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.

본 코스는 디지털 비디오 표현 및 처리에 대한 기본적인 이론 및 기술을 제공한다. 디지털 비디오 포맷, 비디오 시간-공간 샘플링, 2D/3D 움직임 추정, 움직임 분할, 디지털 비디오 필터링, 개선, 압축 및 비디오 시스템 등을 다룬다. 디지털 비디오 처리에 대한 이론 뿐 아니라, 학생들은 상기 토픽과 관련된 실습 등에도 참여한다.

이 교과목은 CELP와 같은 최근의 이동 단말용 음성 부호화 방법들, MP3 및 AAC 등과 같은 오디오 부호화 기술들의 수학적 기초 이론 및 구현 기술들에 대하여 살펴본다. 아울러 최근 그 주목받고 있는 음성 및 오디오 부호화 기술의 융합 추세에 대하여도 공부한다.

이 과목은 뇌 기반의 학습, 감각운동 행동 (sensory-motor behavior) 생성 메커니즘을 이해하기 위한 합성 모델링 (synthetic modeling) 접근법을 탐구하는 것을 주된 목표로 한다. 이를 위해, 이 강의에서는 신경로봇에 관한 연구들뿐만 아니라 감각 예측, 행동 생성에 연관된 신경과학 저서들을 살펴본다. 또한, 강의자의 연구실에서 신경 모델을 통해 학습을 할 수 있는 로봇을 이용하여 실험을 진행한다. 이 과목을 통해 생물학적 뇌와 인공 뇌가 인지 행위를 학습하고 생성하는 메커니즘에 대한 좋은 이해를 얻을 수 있을 것이다. 성적 평가는 강의 중 퀴즈, 텀 프로젝트 그리고 수업 참여도를 기반으로 이루어진다.