교과과정

학과명(한글, 영문) : 전자공학과 (Department of Electronic Engineering)

updated. 2018.01.10.

이수구분	교 과 목 명		학점-이론-실습
	국 문	영 문
전공	유비쿼터스 컴퓨팅 이론	Ubiquitous Computing theory	3-3-0
전공	정보가전특론	Advanced info-home electronics	3-3-0
전공	패턴인식및비젼시스템	Pattern Recognition and Vision System	3-3-0
전공	멀티미디어영상처리	Multimedia Image Processing	3-3-0
전공	멀티미디어SoC특론	Advanced Multimedia.SoC	3-3-0
전공	바이오컴퓨팅특론	Advanced Bio-computing	3-3-0
전공	센서 및 계측공학	Sensor and Instrumentation Engineering	3-3-0
전공	의용기기특론	Advanced BioMedical Instrument	3-3-0
전공	반도체공학특론	Advanced Semicondutor Theory	3-3-0
전공	전자공학도를 위한 광학	Optics for Electronic Engineer	3-3-0
전공	통신시스템특론	Advanced Communication Systems	3-3-0
전공	선형 시스템 이론	Linear system theory	3-3-0
전공	선형대수특론	Advanced linear algebra	3-3-0
전공	랜덤신호 및 추정이론	Random signal and estimation theory	3-3-0
전공	확률 및 랜덤 프로세스	Probability and random processes	3-3-0
전공	전자장 특론	Advanced Electromagnetics	3-3-0
전공	초고주파 및 안테나 공학	Microwave and Antenna Engineering	3-3-0
전공	바이오신호처리특론	Advanced Biosignal Processing	3-3-0
전공	영상처리특론	Advanced Image Processing	3-3-0
전공	적응신호처리	Adaptive Signal Processing	3-3-0
전공	로봇수학	Mathematics for Robotics	3-3-0
전공	로봇해석특론	Robot Analysis	3-3-0
전공	제어시스템특론	Advanced Control System	3-3-0
전공	컴퓨터비전	Computer Vision	3-3-0
전공	인공지능	Artificial Intelligence	3-3-0
전공	디지털제어론	Digital Control Theory	3-3-0
전공	로봇공학특론	Advanced Robotics	3-3-0
전공	의용생체특론	Advanced Biomedical System	3-3-0
전공	디지털 신호처리특론	Advanced Digital Signal Processing	3-3-0
전공	레이더 시스템공학	Radar System Engineering	3-3-0
전공	패턴인식론	Pattern Recognition Theory	3-3-0
전공	영상 데이터 압축	Image Data Compression	3-3-0
전공	지능로봇	Intelligent Robot	3-3-0
전공	초음파 탐상	Ultrasonic Scanning	3-3-0
전공	음향진동해석	Acoustical Noise Vibration Analysis	3-3-0
전공	전자기응용 정밀계측특론	Advanced Precision Measurement with Electromagnetic Method	3-3-0
전공	아날로그 집적회로 설계	Design of Analog Integrated Circuits	3-3-0
이강현 최한수 고낙용 장순석 이진이 반성범 이충규 곽근창 황석승 김윤학 오순수 최현식 이인영 염홍기

※ 이수구분란 표시는 전공입니다

6. 각 과목에 대한 교과개요

교 과 목 명	교 과 개 요
유비쿼터스 컴퓨팅 이론	유비쿼터스 네트워크 환경에서 개인정보기술, RFID, 스마트카드, 콘텐츠보안, 홈 네트워크 기술을 강의한다.
정보가전특론	IT 기술의 가전기기 응용을 위하여, 홈 네트워크, 원격검침의 기술을 다루고, 스마트 그리드 환경에 접목되는 내용을 강의한다.
패턴인식및비젼시스템	패턴인식을 위한 정보처리의 단계로 신호의 특성을 다루고, 특징점의 추출을 위한 다양한 알고리즘 기법의 응용으로 HCI High level의 비젼시스템을 강의한다.
멀티미디어 영상처리	멀티미디어 영상처리 및 영상통신을 위한 기술로서, JPEG, MPEG 기술의 개발과 응용에 대한 강의를 한다.
멀티미디어 SoC특론	멀티미디어 H/W 프레임 구조와 ASIC 설계를 위하여, VHDL, Velilog HDL 설계 언어를 사용하여, SoC(System on Chip) 구현을 위한 설계 프로세싱 의 내용을 강의한다.
바이오컴퓨팅특론	생체신호의 검출과 분석을 위한 디지털 필터의 응용을 다루며, 의용 영상처리를 위한 JPEG2000 기술을 다룬다.
센서 및 계측 공학	광센서, 온도 센서, 역학센서, 화학센서, 환경센서, 바이오센서의 원리와 측정 및 활용에 대하여 다룬다.
의용기기 특론	This lecture introduce the principles, applications and design of the medical instrumentation and measurements most commonly used in hospitals. Encompassing the sensors, nanoscience, biomedical Engineering, and Instruments features the latest developments, the broadest scope of coverage, and new material on multisensor data fusion and MEMS and NEMS. It will provide varied healthcare industry applications for each type of instrument.
반도체공학 특론	This lecture provides a understanding of semiconductor structures on short length and short time scales for future electronic devices. Discusses a state-of-the-art overview of theoretical methods, results, and applications in the Semiconductor Nanostructures.
전자공학도를 위한 광학	전자공학에 접목되는 광학의 기초, 다양한 광학소자들의 기본원리 및 다양한 응용예를 공부한다. 또한, 광주지역전략산업 분야의 기업에서 요구하는 레이저 구동 및 광소자 활용, 광신호 측정 기술에 대하여 학습한다.
통신시스템 특론	이동통신시스템, 광통신시스템 등 통신시스템과 관련된 최신 주제와 관련된 수학적 물리적 원리 및 시스템을 해석하고, 이와 관련된 이론을 학습함으로써, 통신시스템 및 응용분야의 연구방향을 설정하는데 기여한다.
선형 시스템 이론	공학 문제의 기본 모델인 선형 시스템 이론을 다룬다. 시스템의 표현 방식, 선형 공간, 선형 상태 방정식, 가제어성, 가관측성 등의 이론과 개념을 다룬다.
선형대수특론	선형대수학은 각종 공학이론의 기초가 되며, 다양한 공학적인 문제를 수학적으로 해결하기 위한 기반이 된다. 본 과목에서는, 벡터공간 (vector space), 벡터연산, 선형 변환 (linear transformation), 행렬 (matrix)에 기반 한 기본적인 개념에 대해 이해하고 이를 수식적으로 전개할 수 있으며 공학적인 문제해결에 활용할 수 있도록 한다.
랜덤신호 및 추정이론	랜덤신호 (random signal) 및 랜덤프로세서 (random process)에 관한 기본적인 개념을 이해하고, 이와 관련한 기초적인 신호처리 기법에 대해 배운다. 그리고, 이러한 지식을 바탕으로, 기본적이고 다양한 추정이론 (estimation theory)에 대해 학습하고, 이를 적용하기 위해 각종 시스템의 신호 추정을 위해 프로그래밍을 통해 구현하고, 그 유용성을 확인한다.
확률 및 랜덤 프로세스	공학 문제의 기본 해석 방법인 확률과 랜덤 변수 그리고 랜덤 프로세서에 대해 기본 개념 및 적용방법에 대해 이해한다.
전자장 특론	전자기학의 기초 이론을 배경으로, 수치해석법, 전파 산란, EMI/EMC 해석 및 설계, 전자파 전파 및 전파 모델 등 에 대하여 다룬다.
초고주파 및 안테나 공학	초고주파의 각 소자의 기본 원리와 Radar 등 초고주파 시스템 등에 대하여 학습하고, 테나의 기본 원리와 소형 안테나, 광대역 안테나, 혼 안테나, 배열 안테나 등 다양한 안테나에 대하여 다룬다.
바이오 신호처리 특론	This lecture presents the fundamentals of digital signal processing as implemented in biomedical applications. Lecture topics will include the introduction of biomedical signals, fundamentals of deterministic signal processing, and probability and random signals.
영상처리특론	오늘날 대부분의 정보는 시각적으로 표현되며 디지털로 처리됨. 사진, 영화, 의료 영상, 로봇 인지, 보안 등 다양한 분야에서 디지털 이미지를 활용하고 있음. 본 과목은 영상 처리와 컴퓨터 비전에 관련한 기초적인 개념과 방법을 학습한 학생이 수강하는 과목임. 디지털 영상처리 고급 알고리즘을 학습하고 이를 학기 프로젝트 통해 확인함.
적응신호처리	적응신호처리는 랜덤프로세스 및 선형대수 등을 기반으로 필요한 변수와 같은 시스템의 특성을 주변 환경에 적합하게 적응시키는 기술로서, 적응모델링 및 시스템 예측, 적응제어시스템, 간섭제거 등의 다양한 통신 및 신호처리 분야에 응용된다. 본 과목에서는 적응시스템, 적응선형결합기, stationary 신호 기반의 적응이론, LMS 알고리즘, 적응간섭제거, 적응빔형성기 등에 대해 학습한다.
로봇해석특론	직렬형 매니퓰레이터와 병렬형 매니퓰레이터의 DH-notation과 Screw theory를 이용한 기구 해석을 다룬다.
제어시스템 특론	선형 제어시스템과 비선형 제어시스템의 상태방정식, 해법평가함수, 안정도, 설계 등을 다룬다.
컴퓨터비젼	기계 및 컴퓨터의 시각인식을 위한 여러 가지 edge 탐지, 영역분할, 색, texture, shape, feature 추출 알고리즘 및 이의 응용시스템에 대해 다룬다.
인공지능	지능 시스템의 기본개념과 기법을 소개하고, 지능 시스템 제작의 핵심인 문제표현 방법뿐만 아니라 표기 시스템과 표기 구조의 선택방법 설명에 중점을 두며 문제의 표현과 해답을 위한 전략에 있어서 탐색 방법이 설명되고 이들을 기초로 하여 성능 향상을 위한 방법과 기술 등을 소개하고 연구한다.
디지털제어론	디지털 제어의 실현 시 샘플링 주기, 양자화의 진폭 결정, 각종 디지털 컨트롤러의 설계 및 시스템의 수학적 해석기법 및 안정도 등과 같은 문제점의 해결을 위해 시스템 제어의 용이성 및 신뢰성, 견고성을 높이기 위한 학습을 한다.
로봇공학특론	로봇 메뉴퓰레이터의 기구학과 동력학을 간단히 복습한다. 로봇제어 방법들, 동작계획 방법들, 로봇의 센서 이용 방법 및 사례, 인공지능의 로봇에의 응용, 로봇언어, 그리고 로봇의 설계 방법들을 다룬다.
의용생체특론	기초생리, 기초해부, 전기생리측정, 생리신호해석, 생리역학모델링 등을 학습한다.
디지털 신호처리특론	이산시간 선형시스템, FIR, IIT필터, 스펙트럼 분석과 FFT, 3D 신호처리 디지털 신호처리의 응용 예 등을 강의한다.
레이더 시스템공학	레이더의 개요 및 원리, 안테나 기초이론, 배열 안테나 설계 및 측정, 시스템 구성도, EMI/EMC 현상 등에 대하여 다룬다.
패턴인식론	데이터로부터 중요한 특징이나 속성을 추출하여 입력 데이터를 분류할 수 있도록 클러스터링, kNN, 주성분분석(PCA), 선형판별분석(LDA), 가우시안 혼합모델(GMM), SVM, 인공지능 기법 등을 다룬다.
영상 데이터 압축	정지영상 부호화, 비디오 시퀸스 부호화, 모델기반 부호화, 초저속 부호화, 비디오 부호화를 위한 움직임 검출, 패킷 비디오, HDTV, 전송시스템 등에 대해 다룬다.
지능로봇	자율 이동 로봇은 인공 지능 이론을 가장 잘 적용하여 연구할 수 있는 대상 시스템의 하나이다. 본 과목에서는 이동 로봇이 지능을 가지고 센서 신호를 해석하고 이로부터 자율적으로 판단하여 스스로 적합한 동작을 결정하여 주어진 작업을 실현하는 방법에 관하여 학습하고 연구한다. 먼저 인공지능에 대하여 간단히 소개한다. 그리고 센서 신호를 해석하여 정보를 알아내는 방법, 주어진 목표 작업과 센서 정보를 이용하여 동작 계획을 하는 방법, 항법, 장애물 회피 등에 관하여 공부한다. 그리고 실제 실험을 통하여 기존의 기법들을 분석하고 좀 더 효율적인 방법들을 제안한다. 이를 통하여 이론과 실험이 융합된 실현 가능한 인공 지능에 관하여 공부한다.
초음파 탐상	초음파 계측을 위한 센서부, 구동부, PC인터페이스 등을 학습한 뒤, 2차원 및 3차원의 영상으로 정보를 처리하는 과정을 배운다. 초음파 스캐너의 종류 및 센서 배열의 동작 원리를 익히며 도플러효과, 압전센서, 초음파 신호처리 등을 학습한다.
음향 소음 진동 해석	음향, 소음, 진동 관련 센서들의 동작 특성을 실질적으로 검증하고 SVS S/W로 시뮬레이션 하여 비교하는 기술을 배운다.
전자기응용 정밀계측특론	맥스웰방정식을 기반으로 정전계, 정자계, 시변전자계의 원리를 유도하고, 코일 및 반도체기반 자기센서에 의하여 전기장 및 자기장을 측정하는 원리를 학습한다. 이를 바탕으로 범용 및 연구용 특수목적 전자기응용 정밀계측 시스템을 이해한다.
아날로그 집적회로 설계	본 교과목은 CMOS 기반의 아날로그 집적회로의 이해와 설계에 관한 내용을 다룬다. CMOS의 동작원리와 opamp를 비롯한 기본적인 아날로그 응용회로의 설계에 대한 지식을 배우는 시간이 될 것이다.

학과주임교수         오 순 수 (인)