모바일 컴퓨팅과 무선 네트워킹은 우리 일상에서 필수적인 요소가 되었다. 이 고급 연구 지향 과목에서는 지능형 모바일 컴퓨팅을 가능하게 하는 다양한 연구 주제들을 다룬다. 무선 연결성, 네트워크 아키텍처, 프로토콜, 시스템, 서비스, 응용, 보안, 프라이버시, 그리고 머신러닝까지 폭넓은 주제를 학습한다. 학생들은 흥미로운 모바일 애플리케이션이나 IoT 서비스를 개발하는 수업 프로젝트를 설계하게 된다. EE323 및 EE202 과목 이수가 권장되지만 필수는 아니며, 프로그래밍에 대한 숙련도를 요구한다.

이 과목은 하드웨어 컴퓨터 구조 및 마이크로아키텍쳐 대한 보안 이슈를 다룬다. 구체적으로 최근 마이크로아키텍쳐 문제점들의 기초 지식을 학습하고 CPU, 메모리, 그리고 인터컨넥트 구조에 다양한 공격과 방어를 살펴본다.

본 과목은 통신네트웍, 생산시스템, 고수준 컴퓨터구조 등을 표현하는 이산사건 시스템의 모델링 및 시뮬레이션의 전 과정을 다룬다. 다루는 내용은 시스템 분류, 이산사건 시스템 모델링 방법론, 시뮬레이션 알고리즘, DEVS 형식론, Petri Nets, 통계적 모델 검증법, 시뮬레이션 출력 분석 등 이다.

분산 컴퓨팅 시스템은 급속히 퍼져왔다. 클러스터부터 인터넷상의 컴퓨터, 모바일 기기들까지 분산 시스템은 다양한 분야의 응용을 지원하기 위하여 존재 해왔다. 본 과목에서는 분산 컴퓨팅 시스템의 디자인 및 엔지니어링에 필요한 중요 개념 및 기술들에 대해서 소개한다. 본 과목의 목표는 다음과 같다 : 분산 컴퓨팅의 핵심 개념을 깊이 이해 – 프로젝트 수행을 통한 응용프로그램 제작 및 시스템 구성

현재 서비스 및 서비스 기반 어플리케이션에 적용되기 위하여 많은 중요한 기술들이 데이터베이스, 분산 컴퓨팅, 다중 에이전트 시스템 분야에서 개발되었다. 이러한 기술들은 일반적으로 서비스 구성을 위하여 쉽게 적용할 수 있는 일들로 확립된다. 본 과목에서는 서비스 기반 컴퓨팅의 원리 및 실습에 대한 내용을 다루고 특별히 서비스를 도입하기 위하여 필요한 아키텍쳐, 이론, 기술, 표준, 인프라 등을 내용에 대해서 소개한다.

본 과목에서는 빅데이터-인공지능 융합 최신 연구를 공부한다. 이 분야는 데이터 관리, 머신러닝, 시스템의 교차점에 있다. 학생들은 매주 정해진 토픽의 최신 논문을 세미나 형식으로 발표하거나 짧은 보고서를 제출한다. 또한 관심분야 최신 논문에 대한 서베이를 작성하고 그 기반으로 최신기법도 구현한다.

현재 서비스 및 서비스 기반 어플리케이션에 적용되기 위하여 많은 중요한 기술들이 데이터베이스, 분산 컴퓨팅, 다중 에이전트 시스템 분야에서 개발되었다. 이러한 기술들은 일반적으로 서비스 구성을 위하여 쉽게 적용할 수 있는 일들로 확립된다. 본 과목에서는 서비스 기반 컴퓨팅의 원리 및 실습에 대한 내용을 다루고 특별히 서비스를 도입하기 위하여 필요한 아키텍쳐, 이론, 기술, 표준, 인프라 등을 내용에 대해서 소개한다.

불확실성을 가지는 대규모 동적시스템의 연속의사결정 이론과 이 문제의 복잡성과 불확실성을 극복하기 위한 학습이론을 다룬다. 이 문제는 전자공학 분야의 제어이론, 경제학/OR 분야의 의사결정이론, 통계학 분야의 학습이론의 융합문제로서 최근 AI 분야의 강화학습 문제로 발전해왔다. 본 강의는 강화학습 알고리즘의 실제 응용 보다는 그 수학적 근간, 알고리즘 수렴성 및 수렴속도, 최적성, 계산복잡도, 샘플효용성 등을 수학적인 툴을 가지고 엄밀히 탐구하며 다양한 강화학습 변종 알고리즘들이 지니는 수학적 특성 및 장단점을 분석한다.

이 과목은 오류를 정정 혹은 검출하는 방법을 다루는 고급과정이다. Finite Field Theory를 다루고 이 결과를 이용하여 cyclic code, BCH code, Reed-Solomon code를 다룬다. 그리고 convolutional code, trellis coded modulation을 다룬 뒤 최근에 개발된 turbo code, LDPC code, space-time code, adaptive coding을 다룬다.

이 과목은 대학원 학생을 대상으로 하며, 신호검파와 추정의 기본이론, 통계학적 원리와 응용을 다룬다. 주요 내용은 가설 검증, 정규과정과 그 성질, 여러 가지 검파와 추정 기준, 잡음과 신호, 복합가설 검증, 알려진 신호검파와 추정, 확률신호검파 및 추정이다.