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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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. | |||||||||
| DCE5003 | 고급디스플레이특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 디스플레이융합공학과 | 한 | Yes | |
| LG디스플레이 소속의 전문 engineer들을 초청하여 디스플레이와 관련된 최신 기술들을 직접 강의함. OLED 공정, Back-plane 기술, 디스플레이 소재, 디스플레이 구동, 화질 등 디스플레이의 여러 분야의 핵심기술들을 각 분야별 전문가들이 직접 강의함. | |||||||||
| DED5006 | 발광다이오드와디스플레이 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 첨단디스플레이공학과 | 한 | Yes |
| 동 교과목은 반도체 발광 다이오드 (Light-emitting diodes, LED)와 이의 디스플레이 응용에 관한 전반을 포괄한다. 강의 전반부에서는 LED의 기초인 반도체의 광학적/전기적 특성, 재결합 이론, 전기적/전류주입발광 특성, 접합구조 및 이의 작동 원리, 양자효율을 높이기 위한 구조, 패키지, 광학계를 다루고, 후반부에서는 LED 디스플레이의 제조 및 마이크로 LED 디스플레이에 대하여 학습한다. 특히, 초실감의 AR/XR 디스플레이에 대해 최신 기술 트렌드를 다룰 예정이다. | |||||||||
| EAM5601 | 광반도체및소자 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 신소재공학과 | - | No |
| 본 수업에서는 반도체 레이저 (Laser diode; LD), 발광소자(Light Emitting Diode; LED) 및 수광소자(Photodiode; PD)의 작동원리 및 구조를 소개하는 것을 주목적으로 하며 이들 광소자 제작 시 고려해야 할 사항들을 반도체 물성의 설명을 통하여 이해시킨다. 높은 발광 및 수광 효율을 갖는 직접천이 반도체의 물성과 효율적인 광소자 작동을 위하여 사용되는 이종접합 구조의 설명을 통하여 발광되는 빛 및 감지되는 빛의 파장과 물성의 관계, 효율적인 광소자의 구조 설계 방안 등을 설명한다. | |||||||||
| EAM5701 | 기능성재료연구 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 신소재공학과 | - | No |
| 다양한 기능을 갖는 기능성 재료들에 대한 설계적 측면에서의 접근방법과 더불어 문제 해결 방법을 논의한다. | |||||||||
| EAM5737 | 무기하이브리드재료 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 신소재공학과 | - | No | |
| 본 교과목에서는 주로 금속, 금속 산화물, 탄소 소재 등의 무기 나노소재 기반의 다양한 하이브리드 재료와 나노 복합재료에 대한 포괄적인 내용을 다룬다. 다양한 나노소재의 합성에 대한 기초적인 이해 및 분석기술, 이의 하이브리드화를 위한 화학적인 원리 및 분석을 바탕으로 하이브리드 재료에 대한 이해를 높이고자 한다. 이를 바탕으로 에너지변환 (수소발생, 정전변환 등), 친환경 (미세먼지 저감), 바이오 (항균) 등의 다양한 하이브리드 재료의 응용에 대해서 고찰한다. | |||||||||
| EAM7001 | 플라즈마공정및장비 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 3-4 | 신소재공학과 | 한 | Yes |
| 본 과목은 반도체, 디스플레이, 그리고 다양한 나노소자 공정에서 요구되는 플라즈마를 이용한 증착 및 식각 공정에 대한 공정기술, 장비기술, 진단기술 등을 논의하는 이론과목으로 다음과 같은 내용을 포함함. 1) 가스의 충돌이론, 2) 진공 및 부품기술, 3) 플라즈마 기술, 4) DC, RF, 고밀도 플라즈마 기술 5) 플라즈마 진단기술, 6) 플라즈마 증착기술, 7) 플라즈마 식각기술, 8) 최근 플라즈마 기술 동향에 대한 세미나 | |||||||||
| 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. | |||||||||
| 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. | |||||||||
| ECE4261 | 나노소자공학 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 본 과목에서는 나노미터 이하의 규격을 가지는 물질의 성장, 물리 및 전기적 특성을 논하고, 이들을 이용하여 제작된 소자의 종류(기억소자, 논리소자 및 디스플레이용 소자 등), 구성 및 동작원리를 강의한다. 선 수강 과목으로는 물리전자, 반도체공학, 전자재료, 반도체고집적공학 등을 권유한다. | |||||||||
| 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. | |||||||||
| ECE4274 | 기술혁신과사업경영 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | - | No |
| 오늘 꿈꾸는 혁신이 내일 모두에게 일상이 되게 하는 기술 혁신과 사업화를 위한 필요충분조건을 본 교과목에서 네 개의 단계별로 다룸. 첫 단계는 미래의 변화를 읽고 체계적으로 분석하여 통찰을 얻기 위한 준비단계, 둘째 단계는 혁신적인 가치를 체계적으로 이해하고 전략적으로 SMART하게 구상하는 단계, 셋째 단계는 성공적으로 팀을 만들고 소통하고 관리하여 혁신적인 성과를 만드는 단계, 마지막 단계는 사업의 필수 조건들과 경영자가 알아야 할 사업 성공 노하우와 조건에 관하여 강의함. | |||||||||
| ECE4275 | 고체전자물리 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 고체 전자소자 설계 및 개발에 필요한 고체물리학을 개론수준으로 다룬다. 절연체, 반도체, 도체의 전기적 성질 및 에너지 밴드 다이어그램 작성을 위해 필요한, 고체물리학을 주로 다룬다. 나아가, 고체 상태 소재 (반도체) 내부에서 캐리어가 이동하는 이론에 대해 상세히 배운다. 마지막으로, PN접합 및 MS접합에 대한 이론을 상세히 다룬다 (DC, AC, 과도응답특성 포함). | |||||||||
| 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 | - | No |
| 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. | |||||||||
| ECE4279 | 메모리반도체설계 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | - | No |
| CMOS 메모리 소자들은 전통적인 디지털소자로 알려져 있다. 최근의 메모리 집적회로들의 요구조건들이 날로 높아지고 있고, 인공지능 등의 스마트형 기기들에서 요구되는 새로운 조건들을 만족시키기 위해서는 기존에 널리 사용되고 있던 DRAM/SRAM/플래시메모리 이외에도 content addressable memory, process-in-memory 등의 다양한 형태의 메모리제품들이 연구되고 있다. 본 교과에서는 간단한 메모리시스템의 이해에서 출발하여 기존의 다양한 메모리제품들의 소자적인 특성과 설계방법 및 특성지표 등에 대하여 공부하고, 미래형 반도체로 부상하고 있는 새로운 비휘발성메모리와 content addressable memory의 이해 및 설계에 대하여 학습한다. 학습하는 도중 간단한 회로설계 실습과 특성평가를 과제를 통해서 수행하게 된다. | |||||||||
| ECE4281 | 유연전자소재공학 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 한 | Yes |
| 본 교과목은 기능성 유연전자소재의 기계적/전기적 특성에 대한 기초 지식을 습득한다. 이를 바탕으로 유연전자소자 제작을 위한 전사 공정 및 프린팅 공정의 핵심 기술 등을 학습한다. 또한, 유연한 전극과 반도체의 변형에 따른 전기적 특성 이해한다. 특히, 본 학과에서 기학습한 회로이론, 논리회로, 반도체공학 과목을 기반으로 RLC 필터/증폭 회로, 트랜지스터, 논리게이트, 비휘발성 메모리 소자등이 변형시에도 안정적으로 구동되는 원리를 이해한다. 본 교과목에서는 이러한 유연전자소자를 디스플레이, 센서, 무선집적회로등에 응용할 수 있는 전자공학 전반에 대한 폭넓은 이해를 목표로 한다. | |||||||||
| 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. | |||||||||
| ECE4283 | 지능형시스템집적회로설계 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | - | No |
| 본 과목에서는 지능형 시스템집적회로에 대해서 다룬다. DVFS (Dynamic Voltage Frequency Scaling) 기법과 같은 지능형 전원 관리 회로, AI 기반의 센서 신호처리 회로 등에 대해서 최신 연구 동향에 대해서 강의하고, EDA 툴들을 이용해서 설계 실습까지 하는 목표로 한다. | |||||||||
| ECE4284 | 차량용임베디드소프트웨어 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes | |
| 본 과목에서는 차량용 임베디드 소프트웨어와 차량용 소프트웨어 구조 표준인 AUTOSAR Classic에 대해 다루고자 한다. 이를 통하여 차량용 임베디드 소프트웨어 주요 특성을 이해하고 AUTOSAR Classic 기반의 소프트웨어 개발 경험을 쌓고자 한다. | |||||||||
| ECE4285 | 생성형AI이론및코딩 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 전자전기컴퓨터공학과 | 한 | Yes | |
| 최근 딥러닝을 통한 AI의 급속한 발전과 더불어 Stabel Diffusion과 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능(AI)은 다양한 산업 분야로 빠르게 침투하여 4차 산업혁명을 주도할 것으로 보입니다. 본 교육 과정에서는 이러한 딥러닝과 생성형 AI의 학습 모델의 이론과 원리를 이해하는 것을 목표로 하며, 학생들은 컴퓨터 프로그램 실습 응용과 프로젝트를 통해 이러한 강력한 기술을 활용하는 데 필요한 실질적인 능력을 개발할 것입니다. 구체적으로는, (1) CNN, YOLO, Semantic Segmentation, GAN 같은 Deep learning 학습 모델의 이해와 코드 실습, (2) Diffusion 모델의 수학적 설명과 구체적인 활용을 학습하고, Open된 Stable diffusion 코드 분석을 통한 이미지 생성 원리 이해, (3) Seq2Seq 같은 언어 생성 모델, ChatGPT에 사용되는 Transformer architecture 및 이론을 이해하고 이를 활용하여 자연어 처리 및 응용 분야에서의 활용법을 실습할 것입니다. 이를 통해 학생들은 현재와 미래의 AI 기술을 이해하고, 현실 세계 문제를 해결하는데 필요한 능력을 갖추게 될 것입니다. | |||||||||
| ECE4286 | 인공지능반도체메모리소자 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 전자전기컴퓨터공학과 | - | No | |
| 심층 신경망(DNN: Deep Neural Networks)에 기반을 둔 인공지능 알고리즘은 여러 복잡한 인지 과제에서 인간과 유사하거나 인간을 뛰어넘는 성능을 입증하고 있다. 그러나 심층 신경망 알고리즘을 구현하는 현재의 노이만 컴퓨팅 시스템의 에너지 효율은 인간 뇌와 비교하여 매우 낮다. 이를 해결하기 위하여, 뇌 신경망 구조를 모사하여 조밀하게 연결된 병렬 뉴런과 시냅스로 구성된 뉴로모픽 하드웨어(Neuromorphic hardware)가 제안되었다. 본 강의에서는 뉴로모픽 하드웨어의 구동원리와 뉴로모픽 하드웨어에서 시냅스의 가중치 표현하는 멤리스터(Memristor) 메모리 소자를 학습한다. 멤리스터 종류별로 플로팅게이트 메모리(Floating gate Memory) 방식, 저항형 메모리(Resistive Memory) 방식, 상변화 메모리(Phase-change Memory) 방식, 자기저항 메모리(Magnetic Random Access Memory) 방식, 강유전체 메모리(Ferroelectric Memory) 방식의 재료 및 구현 방식에 대해 설명한다. | |||||||||
| ECE4288 | 고속패키지및인터커넥트설계 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 한 | Yes |
| 고속 시스템에서는 신호 무결성, 전력 소비, 타이밍 등과 관련된 문제들이 발생한다. 따라서 시스템을 구성하는 데에는 회로 이론, 전자기학 및 디지털 회로에 대한 폭넓은 지식이 필요하다. 본 수업에서는 다음과 같은 내용을 다룰 것이다. - IC, 패키지, PCB 인터커넥트에서 신호 전송의 이해 - SoC 및 메모리에 적용되는 3D 첨단 패키지 기술의 이해 - 다층 보드에 대한 지식과 신호 라우팅과 전력 공급망 설계 이해. - 안정적인 전력을 보장하기 위한 디커플링 커패시터의 올바른 배치에 대한 이해 - 첨단 패키지 내의 발열 문제의 이해 | |||||||||
| ECE4289 | 인공지능시스템설계 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| “인공지능 시스템 설계”는 인공지능 모델을 효율적으로 구동하기 위해 전체 하드웨어 시스템을 어떻게 구성해야 하는지를 이해하고, 인공지능의 핵심 연산인 행렬곱 가속기를 직접 구현해보는 데 초점을 둔 학석공통과목이다. 해당 과목은 이론 수업과 실습 수업으로 구성된다. 이론 수업에서는 다양한 인공지능 모델의 구조와 연산 패턴을 살펴보며 모델이 요구하는 핵심 연산을 이해하고, 현대 인공지능 시스템이 GPU, NPU 등 다양한 가속기 위에서 어떻게 실행되는지를 하드웨어 관점에서 분석한다. 딥러닝 연산의 구조적 특징(행렬곱, convolution, attention), 데이터플로우(weight-stationary, output-stationary 등), 스케줄링 및 타일링 전략을 다루며, Google TPU, Mobile NPU, 최신 인공지능 가속기 사례를 통해 실제 인공지능 가속기가 채택하는 설계 철학과 구조적 특성을 학습한다. 실습 수업은 한 학기에 걸쳐 Systolic Array 기반 행렬곱 가속기를 직접 설계하는 프로젝트로 진행된다. 설계 프로젝트는 Verilog 기반 RTL 구현 및 시뮬레이션 수준에서 수행되며, MAC 연산기 구현, Processing Element 설계, 2D Systolic Array 구성, 컨트롤러 및 버퍼 설계, 그리고 행렬곱 End-to-End 시뮬레이션을 포함한다. 본 교과목은 Verilog 기초를 갖춘 학생을 대상으로 하는 심화형 수업으로, 인공지능 모델의 특성과 하드웨어 구조를 연계하여 사고하는 능력과 RTL 설계 및 검증 역량을 함양하는 것을 목표로 한다. 수업을 마친 학생들은 인공지능 시스템 전체 구조를 통합적으로 이해함과 동시에, 실제 AI 가속기를 설계 및 검증해 본 실무적 경험을 갖추게 될 것으로 기대된다. | |||||||||
| ECE4290 | 컴파일러구조및설계 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 한 | Yes |
| 본 과목은 프로그램을 기계어로 변환하는 시스템 프로그램인 컴파일러의 구조와 동작 원리를 학습하는 교과목입니다. 구체적으로는 렉시컬 분석(lexical analysis), 구문 분석(syntax analysis), 의미 분석(semantic analysis) 등 전단부(front-end) 기술을 학습하고, 이어서 중간 코드 생성(intermediate code generation), 코드 최적화(optimization techniques), 목적 코드 생성(object code generation) 등 후단부(back-end) 기술을 살펴봅니다. 각 단계에서 사용되는 알고리즘, 자료구조, 변환 모델을 이해하고, 이를 통해 고급 언어가 어떻게 기계가 이해할 수 있는 형태로 변환되는지 전체 흐름을 익히게 됩니다. 또한 수업에서는 간단한 형태의 미니 컴파일러를 직접 설계/구현해 봄으로써, 이론적으로 배운 내용을 실제 구현에 적용하는 경험을 제공합니다. 이를 통해 학생들은 언어 처리기의 구성 요소와 컴파일러 내 최적화 기법이 실제 코드 생성 과정과 어떻게 연결되는지 체계적으로 이해할 수 있습니다. | |||||||||
| ECE5251 | 인공지능가속특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| “인공지능가속특론”은 인공지능 모델의 학습 및 추론 가속을 위한 최신 기술을 심층적으로 탐구하는 대학원 과목이다. 최근 대형 언어모델, 비전·언어 통합 모델, 생성 모델 등 고성능 인공지능 모델이 급격히 확산되면서 연산량 급증, 메모리 대역폭 병목, 통신 지연, 전력 소모, 분산 클러스터 확장성 등 다양한 시스템 문제가 새롭게 대두되고 있다. 본 과목은 이러한 난제를 해결하기 위해 제안된 최신 연구들을 종합적으로 다루고, 인공지능 가속 기술의 전계층을 깊이 있게 이해하는 것을 목표로 한다. 본 수업에서 다루는 연구 범주는 모델 경량화, 알고리즘 최적화, 컴파일러 및 런타임 기술, 고성능 시스템 설계, 전용 하드웨어 아키텍처 등 인공지능 가속 관련 기술 스택 전반을 포함한다. 이를 기반으로 세부적인 학습 내용은 실제 가속 기법과 구현 전략을 중심으로 구성된다. 수업은ICML, ICLR, NeurIPS, DAC, ISCA 등top-tier AI 및 시스템 학회의 최신 논문을 기반으로 운영되며, 학생들은 주요 연구 주제를 선택해 발표와 토론을 수행하는 참여 기반 학습 방식으로 진행된다. 이를 통해 각 분야의 최신 연구 동향을 파악하고, 새로운 아이디어를 도출하는 방법을 학습하게 된다. | |||||||||
| ECE5254 | 고급컴퓨터구조특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes | |
| 본 과목은 최신 컴퓨터 아키텍처 분야의 핵심 내용을 심층적으로 탐구하는 대학원 교과목으로, 현대 프로세서/메모리/가속기 설계를 이해하기 위한 필수 개념과 더불어 최근 연구에서 논의되는 기술적 방향성을 폭넓게 다루는 것을 목표로 합니다. 수업은 top-tier 아키텍처 학회 (ISCA / MICRO / HPCA / ASPLOS)의 최신 논문을 바탕으로 운영되며, 학생들은 주요 연구 주제를 중심으로 발표/토론하는 형태의 참여 기반 학습을 수행합니다. 이를 통해 학생들은 각 주제별 최신 연구 동향을 파악하고, 새로운 아이디어를 어떻게 제시할 수 있는지에 대한 방법을 배울 수 있습니다. 주요 학습 주제는 최신 컴퓨터 아키텍처 분야 전반적인 내용을 포함합니다. 예를 들어, 멀티코어 및 칩렛 기반 구조, 캐시 및 메모리 계층 설계, 병렬 실행 모델, GPU/NPU 기반 가속기 아키텍처, 등등 전반적으로 다양한 영역을 포함하며, 각 연구 분야 내 근간이 되는 논문들을 선정하고 해당 논문 및 관련 논문들에 대해 깊은 이해를 하는 것을 목표로 합니다. 학생들은 최신 연구가 제기하는 문제 정의, 설계 기법, 성능 평가, 한계점 등을 종합적으로 분석하며, 발표 과정에서는 연구자의 시각에서 내용을 구조화하여 설명하는 경험을 쌓게 됩니다. 본 과목은 컴퓨터구조 연구뿐 아니라, AI 시스템 설계, 데이터센터 인프라, 고성능 컴퓨팅 등 다양한 분야와 연계되어 있어, 차세대 컴퓨팅 플랫폼을 이해하는 데 중요한 기반을 제공합니다. | |||||||||
| ECE5301 | 고급정보이론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 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. | |||||||||
| 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. | |||||||||
| ECE5471 | Analog/Mixed-Signal설계 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 본 과목은 SoC에 임베드되는 아날로그/디지털 인터페이스 회로설계를 다룬다. 이들은 데이터변환기(ADC, DAC)와 필터들이다. 데이터변환기에서 양자화잡음 모델, SNR 및 필터링을 통한 SNR 개선방법, 잡음재구성방법을 논의한다. SoC 환경하에서 변환기의 실제적 구현방법을 논의한다. 집적가능한 형태의 필터와 필터링 토폴로지를 강의한다. | |||||||||