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.

이 과목은 정보통신의 기본 과제인 정보전달과 정보저장에 존재하는 근본적인 한계를 공부한다. 정보량의 개념과 정의, 정보원의 손상 없이 짧게 표현할 수 있는 정보원 부호이론, 잡음이 존재하는 전송로에서 전송부호 신뢰성 한계, 손상과 표현부호 길이와의 관계를 다룬다.

타학과 선수과목 : CC511 확률및통계학

이 과목에서 다루는 주제들은 다양한 이동통신 시스템의 개요와 휴대전화 시스템의 구조, 접속 기술, 무선통신 전파, 페이딩, 안테나, 다이버시티, 링크 분석, CDMA 확산 스펙트럼 시스템, 물리 계층, 데이터 링크 계층, 네트워크 계층 프로토콜, 트래픽 제어, 이동통신 네트워크 구조와 3세대 이동통신 시스템에 관한 내용을 포함한다.

EE522 통신이론과 EE529 무선통신에 대한 심화 과목으로, 다중 사용자 통신과 앞으로의 발전에 중점을 두고 현대 고급 통신이론을 다룬다.

본 강좌에서는 고속 통신망의 설계 제어 모델링 및 성능 분석을 위한 최신 기법과 연구주제를 ATM과 IP 기술을 중심으로 다룬다. 또한 네트워크 트래픽, 네트워크 큐잉, 서비스 품질, 네트워크 알고리듬 및 프로토콜을 정량적으로 분석하고 이해한다.

비디오 압축은 TV/방송, 스마트폰, 디지털 캠코더/카메라 등의 분야에서 매우 중요하고 넓게 활용되고 있다. 영상통신시스템 교과목은 이미지/비디오 압축에 사용되는 기본 원리 및 알고리즘에 대해 포괄적인 개론을 학생들에게 제공한다. 특별히, 수업의 목적으로 프레임 기반 비디오 압축에 대한 깊은 이해와 더불어, 최신 비디오 압축 표준인 H.264/AVC 및 HEVC 표준 비디오 압축 부호화 기술의 원리에 대해 학습한다.

디지털 신호의 모델링, 필터구현, 최적 디지털필터의 설계, 최적신호추정, 신호전력추정, 적응필터의 기본 알고리듬을 익히는데 목적이 있으며, 내용으로는 deterministic 신호와 확률신호의 모델링, FIR, IIR, Lattice 필터구현, 최소자승오차와 평균자승오차 기준적용, 파라미터 추정 알고리듬, Wiener, Kalman 필터 설계, 비모수 및 모수 전력추정, LMS및 RLS 적응 알고리듬이 포함된다.

이 과목은 뇌를 이해하는데 필요한 뇌기능영상법들의 배경이론, 실험디자인, 데이터습득, 결과분석, 및 논문작성에 관하여 전반적으로 다룸으로써, 학생들이 연구의 전 과정을 미리 실습해 볼 수 있도록 하는데 그 목적이 있다. MRI 및 fMRI 분석방법에 초점을 두고 있지만, 그 외 NIRS, 광유전학, PET, CT 등도 공부할 예정이다.