석박사공통과정

(석 박)논문특별연구세미나(Lab. Seminar)
현대의 정보통신 분야에서 최고의 발전을 이룩하고 있는 두 분야인 이동통신과 인터넷의 만남인 이동 컴퓨팅 기술의 최근 기술과 고급이론에 대하여 강의한다.

Multivariate/Multiscale data analysis
This lecture will provide algorithms and data analytics for multichannel data. Specifically, source localization and frequency decomposition algorithms will be addressed. In addition, machine learning approch for these analysis will be discussed.

WearableIT
최근 스마트폰 열풍과 함께 각광받고 있는 Wearable IT 기술은 대부분 바이오 메디컬 분야의 바이오 센서 및 바이오 신호처리를 기술을 바탕으로 이루어지고 있다. 본 과목에서는 Wearable IT 기술에서 전반적으로 사용되어지고 있는 센서 및 신호처리 기술을 소개하고 그 응용에 대하여 강의한다.

감시정찰경계프로젝트
본 과목에서는 지능형 감시 정찰 경계 시스템에 대한 이론 및 프로젝트 진행한다. 위성. 항공. CCTV 영상 등 감시정찰 경계 시스템에서 사용되는 영상데이터의 특성을 이해하고 해당 데이터를 학습기반으로 처리하기 위한 기초 기술 및 최신 기술을 학습한다.

고급데이터베이스
This course introduces students to current techniques, methods and results from the active field of database systems and data management. Typical topics include storage and file structure; indexing and hashing; query processing; query optimization; parallel databases; distributed databases; information retrieval.

고급운영체제
본 과목은 메모리 및 스토리지 관련 운영체제 고급 기술을 주로 다루고, 이와 관련한 최신 연구결과들을 발표 수업을 통해 학습한다.

고속비디오처리
본 과목에서는 이미지를 포함한 비디오를 고속 처리하는 알고리즘 및 기술에 대해 학습한다. 고속처리를 위해 알고리즘의 최적화 방법 및 멀티코어, GPU 기반의 최신 고속처리 방법론을 연구한다.

데이터마이닝
데이터 마이닝은 하루가 다르게 방대해져 가는 대규모 데이터로부터 의사결정자에게 유용한 지식을 추출해내는 과정이다. 데이터 마이닝 개요, 데이터 분석, 데이터 마이닝 알고리즘 등의 이론과 실습을 다룬다.

디바이스드라이버특론
This course surveys the internals of the Linux kernel from the viewpoint of device drivers. Students will study many issues about Linux device drivers such as modules, character device driver, interrupt handling, memory allocation, and debugging techniques.

딥러닝개론
This course deals with both fundamental subject matters and current hot topics of deep learning including feedforwarad networks, regularization, optimization for training, convolutional networks, sequence modeling, autoencoders, representation learning, generative models, NLP, meta-learning, etc. Students are expected to read one or more papers and give presentations.

머신러닝
This lecture will provide the basic about pattern recognition and machine learning algorithms. In particular, it will cover theory of linear algebra and probability theory to implement the machine learning algorithms. Furthermore, recent trends of the machine learning research will be addressed, such as deep neural network algorithms.

머신러닝2
This lecture will provide the advanced algorithms of machine learning and artificial intelligence. In particular, this will cover the state-of-the-art, like various deep neural network models, reinforcement learning, generative adversarial network, and several statistical learning algorithms such as hidden markov model and variational auto encoder based on generative models.

무선네트워크
(무선)네트워크의 전반적인 원리에 대해서 설명하고 그 중에서도 특히 무선 네트워크의 물리계층과 매체접속제어계층에 대하여 상세히 다룬다. 그리고 무선네트워크의 대표적인 사례인 IEEE802.11 무선랜에 대하여 동작과 기능에 대해 공부한다.

병렬처리시스템Ⅰ
In a parallel computation, multiple processors work together to solve a given problem. Furthermore, with most chip manufacturers moving toward multicore processors, most machines will soon be parallel ones. It is, therefore, essential to learn to use parallel machines effectively. A student who has successfully completed this module/subject will be able to: (1) explain the characteristics and need for parallel processing systems (2) have a knowledge of the differing parallel architectures (3) discuss methods for load balancing and task scheduling (4) explain and define the nature of parallel computing applications (5) implement a number of parallel processing systems

빅데이터관리
빅데이터 관리를 위한 핵심 기술인 NoSQL에 대해 배운다. 구체적으로 빅데이터 개요, RDBMS와 NoSQL의 차이, 데이터 모델링, 문서형 NoSQL (MongoDB), 컬럼형 NoSQL (Cassandra, HBase), 키-값형 NoSQL (Redis)에 대해 강의, 세미나, 실습을 통해 배운다.

빅데이터분석
빅데이터를 분석하는 방법을 배우고 실습한다. 분석 시스템 설계, 데이터 수집 및 처리, 추천 엔진 구현, 분류 모델 구현, 회귀 모델 구현, 클러스터 구축 모델 구현, 차원 축소, 자연어 처리, 실시간 머신 러닝 등에 대해 배운다.

사물인터넷
This course is concerned with the latest techniques and related works in Internet of Things (IoT). Specifically, this course studies wearable IoT, e-Health IoT, underwater IoT, smart grid, Machine-to-Machine (M2M), LTE Device-to-Device (D2D), LTE in unlicensed spectrum (LTE-U), coexistence between LTE-U and other protocols including Wi-Fi, Super Wi-Fi, white space spectrum, cognitive radio (CR) among IoT devices, and IoT sensor networks.

세미나
석박사과정 학생들의 논문을 검색하고 발표하는 능력을 향상시킨다. 석박사과정 학생이 현재 진행하고 있는 연구주제에 관한 최근의 연구동향, 연구목적 및 연구내용 그리고 연구결과 등을 발표하고 주제별 토론을 한다.

스토리지시스템특론
스토리지는 컴퓨터시스템의 성능에 큰 영향을 주는 요소 중 하나로 빠른 속도로 그 기술이 발전하고 있다. 본 과목에서는 스토리지 시스템 전반에 대한 강의를 진행한다. 구체적으로, 하드디스크, 플래시메모리, 비휘발성 메모리 등의 다양한 매체에 대해 펌웨어, 파일시스템, RAID, 네트워크 스토리지 등 다양한 계층에 대한 주제를 학습한다. 또한 백업/복구 등 신뢰성에 대한 이슈도 다루며 스토리지 관련 최신 논문에 대한 발표 수업도 병행할 예정이다.

신경회로망Ⅱ
Recent advances in Neural Networks and Deep Learning are investigated by using tutorial materials, journal and conference papers as well as textbooks. Some of the exemplary topics include eXplainable A.I., generative adversarial models, reinforcement learning, transfer learning, spiking neural networks, etc.

에너지스토리지관리및제어시스템
Energy efficiency is one of the main issues in many areas including mobile devices, electrical vehicles, and even smart buildings. When using balttery-based energy storage systems to improve the energy efficiency, accurate monitoring and control of the remaining energy in the system are very important. A battery management system that utilizes advanced models will offer for much more reliable operation of the storage system. This course outlines the current state of the art for modeling in BMS and the advanced models required to fully utilize BMS for lithium-ion batteries. In addition, system architecture and how it can be useful in monitoring and control is discussed.

영상처리시스템특론
영상입력에서부터 압축/복원, 화질개선 등의 영상처리과정을 거쳐 영상출력이 이루어지는 전체 시스템에서 이루어지는 영상신호처리 기술에 대하여 학습하며, 다음의 주제를 포함한다. ㅇ 카메라 ISP ㅇ Analog/Digital TV ㅇ 화질개선 및 특수효과 ㅇ 실시간 영상처리기술 ㅇ 차세대 영상처리기술

유비쿼터스네트워크
This course is concerned with the latest techniques and related works in ubiquitous networks. Specifically, this course studies wireless local and personal area networks (WLAN, WPAN), ad hoc and mesh networks, multi-hop networks, delay tolerant networks (DTN), machine-to-machine (M2M) and device-to-device (D2D) communications, WiFi, Bluetooth, ZigBee, UWB, mmWave, small and femto cells, cognitive radio (CR) and game-theoretic heterogeneous networks (HetNet).

이기종네트워크
This course is concerned with the latest techniques and related works in heterogeneous networks (HetNet). Specifically, this course studies game-theoretic HetNet, cognitive radio (CR), physical layer security, hierarchical multi-tier systems, cell zooming, cell breathing, green cellular systems, stochastic geometry, coexistence, horizontal handover, vertical handover in macro cells and small cells such as micro, pico, femto, and WiFi cells.

이동통신시스템
This course is concerned with the latest techniques and related works in mobile communication systems. Specifically, this course can study orthogonal frequency division multiplexing (OFDM), orthogonal frequency division multiple access (OFDMA), multiple antennas, space-time communications, mobile WiMAX system, IEEE 802.16e/j/m based mobile systems, LTE and LTE-Advanced systems, 5G mmWave mobile networks, and key features for future 6G.

인공지능
Introduction to the basic foundations of Searching, Games, Logic Programming, Machine Learning, etc. The lectures will focus on one of the most popular topics in A. I. of todays, i.e., Deep Learning. Students are required to perform basic resarch on applications of AI in various areas including bio-health, finance, self-driving, military systems, communications and networking to name a few.

인공지능Ⅱ
1. 인공지능 개요 2. 신경망 이론 및 응용 3. 탐색 기법 - 휴리스틱 탐색 4. 지식 표현 및 논리적 추론 5. 기계 학습 6. 자연어 처리 7. 계획 수립

임베디드시스템설계
> EMBEDDED SYSTEM VERIFICATION : AN INTRODUCTION > HARDWARE AND SOFTWARE DESIGN PROCESS > SOC VERIFICATION TOPICS FOR THE ARM ARCHITECTURE > HARDWARE/SOFTWARE CO-VERIFICATION > ADVANCED HARDWARE/SOFTWARE CO-VERIFICATION > HARDWARE VERIFICATION ENVIRONMENT AND CO-VERIFICATION > METHODOLOGY FOR AN EXAMPLE ARM SOC

임베디드운영체제특론
임베디드 운영체제 중의 하나인 리눅스에 대한 고급 내용을 강의한다. 리눅스 기반의 S/W 개발방법론을 시작으로 리눅스에 대한 소개를 한 다음, 리눅스 커널의 각 구성요소에 대한 심화 학습을 통해 리눅스에 대한 심층적인 이해를 돕는다. 구체적으로, 리눅스의 task management, memory management, file system 뿐만 아니라 학부 운영체제 과목에서 자세히 다루지 않던 interrupt handler, bottom half, device driver, synchronization과 같은 다소 복잡한 주제에 대해서도 설명한다.

저전력설계
저전력 회로설계를 위한 기본 이론을 학습하고, 이를 바탕으로 다양한 저전력 설계 기술들을 학습하고 설계과제/프로젝트를 이용하여 체득하는데 강의목표가 있다. [] 이 강의에서 다루고자 하는 내용을 간단히 나열하면 다음과 같다. - 전기회로에서 전기가 소모되는 메카니즘 및 동적전력/정적전력에 대한 이해 - 설계시 circuit/알고리즘/회로구조/시스템 수준에서 전력 최적화 - 시스템이 동작하는 동안에 적용할 수 있는 전력 최적화 기술들 - 시스템이 대기상태에서 적용할 수 있는 전력 최적화 기술들 - 저전력 설계 방법론

정보보호
정보보호기술에 대한 개괄적인 내용을 다룬다. 대칭키암호, 공개키암호 등 정보보호의 핵심인 암호알고리즘에 대한 소개에서부터 사용자 인증, 접근제어 및 SSL/TLS 암호프로토콜 등 암호응용에 대한 전반적인 암호이론을 배운다. 또한 소프트웨어 취약점, 역공학 분석, 악성코드 등에 대한 기술을 배운다. 관련 분야의 정보보호 이슈를 다루고 있는 연구 논문들을 찾고 최신보안기술동향에 대한 조사 분석을 수행하여 그 내용을 수강생들에게 프리젠테이션한다.

정보통신특론
This course is concerned with special topics and the latest techniques in information and communications. Specifically, this course studies MMSE and ML detection, selection combining, equal gain combining, maximal ratio combining, slow/fast fading, flat/frequency selective fading, time diversity, frequency diversity, space diversity, space-time codes, Alamouti scheme, cooperative diversity, virtual MIMO, and hybrid diversity.

차세대메모리시스템특론
기존의 DRAM을 기반으로한 메모리 시스템의 한계를 극복하기 위한 차세대 메모리 시스템에 대해 강의한다. 구체적으로, 기존 메모리 시스템의 성능/전력 한계를 극복하기 위한 차세대 저전력 메모리 기술들에 대해서 학습한다. 메모리 아키텍처 모델링을 통해 아이디어 구현/평가를 진행하고, 아키텍처 시뮬레이션을 통해 성능/에너지 영향을 검증한다. 또한, 메모리 시스템 관련 최신 논문에 대한 발표 수업도 병행한다. * 본 강의는 컴퓨터구조에 대한 충분한 이해를 가정하고 강의를 진행함 * 시뮬레이션 (e.g., Gem5, Sniper, CACTI, NVSim 등) 기반의 프로젝트 과제 진행 * 최신 학회 논문 발표 (e.g., MICRO, ISCA, HPCA, DAC, DATE, ISLPED 등의 학회) 진행

차세대정보통신기술
This course is concerned with next generation information and communication technologies (ICT). Specifically, this course can study LTE and LTE-Advanced based next generation mobile systems, next generation WLAN and WPAN technologies, wireless sensor networks (WSN), underwater acoustic communications, disaster communications, bio-inspired computing, bio-inspired networks, machine to machine (M2M) networks, and internet of things (IoT).

컴퓨터구조특론
This course deals with advanced computer technology and systems architecture of high-performance digital computers. The course consists of two parts. Part 1 covers fundamental topics on instruction sets, advanced processor designs, pipelining techniques, memory and I/O subsystems. Part 2 covers advanced systems architecture including multiprocessors, multicomputers, and unconventional computing concepts such as systolic and dataflow architectures. Throughout the course, microarchitectures, advanced pipelining, parallel, scalable, distributed, multithreaded, and cluster computer architectures are greatly emphasized.

컴퓨터보안특론
최근 컴퓨터 구조상의 설계결함이나 보안 취약점을 악용하여 페이지 프로텍션, 가상화, 샌드박싱 등 소프트웨어 시스템의 보안 기능을 무력화하는 새로운 유형의 공격 기술이 등장하고 있다. 본 과목에서는 이러한 공격기술의 근본 원리를 이해하기 위한 이론을 학습하고 최신 공격 기술과 컴퓨터 구조 보안 기술의 최신 연구 동향을 알아본다.

컴퓨터비전
이 강의에서는 컴퓨터 비전에 대해서 소개한다.