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교육과정
학수번호 교과목명 학점 자기
학습
시간
영역 학위 이수
학년
비고 언어 개설
여부
AIM4001 빅데이터분석특론 3 6 전공 학사/석사 인공지능학과 - No
빅데이터 분석에 중추적인 역할을 하는 주요한 데이터 마이닝 기법 및 기계학습 방법론에 대해 학습한다. 빅데이터의 종류 및 성격을 파악하여 그 데이터 안에서 의미 있는 정보를 추출하기 위해 어떤 빅데이터 처리 기법을 적용해야 하는지에 대해 습득한다. 더 나아가 빅데이터 분석에 활용할 수 있는 확장성 높은 데이터 마이닝 알고리즘을 설계하고, 다양한 빅데이터를 수집 및 분석하는 소프트웨어를 개발하는 것을 목표로 한다. 강의 중반부까지는 빅데이터 분석에 필요한 주요 지도학습 및 비지도학습 방법론에 대한 이론적 분석 및 실제 적용 예에 대해 소개한다. 강의 중반 이후에는 빅데이터의 대표적인 예 중 하나인 거대 소셜 네트워크를 분석하기 위한 다양한 그래프 마이닝 기법들에 대해 공부한다. 한 번의 중간시험과 세 번의 과제, 최종 설계 프로젝트를 통해 평가한다. 학기말 설계 프로젝트를 통해서 실제 빅데이터를 수집하거나 기존에 존재하는 빅데이터를 분석하는 소프트웨어를 개발하는 것을 목표로 한다.
CHS7001 블록체인의기초 3 6 전공 학사/석사/박사 도전학기(대학원) - No
본 과목에서는 ‘블록체인’이라는 기술의 전반적 이해를 위한 기초개념을 다룬다. 블록체인 기술이 등장하게 된 배경 및 기술의 목적을 이해하고, 수강생 스스로 기술의 한계점 및 응용 가능성에 대해 생각해 볼 수 있는 기회를 가질 수 있도록 한다. 블록체인 기술을 최초로 도입한 대표적인 암호화폐인 비트코인의 구성 요소 및 구조를 이해하고, 나아가 탈중앙화된 플랫폼을 지향하는 이더리움의 구성 요소 및 구조를 이해하여 대표적인 두 암호화폐의 장단점 및 차이점을 체계적으로 이해한다. 또한 기술을 구성하고 있는 합의 알고리즘 (POW, POS 를 중심으로), 블록체인의 확장성, 암호경제학의 개념 및 한계점을 이해하고 이를 바탕으로 블록체인의 기술의 방향성 및 응용가능성에 대한 수강생 간의 논의를 통해 기술에 대한 수강생의 심층적인 이해를 유도한다.
CHS7002 머신러닝과딥러닝 3 6 전공 학사/석사/박사 도전학기(대학원) - No
본 수업에서는 기초적인 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘의 이론 및 실습을 다룬다. 구체적으로, 선형 분류, 선형 회귀, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 다층신경망, 컨볼루션 네트워크 등 실제 사례에 널리 사용되고 있는 알고리즘들을 이론 강의를 통하여 습득하고, python을 이용하여 이론에서 배운 알고리즘을 실습을 통하여 자기주도적으로 학습한다. 본 수업의 원활한 수강을 위하여, 학생들은 기본적인 미적분학, 선형대수학, 확률 및 통계, python language의 활용 등에 대한 지식이 필요하다.
CHS7003 인공지능응용 3 6 전공 학사/석사/박사 도전학기(대학원) - No
스탠포드 대학교의 공개 강좌인 cs231n은 이미지 인식과 딥러닝에 대한 가장 유명한 공개 강좌 중 하나이다. 본 수업은 스탠포드 대학교의 공개 강좌 cs231n을 이용하여 Flipped class 방식으로 수업을 진행한다. 본 수업을 수강하기 위해서는 학부 수준의 기본적인 수학 지식(선형대수, 미적분학, 확률/통계)와 기본적인 파이썬 기반의 코딩 능력이 요구된다. 수업에서 진행하는 구체적은 진행방식과 활동은 다음과 같다. 1) On-line 강의(English)를 청취 (학습자 주도) 2) On-line 강의(English) 청취한 내용에 대해 개별 노트 정리 (학습자 주도) 3) On-line 강의(English) 청취한 내용에 대해 QnA 토론 (학습자 주도) 4) QnA 기반의 교수자 주도의 Off-line 강의(Korean) 강의 (교수자 주도) 5) 팀별 보충 발표 (학습자 주도) 매 토픽에 대하여 위에 언급한 1) ~ 5)의 진행방식을 활용하여 학습한다. 평가는 각 활동과 과제, 중간 시험, 기말 프로젝트에 기반하여 절대평가한다. 수업에 다루는 내용은 다음과 같다. - Introduction Image Classification Loss Function & Optimization (Assignment # 1) - Introduction to Neural Networks - Convolutional Neural Networks (Assignment # 2) - Training Neural Networks - Deep Learning Hardware and Software - CNN Architectures-Recurrent Neural Networks (Assignment # 3) - Detection and Segmentation - Generative Models - Visualizing and Understanding - Deep Reinforcement Learning - Final Project. 본 수업은 이미지 인식과 관련한 딥러닝 방법에 대하여 기초부터 응용까지 다루므로 관심이 있는 학생들에게 좋은 기회가 될 것이라 생각한다.
COV7001 논문작성법및연구윤리1 1 2 전공 석사/박사 일반대학원 성균융합원 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.
DMC5005 IT영어논문작성법 2 4 전공 석사/박사 1-4 DMC공학과 - No
이 과목은 전자전기 및 컴퓨터 공학 분야의 영어 기술문서 작성을 위한 것이다. 기술개발 과정과 그 결과를 기술문서가 지녀야 하는 일정한 형식에 따라 정확하고 간결하게 영문으로 작성하는 일은 연구 활동의 중요한 한 부분이다. 본 강좌의 영어 기술문서의 효과적인 작성법 학습과 실제 영어 기술문서 작성을 통하여, 많은 사람들과 효과적으로 기술정보를 소통할 수 있는 능력을 배양할 수 있다.
DMC5006 인문과기술 1 2 전공 석사/박사 DMC공학과 - No
전자전기 및 컴퓨터공학을 전공하는 학생을 위한 특화된 인문학 강좌로써, 학문적 인문학 교양 강의가 아닌, 인간을 위한 기술을 개발하기 위하여 머리에서 가슴으로, 가슴에서 발끝까지의 느끼는 기술과 인문학의 다양한 여정을 추구한다. 다양한 인문학적 사고와 사례를 통하여 순수 기술 중심적 테두리를 벋어나, 제품개발과 기술개발이 궁극적으로 인간을 위한 것을 인식하고 문제해결의 새로운 시야를 넓히도록 한다. 유학대학, 경영대학, 정보통신대학 교수가 공동으로 강의를 진행 한다.
ECE4223 반도체공정기술 3 6 전공 학사/석사 1-4 전자전기컴퓨터공학과 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.
ECE4233 전력계통시뮬레이션공학 3 6 전공 학사/석사 1-4 전자전기컴퓨터공학과 - No
본 강좌의 목적은 대학원 수준의 전력계통 시뮬레이션 방법, 특히 개인용 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션 방법을 습득시키는데 있다. 주된 주제로는 정상상태 및 과도상태 전력계통 시뮬레이션, 고장 모델링 기법, 유연송전시스템 시뮬레이션과 EMTP, ATP, PSCAD/ EMTDC의 사용기법 등이다.
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 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.
ECE4245 전력시스템자동화및설계 3 6 전공 학사/석사 1-4 전자전기컴퓨터공학과 Yes
정보통신기술의 발달로 전력시스템의 운용도 자유경쟁 체제의 전력시장이 형성되어 전기에너지의 거래가 원활히 이루어질 수 있도록 자동화되어 가고 있다. 이러한 추세에 적응할 전력산업의 구조개편이 우리나라에서도 활발히 추진되고 있어 향후 정보통신 기술을 겸비한 전력계통운용을 위한 고급전문인력의 수요가 급증할 것이다. 따라서 이와 같은 전문인력이 갖추어야 할 전력계통의 운용을 위한 자동화기술의 기초를 강의한다. 특히 경제적 전력계통의 운용과 다양한 최적조류계산 기법을 포함한 전기에너지의 자유경쟁시장에서 활용될 소프트웨어의 종류, 특성, 및 개발기법을 다룬다
ECE4246 디지털제어 3 6 전공 학사/석사 1-4 전자전기컴퓨터공학과 - No
산업현장의 많은 제어시스템에서 디지털 컴퓨터는 핵심적인 역할을 담당하고 있다. 최근의 가히 혁명적이라도 할 수 있는 컴퓨터의 발달과 이로 인한 디지털 신호처리의 수월성의 제고 등으로 말미암아, 아날로그 제어보다는 디지털 제어가 산업계에서 더욱 활용되고 있다. 게다가 저가의 마이크로 프로세서나 마이크로 컴퓨터의 활용으로 인하여, 디지털 컴퓨터를 장착한 소형의 제어시스템을 구축하여 최적의 성능을 얻는 것이 보편화되었다. 본 강좌의 목적은 디지털 제어시스템의 해석과 설계에 대한 포괄적인 이해를 도모하는 것이다. 특히, 디지털 제어시스템을 학습하는데 관계있는 개념에 대해 명확하고도 이해하기 쉽게 설명한다
ECE4247 전력전자시스템해석 3 6 전공 학사/석사 1-4 전자전기컴퓨터공학과 - No
인버터와 컨버터 등의 전력변환회로는 연료전지나 하이브리드 전기자동차 등의 시스템을 구동하는데 필수적인 부분을 차지한다. 본 과목에서는 여러 산업용 시스템의 구동조건에 따른 전력변환회로의 설계 및 제어에 관해서 다룬다. 이를 통하여 전력변환회로의 실장에서 요구되는 하드웨어와 소프트웨어를 습득하고 활용할 수 있는 능력을 함양시키고자 한다
ECE4248 제어네트워크시스템 3 6 전공 학사/석사 1-4 전자전기컴퓨터공학과 - No
네트워크로 연결된 제어 시스템의 특징 및 설계의 고려사항들에 대해 학습한다. 네트워크 지연에 의한 제어시스템의 안정도 분석, 강인 제어기 설계 및 제어시스템의 성능을 높일 수 있는 스케쥴링 기법 등을 배우고 CAN(Controller Area Network)으로 연결된 실제 제어 시스템의 응용 사례에 대하여 살펴본다.
ECE4249 컴퓨터비전 3 6 전공 학사/석사 1-4 전자전기컴퓨터공학과 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
ECE4261 나노소자공학 3 6 전공 학사/석사 1-4 전자전기컴퓨터공학과 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.
ECE4267 전자에너지변환공학 3 6 전공 학사/석사 1-4 전자전기컴퓨터공학과 - No
본 교과목은 전기기기 및 전자디바이스 등에 전반적으로 적용되고 있는 전기에너지 변환 원리에 대해 다룬다. 전기적 입력에 대하여 전자계 Energy 및 Coenery에 대하여 정의하며, 이를 기반으로 하는 기계적 출력에 대한 관계를 정립하여 에너지변환 프로세스를 이해한다. 궁극적으로, 전기에너지변환 이론을 바탕으로 전기기기 종류별 에너지 기반의 수학적 모델링을 재정립하여, 에너지변환 원리 체계화, 시스템설계 및 최적화 응용, 신개념 에너지변환기기 개발 등에 목적을 둔다.
ECE4269 고급디스플레이공학 3 6 전공 학사/석사 1-4 전자전기컴퓨터공학과 Yes
본 강의는 박막 트랜지스터 소자 및 공정을 응용하는 다양한 display 기술을 다루며 소자의 기본 이론은 물론 제조공정, 재룔를 포함한 다양한 지식을 다룬다.
ECE4270 영상처리 3 6 전공 학사/석사 1-4 전자전기컴퓨터공학과 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.
ECE4273 이동통신개론 3 6 전공 학사/석사 전자전기컴퓨터공학과 - No
이 과목에서는 이동통신시스템과 관련된 다음과 같은 다양한 주제들을 공부한다. 셀룰러시스템, 인지무선통신망, 이종무선통신망, 다중접속기술 (CDMA/OFDMA/FDMA/TDMA), 이동통신 프로토콜 (핸드오버 등), 무선채널 환경에서의 전송기술, 동기화기술, 이동통신망의 설계와 운영, 주파수 관리, 차세대 이동통신시스템 등이 그 주제이다.
ECE4275 고체전자물리 3 6 전공 학사/석사 1-4 전자전기컴퓨터공학과 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.
ECE4277 RF시스템공학 3 6 전공 학사/석사 1-4 전자전기컴퓨터공학과 - No
현대 전자 시스템은 더 작고, 더 빠르고, 더 효율적인 아날로그 및 디지털 회로를 필요로 한다. 본 강의는 아날로그 및 디지털 회로 및 시스템 설계에서 고속 문제를 해결하기 위한 RF 엔지니어링의 기본 개념과 분석 기법을 소개한다. 강의는 저항, 캐패시턴스 및 인덕턴스 소자의 기원에서 시작해 단일 또는 다중 전송선의 고유 모드 해석, 공진 회로, 임피던스 종단 및 정합, 네트워크 분석및 과 같은 보다 진보된 주제를 소개한다. 아울러, 고주파 능동 회로 구성 블록의 동작원리와 기능을 설명한다. 이를 바탕으로 RF 시스템의 사양 분석 예제 및 응용 예를 통해 시스템 수준 설계 문제를 다룬다. 본 코스는 고속 아날로그 및 디지털 설계에 관심이 있는 고학년 학부 및 대학원생에게 실제 설계상의 문제를 해결하는데 도움이 될 것이다.
ECE4278 SOC설계및실습 3 6 전공 학사/석사 1-4 전자전기컴퓨터공학과 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.
ECE4279 메모리반도체설계 3 6 전공 학사/석사 1-4 전자전기컴퓨터공학과 Yes
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 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 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 Yes
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.
ECE5237 석사연구1 3 6 전공 석사 1-4 전자전기컴퓨터공학과 Yes
지도교수가 석사과정 학생에게 부여한 연구 과제를 수행한다.