이 과목은 인텔리전스 시스템(Intelligence System)의 기본 개념, 정의 및 계산 모델을 소개한다. 또한, 계산 모델과 실제 뇌와의 관계를 심리학 및 뇌 해부학 관점에서 함께 다룬다. 인텔리전스 시스템 온 칩(Intelligence System on a Chip)의 사례로는 시각적 주의 모델(Visual Attention Model)과 그 멀티코어 프로세서 구현을 머신러닝 알고리즘과 함께 학습한다.

본 과목은 “바이오메디컬 시스템반도체 융합설계 핵심인력 육성센터” 참여 학생을 대상으로 한 심화 PBL 수업으로, 다양한 설계주제를 융합/최적화하는 융합주제를 학기 초에 선택하여 주체적으로 수행하며 주제 제공 및 연구 과정 평가에서 담당 교수 및 센터 참여 교수진, 참여기업 연구진 등이 참여할 예정임.

뉴런의 전기적 동작 특성 분석과 이에 기반한 신경동역학적 모델링 기법 및 CMOS 회로 구현 방법을 학습한다. 다음 단계로, 개별 뉴런을 확장한 스파이크 기반 신경망 (SNN: Spike Neural Network)의 신호처리 및 연산과정을 학습한 뒤, 이들 원리를 어떻게 반도체 소자 및 회로에 적용하여 인공지능시스템을 구현하는지 각각의 사례들을 통해 학습한다.

이 과목은 뉴로모픽(neuromorphic) 및 인메모리 프로세싱(processing-in-memory, PIM)의 기본 개념, 정의, 최신 동향을 소개한다. 또한, 뉴로모픽 및 PIM의 하드웨어 구현 방법을 다루며, 최첨단 뉴로모픽 및 PIM 하드웨어의 실제 구현 사례도 함께 학습한다.

로보틱스 분야의 최신 주제를 깊이 있게 다룬다.

제어공학자에게 필수적인 최적 파라미터 추정과 제어 알고리즘을 연구한다. 그 내용은 최소 분산 비편이 추정, Cramer-Rao 한계, 최대 가망성 추정, 재귀적 최소 자승, Wiener Filtering, Kalman Filtering, 적응제어 등이다. 적용 예는 관성항법장치, 항행 및 유도 Filtering, Global Positioning System이다.

본 과목은 전력 변환기 토폴로지의 실제 설계를 다루고 있다. 이원화 원리에 기초하여 비 절연 컨버터 및 절연 컨버터의 토폴로지 학습이 이루어진다. 벅, 부스트 및 벅-부스트 토폴로지 및 포워드, 하프브리지, 푸시풀 및 풀브리지의 다양한 토폴로지 확장에 대해 고찰한다.

지능과 정보에 대하여 알아본다. 정보를 처리하는 최신의 지능 시스템 구현 기술에 대하여 설명한다. 지능 시스템을 정보의 흐름과 상관하여 디자인하는 방법을 설명한다.

교과석사 과정학생들이 연구를 지도할 수 있는 교수를 선정하고, 연구주제를 정해서 관련 연구를 수행한다.

교과석사 과정학생들이 연구를 지도할 수 있는 교수를 선정하고, 연구주제를 정해서 관련 연구를 수행한다.