전자정보통신공학과

KANGWON NATIONAL UNIVERSITY

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IoT(사물인터넷)의 개념적 구조와 향후 비젼을 살펴보고 사물인터넷의 응용분야와 기술개발 동향을 소개한다. 또한 특정 기능을 수행하는 응용서비스와 연동하는 IoT 서비스 인터페이스를 구성하는 원리를 공부한다 또한 IoT응용시스템, SDN 기술, 정보통신융합기술, 차세대 스토리지, 정보통신정책 등의 교과과정을 편성하여 IoT 전공지식을 확대하고 다양한 응용 및 융합 분야에 적용을 할 수 있도록 한다. 또한, IoT 관련 정책이나 융합연구 등에 대한 이해 및 파악이 가능하도록 한다.

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감독학습, 무감독 학습, 강화학습 등 기계학습의 기본 개념과 원리를 바탕으로 OpenAI에서 제공한 gym의 다양한 게임들을 실습해봄으로써 인간의 학습방법을 이해하고 인간과 유사한 인공지능 플레이어를 구현한다.

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Digital Design을 함에 있어서 발생되는 Ringing, Crosstalk 및 Radiated Noise 문제 등과 같이 일반적으로 이론적인 측면에서 접근하기 힘든 현상들을 경험을 바탕으로 이론화하여 정립한 내용을 강의를 통하여 체계적으로 확립한다. 이론을 통하여 일반적인 Digital Design에서 간과하여 발생되는 문제의 유형과 현상을 학습함으로써 실제 설계후에 발생되는 문제점을 해석하고 대체해 나갈 수 있는 능력을 배양한다.

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현재 많이 상용되고 있는 관계형 DBMS, 객체지향형 DBMS, 인터넷을 통한 분산 데이터베이스 시스템 관련 핵심기술의 학습을 목표로 색인 구조, 질의 및 질의어 작성, 질의 최적화 방법, 동시성 수행 제어, 분산 구조 등의 제반 데이터베이스 시스템의 고급 핵심 기술을 학습할 것이다. 특히 이 교과목은 데이터베이스의 주요 연구 분야를 인지하도록 하고, 각 분야별 연구내용의 골격을 파악하는데 초점을 둘 것이다. 따라서, 데이터베이스 주요 연구분야마다 기본적인 이론 정립과 개념 파악, 주요 논문 수집과 세미나, 앞으로의 연구 추세 등의 파악에 초점을 두고자 한다.

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본 과목에서는 등방성/비등방성 매질에서의 빛의 진행과 가우시안 빔, 물질과 빛 사이의 상호작용, 레이저 원리, 빛의 변조와 스위칭, 그리고 비선형 광학 현상에 대해 다룬다.

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현재 광전자공학 분야에서의 관심사로 부각되어 있는 주제, 또는 중점적으로 연구의 필요성이 요구되거나, 산업체에서 필요로 하는 주제를 다룬다.

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본 교과목은 감독학습, 무감독 학습, 강화학습 등 기계학습의 기본 개념과 원리, 여러가지 학습 방법에 대한 모델 구조와 학습 알고리즘 및 그 수학적인 기반를 제공하는 것을 목적으로 한다. 패턴분류, 확률관계모델링, 순차적 의사결정과정에 대한 구체적인 학습 구조와 알고리즘을 살펴보며 실제 응용문제 해결을 위한 미니 프로젝트를 통하여 그 활용 방법을 습득한다.

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디스플레이소자의 이해에 필요한 기초적인 광학지식으로, 간단한 기하광학, Maxwell 방정식을 공부한다. 그리고 디스플레이 소자를 해석하고 설계할 수 있도록 하기 위하여, Anisotropic Material 내에서의 광의 전파특성, Birefringence 특성, Poinc'are Sphere에 의한 편광상태 해석, Extended Jone's Calculus, 4x4 Matrix 등을 강의한다

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정보통신공학의 S/W 및 H/W 구성을 위하여 기본이 되는 이산신호, Z-변환, Fourier 변환, FFT, DFT, Digital Filter 설계, 이산랜덤 신호처리 등을 소개하고, 얻어진 기본지식을 바탕으로 다양한 디지털 신호처리응용 분야를 이해하도록 강의한다.

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본 교과목을 통하여 고성능 CMOS 회로 설계의 중요한 이슈들을 이해하고 맞춤형 설계 방법을 이용한 데이터 패스 설계, 클럭킹, CMOS 로직 스타일 등에 대해 이해한다.

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미래 맞춤의학을 선도하는 것을 목표로 의생명정보 빅데이터를 생성, 관리 및 분석하고 새로운 의학적 가치를 발견하는데 필요한 복합적인 학문 분야인 디지털헬스에 대해 학습한다.

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헬스케어 시스템, 특히 IoT 시스템을 기반한 개인 맞춤 의료 환경 구축 방법을 학습한다. 이를 기반으로 하드웨어와 소프트웨어를 통합한 디지털헬스케어 설계 능력을 기른다.

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다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하여, 추구하는 해답을 시도하는 기계학습(Machine Learning)알고리즘의 집합이며 큰 틀에서 사람의 사고방식과 행동양식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습으로 교육을 통해서 연구능력을 배양한다.

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Microcomputer 구조 설계기법, data 전송기법, 병렬처리기법, Sensitivity 해석, Tolerence 해석, 시스템프로그래밍에 대한 설계방법을 다룬다.

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본 교과목은 이미지 센서의 기본 개념을 다루며, 수강생들에게 이미지 센서 개발에 필요한 반도체 소자의 특성과 관련 기술들에 대한 전반적인 지식을 기초 입문자 수준으로 이해하기 쉽게 제공한다. 또한, 어떻게 빛 정보가 이미지 센서를 통해 디지털 정보로 바뀌는 지와 이미지 신호처리 기법을 통해 우리에게 이미지로의 과정에 대해 이해 할 수 있도록 한다.

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리소그래피, 증착, 산화, 식각, 이온주입 등의 공정 등의 집적회로 제작을 위한 반도체 공정 전반에 대한 원리와 응용, 장비구조 등에 대해 학습한다

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물리계 등의 선형모델해석, 상태변수 및 상태방정식, 가제어성 및 가관측성, 상태궤환 및 상태추정, 안정도, 최소차의 시스템 구현 등을 다룬다.

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센서시스템 기술서. 센서기술의 기초 이론에서부터 동작 원리를 이용한 응용기술까지 다루고 있다. 또한, 센서의 개념과 사용재료, 센서의 종류, 관련 신호처리 등의 내용을 바탕으로 시스템 레벨에서의 구현 및 최신 기술 동향까지를 다룬다.

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스마트 그리드란 전력망에 정보통신(ICT) 기술을 적용하여 전력 공급자와 사용자가 양방향으로 실시간 정보를 교환함으로서 에너지 이용 효율을 극대화하는 전력망이다. 본 교과목에서는 스마트 그리드를 위한 통신 구조와 모델, 컴퓨터 네트워크 기술, 센서와 액츄에이터 등의 기본 개념을 이해하고, 전력 유틸리티 자동화 표준인 IEC 61850의 표준 분석을 통해 국제 표준화 방향과 이슈에 대하여 학습한다.

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스마트 팩토리는 IoT, AI, 자동화와 같은 첨단 기술을 활용하여 생산 프로세스를 최적화하고 효율성을 높이며 가동 중지 시간을 줄인다. 본 교과목에서는 실시간 데이터 모니터링과 의사결정이 가능하며, 기존 제조 방식을 보다 민첩하고 지능적인 시스템으로 전환할 수 있는 프로토콜을 학습한다.

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스마트 홈은, 컴퓨터 네트워크에 연결된 장치를 사용하여, 가전제품, 조명, 보안 등 다양한 가정용 시스템을 자동화 및 제어하여 편의성과 에너지 효율성을 높인다. 본 교과목에서는 스마트 홈 시스템을 원격으로 제어 및 관리하는 프로토콜을 다룬다.

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신경회로망에 대한 전반적인 이론 및 응용에 대해 강의. 특히, 신경회로망 모델, 구현방식과 영상인식, 음성인식, 로봇제어 등의 실질적 응용을 다룬다.

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아날로그 신호와 디지털 신호의 개념, 표현방법, 연산 정의 및 성질 등의 이론을 심도있게 이해시킨다.

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기초적인 전자회로 지식을 바탕으로 실제 아날로그 회로를 설계할 때 널리 쓰이는 기본 블록들 (광대역 연산 증폭기, 비교기, 연속시간 아날로그 필터, 스위치-커패시터 필터, 아날로그 디지털 변환기, 디지털 아날로그 변환기 등)에 대해서 CMOS 중심으로 다루는 고급과정이다.

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액정의 광학특성, 연속체이론, 전기광학특성, 배향기술 및 메커니즘, 비선형광학 등을 공부하고, 이를 바탕으로 액정 응용기술도 학습한다.

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액정은 광학적/전기적 이방성 및 배향특성 등을 이용하여 화학, 바이오, 온도, 가스 등 다양한 물리량의 센서로 응용이 가능하다. 이러한 응용을 위한 기본적인 액정의 특성을 학습한 후 다양한 응용 사례를 학습하고 최신 주제를 다룬다.

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마이크로프로세서에 대한 이해를 바탕으로 OS커널 및 RTOS에 대한 개념을 배우며 에너지 효율적인 리얼타임 운영체제인 MicroC/OS-II의 구조에 대해 살펴보고 제한된 자원을 가지는 임베디드시스템에서 최적의 자원 사용 및 효율적인 소비 전력 관리 기법에 대해 학습한다.

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대학원생의 연구윤리 교육강화와 논문작성 능력의 실질적 향상에 필요한 내용을 다룬다

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본 교과목에서는 현재 여러 분야에서 적용되고 있는 지능시스템 및 관련연구의 핵심이 되는 확률적 모델링 및 추론, 통계학적 기계학습, 컴퓨터비젼, 로보틱스의 기초를 소개한다. Bayesian networks, hidden Markov models (HMM), Kalman filters, Markov decision processes 등의 확률적 모델링 및 추론방식이 소개되고 선형 regression 및classification 그리고 nonparametric 학습 방법의 기초를 습득한다. 그리고 확률적 모델, 추론방식, 학습방식들이 어떻게 컴퓨터비전 그리고 로보틱스 등의 응용분야에 적용되는지 알아본다.

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인간의 인지체제의 구조와 기능을 모방한 인공지능망을 이용하여 정보처리 및 통신망구성에 응용을 소개한다. 인공지능망분야에 사용되는 기본적인 단층 퍼셉트론(Single Layer Perceptron)으로부터 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 및 SOM(Self- Organize Mapping)등의 제반모델의 구조 및 학습방법을 강의하여 인공지능망의 정보통신분야의 응용을 구현하도록 한다.

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인공지능을 이해하기 위한 수학적 기초와 컴퓨터의 하드웨어 및 소프트웨어, 데이터 구성 등의 주제를 다루며, 응용시스템 개발 과제를 수행한다.

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지식의 표현 및 추론, 탐색에 의한 문제 해결 방법 등을 공부하고, 디지털헬스케어 등 융복합 분야의 전문가 시스템, 기계학습, 지능형 인터넷 에이젼트 등 응용 어플리케이션 개발 프로젝트를 수행한다.

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본 과목에서는 머신러닝을 위한 프로그램 개발방법을 학습하고 이를 통해 다양한 방식에서 정형, 비정형의 빅데이터를 수집, 결합하고 분석하는 방식을 제시함과 동시에 새로운 비즈니스의 창출을 함께 목표로 한다. 현재 데이터분석과 인공지능에서 널리 사용되고 있는 R, Python을 중심으로 프로그래밍을 실습한다.

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인터넷 망의 대표적인 프로토콜인 TCP/IP 프로토콜에 대하여 살펴보고 OSI 프로토콜과 비교한다. 또한 인터넷 망의 구축 예를 살펴보고 구축을 위한 프로토콜과 장비 등에 대하여 전반적으로 살펴본다.

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임베디스 시스템 및 프로그래밍 방법을 이해하고 개발 환경을 구축하며 임베디드 리눅스를 임베디드 보드에 설치하고 각종 장치들을 제어하는 방법을 배운다. 또한, 임베디드 시스템 및 프로그래밍 이해, 개발환경 구축, 임베디드 리눅스 이해, 임베디드 프로세서를 포함한 제반 구조를 다룬다.

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본 강의는 능동소자 (BJT와 MOS 트랜지스터)를 이용해 구현된 아날로그 회로에 대한 분석방법을 소개한다. 아날로그 회로 설계가 근사화와 창의성이 필요하기 때문에 이 강의는 복잡한 아날로그 회로를 설계하고 근사화 하는 방법을 설명한다.

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컴퓨터 네트워크에서, 수많은 컴퓨터들을 상호 연결시키는 주요한 원리를 소개한다. 주된 내용은 이더넷, 광섬유, 기가 네트워크, 인트라넷, 신뢰성 있는 메시지 전송, 상호 동작: 서버, 클라이언트, 액세스 제어 등이 있다. 인터넷 분야에서는 인터넷 기술과 그의 응용을 다룬다. 주된 내용은 일반적인 상호연동, IP 상호연결, IP 클라이언트-서버 응용 등을 다룬다.

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디지털 통신시스템에서 신호 및 잡음, 채널의 특성은 대개 랜덤신호의 특성을 지니며 호가율과 통계적 해석을 통해 신호해석 및 시스템 설계가 가능하다. 랜덤변수 및 Random Process 이론, 랜덤신호와 시스템의 상호관계 등을 깊이 있게 다루고 이를 바탕으로 최적 통신시스템 설계, 적응 채널특성 추적 적응Equalizer기술에 의한 심벌간 간섭제 등을 통한 시스템 성능 향상 방법을 공부한다.

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인터넷과 데이터 통신을 위한 실제적인 네트워크로 접근한다. TCP/IP 프로토콜, 네트워크 디바이스 드라이버와 소켓 프로그램 등을 이해하고, 실제적인 TCP/IP 트래픽을 위한 실험과 측정은 프로토콜 분석 소프트웨어로 수행한다. 또한, 시뮬레이션 전용 패키지를 사용하여, 실제 통신망과 같은 환경을 구축하며, 시뮬레이션을 통하여 네트워크를 분석할 수 있다.

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산업체에서의 현장실습을 통하여 연구개발 이론과 기술을 산업현장에 적용하고, 전공 유관 산업체의 현황을 이해한다.

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혼선신호 IC 설계를 위한 기본 이론 , 시뮬레이션 및 레이아웃 기법 등에 관해 강의 한다.