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

비선형 시스템의 해석과 비선형 제어 시스템의 설계에 관한 제반 기법을 소개한다. 비선형 시스템의 해석기법으로 Liapunov stability, singular perturbations, averaging method등을 다루고 비선형제어 기법으로 feedback linearization, sliding mode control, backstepping, Liapunov redesign technique등을 논한다.

지능제어 기법으로 알려진 여러 가지 제어기법 중에서 불확실성 처리와 학습 능력의 관점에서 매우 효과적인 fuzzy 제어기 및 신경회로망 학습제어기 설계 방법론을 중심으로 공부한다. 이를 위하여 먼저 fuzzy set 이론 및 fuzzy 논리를 이용한, fuzzy 제어기의 설계 방법 및 응용예를 다루고, ANN을 Review한 후 이에 기반하여 dynamic 시스템 제어를 위한 ANN-기반 학습 제어 기법과 최적화를 위한 유전자 알고리즘(GA)등을 포함한 최근 소개되고 있는 지능제어 기법들을 취급한다.

로봇 매니퓰레이터의 기구학, 동역학 및 제어 알고리즘의 설계방법을 다룬다. 특히, homogeneous transformations, kinematics equations, motion trajectory planning을 공부한 후 여러 가지 제어 방법을 다루며 시물레이션을 통하여 이의 유용성을 비교 학습한다.

최대원칙의(maximum principle)의 유도, 최적제어 시스템의 설계에 대해 공부한다. 최소시간, 최소연료, 최소에너지시스템의 설계방법과 계산방법을 다루고, dynamic progrmming, discrete maximum principle과 응용 등을 학습한다. 또한 optimal control의 advanced topic을 다룬다.

본 강의에서는 네트워크 관리에 관한 중요 이슈와 관리 기법에서 필요한 새로운 패러다임에 관하여 살펴보고, 추후 연구 이슈를 토론한다.

이 과목은 네트워크, 통신, 제어, 신호처리 및 OR 분야의 중요한 문제들을 풀기 위한 병렬 분산 알고리듬에 관한 수학적 이론을 다룬다. 계산, 수렴성, 프로세싱 노드간 통신 및 동기 문제를 배우며 특히, 비동기 병렬 분산 알고리듬을 중점적으로 다룬다. 연립 방정식, 비선형 최적화, 변동 부등식, 최단 경로 문제, 동적 프로그래밍, 네트워크 흐름 문제의 경우를 실제 응용 예를 가지고 다룬다.

물리 계층, 데이터 링크 계층, 네트워크 계층 프로토콜의 설계와 구현을 설명한다. 또한, UNIX 및 윈도우 소켓을 사용한 클라이언트/서버 프로그래밍을 공부하며, SDR 기반의 단말 구조를 살펴본다. 마지막으로, 이 과목은 프로토콜 설계, 검증 및 최적화를 다룬다.

이 과목에서는 검파 이론의 고급 내용을 다룬다. 효능, 점근상대효율, 점근 최적성과 같은 개념을 먼저 다룬 뒤, 알려진 신호의 국소 최적 검파, 일반화된 상관기 검파기, 충격성 잡음과 그 모형, 확률신호의 국소최적검파를 다룬다.

본 강의는 기존 망과 미래 망에 대하여 7 계층 프로토콜 모델에 따라서 성능 분석을 한다. 특히, 스위치, 라우터, 서버/게이트웨이 및 무선 기지국 등 같은 네트워크 장비의 성능을 분석한다. 특히, 흐름제어, 라우팅, 폴링 및 스케듈링 방식에 따라 성능이 어떠한 영향을 받는 지 수식적인 분석과 더불어 시뮬레이션으로 비교한다.