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.

이동통신과 레이다를 포함한 wireless 시스템에 필요한 초고주파 집적회로의 공통되고 핵심된 사항을 다룬다. 저잡음증폭기, 혼합기, 발진기, 전력증폭기, 스위치, 위상변위기, 디지털 RF블럭 등의 단위회로설계방법, 각종모델 방법과 성능평가방법을 포함한다.

10GHz 이상의 밀리미터파 및 테라헤르츠 영역에서 사용하는 IC설계 방법을 집중적으로 공부한다. 밀리미터파 설계에 필요한 능동소자와 수동소자의 등가회로, 능동 회로 및 안테나, 빔포밍 및 레이더 등 밀리미터파 특성의 이해에 필요한 주제를 학습하고, 고속 무선 통신 및 센서로의 응용을 공부한다.

RFIC나 MMIC설계자를 위하여 구현에 초점을 맞추어 통신 시스템을 강의한다.

이 과목에서는 nanoscale 구조 및 소자의 광전자적인 특성을 강의한다. Near-field 광학, surface plasmonics, photonic crystal, silicon photonics 등의 원리와 응용을 다룬다.

본 강좌에서는 최적화 문제를 풀기위한 병렬분산 알고리듬들을 분산 파워제어, 흐름제어, 라우팅과 같은 다양한 통신 네트워크 알고리듬에 응용하는 것에 초점을 맞추어 배운다. 특히, 비동기식 알고리듬 모델을 주로 다룬다.

본 과목은 광통신 기술의 기본원리를 이해하고, 이를 이용하여 광대역 통신망을 구축하는 방법을 강의하기 위한 것이다. 본 과목에서는 먼저 통신망의 개요를 설명하고, 광섬유의 구조, 광섬유에서 발생하는 신호의 왜곡, 광수신기 설계, 광섬유 링크 설계, WDM 시스템 등을 강의한다.

본 과목은 다중안테나를 용량 및 링크 신뢰성 향상을 위해 효과적으로 사용하는 방법을 다룬다. 본 과목에서 다루는 주요 주제들은 무선통신의 기초, 다이버시티 이득, 전력 이득, 자유도 이득, 다중 안테나 다중화, 다중 안테나 채널의 용량, 기회적 통신, 다중 안테나 송수신기 구조, 다이버시티-다중화 거래, 보편적 시공간 부호, 다중 사용자 다중 안테나 통신 등이다.

본 과목에서는 통신 네트워크에서의 다양한 기법들과 알고리즘, 프로토콜들을 이해하기 위한 경제학적 방법들을 공부한다. 주로 게임이론과 경매이론과 같은 방법들, 그리고 최근 논문들의 다양한 예제들을 소개하고 이에 대해 논의한다.

본강좌는 근거리통신망 메트로 통신망에 적용되는 네트워크 구조와 프로토콜에 대하여 강의를 한다. 특히, IEEE 802 시리즈 문서를 중심으로 LAN/MAN망의 설계 관점에서 강의를 한다. 이는 기존 이더넷 망, 무선 LAN, Wibro/WiMaX를 비롯하여, MIH 프로토콜, VPN, PON프로토콜도 포함한다.