들이 이 과정에 참여할 수 있다. 또한 산업용 IoT, 자율 주행 차량, 웨어러블 장치 및 스마트 공장 문제를 포함한 임베디드 시스템 예를 다룰 것이다.

ECE7080 확률적최적화 (Stochastic Optimization)

시간에 따라 주어지는 환경이 달라지는 기회를 활용하기 위한 확률적 최적화 기법 중 하나인 Lyapunov Optimization에 대해 배운다.

ECE7081 바이오 인식 (Biometrics)

The title of this course is “Biometrics using DeepNeural Networks.” After understanding traditional methods of biometric feature extraction and comparison, students will learn recent techniques for biometric recognition of various modality ? such as fingerprint, face, iris, hand-vein ? using deep neural networks. Students will also study various models of GAN to generate synthetic biometric sample images, and DNN’s for presentation attack detection. Finally, this course introduces international standards and performance evaluation of biometric systems. Permission of the instructor is required.

ECE7082 병렬영상처리 프로그래밍 (Parallel image processing programming)

The aim of this course is to provide students with knowledge and hands-on experience in developing parallel image processing algorithms and systems using recent parallel processing technologies such as multi-core processor, OpenMP, Streaming SIMD Extension, and GPU. This course will mainly focus on the implementation of conventional DIP algorithms by parallel programming. Students are required to have high-level knowledge in VC++ programming.

ECE7083 메모리 회로 설계 (Memory Circuit Design)

A practical introduction to the transistor-level design of memory circuits. Memory technologies including Memory Hierarchy and Types, SRAM Cell Optimization and Design Metrics, and Memory Read/ Write Path will be discussed. Also, the course will cover DRAM array design and related constraints, DRAM interface, and Non-Volatile Memory Cells such as Flash memory and Magnetic RAM.

ECE7084 알고리즘특론 (Advanced Algorithm)

알고리즘은 컴퓨터에 대한 이해와 응용의 기반이 되는 학문이다. 컴퓨터공학에서 이슈가 되는 다양한 문제들에 대한 해결 능력을 향상시키기 위해 학습이 필요한 학문이다. 본 강의에서는 기본 자료구조 및 고급 자료구조를 소개하고 amortized analysis 등 고급 알고리즘 분석 기법과 dynamic programming, divide and conquer, greedy algorithm 등 다양한 알고리즘 설계기술들을 소개한다. 이러한 방법들을 기반으로 하여 계산 기하학, 문자열 알고리즘, 그래프 알고리즘 등에서 발생하는 문제들을 해결하는 예를 학습하고 컴퓨터로 풀기 어려운 문제들에 대한 이론을 학습한다.

ECE7085 임베디드 예측제어 (Embedded Model Predictive Control)
  • 예측제어 알고리즘 이론
  • 임베디드 최적화 이론 및 실습
  • 차량 전자제어장치(ECU)에서 구현 가능한 예측제어기 설계
  • MCU 기반 예측제어 설계
ECE7086 HVDC, FACTS 및 신뢰도 (HVDC, FACTS, and Power System Reliability and Stability)

현재, 전력시스템 신뢰도와 HVDC와 FACTS 그리드 해석 강좌가 부재하여, 해당 주제를 대학원에 소개하고자 합니다. 이를 통해, 전력 시스템의 신뢰도 계산 이론, 예제 및 응용을 다룰 것이고, 최근 각광받고 있는 High Voltage DC 그리드와 FACTS의 해석에 필요한 이론을 소개하고, 전력시스템에 미치는 영향을 HVDC Engineering, 신뢰도 및 안전도의 관점에서 다루고자 합니다.

ECE7087 컴퓨터 보안 이론 (Computer Security Theory)

고급 암호의 개념을 이해하고 최근의 암호 연구 동향을 파악한다. 암호 알고리즘의 효율적인 구현을 위한 방안을 이해하고 정량적인 분석 방법을 익힌다.

ECE7088 로봇 OS (Robot OS)

본과목에서는 로봇 응용을 위한 실시간 운영체제의 개념을 학습하고 임베디드 디바이스에 이를 적용하여 실무적인 능력을 배양하고자 한다. 반응형 로봇제어, 실시간 가상현실 시스템, 무인 차량제어 등 다양한 응용에 대해서도 학습을 하고자 한다.

ECE7089 인공지능 반도체 (AI Semiconductor)

본 교과목에서는 메모리 반도체로 구성되는 지능형 반도체의 원리와 응용을 살펴 본다. 여러 메모리 반도체의 특성과 동작원리, 그리고 하드웨어에서 구현되는 인공지능 기능을 이해한다.

ECE7090 심층신경망 프로그래밍 (Deep Neural Network Programming)

심층신경망 기초이론을 기습득한 학생들을 대상으로 프로젝트 기반의 프로그래밍 실습을 통하여 심층신경망 구현 능력 배양.

ECE7091 패턴인식 (Pattern Recognition)

베이지안 확률이론을 기반으로 확률적 패턴인식 및 기계학습 이론을 배우고, 산업체 전문가와 팀티칭을 통하여 실무관련 프로젝트를 수행하는 PBL 로 진행.

ECE7092 저전력 및 인메모링 컴퓨팅 설계 (Low Power and In-Memory Computing Circuit Design)

This course provides ultra-low power circuit design, error resilient circuit design, and design of In-Memory Computing hardware. Following a seminar format, detailed case study on circuit design techniques used by leading industrial players, e.g. Intel, IBM, Qualcomm etc. will be discussed in the class.

ECE7093 인공지능융합프로젝트3(AI Convergence Project3)

제조, 물류, 포털 산업 분야에서 필요한 AI 융합기술을 팀 단위로 개발.

ECE7094 알고리즘적 제어이론 및 응용(Algorithmic Control Theory and Applications)
  • DDP, iLQR(G), eLQR(G) 등의 근사 최적화 기반 제어 기법 소개 및 응용
  • Sequential Convex Programming 기법을 이용한 비선형 최적제어 이론 학습 및 응용
  • 강화학습 기반 최적제어 기법 학습 및 응용

아래 나열된 교과목들의 학점은 1학점입니다.

ECE5024 인공지능융합세미나I (Artificial Intelligence Convergence Seminar I)

인공지능 및 인공지능 융합 관련 연구 및 산업체 트렌드를 초청 연사의 순환식 세미나를 통해 소개한다.

ECE6058 인공지능융합세미나Ⅱ (Artificial Intelligence Convergence Seminar Ⅱ)

본 교과목에서는 인공지능 및 인공지능 융합 관련 연구 및 산업체 트렌드를 초청 연사의 순환식 세미나를 통해 소개한다.

ECE6061 미래형자동차공학 세미나 2 (Automotive Engineering Seminar 2)
  • 미래자동차 산업계/학계 최신 연구동향 분석 및 소개 세미나
  • 전문가 초빙 세미나 및 튜토리얼 강의 운영

※ 위 과목 외 과목들은 추후 추가 개설 가능